Mit Analysedaten und ein wenig Kreativit\u00e4t kannst du wertvolle Erkenntnisse dar\u00fcber gewinnen, wie du deine Conversion Rate auf deiner Website oder den Landing Pages deiner Kampagne optimieren kannst. Um jedoch strukturierte und optimierte Daten aus deinen Annahmen zu erhalten, musst du sorgf\u00e4ltig testen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Marketingfachleute haben immer wieder verschiedene Testmethoden wie A\/B-Tests, Split-Tests, multivariates Testing (MVT) und Multipage-Tests eingesetzt, um die Conversion Rate zu erh\u00f6hen und die digitale Performance zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n Experimente und Tests sind unerl\u00e4sslich<\/strong>, da sie Meinungen und Voreingenommenheit aus dem Entscheidungsprozess ausschlie\u00dfen und datengest\u00fctzte Entscheidungen<\/a> gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n\n\n Angesichts der vielen verschiedenen Testm\u00f6glichkeiten kann es schwierig sein, den richtigen Ausgangspunkt zu finden. In diesem Artikel gehen wir auf die Besonderheiten der verschiedenen Testformen ein, um dir die Navigation in dieser Testing-Landschaft zu erleichtern.<\/p>\n\n\n\n A\/B-Testing<\/a> ist eine Methode der Website-Optimierung<\/a>, bei der zwei Versionen derselben Seite miteinander verglichen werden: Variante A und Variante B. F\u00fcr den Vergleich werden \u00fcblicherweise die Conversion Rate und die f\u00fcr dein Unternehmen wichtigen Metriken (Klicks, Seitenaufrufe, K\u00e4ufe usw.) unter Verwendung von Live Traffic betrachtet.<\/p>\n\n\n\n Es ist auch m\u00f6glich, einen A\/B\/C\/D-Test durchzuf\u00fchren, wenn du mehr als zwei Inhaltsvarianten testen musst. Mit der A\/B\/C\/D-Methode<\/strong> kannst du drei oder mehr Varianten einer Seite auf einmal testen, anstatt nur eine Variante gegen die Kontrollversion der Seite zu testen.<\/p>\n\n\n\n A\/B-Tests sind eine hervorragende Methode, um radikal unterschiedliche Ideen zur Optimierung der Conversion Rate oder kleine \u00c4nderungen auf einer Seite zu testen.<\/a> <\/p>\n\n\n\n A\/B-Testing ist die richtige Methode f\u00fcr dich, wenn du keine gro\u00dfen Besucherzahlen auf deiner Website hast<\/a>. Warum ist das so?<\/em> A\/B-Tests k\u00f6nnen sehr schnell verl\u00e4ssliche Daten liefern, ohne dass eine gro\u00dfe Anzahl von Besuchern erforderlich ist. Dies ist ein gro\u00dfartiger Ansatz zum Experimentieren, um die Testzeit zu maximieren und schnelle Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n Wenn du eine stark frequentierte Website hast, kannst du die Performance einer viel breiteren Palette von Varianten bewerten. Es ist jedoch nicht notwendig, 20 verschiedene Varianten desselben Elements zu testen, selbst wenn du gen\u00fcgend Besucher hast. Es ist wichtig, mit einer Strategie an das Experimentieren heranzugehen.<\/p>\n\n\n\n M\u00f6chtest du mit dem Testen beginnen?<\/em> Wingify<\/a> ist die best-in-class Plattform zur Optimierung von Erlebnissen, mit der du schnell eine reichhaltigere digitale Experience schaffen kannst. Von Experimentation bis hin zur Personalisierung kann dir diese L\u00f6sung helfen, deine Zielgruppe zu aktivieren und zu binden, um deine Conversions zu steigern.<\/p>\n\n\n A\/B-Tests und Split-Tests entsprechen im Wesentlichen demselben Konzept.<\/p>\n\n\n\n „A\/B“ bezieht sich auf zwei Varianten derselben URL<\/strong>, wobei die \u00c4nderungen „live“ mithilfe von JavaScript auf der Originalseite vorgenommen werden. SaaS-Tools, die dir einen visuellen Editor zur Verf\u00fcgung stellen, wie Wingify<\/a>, erm\u00f6glichen es dir, diese \u00c4nderungen schnell und ohne technische Kenntnisse zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n Der Begriff „Split“ bezieht sich auf die Umleitung des Traffics<\/strong> auf die eine oder andere Variante, die jeweils unter einer eigenen URL gehostet<\/strong> und im Code v\u00f6llig neu gestaltet wird.<\/p>\n\n\n\n A\/B-Tests funktionieren auf die gleiche Weise wie Split-Tests.