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Schlagwort: E-commerce Optimization

Blogartikel

3. Apr. 2026
13min. Lesezeit

AB Tasty festigt seine Führungsposition in den G2-Frühjahrsberichten 2026: Was uns auszeichnet

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie

Echte Bewertungen. Echte Ergebnisse. Komplett Ungeschönt.

Die Wahl der richtigen Optimierungssoftware ist alles andere als einfach. Der Markt ist überfüllt, die Versprechen sind groß, und jeder Anbieter beansprucht, der Beste zu sein. Doch wie gelingt es Ihnen, in diesem Umfeld den Überblick zu behalten?

Indem Sie auf diejenigen hören, die bereits praktische Erfahrungen gesammelt haben.

Genau hier setzt G2 an. Als eine der vertrauenswürdigsten Plattformen für nutzerbasierte Softwarebewertungen bietet G2 etwas, das selten geworden ist: ehrliche, ungefilterte Einblicke von echten Anwendern. Ohne Beschönigungen, ohne Verkaufsrhetorik.

Stattdessen erhalten Sie authentische Erfahrungen von Teams, die getestet, optimiert und sich eine fundierte Meinung gebildet haben.

Und in den G2 Frühjahrsrepeorts 2026 wurde mehr als deutlich, wie die Nutzer von AB Tasty die Plattform bewerten.

Wir zeigen Ihnen, wie das Bewertungssystem von G2 funktioniert, was es braucht, um eine Spitzenposition zu erreichen, und warum die Ergebnisse von AB Tasty genau das widerspiegeln, worauf wir besonders stolz sind: eine engagierte Community von Nutzern, die an das glauben, was wir gemeinsam aufbauen.

G2 entschlüsselt: Was sind G2-Reviews und warum sind sie wichtig?

G2 gilt als einer der weltweit größten und vertrauenswürdigsten Marktplätze für Software, auf dem geprüfte Nutzerbewertungen für Softwarelösungen zu finden sind. Als cloudbasierte Plattform mit Millionen verifizierter Bewertungen unterstützt G2 Unternehmen dabei, verschiedene Technologielösungen zu vergleichen und gegeneinander abzuwägen, um dadurch diejenige Lösung herauszufiltern, die ihren geschäftlichen Anforderungen am besten entspricht.

So funktioniert das G2-Bewertungssystem

Die G2-Bewertungen basieren auf einem Vergleich von Software in vier verschiedenen Kategorien: „Leader“, „High Performer“, „Contender“ und „Niche“. Diese werden anhand von zwei entscheidenden Faktoren ermittelt: Marktpräsenz und Kundenzufriedenheit.

Neben dieser Einteilung werden die G2-Einstufungen außerdem anhand folgender Kriterien festgelegt:

Zuverlässige Datenquellen

Da die Rankings auf verifizierten Nutzerbewertungen und ausgewählten Social-Media-Daten basieren, gelten die Bewertungen von G2 als besonders vertrauenswürdig und umfassend. Jede einzelne Bewertung durchläuft dabei vor der Veröffentlichung einen Validierungsprozess, um ihre Echtheit sicherzustellen und Verzerrungen oder Manipulationen vorzubeugen.

Durch die Berücksichtigung von Qualität, Aktualität und Umfang der Bewertungen stellt der Ansatz zudem sicher, dass die Rankings reale und aktuelle Kundenerfahrungen widerspiegeln und nicht auf einzelnen Meinungen oder veraltetem Feedback basieren.

Bedeutung der Auszeichnungen

Um die besonderen Funktionen der einzelnen Softwareprogramme hervorzuheben, vergibt G2 verschiedene Badges.

Hier finden Sie eine Übersicht über die verschiedenen Gütesiegel, die G2 vergibt:

Leader Badge Icon

Marktführer

Diese Badges kennzeichnen Produkte, die sowohl eine hohe Kundenzufriedenheit als auch eine starke Marktpräsenz aufweisen.

Best Relationship Badge Icon

Beste Kundenbeziehung

Dieses Abzeichen zeichnet Tools aus, die ein außergewöhnliches Kundenerlebnis bieten, einschließlich Support, Kundenvertrauen und Benutzerfreundlichkeit.

Most Implementable Badge Icon

Höchste Praxistauglichkeit

Diese Auszeichnungen werden an Softwarelösungen vergeben, die außergewöhnlich einfach einzurichten und schnell einsatzbereit sind.

Einzigartiger Algorithmus

Das G2-Bewertungssystem verwendet einen speziellen Algorithmus zur Berechnung seiner Daten zu Kundenzufriedenheit und Marktpräsenz, wodurch die jederzeit aktuellsten Informationen gewährleistet sind.

Um höchste Genauigkeit zu garantieren, werden die G2-Bewertungen anhand von zwei Hauptfaktoren ermittelt: Kundenzufriedenheit und Marktpräsenz.

Kundenzufriedenheit

Dieser Score basiert auf verifizierten Nutzerbewertungen und richtet den Fokus klar auf die tatsächlichen Erfahrungen der Kunden mit der Software.

Verschiedene Faktoren fließen in diese Komponente des Bewertungssystems von G2 ein: 

  • Nutzerzentrierte Bewertungen: Hierzu zählen Angaben aus den Bewertungsformularen, etwa zur Benutzerfreundlichkeit des Produkts und zur Qualität des Kundensupports. 
  • Aktualität und Anzahl der Bewertungen: Neuere Bewertungen werden stärker gewichtet, um die Aussagekraft zu erhöhen. Gleichzeitig ist eine ausreichend große Anzahl an Bewertungen erforderlich, um statistisch belastbare Ergebnisse zu gewährleisten.
  • Bedienungsbezogene Bewertungen: Bewertet wird, wie benutzerfreundlich administrative Prozesse wie Einrichtung, Verwaltung und organisatorische Abläufe im Umgang mit der Software sind. 
  • Qualität und Quelle der Bewertungen: Bewertungen, die ohne zusätzliche Anreize eigenständig von Nutzern abgegeben werden, fließen stärker in die Berechnung der Kundenzufriedenheit ein.

Marktpräsenz

Dieser Score kombiniert interne Bewertungsdaten von G2 mit externen Quellen von Drittanbietern, um die Marktpräsenz und den Einfluss eines Unternehmens in der Branche zu bewerten:

  • Anzahl der Bewertungen: Die Gesamtzahl der Bewertungen innerhalb einer Kategorie wird nach Qualität und Aktualität gewichtet. 
  • Unternehmensgröße und Umsatz: Daten von Plattformen wie ZoomInfo, LinkedIn und Crunchbase helfen dabei, Mitarbeiterzahlen und geschätzte B2B-Softwareumsätze zu verifizieren.
  • Webpräsenz: Hierzu zählen unter anderem Suchmaschinenrankings, geschätztes Suchvolumen und Website-Traffic. Diese Faktoren spielen jedoch eine geringere Rolle als Bewertungen, Umsatz oder Unternehmensgröße.
  • Wachstum & Engagement: Auch Entwicklungen wie Mitarbeiterwachstum im Zeitverlauf sowie die allgemeine Markt- und Social-Media-Präsenz fließen in die Bewertung der Marktpräsenz ein.

Warum G2 ein entscheidender Maßstab für den Wettbewerb ist

G2 ist für viele Wettbewerber in der Softwarebranche ein begehrtes Ziel, da es ein objektives Bild der Kundenzufriedenheit und der tatsächlichen Produktleistung vermittelt.

Unsere Nutzer sprechen für sich. Wir geben ihnen die Bühne.

Wir könnten den ganzen Tag über unsere Ergebnisse im G2-Frühjahrsreport 2026 sprechen. Aber ganz ehrlich: Unsere Nutzer haben das bereits besser getan.

Von intuitiver Experimentation bis hin zu schnellem, zuverlässigem Support sprechen die Bewertungen für sich, indem sie Einblicke liefern, die es wirklich wert sind, gelesen zu werden.

Hier sehen Sie, wie wir abgeschnitten haben und warum das relevant ist.

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass AB Tasty im G2 Frühjahrsreport 2026 erneut als führender Anbieter im Bereich der Optimierung der digitalen Nutzererfahrung ausgezeichnet worden ist.

