Conversion
A/B-Test.
Ein A/B-Test verteilt Besucher nach einem vorher festgelegten Verfahren zufällig auf zwei Varianten. Anschließend wird eine definierte Zielgröße verglichen. Dadurch lässt sich eine Änderung unter ähnlichen Bedingungen untersuchen.
Warum ist das wichtig?
Ein Vorher-nachher-Vergleich vermischt eine Seitenänderung leicht mit saisonalen Schwankungen oder anderen Besuchern. Ein sauber angelegter Variantenvergleich kann diese Einflüsse besser begrenzen, benötigt aber ausreichend geeignete Daten.
Ein Beispiel
Ein Projektformular erscheint in zwei Varianten mit unterschiedlicher Erklärung eines Pflichtfelds. Vorab wird festgelegt, dass erfolgreiche, fachlich passende Anfragen das Ziel sind. Die Gruppen laufen gleichzeitig; zusätzliche Werbeänderungen dürfen nicht nur eine Variante betreffen.
Worauf kommt es an?
Bestimmen Sie Hypothese, Hauptkennzahl und Auswertungsregeln vor dem Start. Kleine Fallzahlen liefern oft keine belastbare Entscheidung. Auf einer wenig besuchten B2B-Seite können beobachtete Nutzertests und behobene Formularfehler zunächst mehr Erkenntnis bringen.
Typische Fehler
- Den Variantenvergleich beim ersten positiven Zwischenstand abbrechen.
- Viele Kennzahlen durchsuchen und nur den zufällig besten Unterschied berichten.
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Passende Leistung: Anfragestrecken & Landingpages