So geht A/B-Testing richtig: Vorteile und Tipps

von Raffael Karlovich - 15. September 2024

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing, auch Split-Testing genannt, ist ein Verfahren, bei dem zwei Varianten eines Elements gegeneinander getestet werden.

Das kann eine Webseite sein, eine Landing Page, ein Newsletter, eine Werbeanzeige oder ein Call-to-Action-Button.

Unser Ziel ist es, herauszufinden, welche Variante bei deiner Zielgruppe besser ankommt und letztlich zu mehr Conversions führt.

Welche Überschrift bringt mehr Leads?

Welches Bild führt zu längerem Aufenthalt des Nutzers?

Welcher Button animiert mehr zum Klicken?

Du erhältst wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben deiner Kunden – Erkenntnisse, die du sonst nie bekommen würdest.

Ein kleiner Vorgeschmack auf das, was dich in diesem Artikel erwartet.

Erfahre, warum du dich nicht auf dein Bauchgefühl verlassen solltest und wie A/B-Tests die Vorlieben deiner Zielgruppe aufdecken
Schritt für Schritt zum A/B-Testing-Profi: Die wichtigsten Tipps und Best Practices für erfolgreiche Tests und messbare Ergebnisse
Daten, Tools und der menschliche Faktor: Was du brauchst, um das volle Potenzial von A/B-Tests auszuschöpfen und kontinuierlich zu optimieren
Ein Blick in die Zukunft des A/B-Testings: Wie KI, Personalisierung und Automatisierung schon bald deine Tests revolutionieren werden

Beispiel für A/B-Testing

Nehmen wir an, du betreibst einen Online-Shop für Outdoor-Bekleidung.

Du hast zwei Ideen für die Headline auf deiner Startseite:

Variante A: „Funktionale Outdoor-Kleidung für jedes Abenteuer“
Variante B: „Entdecke die Natur in stilvoller Outdoor-Mode“

Beide Varianten klingen gut, aber welche kommt bei deiner Zielgruppe besser an?

Sprechen dich eher die rationalen Funktionskäufer an oder die modebewussten Outdoor-Enthusiasten?

Ein A/B-Test kann diese Frage beantworten.

Indem du beide Varianten an verschiedene Besucher ausspielst und die Ergebnisse misst, erfährst du, welche Version besser ankommt.

Teste verschiedene Varianten deiner Webseiten-Überschrift, um herauszufinden, welche bei deiner Zielgruppe besser ankommt und zu mehr Conversions führt.

A/B-Testing: Bauchgefühl gegen Kopf

Eine Erkenntnis, die jeder macht, der regelmässig A/B-Tests ausführt, ist, dass unsere Intuition und vermeintliches Wissen, was funktioniert, sich nicht mit den tatsächlichen Ergebnissen deckt.

Der erste Schritt, um mit A/B-Testing zu beginnen:

Glaube nicht, dass die Wahl von Farben oder die Positionen von Buttons keine grosse Rolle spielt.

Spielt sie doch.

A/B-Tests zeigen immer wieder, dass schon die Veränderung kleinster Details enorme Wirkung auf die Endresultate haben.

Wir müssen Annahmen hinterfragen, Hypothesen aufstellen und testen, aus den Ergebnissen lernen und das ganze repetieren.

Verlasse dich beim A/B-Testing nicht auf dein Bauchgefühl, sondern stelle Hypothesen auf, teste sie und lerne aus den Ergebnissen.

A/B-Testing als Wettbewerbsvorteil

Welche konkreten Vorteile bringt A/B-Testing für Unternehmen?

Wer testet, gewinnt: A/B-Tests sind der Schlüssel zu besseren Nutzererlebnissen und höheren Conversion-Raten. Wer kontinuierlich testet und optimiert, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten, die noch auf Bauchgefühl setzen.
Daten schlagen Meinungen: In Zeiten von Big Data zählen Fakten mehr als Annahmen. Mit A/B-Testing triffst du Entscheidungen auf Basis echter Nutzerdaten, anstatt dem HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) zu folgen.
Kleine Änderungen, grosse Wirkung: Oft sind es die Details, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. A/B-Tests helfen dir, genau diese Stellschrauben zu identifizieren und gezielt zu optimieren – mit messbaren Ergebnissen.
Agil und zukunftsfähig bleiben: Märkte und Kundenbedürfnisse ändern sich schnell. Durch regelmässiges Testen bleibst du am Puls der Zeit, kannst schnell auf Veränderungen reagieren und dein Angebot kontinuierlich verbessern.
Jeder kann es lernen: A/B-Testing ist keine Hexerei. Mit den richtigen Tools und etwas Know-how kann jedes Unternehmen loslegen und die ersten Tests durchführen. Der Lerneffekt ist enorm und die Erfolgserlebnisse motivieren.