Mit einer durchschnittlichen Bewertung von 4,4 von 5 Sternen bei über 400 Rezensionen hat sich AB Tasty als führender Anbieter im Bereich Web-Experimentation und -Optimierung etabliert. Mehr als 19 Auszeichnungen unterstreichen dieses Bild, darunter „Regionaler Marktführer“ und „High Performer“, sowie als einer der Marktführer hinsichtlich Nutzeradaption.

Auszeichnungen, die für sich sprechen

Hier ist eine Übersicht über lediglich ein paar der Auszeichnungen, die AB Tasty erhalten hat:

Regional Leader

Software-Dienstleister, die dieses Abzeichen erhalten, werden von G2-Nutzern besonders gut bewertet. Dies zeugt sowohl von einer hohen Kundenzufriedenheit als auch von einer starken Marktpräsenz.

High Performer

Diese Auszeichnung zeigt, dass Unternehmen wie AB Tasty eine höhere Kundenzufriedenheit erreichen, gleichzeitig jedoch eine geringere Marktpräsenz als Wettbewerber in derselben Kategorie aufweisen.

Highest User Adoption

Dieses Abzeichen verdeutlicht die herausragende Leistung von AB Tasty bei der Nutzerakzeptanz im Vergleich zu seinen Mitbewerbern.

Best Estimated ROI

Unternehmen, die dieses Abzeichen erhalten, haben in ihrer Kategorie die beste geschätzte ROI-Bewertung erzielt. Diese wird anhand der Zeit berechnet, die bis zum Erreichen des ROI und bis zur Inbetriebnahme benötigt wurde.

Momentum Leader

Produkte und Dienstleistungen, die dieses Abzeichen erhalten, werden von den Nutzern zu den besten 25 % ihrer Kategorie gezählt.

Easiest To Do Business With

Dieses Abzeichen wird an Software-Anbieter verliehen, die einen hervorragenden Kundenservice bieten und es ihren Kunden leicht machen, mit AB Tasty zusammenzuarbeiten und gemeinsame Fortschritte zu erzielen.

AB Tasty hat sich zudem in mehreren Schlüsselkategorien als Marktführer positioniert, was die umfassenden Funktionen unserer Plattform in den folgenden Bereichen verdeutlicht:

Hier sind einige weitere Bereiche, in denen AB Tasty laut dem G2-Frühjahrsreport 2026 besonders gut abschneidet:

Anerkennung für herausragende Kundenerfahrungen

AB Tasty hat mehrere Auszeichnungen für herausragende Kundenerfahrungen erhalten.

Hier sind einige der besonderen Auszeichnungen, die wir erhalten haben und die unseren konsequent kundenorientierten Ansatz widerspiegeln:

  • Momentum Leader: Anerkennung unseres rasanten Wachstums und des positiven Nutzer-Feedbacks.
  • Most Implementable: Auszeichnung für unsere benutzerfreundliche Einrichtung und den reibungslosen Implementierungsprozess.
  • Best Relationship: Auszeichnung für unseren Ruf, enge, positive Beziehungen zu unseren Kunden aufzubauen.

Breite Marktrelevanz

In diesem Jahr wurde AB Tasty in mehreren Kategorien für Unternehmen jeder Größe – von Kleinunternehmen über mittelständische Betriebe bis hin zu Großunternehmen – mit Auszeichnungen als „High Performer“ und „Leader“ geehrt. Dies unterstreicht unsere Fähigkeit, Unternehmen jeder Größe einen hervorragenden Kundenservice und einen hohen geschäftlichen Mehrwert zu bieten.

Schnelligkeit und Effizienz bei der Optimierung

AB Tasty wird für seine agilen und gut strukturierten Konzepte zur Unterstützung von Websites bei der Umsetzung von Optimierungsmaßnahmen gewürdigt. Es kann schwierig sein, sowohl schnell zu sein als auch gut organisiert. Unsere jüngsten G2-Auszeichnungen für das Frühjahr 2026 beweisen jedoch, dass wir beides erfolgreich meistern.

Unser Abzeichen „Fastest Implementation“ zeigt, dass unser Produkt in seiner Kategorie führend war und die kürzeste Zeit bis zur Inbetriebnahme aufwies. Darüber hinaus belegt unser Abzeichen „Most Implementable“, dass unser Produkt innerhalb seiner Gruppe die beste Bewertung hinsichtlich der Implementierung erhielt.

Rotes Rennauto.

AB Tasty im Vergleich zur Konkurrenz: Worin wir uns abheben

AB Tasty ist nicht nur für seine benutzerfreundlichen und leistungsstarken Lösungen bekannt, sondern auch dafür, einen Schritt weiter zu gehen als viele Wettbewerber. Der Grund dafür liegt in Funktionen, die bei anderen A/B-Testing- oder Web-Experimentation-Tools in dieser Art oft nicht zu finden sind.

Hier sehen Sie, wodurch sich AB Tasty klar vom Wettbewerb abhebt:

Eine gemeinsame Plattform für alle Teams

Im Gegensatz zu anderen Tools bietet AB Tasty eine zentrale Plattform sowohl für kundenseitige (No-Code-)Web-Experimente als auch für serverseitige Feature-Experimente. Dies ermöglicht Marketing-, Produkt- und Entwicklungsteams eine einfache Zusammenarbeit.

Innovation durch KI und patentierte Technologie

Wir bei AB Tasty glauben an innovative Ideen, die Sie einen Schritt weiterbringen – und daran, dass KI Sie auf Ihrem Weg zur Optimierung unterstützen kann.

Hier sind einige der von uns angebotenen KI-gestützten Tools und Technologien, die das Experimentieren noch spannender und effektiver werden lassen:

  • Evi AI: Unsere KI-gestützten Personalisierungstools, wie beispielsweise Evi AI, das über einfache A/B-Tests hinausgeht und fortschrittliche KI-Agenten nutzt, sowie EmotionsAI für eine differenzierte Zielgruppensegmentierung.

Unerschütterliche Leistung und Geschwindigkeit

Bei AB Tasty kombinieren wir Geschwindigkeit und Präzision, um ein unvergleichliches wie gleichzeitig unvergessliches Optimierungserlebnis zu schaffen. AB Tasty verfügt über eines der schnellsten Tags auf dem Markt sowie über ein integriertes Performance Center, das sicherstellt, dass laufende Experimente die Benutzererfahrung nicht beeinträchtigen. Diese „Performance-First“-Philosophie macht uns zu einem führenden Anbieter im Bereich der Website-Experimente.

Ladezeit des AB Tasty-Skripts

Ein Ansatz, der auf echter Partnerschaft basiert

Wir wissen, dass erfolgreiche Software nicht nur darin besteht, Zahlen zu verarbeiten und Daten auszugeben, sondern dass es echte Menschen sind, die einen zu noch größerer Leistung anspornen. Einer der Gründe, warum unsere Kunden so überwältigend positive Bewertungen hinterlassen, ist, dass der Mensch im Mittelpunkt unseres Leitbilds steht – der Kombination aus leistungsstarken Experimenten und fachkundiger Begleitung bei jedem Schritt

Die Kundenbetreuung bei AB Tasty wird von engagierten Customer Success Managern (CSMs) übernommen, die als strategische Partner fungieren. Im Gegensatz dazu verfügen einige unserer wichtigsten Mitbewerber über deutlich teurere oder weniger gut auf den einzelnen Kunden abgestimmte Supportmodelle.

Darüber hinaus wurden im letzten Jahr mehr als 300 Anregungen von Kunden in unser Produkt integriert. Dies unterstreicht unser Engagement, nicht nur auf die Bedürfnisse unserer Klienten einzugehen, sondern auch dazu, jederzeit für neue innovative Ideen offen zu sein, die zu noch außergewöhnlicheren Experimenten führen können.

Dazu gehören die Erstellung personalisierter Roadmaps, die Erweiterung der Funktionsmöglichkeiten auf Grundlage von Nutzer-Feedback sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Plattform, um noch spannendere Experimente zu ermöglichen.

Der nächste Schritt zu besseren Ergebnissen beginnt hier

Der Frühjahrsbericht 2026 von G2 erinnert uns daran, wofür wir stehen — nämlich Marken dabei zu helfen, gewagte Ideen in konkrete Maßnahmen umzusetzen.

Die Auszeichnungen, die wir in diesem Jahr erhalten haben, festigen unsere Führungsposition in der Welt der Optimierung. Wir werden für unsere engen Kundenbeziehungen und die einfache Implementierung geschätzt. Fakt ist, dass 9,3 von 10 Kunden von AB Tasty sich zufrieden mit der Zusammenarbeit mit uns zeigen.

