Gerade im E-Commerce und Performance Marketing führt an dieser Methode kein Weg vorbei, um erfolgreiche Kampagnen zu konzipieren: Das A/B-Testing. Auch als Split-Testing bezeichnet, gehört diese Taktik zum experimentellen Marketing. Kurz definiert: Im A/B-Testing werden zwei oder mehr Versionen einer Webseite, einer Anzeige, eines E-Mail-Newsletters oder anderen Marketingelements miteinander verglichen, um die beste Version mit der optimalen Leistung zu identifizieren.
So können Kampagnen und Anzeigen stetig optimiert werden, um kosteneffektiver zu arbeiten und die Inhalte noch mehr an die Vorlieben der Nutzer anzupassen. Für die Umsetzung sollte immer ein aussagekräftiges Test-Budget eingeplant werden, was zusätzlich zum eigentlichen Kampagnenbudget explizit für A/B-Testing reserviert ist.
So läuft der Prozess des A/B-Testings ab
Erfolgreiches A/B-Testing durchläuft typischerweise die folgenden Stufen:
- Hypothesenbildung: Zunächst wird eine Hypothese aufgestellt, die besagt, welche Änderungen oder Variationen in einem Marketingelement vorgenommen werden sollen und wie sich dies auf die Leistung auswirkt. Zum Beispiel könnte die Hypothese besagen, dass eine Änderung der Farbe eines Call-to-Action-Buttons die Klickrate erhöhen kann.
- Variante erstellen: Im nächsten Schritt erstellt man zwei oder mehr Versionen des zuvor beschriebenen Elements. Wichtig: Es wird jeweils nur eine einzige Variable verändert. Die ursprüngliche Version gehört zur Kontrollgruppe (A), die Variationen zu den Testgruppen (B, C, usw.).
- Testdurchführung: Nun erfolgt die Auslieferung von Gruppe A und B in einem Praxistest an eine repräsentative Stichprobe der Zielgruppe. Damit das Testing aussagekräftig ist, ist hier genügend Budget notwendig. Tools, wie der Meta Werbeanzeigenmanager bieten sogar spezielle Einstellungen für einen solchen A/B-Test.
- Datenanalyse: Als nächstes folgt die Analyse der Leistung anhand von relevanten Metriken, wie zum Beispiel Klickrate, Conversion-Rate oder Verweildauer auf der Webseite. So kann festgestellt werden, welche Version am besten performed!
- Schlussfolgerungen ziehen: Basierend auf den Ergebnissen des A/B-Tests können Schlussfolgerungen gezogen werden, ob die Hypothese bestätigt oder widerlegt wurde. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Auswahl der Creatives für die Hauptkampagne oder Optimierungen einer bestehenden Kampagne oder Strategie ein.
Gründe, die für A/B-Testing sprechen
A/B-Testing ermöglicht es Marketern, ihre Entscheidungen auf Daten und Fakten zu stützen, anstatt auf Annahmen oder Vermutungen. So kann der Einfluss von Design-, Text- oder Funktionsänderungen auf das Nutzerverhalten verstanden und gemessen werden, um Conversions oder andere KPIs zu optimieren. Gerade im E-Commerce ist A/B-Testing ein absolutes Muss, um kosteneffiziente Kampagnen durchzuführen und den ROI zu erhöhen!