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die Variantenseite kann sich in vielen Aspekten unterscheiden, je nach der von dir aufgestellten Testhypothese<\/a> und deinen Branchenzielen (Layout, Design, Bilder, \u00dcberschriften, Unter\u00fcberschriften, Call-to-Actions, Angebote, Button-Farben usw.).<\/p>\n\n\n\n In jedem Fall wird die Anzahl der Conversions auf jeder Seitenvariante verglichen, sobald jede Variante gen\u00fcgend Besucher erh\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n Bei A\/B-Tests wird die Auswirkung des Designs als Ganzes verfolgt, nicht einzelne Elemente – auch wenn viele Designelemente bei den Varianten gleichzeitig ge\u00e4ndert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n TIPP<\/strong>: Denk daran, dass es beim Testen vor allem darum geht, die Leistung der Varianten zu vergleichen. Es wird empfohlen, nicht zu viele \u00c4nderungen zwischen der Kontroll- und der Variationsversion der Seite gleichzeitig vorzunehmen. Du solltest die Anzahl der \u00c4nderungen begrenzen, um die Auswirkungen der Ergebnisse besser zu verstehen<\/strong>. Langfristig wird ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess zu einer besseren und dauerhaften Leistung f\u00fchren.<\/em><\/p>\n\n\n\n Multivariate Testing (MVT)<\/a> oder Multivariantentests sind in ihrem Kernmechanismus und ihrer Philosophie mit A\/B-Tests identisch. Der Unterschied besteht darin, dass du mit multivariaten Tests eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl von Variablen und die Wechselwirkungen zwischen ihnen vergleichen kannst. Mit anderen Worten: Du kannst \u00c4nderungen an mehreren Abschnitten auf einer einzigen Seite testen und verfolgen.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr multivariate Tests musst du einige wichtige Seitenabschnitte identifizieren<\/strong> und dann Varianten speziell f\u00fcr diese Abschnitte erstellen. Du erstellst keine Variationen f\u00fcr eine ganze Seite, wie du es bei A\/B-Tests tust.<\/p>\n\n\n\n TIPP<\/strong>: Verwende Multivariate Testing (MVT), wenn mehrere Elementkombinationen auf deiner Website oder Landing Page in Frage gestellt werden sollen.<\/em><\/p>\n\n\n\n Multivariate Testing (MVT) liefert mehr Informationen dar\u00fcber, wie diese \u00c4nderungen an mehreren Abschnitten miteinander interagieren<\/strong>. Bei multivariaten Tests wird der Website-Traffic auf jede m\u00f6gliche Kombination einer Seite aufgeteilt, wobei die Wirksamkeit der \u00c4nderungen gemessen wird.<\/p>\n\n\n\n Es ist sehr \u00fcblich, multivariate Tests zu verwenden, um eine bestehende Website oder Landing Page zu optimieren, ohne eine bedeutende Investition in ein Redesign zu t\u00e4tigen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Obwohl diese Art des Testens als eine einfachere Art des Experimentierens wahrgenommen werden kann, sollte man nicht vergessen, dass multivariate Tests komplizierter sind als traditionelle A\/B-Tests<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Multivariate Tests sind am besten f\u00fcr fortgeschrittene Tester geeignet, da sie den Besuchern deiner Website viel mehr Kombinationsm\u00f6glichkeiten bieten. Zu viele \u00c4nderungen auf einer Seite auf einmal k\u00f6nnen sich schnell summieren. Du m\u00f6chtest nicht mit einer sehr gro\u00dfen Anzahl von Kombinationen konfrontiert werden, die getestet werden muss.<\/p>\n\n\n\n Angenommen, du hast beschlossen, einen multivariaten Test auf einer deiner Landing Pages durchzuf\u00fchren. Du entscheidest dich, zwei Elemente auf deiner Landing Page zu \u00e4ndern. Bei der ersten Variante tauschst du ein Bild gegen ein Video aus, und bei der zweiten Variante tauschst du das Bild gegen einen Slider aus.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr jede Seitenvariante f\u00fcgst du eine weitere Version der \u00dcberschrift hinzu. Dies bedeutet, dass du nun drei Versionen des Hauptinhalts und zwei Versionen der \u00dcberschrift hast. Dies entspricht sechs verschiedenen Kombinationen<\/strong> der Landing Page.