AB Tasty ist mehr als nur ein A/B-Test-Tool. Wir sind eine umfassende Plattform zur Erlebnisoptimierung, die Benutzerfreundlichkeit, leistungsstarke KI, kompromisslose Performance und partnerschaftliche Zusammenarbeit vereint, um gemeinsam Fortschritte zu erzielen.

Möchten Sie eine der führenden Plattformen im Bereich Optimierung in Aktion sehen?

Sehen Sie AB Tasty in der Praxis angewandt bei Maison Francis Kurkdjian.

Hier die komplette Erfolgsgeschichte nachlesen →

Unsere Kundenbewertungen bei G2

Hier finden Sie einige der aktuellen Bewertungen unserer Kunden auf G2:

Häufige Fragen zum G2-Bewertungssystem

Haben Sie noch Fragen zu den G2-Bewertungen? Hier finden Sie die Antworten auf diese.

Was sind G2-Reviews?

G2 sammelt auf seiner Plattform von verifizierten Nutzern abgegebene Bewertungen, die anschließend einer Peer-Review unterzogen werden. Diese Bewertungen spiegeln die tatsächlichen Kundenerfahrungen mit einem Produkt wider und beziehen sich dabei auf Bereiche wie Benutzerfreundlichkeit, Kundensupport und allgemeine Zufriedenheit mit einer Softwarelösung. Anhand dieses authentischen Nutzerfeedbacks können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.

Warum sind Bewertungen bei G2 von Bedeutung?

Die Bewertungen von G2 liefern Unternehmen klares und unabhängiges Feedback direkt von echten Nutzern einer Software. Das hilft Teams, Lösungen fundiert zu bewerten und Entscheidungen mit mehr Sicherheit zu treffen. Gleichzeitig dienen diese Bewertungen den Anbietern von Softwarelösungen dazu, Vertrauen aufzubauen und ihre Glaubwürdigkeit gegenüber potenziellen Kunden zu stärken. Gute Bewertungen machen zudem sowohl Stärken sichtbar, als das sie auch aufzeigen, wo noch Verbesserungspotenzial besteht.

Was sind G2-Badges?

G2-Badges sind Auszeichnungen für Produkte, die auf der Grundlage von Leistung, Kundenzufriedenheit und Marktpräsenz in G2-Berichten vergeben werden. Diese Badges kennzeichnen Leistungen wie „Leader“ oder „High Performer“ und helfen Nutzern dabei, schnell die besten Lösungen zu finden. Sie dienen als visuelles Zeichen für den Ruf eines Unternehmens und das Vertrauen der Kunden in dieses.

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Über den Autos

Stephanie Safdie

Stephanie Safdie hat einen Bachelor-Abschluss in englischer Sprache und Literatur von der University of Maryland College Park, wo sie sich auf Multimedia-Studien spezialisiert hatte, um ansprechende Inhalte speziell für das Internet zu erstellen. Da sie zuvor als Videokünstlerin für Social-Media-Inhalte und als freiberufliche Texterin tätig war, ihren eigenen erfolgreichen Reiseblog (Destination Dreamer Diaries) betrieb und mehrere Jahre bei Greenly (einem Climate-Tech-SaaS-Unternehmen für CO2-Bilanzierung) als interne SEO-Texterin arbeitete, verfügt Stephanie über ein breites Spektrum an Fähigkeiten im Bereich des Schreibens, um die Lücke zwischen Lifestyle und Technologie zu schließen. Mit ihrem umfassenden Wissen über Umwelt, Reisen und Popkultur deckt Stephanies Arbeit bei AB Tasty eine Vielzahl von Themen ab, um zu veranschaulichen, wie KI und Optimierungssoftware allen Branchen zugutekommen. Um ihren schriftlichen Ausdruck weiter zu verbessern, hat Stephanie mehrere Fortbildungen in Journalismus und KI absolviert, um ein noch vielseitigeres Profil für die Content-Erstellung zu entwickeln.

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1. Apr. 2026
9min. Lesezeit

Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests: 7 Best Practices

Hubert Wassner

Hubert Wassner

Die Berechnung der Stichprobengröße für A/B-Tests leicht gemacht

Im Kern zielt der A/B-Testing-Prozess darauf ab, zuverlässige Ergebnisse zu liefern, damit Sie fundierte Entscheidungen auf Basis harter Daten und nicht Ihres Bauchgefühls treffen können.

Wie viele Besucher Sie allerdings benötigen, um diesen Ergebnissen zu 100 % vertrauen zu können, hängt wiederum von verschiedenen Faktoren ab. Zum Glück stehen Ihnen heutzutage zahlreiche Online-Tools zur Verfügung, die diese Berechnung übernehmen und Unsicherheiten aus dem Prozess entfernen – und das ganz ohne Mathematikstudium.

Ein weißer Taschenrechner.

So funktioniert die Berechnung der Stichprobengröße

Der entscheidende Grund, die optimale Stichprobengröße für einen Test zu berechnen, liegt darin, dass sie Ihre gesamte Zielgruppe möglichst realistisch abbildet. Nur so werden die Ergebnisse belastbar und Sie vermeiden Fehlinterpretationen, wie etwa falsche positive oder negative Resultate.

Ist die Stichprobe zu klein, können die Ergebnisse stark verzerrt sein. Ist sie hingegen zu groß, investieren Sie unnötig Zeit und Ressourcen, ohne zusätzlichen Erkenntnisgewinn.

Als grobe Faustregel gilt, dass pro Testvariante mindestens 10.000 Besucher einbezogen sowie mindestens 300 Conversions erzielt werden sollten. Die exakte Stichprobengröße lässt sich für jede A/B-Testvariante mithilfe einer standardisierten mathematischen Formel berechnen, die wie folgt aussieht:

Die Formel zur Berechnung der Stichprobengröße

Hier finden Sie eine Übersicht darüber, wofür die einzelnen Variablen in der Gleichung stehen:

  • n bezeichnet die benötigte Stichprobengröße pro Testvariante. (Sample Size)
  • p1 ist die Ausgangs-Konversionsrate, also die aktuelle Basislinie. (Baseline Conversion Rate)
  • p2 beschreibt die Konversionsrate nach der erwarteten Veränderung, basierend auf dem minimal messbaren Effekt (Minimum Detectable Effect / MDE).
  • Z⍺/2 steht für den Z-Wert des Signifikanzniveaus und gibt an, wie sicher Sie sein können, dass das Ergebnis nicht zufällig entstanden ist. (Statistical Significance Level)
  • Zβ steht für den Z-Wert der Teststärke, also dafür, wie wahrscheinlich es ist, dass ein tatsächlicher Effekt auch erkannt wird. (Statistical Power)

Klingt kompliziert? Bevor Sie jetzt allerdings zum Mathebuch greifen, bleiben Sie erstmal entspannt. Werfen wir stattdessen einen Blick darauf, was die einzelnen Variablen im Detail bedeuten:

  • Die Baseline Conversion Rate beschreibt die aktuelle Konversionsrate für das Ziel, das Sie verbessern möchten. Das kann zum Beispiel die Anmelderate, die Kaufabschlussrate oder die Klickrate sein.
  • Der Minimum Detectable Effect, kurz MDE, steht für die kleinste Veränderung der Konversionsrate, die Sie mit statistischer Sicherheit nachweisen möchten. Er bestimmt damit, wie feinfühlig Ihr A/B-Test auf Unterschiede reagiert.
  • Statistical Significance Level: Das Signifikanzniveau gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der Unterschied zwischen Ihrer Ausgangsrate und der Konversionsrate einer Testvariante nicht zufällig entstanden ist. Als gängiger Standard gelten hierbei 95 Prozent. Der zugehörige Z-Wert liegt somit bei 1,96.
  • Statistical Power: Die Teststärke beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Test einen tatsächlich vorhandenen Effekt auch erkennt. Üblicherweise wird hier mit 80 Prozent gearbeitet. Das bedeutet, Sie haben eine 80-prozentige Chance, einen echten Gewinner zu identifizieren. Der entsprechende Z-Wert beträgt 0,84.
Steigern Sie Ihre Konversionsraten, indem Sie personalisierte Erlebnisse schaffen.