Die folgenden 2 Bilder zeigen ein Newsletter Anmeldungsformulare in 2 verschiedenen Versionen.

Die einzige Unterschied ist die Farbe des “Jetzt einschreiben” Buttons.

In diesem Fall hat der rote Button (Version B) eine deutlich höhere Zahl an Anmeldungen als die Variante mit dem schwarzen Button (Version A).

Der rote Button ist schlichtweg auffälliger und hebt sich vom Restdesign ab.

Eine kleine Änderung, mit grosser Wirkung.

Nutze A/B-Testing, um bessere Nutzererlebnisse zu schaffen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Lieber kein Rabatt als Rabatt

Wie überraschend die Ergebnisse von A/B-Tests sein können, zeigt folgendes Beispiel:

Electronic Arts, Entwickler von Videogames, hat A/B-Tests für eine Anzeige durchgeführt.

Es wurden verschiedene Werbeanzeigen für ein neues Spiel getestet.

Anzeige 1 hat einen 20 Dollar Rabatthinweis auf das Spiel.

Anzeige 2 war identisch, aber ohne diesen 20 Dollar Preisnachlass.

Welche Anzeige brachte bessere Ergebnisse?

Wahrscheinlich ahnst du es bereits.

Anzeige 2, die ohne Preisnachlass.

Durch den Verzicht auf die 20 Dollar-Promo konnte die Conversion-Rate um 43 % gesteigert werden.

Weiss Gott warum.

Auf solche scheinbar unlogischen Ergebnisse wirst du oft treffen.

Teste auch scheinbar unlogische Varianten, denn manchmal führen überraschende Ergebnisse zu den besten Optimierungen.

So werden deine A/B-Tests erfolgreich

Definiere klare Ziele
Bevor du wild drauflos testest, überlege dir genau, was du eigentlich erreichen willst. Mehr Newsletter-Anmeldungen? Einen höheren Warenkorbwert? Lead Nurturing Strategie optimieren?Eine niedrigere Absprungrate? Je konkreter dein Ziel, desto gezielter kannst du testen.
Priorisiere deine Tests
Es gibt unzählige Elemente, die du testen könntest – von der Headline über das Hero-Image bis zum Checkout-Prozess. Fang mit den Elementen an, die das grösste Potenzial haben, deine Ziele zu beeinflussen.
Wähle aussagekräftige Stichproben
Damit deine Testergebnisse statistisch relevant sind, benötigst du eine ausreichend grosse Stichprobe. Als Faustregel gilt: Mindestens 1.000 Teilnehmer pro Variante, besser noch mehr.
Teste nur eine Variable
Der häufigste Fehler beim A/B-Testing: Es werden mehrere Variablen gleichzeitig getestet. Wenn du sowohl die Headline als auch das Bild änderst, weisst du am Ende nicht, welche Änderung für den Effekt verantwortlich war. Teste immer nur eine Variable isoliert.
Zeit
A/B-Tests benötigen Zeit, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern. Lass die Tests mindestens 7–14 Tage laufen, um kurzfristige Schwankungen auszugleichen.
Analysiere und lerne
Nach Abschluss des Tests heisst es: Analysiere die Ergebnisse sorgfältig.

Welche Variante hat gewonnen und warum?

Nutze diese Erkenntnisse, um deine Kampagnen kontinuierlich zu verbessern.

Definiere klare Ziele, priorisiere Tests, wähle aussagekräftige Stichproben, teste nur eine Variable und analysiere die Ergebnisse sorgfältig.

A/B-Testings: Daten, Tools und der menschliche Faktor

Um A/B-Testing durchzuführen, braucht es neben ein bisschen Know-how auch die richtigen Ressourcen.

