{"id":45255,"date":"2020-10-14T20:40:22","date_gmt":"2020-10-14T13:40:22","guid":{"rendered":"https:\/\/act.com\/ab-testing\/"},"modified":"2023-03-21T10:41:37","modified_gmt":"2023-03-21T17:41:37","slug":"ab-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/products.act.com\/de\/ab-testing\/","title":{"rendered":"Was ist A\/B-Testing und wie kann es die Interaktion von Kunden mit Ihrem Unternehmen f\u00f6rdern?"},"content":{"rendered":"

Ein A\/B-Test, manchmal auch als Vergleichstest bezeichnet, ist eine Marketingmethode, bei der zwei Versionen ein und desselben Inhalts gegen\u00fcbergestellt werden: eine Originalvariante zur Kontrolle und eine leicht abge\u00e4nderte.<\/p>\n

Ziel beim A\/B-Testing ist es, herauszufinden, welcher Content mit Blick auf Ihr Gesamtziel die besseren Ergebnisse liefert. Ein Beispiel: Sie versenden eine Marketing-E-Mail mit zwei Varianten einer \u00dcberschrift. Durch Analysieren der Klickrate sehen Sie, welche E-Mail \u00f6fter ge\u00f6ffnet wurde.<\/p>\n

A\/B-Testing kann Marketingexperten das R\u00e4tselraten ersparen und wesentlich zum Erfolg einzelner Kampagnen oder Produkte beitragen. In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen des A\/B-Testings\u00a0\u2013 warum Sie es einsetzen sollten, welche Fehler Sie vermeiden sollten und wie Sie A\/B-Tests Teil Ihres Marketings machen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Wie funktioniert A\/B-Testing?<\/h2>\n

Die einfachste Form des A\/B-Testings besteht darin, zwei Varianten desselben Inhalts zu ver\u00f6ffentlichen und die Reaktion des Zielpublikums zu analysieren. Einer H\u00e4lfte wird die Originalversion\u00a0A angezeigt, die Kontrollvariante, w\u00e4hrend die andere H\u00e4lfte Version\u00a0B sieht, die abge\u00e4nderte Testvariante.<\/p>\n

Mit Hilfe der entsprechenden Analysen aus dem A\/B-Testing k\u00f6nnen Sie einen direkten Vergleich zwischen den beiden Versionen anstellen. Verzeichnete Version\u00a0B mehr Klicks als Version\u00a0A, weniger oder eine \u00e4hnliche Anzahl von Klicks? Sie erfahren in jedem Fall mehr \u00fcber Ihr Zielpublikum und seine Gewohnheiten. Dies ist besonders f\u00fcr das\u00a0Erstellen von Landing-Pages<\/a>\u00a0f\u00fcr Websites oder Apps von Nutzen. Basierend auf den gewonnenen Daten k\u00f6nnen Sie die effektivste Version Ihrer Landing-Page identifizieren und verwenden.<\/p>\n

Wozu dient A\/B-Testing?<\/h2>\n

Kontinuierliches A\/B-Testing kann die Effektivit\u00e4t Ihrer Marketingkampagnen betr\u00e4chtlich erh\u00f6hen. Wenn Sie \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum hinweg A\/B-Tests durchf\u00fchren, sehen Sie die \u201eBewegungen\u201c Ihres Zielpublikums genau und k\u00f6nnen ihnen folgen und alle zuk\u00fcnftigen Inhalte darauf anpassen. Dar\u00fcber hinaus ist das Risiko geringer als beim \u00c4ndern bereits vorhandener Inhalte, da Letzteres den Grad der Interaktion oder sogar die Verkaufszahlen vor\u00fcbergehend beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnte. Beim A\/B-Testing sieht die H\u00e4lfte Ihres Zielpublikums weiterhin das Original.<\/p>\n

Wenn Sie den \u201eSieger\u201c des ersten A\/B-Tests dann weiteren Tests unterziehen, werden immer die st\u00e4rkste Landing-Page und die \u00fcberzeugendste Handlungsaufforderung gewinnen. Diese zielgerichtete Strategie senkt Ihr Risiko und vergr\u00f6\u00dfert gleichzeitig das Potential f\u00fcr neue gesch\u00e4ftliche Erfolge.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"A\/B<\/p>\n

Wann funktioniert A\/B-Testing gut?<\/h2>\n

Electronic Arts, ein bekannter Hersteller von Computer- und Videospielen, ist ein gutes Beispiel f\u00fcr erfolgreiches A\/B-Testing: Anl\u00e4sslich der Ver\u00f6ffentlichung eines neuen SimCity-Spiels wollte das Unternehmen seine Webseite optimieren, um die Verk\u00e4ufe zu maximieren.<\/p>\n

Version\u00a0A (die Kontrollvariante) bot 20\u00a0Prozent Rabatt auf alle zuk\u00fcnftigen K\u00e4ufe bei EA, w\u00e4hrend Version\u00a0B (die Testvariante) einen Vorbestellungsbonus mit zus\u00e4tzlichen Objekten und Optionen im Spiel bot. Das Endergebnis? EA stellte fest, dass Version\u00a0B um 40\u00a0Prozent besser abschnitt als Version\u00a0A. Aus diesen Daten zog der Hersteller den Schluss, dass Anh\u00e4nger seiner Computerspielreihe hartgesottene Fans waren, die sich weniger f\u00fcr andere Spiele interessierten. Gamer investieren f\u00fcr gew\u00f6hnlich sehr viel Zeit in Spiele wie SimCity, weswegen der Vorbestellungsbonus viel attraktiver f\u00fcr sie war.<\/p>\n