Zum Glück gibt es inzwischen zahlreiche Online-Tools, die Ihnen diese zunächst recht komplex wirkende Berechnung abnehmen. In den meisten Fällen reicht es aus, einfach in diese, die zuvor genannten Variablen einzugeben, und Sie erhalten direkt eine verlässliche Einschätzung.

Wichtig ist dabei zu beachten, dass sowohl der Minimum Detectable Effect als auch die Statistical Power einen direkten Einfluss auf die benötigte Stichprobengröße haben. Wenn Sie eine höhere Statistical Power anstreben oder einen kleineren Minimum Detectable Effect festlegen, muss Ihre Stichprobe entsprechend größer sein. Das wirkt sich wiederum auf die Laufzeit des Tests und den erforderlichen Ressourceneinsatz aus.

Irgendwann stellt sich daher ganz zwangsläufig die Frage, ob sich dieser zusätzliche Aufwand am Ende noch lohnt.

Verschiedene Ansätze zur Berechnung des Stichprobenumfangs

Viele Plattformen empfehlen, die Stichprobengröße eines A/B-Tests erst in der Planungsphase direkt vor Testbeginn zu berechnen. Aus Sicht von AB Tasty greift das jedoch zu kurz. Denn wenn sich erst dann herausstellen sollte, dass die benötigte Stichprobe zu groß ist und der Test dadurch zu lange laufen würde, ist es oft bereits zu spät. In solchen Fällen lohnt es sich schlicht nicht mehr, die Testvariante überhaupt umzusetzen.

Aus diesem Grund hat AB Tasty einen MDE-Rechner entwickelt, der bereits vor der eigentlichen Testplanung ansetzt. Damit können Sie frühzeitig abschätzen, welcher Mindestanstieg erforderlich ist und wie lange ein Experiment basierend auf Ihren realen historischen Daten laufen müsste, um statistische Signifikanz zu erreichen. So stellen Sie sicher, dass Sie von Anfang an mit realistischen Erwartungen arbeiten.

Die Nutzung unseres Minimum Detectable Effect Calculators ist dabei denkbar einfach:

1

Eingeben

Basislinie definieren

Geben Sie Ihre aktuellen Website-Besucherzahlen sowie die Conversion-Rate für das konkrete Ziel ein, das Sie verbessern möchten.

2

Berechnen

Chancen identifizieren

Der Rechner schätzt den für die Signifikanz erforderlichen Mindestanstieg. Sehen Sie genau, wie viele Tage es dauert, bis Ihre Konfidenzschwelle erreicht ist.

3

Starten

Verlust vermeiden

Verschwenden Sie keine Zeit und Ressourcen für Tests, die voraussichtlich keine schlüssigen oder statistisch signifikanten Ergebnisse liefern werden.

Zusätzlich steht Ihnen ein Stichprobengrößenrechner zur Verfügung, mit dem Sie die benötigte Anzahl an Besuchern für Ihren Test bestimmen und abschätzen können, wie lange Ihr Test laufen sollte, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dieses Tool ist jedoch für laufende Tests gedacht und nicht für die Planung vor dem Teststart.

So berechnen Sie die Besucherzahl:

  • Sie geben die aktuelle Konversionsrate für das Ziel ein, das Sie verbessern möchten, sowie den erwarteten Anstieg zwischen den Testvarianten.
  • Unser Rechner schätzt dann die erforderliche Anzahl an Besuchern pro Testvariante.

So berechnen Sie die Dauer Ihres A/B-Tests:

  • Zusätzlich zu den im vorherigen Schritt eingegebenen Informationen geben Sie die durchschnittliche Anzahl der täglichen Unique Visitors einer getesteten Seite sowie die Gesamtzahl der Testvarianten einschließlich der Kontrollversion ein.
  • Unser Rechner schätzt dann die minimal erforderliche Testdauer in Tagen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Diese Zahl ist jedoch mit einer Einschränkung verbunden, wie wir in weiterer Folge noch erläutern werden.

Best Practices und Fallstricke

Sehen wir uns nun einige der wichtigsten Dos und Don’ts an, die man bei der Berechnung der Testdauer und des Stichprobenumfangs beachten sollte.

1. Testen Sie für mindestens 14 Tage

Selbst wenn Sie Ihre erforderliche Stichprobengröße bereits nach wenigen Tagen erreichen oder der Rechner eine kürzere Testdauer nahelegt, gilt es als Best Practice, einen A/B-Test mindestens zwei Wochen laufen zu lassen.

So werden Schwankungen im Nutzerverhalten besser ausgeglichen, etwa Unterschiede zwischen Wochentagen und Wochenenden, wodurch Ihre Datenbasis deutlich verlässlicher wird.

2. Berücksichtigen Sie externe Faktoren wie saisonale Schwankungen

Bestimmte Zeitpunkte im Jahr, etwa Weihnachten, Black Friday oder lange Wochenenden, können Ihre Ergebnisse stark verzerren, wenn ein Test genau zu diesen Momenten läuft. Wenn Sie möchten, dass Ihre Stichprobe Ihre Zielgruppe realistisch abbildet, sollten Sie solche Sondereffekte unbedingt vermeiden.

3. Beenden Sie Tests nicht zu früh

Sie sollten außerdem der Versuchung widerstehen, Tests bereits vor Erreichen der geplanten Testdauer oder Stichprobengröße auszuwerten. Andernfalls steigt das Risiko erheblich, zu falschen Schlussfolgerungen zu gelangen.

Unser KI-Agent „Evi Analysis“ stützt sich auf statistische Signifikanz, um einen Gewinner zu ermitteln. Damit er seine Aufgabe korrekt erfüllen kann, sollten Sie Evi erst dann bitten, die Ergebnisse zu interpretieren, wenn der Test die vom Stichprobengrößenrechner empfohlene Besucherzahl erreicht hat.

Denn Evi Analysis kann nicht von sich aus wissen, dass Sie ursprünglich eine Stichprobengröße von beispielsweise 100.000 Besuchern geplant hatten, sich danach aber entschieden haben, den Test bereits nach 10.000 Besuchern zu beenden.

4. Vergessen Sie nicht auf die praktische Anwendbarkeit

Auch wenn die Testergebnisse statistisch signifikant sein sollten, bedeutet das nicht automatisch, dass sie für Ihr Unternehmen von praktischem Nutzen sind. Wenn die Umsetzung einer aus den Testergebnissen abgeleiteten Änderung zu kostspielig wäre, lohnt es sich möglicherweise gar nicht erst, den Test durchzuführen.

5. Priorisieren Sie Seiten mit hohem Traffic

Zu Beginn sollten Sie Ihre Tests auf die Seiten Ihrer Website konzentrieren, die den meisten Traffic erhalten. Dazu zählen beispielsweise die Startseite, Produktübersichtsseiten und Produktseiten. Durch das höhere Besucheraufkommen auf diesen Seiten können Sie schneller ausreichend Daten sammeln und Ihre Tests zügiger durchführen.

6. Begrenzen Sie die Anzahl der Varianten

Das gleichzeitige Testen mehrerer Varianten mag effizienter erscheinen, erhöht jedoch das Risiko von falsch positiven Ergebnissen. Wenn Sie Tests auf Seiten mit geringem Besucheraufkommen durchführen, verhindert die Verwendung einer geringeren Anzahl von Varianten, dass die Stichprobe der Besucher zu dünn gestreut wird.

7. Zielen Sie bewusst breit

Führen Sie nach Möglichkeit A/B-Tests in mehreren Ländern oder Marktsegmenten durch, um den Stichprobenumfang zu vergrößern.

Fazit: Von Vermutungen zu Wachstum

Die Berechnung der richtigen Stichprobengröße für Ihre A/B-Tests ist der Schlüssel zu statistisch signifikanten Ergebnissen, auf die Sie sich zu 100 % verlassen können. Sie müssen jedoch heutzutage kein Mathegenie mehr sein, um verlässlich herauszufinden, wie groß Ihre Stichprobengröße sein sollte.

Indem Sie unseren MDE-Rechner für die Vorabplanung Ihrer Tests nutzen und sich an die Best Practices für Stichprobengröße und Testdauer halten, können Sie sicherstellen, dass Ihre A/B-Tests sowohl effektiv als auch zuverlässig sind.

Sind Sie bereit, das Rechnen hinter sich zu lassen und mit dem Umsetzen zu beginnen?