Drei Dinge sind dabei besonders wichtig:

Datengrundlage: Je mehr Traffic auf deiner Website oder App, desto schneller und aussagekräftiger die Testergebnisse. Auch bestehende Analytics-Daten helfen dabei, Bereiche mit hohem Optimierungspotenzial zu identifizieren.
A/B-Testing-Tools: Es gibt zahlreiche Tools, die den A/B-Testing-Prozess erleichtern, von der Erstellung der Varianten bis zur Auswertung der Ergebnisse. Leider wurde das kostenlose Tool Google Optimize eingestellt. Jedoch ist eine A/B-Testfunktion bei Google Ads integriert. Du kannst bei einer bestehenden Kampagne eine Testversion (auch “Experiment” genannt) erstellen. In dieser Testversion kannst du eine Variable ändern, z. B. den Anzeigentext, die Zielseite, die Gebote oder die Keywords. Diese Tests beschränken sich auf Google Werbekampagnen. Wenn du mehr Funktionen nutzen möchtest, empfiehlt Google folgende, kostenpflichtige Tools:

Interdisziplinäres Team: A/B-Testing ist Teamwork. Es braucht das Zusammenspiel verschiedener Disziplinen wie Design, Entwicklung, Produkt und Marketing. Stelle sicher, dass alle Beteiligten die Ziele und Herangehensweise verstehen und an einem Strang ziehen.

Apropos Teamwork: Ein entscheidender, oft unterschätzter Faktor bei A/B-Tests ist der menschliche Faktor.

Egal, wie ausgeklügelt die Technologie ist, am Ende sind es Menschen, die die Tests planen, durchführen und auswerten.

Es braucht analytisches Denken, Kreativität und Einfühlungsvermögen, um die richtigen Hypothesen aufzustellen, Nutzerbedürfnisse zu antizipieren und aus den Ergebnissen zu lernen.

Gleichzeitig ist es wichtig, A/B-Testing nicht als einmalige Aufgabe zu sehen, sondern als kontinuierlichen Prozess zu verankern. Nur wer eine Kultur des Testens und Iteration lebt, kann das volle Potenzial von A/B-Tests ausschöpfen und langfristig die User-Experience verbessern.

Stelle sicher, dass du genügend Daten, die richtigen Tools und ein interdisziplinäres Team hast, um effektive A/B-Tests durchzuführen.

A/B-Testing in der Zukunft

A/B-Testing hat in den vergangenen Jahren enorm an Bedeutung gewonnen – und dieser Trend wird sich fortsetzen. Immer mehr Unternehmen erkennen das Potenzial datengetriebener Entscheidungen und machen Tests zum festen Bestandteil ihrer Optimierungsstrategie.

Doch wie könnte die Zukunft des A/B-Testings aussehen?

Personalisierung: A/B-Tests ebnen den Weg für personalisierte Nutzererlebnisse. Durch die Kombination mit Nutzerdaten können Inhalte und Funktionen zukünftig noch gezielter auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten werden.
Predictive Testing: Mithilfe von Machine Learning und künstlicher Intelligenz lassen sich potenziell erfolgreiche Varianten möglicherweise schon vor dem eigentlichen Test vorhersagen. Das spart Zeit und Ressourcen.
Ganzheitliche Optimierung: A/B-Testing wird sich nicht mehr nur auf einzelne Elemente beschränken, sondern ganzheitliche Customer Journeys optimieren – kanalübergreifend und entlang der gesamten User Experience. Multivariate Test und Benchmarking werden wichtiger
Automatisierung: Schon heute lassen sich Teile des A/B-Testing-Prozesses automatisieren. Zukünftig werden auf Generative KI gestützte Tools noch selbstständiger Tests initiieren, auswerten und Optimierungsvorschläge machen können.

Wie geht es jetzt weiter?

Ganz einfach: Loslegen und testen!

Suche dir ein Element auf deiner Website oder in deiner App, das du optimieren möchtest.

Entwickle eine Hypothese, was zu einer Verbesserung führen könnte. Erstelle eine Testvariante und lass den Test laufen.

Analysiere die Ergebnisse und setze die Gewinner-Variante um.

Und dann?

Ab zur nächsten Runde!

Bereite dich darauf vor, dass A/B-Testing in Zukunft personalisierter, vorausschauender, ganzheitlicher und automatisierter wird.