Mit AB-Testing die Conversion optimieren

Beispiel AB-Testing
Was ist das Ziel der Website?
Nur eine Variante pro Seite testen
AB-Test-Ergebnisse sind nicht kopierbar
Mit den „großen“ Dingen beginnen
AB-Testing-Tools
AB-Testing als Ausrede

Es gibt Start-ups und bestimmt auch Unternehmen, die das folgende Prinzip in ihren Entwicklungsteams etabliert haben:„Es kommt nichts auf die Website, was nicht getestet wurde.“ Dies scheint für viele beim ersten Mal zuerst ein bisschen übertrieben. Die Realität sieht aber anders aus. Wie oft muss man innerhalb des Teams oder mit dem Management über die Firmenwebsite diskutieren? „Das ist nicht schön. Das funktioniert doch so nicht. Wieso machen wir das nicht einfach genau wie die Website XYZ? …“

Diese Diskussionen sind mindestens genauso alt wie das Internet selbst. Und hat ein Team endlich eine Entscheidung zur neuen Headline oder zur Navigation gefunden, so sieht das Top-Management das mit Sicherheit komplett anders und es geht wieder von vorn los. Um diese Problematik zu umgehen, ist das Prinzip „Wir AB-testen einfach alles” eine gute Idee. Denn zumindest werden somit nur Entscheidungen anhand der echten User-Reaktionen getroffen und nicht nur aus dem Bauchgefühl heraus. Ganz simpel: 50% der Besucher einer Website wird die Variante A mit der Headline „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“ angezeigt. Den anderen 50% wird die Variante B mit der Headline „Kontrolle ist gut, Vertrauen ist besser“ angezeigt. Natürlich kann man sich im Nachhinein aus Image- oder sonstigen Gründen immer noch gegen die Ergebnisse des AB-Tests entscheiden, jedoch fällt diese Entscheidung dann doch schon deutlich schwerer.

AB-Testing kostet viel Zeit, richtig. Allerdings spart man durch AB-Testings letztendlich wiederum auch jede Menge Zeit und Frust, da man sich die Diskussionen über die verschiedenen Bauchgefühle sparen kann. Im Optimalfall gewinnt sogar noch ein spielerisches Element, durch das sich die Growth-Teams gegenseitig immer weiter zur Optimierung pushen, um auch wirklich die letzten Optimierungspunkte zu finden. Im besten Fall kämpfen die Teams untereinander, welches Team im nächsten Sprint mit seinem AB-Test mehr Optimierungsprozente herausholen kann. Ist dies der Fall, kann man sicher sein, dass die eigene Growth-Hacking-Umgebung auf einem guten Weg ist.

Beispiel AB-Testing-„Frust“

AB-Testing

Mein Lieblingsbeispiel ist dabei das des Online-Mietwagen-Vermittlers billiger-mietwagen.de. Ein Mitarbeiter erzählte mir, dass die Startseite schon seit Jahren nicht von dem veralteten weißen BMW Z3 befreit werden konnte. Trotz Hunderter AB-Tests hat es bislang noch keine Hintergrundgrafik geschafft, eine bessere Konversionsrate aufzuweisen als eben diese eine Grafik. Grafiken mit anderen Cabrios, neuen Sportwagen, hübschen SUVs oder Oldtimern – wirklich keine einzige.

Ein tolles Beispiel für „Customer Centric Development“, denn gerade das Thema Autos ist doch subjektiv und individuell besetzt. Da könnte der CEO auch schnell auf die Idee kommen, unterbewusst seine Autovorlieben auf der Startseite positionieren zu wollen. Sein Autogeschmack entspricht jedoch mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit nicht dem der anderen Tausend User.

Natürlich kommen die meisten Besucher nicht nur über die Startseite, so dass die Unterseiten wie Kategorie- oder Produktdetailseiten zumindest in Online-Shops einen Großteil des Umsatzes einspülen. Demnach sollte man vor allem für die umsatzstärksten Websites und Landingpages einen validen AB-Testing-Prozess etablieren. Richtig durchgeführt, zahlt sich dieser relativ schnell positiv auf den Umsatz aus.

Was ist das Ziel der Website?

Das Wichtigste beim AB-Testing ist, dass man das wahre Ziel der Website oder der Landingpage niemals aus den Augen verliert. Fragen, wie „Was wollen wir mit genau dieser einen Webseite erreichen?” oder „Was soll der User als Nächstes tun?“ gilt es, ständig im Entwicklungsprozess zu stellen.