Häufige Fragen zur Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests

Haben Sie noch Fragen zur Berechnung der Stichprobengröße? Hier finden Sie die Antworten, die Sie suchen.

Warum ist die Berechnung der Stichprobengröße bei A/B-Tests wichtig?

Die Berechnung der Stichprobengröße stellt sicher, dass Ihr Test über genügend Aussagekraft verfügt, um einen signifikanten Unterschied zwischen den Varianten festzustellen, ohne dabei Ressourcen zu verschwenden. Eine zu kleine Stichprobe kann zu falsch-negativen Ergebnissen führen, während eine zu große Stichprobe ineffizient ist oder unnötig viele Nutzer einbezieht.

Welchen Ansatz sollte ich zur Berechnung des Stichprobenumfangs verwenden?

In der Regel verwendet man eine Leistungsanalyse, welche die erwartete Effektgröße, das Signifikanzniveau (α) und die gewünschte Aussagekraft (1−β) berücksichtigt. Hilfsmittel wie Online-Rechner oder Statistiksoftware können dabei helfen; sie basieren je nach der gewählten Metrik auf einer binomialen oder einer normalen Näherung.

Wie bestimmt man den minimal nachweisbaren Effekt (MDE) für einen A/B-Test?

Der MDE ist die kleinste Veränderung zwischen Ihrer Kontroll- und Ihrer Variantenversion, die Sie als praktisch signifikant erachten. Dieser Wert wird auf der Grundlage von Geschäftszielen, Basis-Konversionsraten und der von Ihnen angestrebten statistischen Aussagekraft berechnet – in der Regel, indem Sie festlegen, welcher Anstieg der Kennzahlen (z. B. Klickrate, Umsatz) die Einführung der neuen Version rechtfertigen würde.

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Über den Autor

Hubert Wassner

Hubert Wassner ist Chief Data Scientist bei AB Tasty, wo er über ein Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in die Welt der Experimente einbringt. Mit seinem fundierten akademischen Hintergrund in Computerwissenschaften ist Hubert der leitende Entwickler der ausgeklügelten statistischen Modelle, auf denen die AB Tasty-Plattform basiert. Damit trägt er dazu bei, dass Marken wichtige Entscheidungen mit vollstem Vertrauen treffen können.


Er schreibt zudem regelmäßig Beiträge für den AB Tasty-Blog, wobei er sich darauf konzentriert, komplexe datenwissenschaftliche Konzepte – von der Bayes’schen Statistik bis hin zur prädiktiven KI – zu entmystifizieren und in praktische Strategien für digitales Wachstum zu verwandeln. Mit dem Ziel, die Kluft zwischen anspruchsvoller Technik und praktischer Geschäftsanwendung zu überbrücken, hilft Hubert Marken dabei, die technische Evolution des digitalen Zeitalters mit Klarheit, Präzision und einem Fokus auf menschenzentrierte Innovation zu meistern.

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12. Feb. 2025
9min. Lesezeit

5 E-Commerce-Merchandising-Strategien mit Beispielen

Emily Healy

Emily Healy

Im riesigen und wettbewerbsintensiven Universum des E-Commerce reicht es nicht, einfach nur tolle Produkte anzubieten. Dein Online Shop ist wie eine Bühne, und wie du deine Produkte präsentierst, entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Hier kommt E-Merchandising ins Spiel – die Kunst und Wissenschaft, deinen Kunden eine Einkaufserfahrung zu bieten, die so geschmeidig ist wie Seide und so fesselnd wie ein Blockbuster.

Egal, ob du Erstbesucher begeistern oder treue Kunden immer wieder inspirieren möchtest – mit den richtigen Merchandising-Strategien wird aus deinem digitalen Schaufenster ein Erlebnis, das Lust auf mehr macht.

Bereit, loszulegen? Hier sind fünf E-Commerce-Merchandising-Strategien, untermauert mit realen Beispielen, die dir helfen, eine Einkaufserfahrung zu schaffen, die wirklich begeistert.

1. Branding und Startseiten-Messaging: Dein digitaler erster Eindruck

„Beurteile ein Buch nicht nach seinem Einband“ – ein toller Ratschlag für das echte Leben, aber im E-Commerce funktioniert das nicht so ganz.

Deine Startseite ist mehr als nur eine Landing Page – sie ist das Aushängeschild deines Online Shops und sollte richtig Eindruck machen. Sobald jemand auf deiner Seite landet, sollte klar sein, wer du bist, wofür du stehst und wie du das Leben deiner Kunden besser machen kannst.

Warum das wichtig ist:

  • Der erste Eindruck zählt. Eine überzeugende Startseite verwandelt neugierige Besucher in interessierte Käufer.
  • Wiederkehrende Besucher wollen Neues und Relevantes sehen, nicht immer denselben alten Content.

Profi-Tipps:

  • Erzähle deine Geschichte selbstbewusst: Deine Markenbotschaft sollte im Mittelpunkt stehen. Ein kraftvoller Slogan oder eine prägnante Überschrift bringt deine Essenz auf den Punkt.
  • Testen, testen, testen: Nutze A/B-Testing, um herauszufinden, welche Botschaften bei deiner Zielgruppe am besten ankommen.
  • Zeig, was du kannst: Nutze Social Proof wie Testimonials und Kundenbewertungen, um sofort Glaubwürdigkeit aufzubauen.

Praxisbeispiel: Startseite

JOTT, ein französischer Bekleidungshersteller, stellte fest, dass die Absprungrate auf seiner Startseite höher war als erwartet. Da der erste Eindruck entscheidend ist, führten sie einen No-Code-A/B-Test mit der Experience Platform von AB Tasty durch, um herauszufinden, ob eine Umgestaltung des Startseiten-Layouts die Interaktion verbessern würde.

Indem sie die Produktkategorien in den Above-the-Fold-Bereich verschoben haben und die einzelnen Produktdarstellungen weiter nach unten platzierten, erzielten sie eine 17,5 % höhere Klickrate auf die Produktkategorie-Blöcke. Diese Optimierung reduzierte die Absprungrate und führte mehr Nutzer tiefer in ihre Shopping Journey , wodurch die gesamte Interaktion verbessert wurde.

2. Gruppiere Produkte sinnvoll: Kuratiere wie ein Profi

Hast du schon mal ein Geschäft betreten und dich von der Auswahl erschlagen gefühlt? Genau das kann auch online passieren. Produkte in durchdachte Gruppen zu bündeln, schafft Klarheit statt Chaos und hilft Kunden, schneller das zu finden, was sie suchen – oder vielleicht sogar etwas zu entdecken, von dem sie nicht wussten, dass sie es brauchen.

Warum das wichtig ist:

  • Kuratierte Produktgruppen vereinfachen das Einkaufserlebnis, sodass Kunden schnell finden, was sie suchen.
  • Sie animieren außerdem zum Stöbern – und das kann den Warenkorbwert steigern.

Profi-Tipps:

  • Werde kreativ mit deinen Produktgruppen: Bleib nicht nur bei den Basics. Denke um die Ecke – probiere saisonale Themen, Trendartikel oder sogar Influencer-Picks aus.
  • Nutze Daten clever: Analysiere Kaufmuster, um Produktgruppen zu erstellen, die wirklich zu den Vorlieben deiner Kunden passen.
  • Setze Highlights: Verwende Banner oder Pop-ups, um zeitlich begrenzte Angebote oder Neuheiten hervorzuheben.

Praxisbeispiel: Produktgruppen

Balibaris, eine führende französische Marke für Herrenmode, überarbeitete ihre E-Commerce-Strategie, indem sie die Produktpräsentation intelligent an die Vorlieben und das Verhalten der Kunden anpasste. Durch die dynamische Sortierung von Produkten und das Hervorheben von Bestsellern und saisonalen Artikeln konnte Balibaris die Conversion Rate im Vergleich zum Vorjahr deutlich steigern – und das ganz ohne spezielle Aktionen. Dieser strategische Schritt verbesserte nicht nur das Online-Einkaufserlebnis, sondern erhöhte auch den Gesamtumsatz, während das Digital-Team mehr Zeit für wichtigere Projekte hatte.

