A/B-Tests

Bei A/B-Tests werden zwei oder mehr Versionen einer Web-Seite, Applikation, Oberfläche oder eines Bildschirms bzw. eines anderen digitalen Erlebnisses miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Mithilfe von Konversionsraten und Details zur Kundeninteraktion können Sie feststellen, ob eine bestimmte Version einen neutralen, positiven oder negativen Effekt hatte. Anhand dieser Ergebnisse können Sie Kampagnen, Kundenerlebnisse und Konversionsraten verbessern und Zielgruppen so gezielter ansprechen.

A/B-Tests
 

Meistern Sie die Herausforderungen von A/B-Tests


A/B-Tests bringen gewisse Herausforderungen bezüglich des Systems und der Nutzerrechte mit sich, die die Ergebnisse und Kampagnenentscheidungen beeinflussen können.
Unzureichendes Traffic-Volumen
Unzureichendes Traffic-Volumen
Mangel an definierten Testregeln
Mangel an definierten Testregeln
Nicht definierte Website-Ziele
Nicht definierte Website-Ziele
Keine zielgerichteten Metriken
Keine zielgerichteten Metriken
 

Profitieren Sie von den Vorteilen von A/B-Tests

Mit A/B-Tests stehen messbare Ergebnisse zur Verfügung, die miteinander verglichen werden können, um Präferenzen, Interessen, Risiken und mehr aufzudecken. So können Sie Kampagnen optimieren.
Ergebnisvergleich und Einleitung von Maßnahmen
Ergebnisse vergleichen und entsprechende Maßnahmen ergreifen
Durch die Durchführung von Tests, die vergleichbares Zielgruppenverhalten aufdecken, erhalten Sie verwertbare Daten zur Verbesserung von Kampagnen, Zielgruppensegmentierung und Targeting.
Datengestützte Entscheidungen
Datengestützte Entscheidungen
Durch Tests erhalten Sie statistische Ergebnisse zum Anpassen von Targeting und Messaging und müssen sich nicht auf Entscheidungen von Führungskräften oder ihr Bauchgefühl verlassen.
Höhere Konversionsraten
Höhere Konversionsraten
Durch iterative Tests mehrerer Inhaltselemente, Angebote und Produkte können Sie höhere Interaktionsraten identifizieren und Kampagnen entsprechend optimieren, um die Ergebnisse zu verbessern.
Reduzierung von Kampagnenrisiken
Reduzierung von Kampagnenrisiken
A/B-Tests können verhindern, dass schlecht vorbereitete Kampagnen gestartet werden, da eine Testkultur geschaffen wird, die sich auf Daten stützt.
 
A/B-Tests
Adobe hat die passende Lösung.
Mit den automatisierten Test- und Optimierungsfunktionen von Adobe Target können Sie ohne zusätzlichen Programmierungs- und Implementierungsaufwand ermitteln, welche Erlebnisse, Botschaften und Angebote Besucher am meisten ansprechen und zu Konversionen führen.
 

A/B-Tests sind nur ein Teil des Analyse-Puzzles


Erfahren Sie, wie sich Marken mit Unterstützung von Adobe ein umfassendes Bild ihrer Analysen machen können, um personalisierte Erlebnisse bereitzustellen.
LJ Jones, Director of Optimization, Progrexion
„Wir verwenden Target, um Hypothesen zu belegen oder zu widerlegen. So erhalten wir eine bessere Grundlage und haben etwas mehr Spielraum.“
-LJ Jones,
Director of Optimization, Progrexion

Ellen Lee, Senior Vice President of Global Digital, Hyatt

„Wir führten früher selten A/B-Tests durch. Inzwischen gehören diese aber für uns zum Standard.“
- Ellen Lee,
Senior Vice President of Global Digital, Hyatt

 

A/B-Tests – Häufig gestellte Fragen

Sind A/B-Tests leicht?
Nein. Für effektive Tests sind eine starke Hypothese und die Einhaltung von Best Practices in Bezug auf Design- und Traffic-Anforderungen erforderlich.
Wirken sich A/B-Tests negativ auf SEO aus?
Nein. Trotz des Mythos über die negativen Auswirkungen von Tests, bei denen Inhalte dupliziert werden, können diese tatsächlich die Funktionalität Ihrer Website verbessern und sich positiv auf SEO auswirken.

Wie viele Varianten sollte ich testen?
Testen Sie so viele Varianten wie nötig. Berücksichtigen Sie dabei jedoch Traffic-Anforderungen, wenn die Ergebnisse für jede Variable statistisch relevant sein sollen. Sie können Varianten auch mithilfe unterschiedlicher Zielgruppensegmente vergleichen.
Welche Design-Elemente sollten getestet werden?
Alle Seitenelemente können getestet werden, z. B. Formen, Farben, Größen und Messaging. Sie können das gesamte digitale Erlebnis, einzelne Seiten oder komplette Customer Journeys testen, um deren Auswirkungen auf Metriken und Konversionsziele zu sehen.
Wie unterscheiden sich A/B-Tests von multivariaten Tests?
Multivariate Tests untersuchen jeweils mehrere Kombinationen von Elementen. Dadurch kann der relative Beitrag von Elementen ermittelt werden, wenn diese bei der Auslösung einer Interaktion miteinander interagieren.
Was ist eine Null-Hypothese?
Eine Null-Hypothese liegt vor, wenn Ergebnisse keinen signifikanten Unterschied bei den Interaktions- oder Konversionsraten zwischen zwei oder mehr Versionen zeigen und beobachtete Unterschiede wahrscheinlich auf Stichproben- oder experimentelle Fehler zurückzuführen sind.

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