Eine Website kann heute ganz unterschiedliche Ziele verfolgen:

  • Verkäufe
  • Kostenlose Sign-ups
  • Kostenpflichtige Sign-ups
  • Newsletter-Sign-ups
  • Kontaktformular abschicken
  • Livechat starten
  • Weiterführende Klicks
  • Social Likes
  • Videos bis zum Ende anschauen

Wichtig ist, dass für jeden neuen AB-Test das Ziel immer wieder sehr klar formuliert wird, damit die Testergebnisse möglichst klar und valide sind. Ansonsten entstehen weitere Diskussionen. Konversionsoptimierer sprechen dann gern von der Test-Annahme bzw. These. „Wir ändern die Headline der Startseite, weil wir glauben, dass eine persönlichere Ansprache in der Headline bis zu 10% mehr direkte Click-Throughs auf die Produktdetailseiten bringt.“ So könnte ein Beispiel einer These für einen AB-Test aussehen. Oder: „Wir integrieren ein Trustbadge, das ein ,Sehr gut´ und die 1.222 Bewertungen anzeigt, auf der Warenkorb-Seite, um damit die Konversionsrate um bis zu 5% zu erhöhen.“

Nur eine Variante pro Seite testen

AB-Testing muss man lernen. Starten sollte man immer erst mal mit einer einzigen Änderung pro Website. Valides AB-Testen ist schon kompliziert und schwierig genug. Oftmals scheitern AB-Tests an fehlender statistischer Relevanz, da nicht genug Traffic auf die Website geschubst werden konnte. Das ist gefährlich, da das Ergebnis dann nicht zu 100% aussagekräftig ist, sondern wieder nur ein Ergebnis für das Bauchgefühl. Bevor man mit Profizeugs wie multivariatem Testing beginnt, sollte man sich darum kümmern, valide AB-Testing-Ergebnisse zu erhalten. Denn führt man mehr als eine einzige Änderung pro Website auf einmal durch, dann kann anschließend bei der Auswertung der Ergebnisse die wahre Ursache schnell verwässert werden. Das ist wirklich nur etwas für Profis. So zumindest meine Erfahrungen.

Was hat was bewirkt?

Wir ändern auf der Produktdetailseite das Produktbild, den Preis und die Position des Bestellbuttons gleichzeitig. Super Sache, nur einmal Arbeit und alles ist optimiert. Das Ergebnis ist tatsächlich deutlich besser geworden, da 3% der User das Produkt häufiger in den Warenkorb legen und auch anschließend kaufen. Was hat jetzt aber den Unterschied bewirkt? Das neue Produktbild, der Preis oder vielleicht doch die neue Position des Bestellbuttons? Man könnte auch sagen, dass es egal ist, Hauptsache man hat eine Konversionssteigerung erzielt, richtig. Gelernt hat man dann allerdings aus diesem AB-Tests nur wenig.

Deswegen bevorzuge ich viele schlanke AB-Tests nacheinander, allerdings auf trafficstarken Seiten, damit die Ergebnisse auch wirklich Relevanz haben. 

AB-Test-Ergebnisse sind nicht kopierbar

AB-Testing-Ergebnisse eines Experiments können leider niemals eins zu eins auf andere Projekte übertragen werden. Zu unterschiedlich sind die Zielgruppen und Situationen, in denen sich die angesprochenen User gerade in diesem Moment befinden. Deswegen sollten Ergebnisse, die man schon einmal selbst ermittelt hat oder die man in Blogs als Best Practices vorfindet, immer nur als Ideen aufgenommen werden, um sich dann selbst von deren Validität im eigenen System zu überzeugen. Neue Ideen sind wiederum ein sehr wichtiger Punkt, denn bei vielen Websites kommen Teams oftmals schnell an den Punkt, dass ihnen keine wirklich größeren AB-Testing-Experimente einfallen.

Mit den „großen“ Dingen beginnen

Du hattest schon immer eine einschlägige Meinung zu einem speziellen Element auf eurer Website, hast es aber nie geschafft, diese enzubringen? Manche mögen sogar sagen, sie hätten sich nicht getraut oder man hat es ihnen nicht erlaubt. Genau mit dieser Idee sollte man jetzt im Idealfall sofort zu testen beginnen. Hat man die Erlaubnis zur bedingungslosen Optimierung der Konversionsraten, dann gibt es keine Ausreden mehr. Die validen Zahlen werden siegen und eurer Idee hoffentlich recht geben.