3. Produkte mit visuellem Merchandising präsentieren: Lass deine Bilder sprechen

Im E-Commerce gilt: Ein Bild sagt mehr als tausend Klicks. Visuelles Merchandising bedeutet nicht einfach, ein paar Produktfotos hochzuladen – es geht darum, eine emotionale Verbindung zu schaffen, die Kunden am liebsten direkt durch den Bildschirm greifen lassen würde. Hochwertige Bilder, Videos und sogar virtuelle Anproben können deine Produkte zum Leben erwecken und zeigen, wie sie perfekt ins Leben deiner Kunden passen.

Warum das wichtig ist:

  • Visuelle Inhalte entscheiden über Kauf oder Absprung. Sie helfen Kunden, sich das Produkt realistisch in ihrem Alltag vorzustellen.
  • Lifestyle-Bilder und Videos erzeugen Emotionen. Je stärker die emotionale Verbindung, desto wahrscheinlicher landet das Produkt im Warenkorb.

Profi-Tipps:

  • Setze auf High-Definition: Investiere in erstklassige Fotografie, die deine Produkte aus jedem Winkel perfekt in Szene setzt.
  • Erzähl eine Geschichte: Nutze Lifestyle-Bilder oder Videos, um zu zeigen, wie deine Produkte im echten Leben verwendet werden.
  • Biete Abwechslung: Überlege, Videos oder 360-Grad-Ansichten hinzuzufügen, um Kunden ein immersiveres Erlebnis zu bieten.

Praxisbeispiel: Visuelles Merchandising

Galeries Lafayette, eines der bekanntesten französischen Kaufhäuser, wollte das Online-Einkaufserlebnis verbessern, indem sie die Wirkung verschiedener Produktbildstile testeten. Sie verglichen Standard-Packshots mit hochwertigen Bildern, auf denen Models die Produkte tragen.

Die Ergebnisse waren beeindruckend: Die hochwertigen Bilder steigerten nicht nur die Klicks um 49 %, sondern erhöhten auch den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) um 5,76 €, was ein potenzielles Plus von 114.000 € an Gewinn bedeutete. Dieser Wechsel zu qualitativ hochwertigen visuellen Inhalten fand bei den Kunden großen Anklang, sodass Galeries Lafayette beschloss, Premium-Bilder auf der gesamten Website zu priorisieren. Das führte zu einer deutlichen Verbesserung der Nutzerinteraktion und der Verkaufszahlen.

4. Effektive Suchfunktion implementieren: Hilf deinen Kunden, ihr perfektes Match zu finden

Wenn ein Kunde genau weiß, was er will, sollte ihm nichts im Weg stehen – schon gar nicht eine schlechte Suchfunktion. Eine optimierte Site-Suche wirkt wie ein persönlicher Einkaufsberater und führt Kunden blitzschnell genau zu dem, was sie suchen.

Warum das wichtig ist:

  • Kunden, die die Suchfunktion nutzen, haben oft eine klare Kaufabsicht. Eine leistungsstarke Suche sorgt dafür, dass sie ihr Wunschprodukt schnell finden.
  • Eine effektive Suche kann gelegentliche Stöberer in Käufer verwandeln, indem sie relevante Produkte sichtbar macht.

Profi-Tipps:

  • Optimiere Filter & Facetten: Ermögliche es Kunden, Suchergebnisse gezielt nach Größe, Farbe oder Preis zu filtern.
  • Biete intelligente Fehlererkennung: Sorge dafür, dass deine Suche Tippfehler und Synonyme erkennt – denn jeder vertippt sich mal.
  • Setze auf Autocomplete: Schlage während der Eingabe beliebte Suchbegriffe vor, um Kunden die Suche zu erleichtern.
  • Vermeide Sackgassen: Zeige bei Null-Treffer-Seiten Alternativen oder verwandte Produkte an, statt eine leere Seite anzuzeigen.

Praxisbeispiel: Suchfunktion

VAN GRAAF, ein internationaler Modehändler, erkannte die Notwendigkeit, ihre Online-Suchfunktionalität zu verbessern, um den hohen Standards ihrer stationären Geschäfte gerecht zu werden. Durch die Integration von AB Tasty konnte VAN GRAAF die Customer Journey auf ihrer E-Commerce-Seite erheblich verbessern. Die Ergebnisse waren beeindruckend: Online-Bestellungen über die Suche stiegen um 30 %, die Conversion Rate erhöhte sich um 16 %, und der durchschnittliche Bestellwert (AOV) legte um 5 % zu. Zudem stieg der Umsatzanteil durch die Suche um 4,3 %. Diese Transformation verbesserte nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern reduzierte auch den Aufwand des Teams für die Verwaltung der Suchfunktion, wodurch mehr Zeit für andere wichtige Optimierungen blieb.

5. Cross Selling und Upselling im Warenkorb: Die Macht der Empfehlung

Du hast es geschafft, ein Produkt in den Warenkorb eines Kunden zu bringen – jetzt hast du die Chance, noch ein paar Vorschläge zu machen. Cross Selling und Upselling sind subtile, aber effektive Methoden, um den Wert jedes Kaufs zu steigern, indem du Kunden Artikel anbietest, die zu ihrer Auswahl passen.

Warum das wichtig ist:

  • Personalisierte Empfehlungen können den durchschnittlichen Bestellwert steigern und Kunden das Gefühl geben, dass du sie wirklich „verstehst“.
  • Es ist eine Win-Win-Situation – Kunden entdecken weitere tolle Produkte, und du verzeichnest mehr Umsatz.

Profi-Tipps:

  • Personalisierung ist alles: Nutze KI, um Produkte basierend auf dem Warenkorbinhalt oder Käufen ähnlicher Kunden vorzuschlagen.
  • Nutze Bundle-Angebote: Zeige Produkte, die oft zusammen gekauft werden, als Set an, um mehr Verkäufe zu fördern.
  • Teste die Platzierung: Experimentiere damit, wo du die Empfehlungen platzierst – auf Produktseiten, im Warenkorb oder sogar während des Checkouts.

Praxisbeispiel: Cross Selling und Upselling

Figaret, ein französischer Premium-Hemdenhersteller, steigerte seine Online-Verkäufe erheblich durch die Integration personalisierter Produktempfehlungen. Durch die strategische Platzierung von Empfehlungselementen auf Produktseiten und im Warenkorb erzielte Figaret beeindruckende Ergebnisse: 6 % der Besucher nutzten diese Empfehlungen, die zu 10 % des Gesamtumsatzes der Website beitrugen. Zudem gaben diese Nutzer im Durchschnitt 1,8-mal mehr aus als diejenigen, die die Empfehlungen nicht wahrnahmen. Dieser Ansatz erhöhte nicht nur die Kundenbindung, sondern sorgte auch für ein signifikantes Umsatzwachstum.

Den Erfolg im E-Merchandising messen: Triffst du ins Schwarze?

Du hast viel Arbeit investiert, aber wie erkennst du, ob deine E-Merchandising-Strategien tatsächlich funktionieren? Den Erfolg zu messen bedeutet nicht nur, die Verkaufszahlen zu betrachten. Es geht darum zu verstehen, wie jedes Element deiner Strategie zum großen Ganzen beiträgt.

Wichtige Kennzahlen:

  • Website Traffic: Behalte im Blick, woher deine Besucher kommen und was sie auf deiner Seite machen.
  • Conversion Rate: Das ist der Prozentsatz der Besucher, die tatsächlich einen Kauf abschließen – eine deiner wichtigsten Kennzahlen.
  • Verkaufsdaten: Analysiere den Gesamtumsatz, den durchschnittlichen Bestellwert und die Einnahmen aus spezifischen Merchandising-Strategien.
  • Durchschnittliche Warenkorbgröße: Verfolge, wie viele Artikel Kunden pro Einkauf kaufen, um die Effektivität von Cross Selling und Upselling zu bewerten.

Profi-Tipps:

  • Setze Benchmarks: Vergleiche deine Kennzahlen mit Branchenstandards, um zu sehen, wo du stehst.
  • Nutze Analysetools: Plattformen wie Google Analytics oder Matomo bieten dir Einblicke, wie Besucher mit deiner Website interagieren.
  • Bleib am Ball: Gib dich nicht mit „gut“ zufrieden – strebe nach „besser“. Überprüfe regelmäßig deine Daten und passe deine Strategien an, um kontinuierlich Fortschritte zu machen.