EA h\u00e4tte diese These zwar auch selbst aufstellen k\u00f6nnen, aber das w\u00e4re riskant gewesen und der Hersteller h\u00e4tte genauso gut\u00a0\u2013 f\u00e4lschlicherweise\u00a0\u2013 annehmen k\u00f6nnen, dass Gamer auch andere Spiele kaufen wollen. Diese Gefahr menschlicher Fehleinsch\u00e4tzungen macht A\/B-Testing so wichtig, wobei aber auch die aus den Daten gezogene Schlussfolgerung stimmen muss.<\/p>\n

Welche Probleme sollten Sie beim A\/B-Testing vermeiden?<\/h2>\n

Beim A\/B-Testing besteht wie bei jeder Marketingma\u00dfnahme die Gefahr, dass Fehler unterlaufen und schlechte Entscheidungen getroffen werden. In der Regel ist menschliches Versagen daran schuld. Hier sind einige Dinge, die Sie bedenken sollten, um maximalen Nutzen aus Ihren A\/B-Tests zu ziehen.<\/p>\n

Gehen Sie beim Auswerten der Ergebnisse und Aufstellen Ihrer Hypothese \u00e4u\u00dferst sorgf\u00e4ltig vor. Ein einzelner Test k\u00f6nnte auf eine bestimmte Schlussfolgerung hindeuten, w\u00e4hrend ein anderer zu einer anderen f\u00fchrt und das Ergebnis ganz anders aussehen l\u00e4sst. Es ist wichtig, laufend Tests zu machen und die Ergebnisse gr\u00fcndlich zu analysieren, um ein genaues Bild der Lage zu erhalten.<\/p>\n

Es kann verlockend sein, alle Webseiten oder Marketingmaterialien Ihres Unternehmens einem A\/B-Test zu unterziehen. Dies f\u00fchrt jedoch h\u00f6chstwahrscheinlich zu verwirrenden Ergebnissen. Das Sch\u00f6ne am A\/B-Testing ist die geringf\u00fcgige Abweichung zwischen zwei Versionen, sodass Sie die effektivere identifizieren k\u00f6nnen. Sobald Sie mehrere Tests parallel ausf\u00fchren, besteht die Gefahr, dass Daten falsch interpretiert werden oder Widerspr\u00fcche entstehen. Experten zufolge sollten Sie nie mehr als vier Tests auf einmal ausf\u00fchren. Kleinunternehmen empfehlen wir, sich auf einen Test zu beschr\u00e4nken.<\/p>\n

Ein weiterer Grund, warum A\/B-Testing fehlschlagen kann, ist, dass der Test nicht lange genug ausgef\u00fchrt wurde oder es nicht genug Teilnehmer gab. Der\u00a0A\/B-Signifikanzrechner<\/a>\u00a0von VWO ist ein guter Ausgangspunkt. Dieses Tool teilt Ihnen mit, ob gen\u00fcgend Daten vorliegen, um aus Ihrem Test aussagekr\u00e4ftige Schl\u00fcsse zu ziehen.<\/p>\n

Ihre n\u00e4chsten Schritte<\/h2>\n

Bevor Sie mit dem A\/B-Testing beginnen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie eine Plattform finden, die Ihnen einfache und pr\u00e4zise Tests erm\u00f6glicht. Einige beliebte Anbieter wie MailChimp unterst\u00fctzen A\/B-Testing f\u00fcr Marketing-E-Mails, aber vielleicht bevorzugen Sie eine\u00a0einfach zu bedienende Plattform<\/a>\u00a0mit einem gr\u00f6\u00dferen Funktionsumfang. Mit Act! lassen sich Marketing-E-Mails mit optimaler Pr\u00e4zision und Genauigkeit testen, sodass Ihre Ergebnisse von h\u00f6chster Qualit\u00e4t sind.<\/p>\n

A\/B-Testing ist im Vergleich zu anderen Marketingstrategien weniger riskant und hat das Potential, Ihre Verkaufszahlen, die Konversionsraten, den Grad der Interaktion und das Markenbewusstsein im Laufe der Zeit betr\u00e4chtlich zu steigern.\u00a0Act!<\/a>\u00a0hilft Ihnen dabei, sodass Sie ohne gro\u00dfen Aufwand maximale Ergebnisse erzielen.<\/p>\n

\"Leadgenerierung\"<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ein A\/B-Test, manchmal auch als Vergleichstest bezeichnet, ist eine Marketingmethode, bei der zwei Versionen ein und desselben Inhalts gegen\u00fcbergestellt werden: eine Originalvariante zur Kontrolle und eine leicht abge\u00e4nderte. Ziel beim A\/B-Testing ist es, herauszufinden, welcher Content mit Blick auf Ihr Gesamtziel die besseren Ergebnisse liefert. 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