Wichtig ist jedoch, dass sich der Aufwand des Testens auch lohnt. Beginnt ihr damit, die Buttonfarbe eurer Call-To-Action zu testen, weil euch nichts Besseres einfällt, dann kann ich euch auch nicht mehr helfen. Man kann sich nicht vorstellen, wie wenig kreativ Teams teilweise beim Finden der nächsten guten AB-Testing-Ideen sind. Irgendwie kommt immer wieder die gleiche Idee, die Farben der CTAs auszutauschen. Dabei ist das in 80% der Landingpages garantiert nicht das eine Element, welches am meisten Einfluss auf die Zielerreichung der Website hat. Headlines, Bilder, Nutzenargumentationen, Preise, Zahlungsprozesse oder Formularoptimierungen sind immer zu verbessern und haben garantiert Einfluss auf die Konversionsrate.

Google-Analytics-Konversionstrichter
Google-Analytics-Konversionstrichter

Mit Hilfe der Konversionstrichter, welche in den Webtracking-Tools wie Google Analytics enthalten sind, kann man gut herausfinden, an welchen Stellen der Optimierungsbedarf am größten ist. Auf welcher Seite sind die Absprungraten der User am höchsten? Warum genau ist das so? Was kann man tun, um dies zu verhindern? Genau damit sollte man beginnen. Das kann durchaus riesigen Spaß machen und hat im besten Fall einen enorm positiven Einfluss auf Growth. Die valide Umsetzung von AB-Testings darf heute nicht mehr die Herausforderung sein, sondern vielmehr die Ideenfindung, was wirklich sinnvolle AB-Tests sein könnten. Das ICE-Modell (Impact, Confidence, Ease) kann bei der Auswahl der richtigen AB-Test-Ideen helfen. Es ordnet alle Testing-Ideen in eine Balanced Scorecard ein, so dass sich anhand der Kriterien Einfluss, Wahrscheinlichkeit und Einfachheit der Umsetzung eine Punkteskala ergibt. Dieses Modell ist hilfreich bei der Priorisierung im Team. Manchmal fördert es ein paar Überraschungen zutage.

AB-Testing-Tools

Welches AB-Testing-Tool sollte man nutzen? Das ist nicht entscheidend,  Hauptsache man legt sofort los, statt sich mit langen Überlegungen auseinanderzusetzen, welches Tool denn jetzt das richtige sein könnte. Es gibt viele kostenlose Testversionen auf dem Markt, mit denen man einfach die ersten AB-Tests auf einer Website starten kann. Mittlerweile hat auch Google selbst ein kostenloses Tool herausgebracht, welches sich wunderbar in Google Analytic integriert.

Natürlich ist das „einfach loslegen“ in Start-ups deutlich einfacher als in großen Unternehmen. Aber auch in Unternehmen muss es trotz aller rechtlichen Rahmenbedingungen möglich sein, ein AB-Testing-Tool zu testen. Eventuell geschieht dies bei einem Nebenprojekt unter dem Radar oder auf einer kleinen Landingpage mit ausreichend Traffic, aber keinem sonderlichen Gewicht.

AB-Tests muss man heute auch nicht mehr selbst programmieren. Auch wenn diese Idee immer wieder mal in technisch starken Teams aufkommen kann. Die Aussage „An dieser Stelle im Code kann man kein Tool integrieren“ habe ich auch schon zu oft gehört. Meistens stellte sich heraus, dass es doch irgendwie möglich war.

AB-Testing als Ausrede

In großen Unternehmen muss man nicht alles AB-testen. In der Regel hat man viel Erfahrung mit dem Produkt und kennt demnach die Zielgruppe außerordentlich gut. AB-Testing-Profis neigen jedoch oftmals dazu, AB-Tests als eine Ausrede zu verwenden, um sich nicht entscheiden zu müssen – Beobachtung, die ich schon häufiger gemacht habe.

Die richtige Pricing-Strategie für das Produkt ist diesbezüglich ein sehr gutes Beispiel. Eine stabile und valide Preisstrategie zu haben, die sich am Kunden, dem Markt und der Konkurrenz orientiert, ist ratsam. Am Pricing auf der Website täglich die verrücktesten Tests zu fahren, ist gefährlich, da die User das natürlich irgendwann mitbekommen könnten. Vor allem wird die Auswirkung solcher Änderungen auf die Bestandskunden oftmals vergessen. „Warum zahlen Neukunden weniger als ich?“, hat sicher schon so mancher seinem Handytarif-Provider-Call-Center-Agent ins Ohr geschrien.

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