Fazit: Ausprobieren und Verbessern – Das Herzstück von E-Merchandising-Strategien

E-Merchandising ist keine Aufgabe, die man einmal erledigt und dann vergisst  – es ist eine kontinuierliche Reise aus Testen, Lernen und Optimieren. Die besten Strategien entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, während du immer mehr über deine Kunden und den Markt lernst. Hab also keine Angst davor, zu experimentieren, Risiken einzugehen und vor allem immer nach Verbesserung zu streben. Jeder Test, jede Anpassung und jede Veränderung bringt dich einen Schritt näher an einen Online Shop, der nicht nur die Erwartungen deiner Kunden erfüllt, sondern übertrifft.

Bereit, dein E-Merchandising aufs nächste Level zu bringen?
Lade unseren umfassenden Leitfaden zu den besten E-Merchandising Best Practices herunter oder vereinbare noch heute eine kostenlose Demo mit AB Tasty. Deine Reise zu mehr Erfolg beginnt jetzt.

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Blogartikel

6. Nov. 2024
5min. Lesezeit

Skriptausführungszeit: Warum AB Tasty 4x schneller liefert

Leo Wiel

Leo Wiel

Hallo! Ich bin Léo, Produktmanager bei AB Tasty. Ich bin verantwortlich für das JavaScript-Tag von AB Tasty, das derzeit auf Tausenden von Websites weltweit läuft. Wie du dir denken kannst, ist meine Roadmap voll mit Themen rund um Datenerfassung, Datenschutz und… Performance.

Deshalb freue ich mich, ein Update zu unserer Leistung zu geben und zu zeigen, wie hart wir daran gearbeitet haben, die Besten zu sein. Wir bieten jetzt Ladezeiten, die bis zu 4-mal schneller sind als andere Lösungen auf dem Markt.

In einer Welt, in der jede Sekunde zählt, führen langsam ladende Seiten schnell zu Umsatzeinbußen. Bei AB Tasty wissen wir, dass Geschwindigkeit nicht nur eine Frage des Komforts ist, sondern entscheidend für ein reibungsloses, verlässliches Erlebnis, das heutige Verbraucher erwarten.

Deshalb sind wir stolz darauf, von ThirdPartyWeb.today als eine der Plattformen mit den geringsten Auswirkungen auf die Web-Performance unter den führenden Experimentation- und Personalisierungsplattformen anerkannt zu werden. Diese Auszeichnung bestätigt unser Engagement für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kundenzufriedenheit.

Aber was bedeutet das eigentlich für Marken, die AB Tasty nutzen?

Werfen wir einen Blick darauf, wie die Priorisierung der Performance deine SERP-Rankings, die Customer Experience (CX) und die Effektivität deiner Kampagnen insgesamt verbessern kann.

Warum Web-Performance deine Ergebnisse beeinflusst

Stell dir vor, du klickst auf eine Seite, die ewig lädt. Wahrscheinlich wärst du schneller wieder weg, als du „Conversion Rate“ sagen kannst. Und du wärst nicht allein: Langsame Ladezeiten führen oft zu höheren Absprungraten, verpassten Chancen und letztlich frustrierten Besuchern.

Gute Performance bedeutet eine reibungslose Customer Journey, was zu besserem Engagement und höheren Conversion Rates führt.

ThirdPartyWeb.today: Der Performance-Benchmark

ThirdPartyWeb.today ist eine unabhängige Plattform zur Visualisierung von Performance-Daten, die den Einfluss verschiedener Tools auf die Seitenladezeit analysiert. Sie stuft Tools nach ihrem Performance-Kostenfaktor ein, basierend auf Daten von fast 4 Millionen Websites, und schafft so einen objektiven Performance Benchmark. Für Marken, die eine nahtlose Benutzererfahrung ohne Geschwindigkeitseinbußen bieten wollen, ist ThirdPartyWeb.today eine zuverlässige Quelle zur Bewertung der Performance-Auswertungen ihrer Tools.

Dass wir von ThirdPartyWeb.today als eine der performancefreundlichsten Experience-Optimierungsplattformen anerkannt wurden, zeigt, dass unsere Kunden auf eine Technologie setzen, die Geschwindigkeit in den Vordergrund stellt.

Warum ist AB Tasty so schnell?

Unsere Entwicklerteams haben hart daran gearbeitet, AB Tasty nicht nur zu einer intuitiven Plattform für Experimentation und Personalisierung zu machen, sondern auch eine, die hohe Performance in den Vordergrund stellt. Hier ein kurzer Überblick über die Innovationen, die AB Tasty so schnell und zuverlässig machen:

  1. Modulare Architektur mit innovativem Dynamic Importing und Smart-Caching-Technologie

Unsere Plattform basiert auf einer modularen Architektur, bei der nur der essentielle Code für jede Kampagne geladen wird. So bleiben die Dateigrößen schlank, was Ladezeit und Ressourcenverbrauch reduziert. Unsere firmeneigene Smart-Caching-Technologie stellt sicher, dass Besucher nur die Daten laden, die sie noch nicht abgerufen haben. Durch die Minimierung redundanter Datenabrufe verkürzen wir die Ladezeiten auf allen Geräten erheblich. Zusätzlich bieten wir weltweite API-Endpunkte und verfügen über eine globale CDN-Präsenz mit mehreren Edge-Standorten und regionalen Edge-Caches, die schnelle Antwortzeiten gewährleisten – egal, wo du und deine Website-Besucher sich befinden.

  1. Performance Center

Das spezielle Performance Center von AB Tasty ermöglicht es dir, die Performance deiner Kampagnen in Echtzeit zu überwachen. Dieses Tool bietet dir volle Transparenz darüber, was hinter den Kulissen passiert, sodass du bei Bedarf Anpassungen vornehmen kannst, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Es gibt Empfehlungen, um die Tag-Größe zu überwachen und zu optimieren.

Erfahre hier alles darüber.


  1. Kompatibilität mit Single-Page Applications (SPA)

Die Plattform von AB Tasty ist ohne benutzerdefinierten Code SPA-kompatibel, was es Entwicklern erleichtert, AB Tasty in ihre Technologie-Umgebung zu integrieren. AB Tasty basiert auf einem nativen Vanilla-TypeScript-Framework. Unser Tag ist kompatibel mit modernen JS-Frameworks wie React, Angular, Vue, Meteor und Ember. Das Tag ist für alle Umgebungen einzigartig und erfordert keine zusätzliche Implementierung. Viele unserer Kunden sind von ihrem vorherigen Anbieter zu uns gewechselt, da es bei anderen Tools Herausforderungen mit SPA-Seiten gab. In diesen Tools sind Änderungen bei dynamischem Content oft nicht „persistent“ oder flackern. Zudem benötigen SPA-Tests in solchen Umgebungen häufig benutzerdefinierten Code für jeden Test, was das Testen komplizierter und weniger benutzerfreundlich macht.

  1. Flicker-freie Erlebnisse

Das Tag von AB Tasty verwendet eine kombinierte Methode aus synchronen und asynchronen Skripten, um Flackern zu vermeiden und gleichzeitig eine optimierte Performance aufrechtzuerhalten. Andere Lösungen empfehlen „Anti-Flicker“-Snippets, um das Flackern zu verhindern – was jedoch nicht als bestes Verfahren gilt. Dabei wird der Seiteninhalt ausgeblendet, während das Tag lädt, was letztlich die Seitenanzeige verzögert. Dies verschlechtert das Benutzererlebnis, erhöht den Largest Contentful Paint (LCP)-Wert und kann letztlich zu höheren Absprungraten und geringeren Conversions führen. Im Gegensatz dazu verwendet das synchrone Tag von AB Tasty nur 3 KB render-blockierende Daten, um eine schnelle Ausführung des Tags vor dem Laden der Seite zu ermöglichen, anstatt die gesamte Seitensichtbarkeit für die volle Paketgröße zu blockieren.

Und das bedeutet…

Erste Ladezeit < 100 ms
Cache-Ladezeit < 10 ms
Ausführungszeit < 500 ms
Minimale Auswirkungen auf die Core Web Vitals von Lighthouse

Ein Dank an unsere Produkt- und Tech-Teams

Das wäre ohne das Engagement unserer Produkt- und Tech-Teams nicht möglich (danke, Team!). Wir haben es gewagt, innovativ zu sein und die Grenzen dessen, was im Bereich Web-Performance für Experimentation und Personalisierung möglich ist, neu zu definieren.

Fazit

Wenn Marken sich für AB Tasty entscheiden, wählen sie eine Plattform, die sowohl Innovation als auch Performance priorisiert. Indem wir die Auswirkungen auf die Web-Performance minimieren, helfen wir Marken, schnellere und bessere Erlebnisse zu schaffen, die Kunden begeistern und Ergebnisse liefern.

Neugierig, mehr zu erfahren? Kontaktiere uns noch heute, um herauszufinden, was uns sonst noch auszeichnet.

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Blogartikel

31. Juli 2024
5min. Lesezeit

Emotional Marketing nutzen | Talia Wolf

Maddie Ostrander

Maddie Ostrander

Talia Wolf verrät, wie emotionales Marketing deinen Experimentierprozess revolutionieren und die Conversions steigern kann.

Talia Wolf, Gründerin und CEO von Getuplift, verfolgt einen kundenorientierten Marketingansatz. Sie nutzt die Kraft emotionaler Marketingtechniken, um die Besucherzahlen zu steigern.

Ihr Interesse an Conversion-Rate-Optimierung (CRO) und Experimenten wurde durch ihre frühe Arbeit in einer Social-Media-Agentur geweckt. Später entwickelte sie sich zu einer Expertin auf diesem Gebiet, beriet viele Unternehmen zu diesem Thema und hielt Vorträge auf der Bühne bei Google, MozCon und Search Love.

Gastmoderator John Hughes, Head of Growth Marketing UK bei AB Tasty, sprach mit Talia über Emotional Marketing als Optimierungstool und wie Customer Research den Experimentierprozess erleichtern, die Fehlerquote senken und die Zustimmung der beteiligten Unternehmensakteure gewinnen kann.

Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch.

Was ist Emotional Marketing?

Die emotionale Targeting-Methode basiert auf der Idee, dass jede einzelne Entscheidung, die wir im Leben treffen, von Emotionen gesteuert wird. So wird der Schwerpunkt deiner Online-Marketing-Inhalte von deinen Lösungen, Funktionen oder Preisen auf deine Kunden verlagert. Anstatt ein Ratespiel zu spielen und einfach Elemente auf einer Seite umzustellen, erfordert diese Technik ein tieferes Verständnis des menschlichen Verhaltens. Indem du die Absichten und Kaufmotive deiner Kunden ermittelst, kannst du ein optimiertes Erlebnis schaffen, das ihren Bedürfnissen entspricht und die Conversion Rate erhöht.

Die grundlegende Rolle von Emotionen bei unseren täglichen Entscheidungen kann, gestützt durch akademische Forschung, in deine Strategie integriert werden. Dadurch kannst du deine Kunden besser bedienen, indem du a) ihre größten Herausforderungen identifizierst und b) ermittelst, wie sie sich fühlen wollen, nachdem sie eine Lösung gefunden haben. Was ist ihr gewünschtes Ergebnis?

Vor diesem Hintergrund kannst du deine digitale Kommunikation mit hochgradig konvertierenden Texten und visuellen Elementen optimieren, die direkt auf die Bedürfnisse deiner Kunden eingehen. Indem du das Gespräch vom Produkt auf den Kunden verlagerst, eröffnen sich unglaubliche Möglichkeiten zur Skalierung und Vervielfachung der Conversions.

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Wie erstellt und misst man ein emotionsbasiertes Experiment?

Erstens sollte Experimentation durch Forschung gestützt werden. Von Kunden- und Besucherbefragungen bis hin zum Review Mining, Social Listening und der emotionalen Konkurrenzanalyse – Talia ermutigt zu umfassender Forschung, um die geeignetste Hypothese zu erstellen, auf der ein A/B-Test basieren kann.

Sobald du mehr über deine Kunden weißt, kannst du beispielsweise die Texte und Bilder auf deiner Produktseite überprüfen. Vielleicht stellst du anhand deiner Recherchen fest, dass deine Inhalte für deine Zielkunden nicht relevant sind. Du kannst dann eine Hypothese aufstellen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Interessen der Kunden basiert und durch überzeugenden Social Proof untermauert wird. Auf dieser Grundlage der neuen Informationen kannst du ein Briefing für deine Designer oder Texter verfassen.

Von dort aus kannst du dein Experiment in deine A/B-Testing-Plattform mit einer ausgewählten North Star Metric einbauen, sei es Checkouts, Anmeldungen oder Add-to-Carts, um deine Hypothese zu testen. Und obwohl wir wissen, dass neun von zehn A/B-Tests fehlschlagen, erleichtert Emotional Marketing den Prozess der Hypothesenbildung. Es erhöht die Chance, ein erfolgreiches Experiment zu erstellen, indem Variablen getestet werden, die sich tatsächlich auf die Customer Journey auswirken können.

Wie du die Beteiligten davon überzeugen kannst, deine Experimente zu unterstützen.

Zu viele Köche verderben den Brei. Das gilt auch, wenn es um CRO geht, vor allem in kleineren Organisationen, deren Gründer eine konkrete Vorstellung von ihren Kunden und ihrer Botschaft haben.

Talia erklärt, dass ein forschungsbasierter Ansatz für Experimente als Teil einer langsamen, stetigen und beweisgestützter Strategie, Sicherheit bieten kann. Diese personalisierte Methodik beinhaltet Gespräche mit deinen Kunden und Website-Besuchern sowie die Suche im Internet nach Diskussionen über deine spezifische Branche, anstatt einfach dem Beispiel der Konkurrenz zu folgen.

Es ist viel einfacher, einem Gründer oder CEO einen Test vorzuschlagen, wenn deine Hypothese durch Daten und Forschung gestützt wird. Talia empfiehlt jedoch, dem Drang zu widerstehen, alles auf einmal ändern zu wollen und lieber klein anzufangen. Teste das emotionale Marketing in deinen Anzeigen oder versende eine E-Mail-Sequenz, für die du nur einen Texter benötigst, und teile die Ergebnisse.

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Wenn du versuchst, Zustimmung zu erhalten, brauchst du eine starke Hypothese gepaart mit guter Forschung, um zu beweisen, dass sie sinnvoll ist. Wenn dies der Fall ist, kannst du die Kraft des emotionalen Marketings demonstrieren, indem du einige A/B-Tests durchführst: Einen, bei dem die Kontrollgröße der aktuelle lösungsorientierte Inhalt und die Variante eine kundenorientierte Alternative ist, und einen anderen, bei dem hervorgehoben wird, wie sich die Kunden jetzt fühlen und wie sie sich fühlen möchten. Zwei wichtige Varianten, die dir helfen, eine bessere Beziehung zu deinen Kunden aufzubauen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, in kleinen Schritten vorzugehen und deine Forschungsergebnisse kontinuierlich zu teilen und zu kommunizieren.

Was kannst du noch aus unserem Gespräch mit Talia Wolf lernen?

  • Warum B2B-Käufe emotionaler sind als B2C. (15:50)
  • Wie du in einem überfüllten Markt herausstichst, indem du deine Kunden kennst. (20:00)
  • Wie sich emotionales Marketing auf die gesamte Customer Journey auswirkt. (25:50)
  • Wie du eine Beziehung zu deinen Kunden aufbauen und die Conversion Rate verbessern kannst. (32:40)
Über Talia Wolf

Talia Wolf, Spezialistin für Conversion-Optimierung, ist Gründerin und CEO von Getuplift. Ein Unternehmen, das Optimierungsstrategien wie emotionales Targeting, überzeugendes Design und Verhaltensdaten einsetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, mehr Umsatz, Leads, Engagement und Verkäufe zu erzielen.

Talia begann ihre Karriere in einer Social-Media-Agentur, wo sie das Konzept der Conversion-Optimierung kennenlernte. Anschließend wurde sie Marketing Director bei monday.com, bevor sie 2013 ihre erste Agentur für Conversion-Optimierung, Conversioner, gründete.

Heute unterrichtet Talia mit ihrer bewährten Strategie Unternehmen auf der ganzen Welt darin, ihre Online-Präsenz mit emotionalen Techniken zu optimieren.

Über den 1,000 Experiments Club

Der 1,000 Experiments Club ist ein von AB Tasty produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei AB Tasty, moderiert wird. Begleite Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten Experten in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse darüber zu enthüllen, was nötig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuführen.

Kennst du diese Folge schon?

Wenn nicht, wirf doch gerne direkt einen Blick in unseren letzten Artikel zur Podcast-Episode mit Rand Fishkin, mit dem wir über die Culture of Experimentation gesprochen haben.

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