<\/p>\n\n\n\n Wenn du nur zwei Abschnitte \u00e4nderst, hast du schnell sechs Varianten. An dieser Stelle kann das Multivariate Testing (MVT) knifflig werden.<\/p>\n\n\n\n Multivariate Tests werden f\u00fcr Websites mit einem hohen t\u00e4glichen Besucheraufkommen<\/strong> empfohlen. Du ben\u00f6tigst eine Website mit einem hohen Traffic-Volumen, um mehrere Kombinationen zu testen, und es dauert l\u00e4nger, bis du aussagekr\u00e4ftige Daten aus dem Test erh\u00e4ltst.<\/p>\n\n\n\n Die multivariate Testmethode erm\u00f6glicht es dir, ein bestehendes Design schrittweise zu verbessern, w\u00e4hrend die Testergebnisse f\u00fcr die Neugestaltung einer gr\u00f6\u00dferen Website oder Landing Page verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Multipage Testing ist eine Testmethode, die dem Standard-A\/B-Testing \u00e4hnelt.<\/strong> Wie wir bereits besprochen haben, k\u00f6nnen bei A\/B-Tests \u00c4nderungen an einer bestimmten Seite oder an einer Gruppe von Seiten vorgenommen werden.<\/p>\n\n\n\n Wenn das ge\u00e4nderte Element auf mehreren Seiten erscheint, kannst du w\u00e4hlen, ob es auf jeder Seite ge\u00e4ndert werden soll oder nicht. Wenn das Element jedoch auf mehreren Seiten vorkommt, aber nicht identisch ist, an einer anderen Stelle erscheint oder einen anderen Namen hat, musst du einen Multipage-Test<\/strong> einrichten.<\/p>\n\n\n\n Mehrseitige Tests erm\u00f6glichen es dir, \u00c4nderungen konsistent \u00fcber mehrere Seiten hinweg zu implementieren.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Das bedeutet, dass Multipage-Tests es erm\u00f6glichen, Varianten verschiedener Seiten miteinander zu verkn\u00fcpfen<\/strong>, was besonders bei Funnel-Tests<\/strong> n\u00fctzlich ist.<\/p>\n\n\n\n Bei Multipage-Tests werden die Website-Besucher in die eine oder andere Funnel-Version geleitet. Du musst verfolgen, wie die Besucher mit den verschiedenen Seiten interagieren, die ihnen angezeigt werden, damit du feststellen kannst, welche Funnel-Variante am effektivsten ist.<\/p>\n\n\n\n Du musst sicherstellen, dass die Benutzer eine konsistente Variation von \u00c4nderungen auf einer Reihe von Seiten sehen. Dies ist der Schl\u00fcssel zur Gewinnung verwertbarer Daten und erm\u00f6glicht einen fairen Vergleich zwischen den verschiedenen Varianten.<\/p>\n\n\n\n Angenommen, du m\u00f6chtest einen mehrseitigen Test mit einem Gutschein f\u00fcr kostenlosen Versand durchf\u00fchren, der an verschiedenen Stellen im Funnel angezeigt wird. Du m\u00f6chtest die Ergebnisse dieses Tests mit dem urspr\u00fcnglichen Purchase Funnel ohne Coupon vergleichen.<\/p>\n\n\n\n Zum Beispiel k\u00f6nntest du Besuchern auf einer Produktkategorieseite einen Gutschein f\u00fcr den kostenlosen Versand anbieten – wo sie \u201eKostenloser Versand \u00fcber 50 \u20ac\u201c als statisches Banner auf der Seite sehen k\u00f6nnen. Sobald der Besucher ein Produkt in den Einkaufswagen legt, kannst du ihm eine neue dynamische Nachricht je nach dem Stand des Warenkorbs anzeigen – \u201eF\u00fcge deinem Warenkorb X \u20ac f\u00fcr kostenlosen Versand hinzu\u201c.<\/p>\n\n\n\n In diesem Fall kannst du mit der Position der Nachricht (in der N\u00e4he des Buttons \u201eZur Kasse gehen\u201c, in der N\u00e4he des Buttons \u201eEinkauf fortsetzen\u201c, in der N\u00e4he der Versandkosten f\u00fcr seine Bestellung oder an anderer Stelle) und mit den Call-to-Action-Varianten der Nachricht experimentieren.<\/p>\n\n\n\n Diese Art von Test hilft dir, das Kaufverhalten der Besucher besser zu verstehen – z. B. wie reduziert die Platzierung eines Gutscheins f\u00fcr kostenlosen Versand den Abbruch des Warenkorbs und erh\u00f6ht den Umsatz?<\/em> Nachdem gen\u00fcgend Besucher durch die verschiedenen Designs zum Ende des Purchase Funnels gelangt sind, kannst du die Wirkung der Designstile einfach und effektiv vergleichen.<\/p>\n\n\n\n Denk daran, dass die getesteten Seiten einen hohen Traffic<\/strong> aufweisen m\u00fcssen, damit die Tests relevante Daten zur Analyse liefern.<\/p>\n\n\n\n Unabh\u00e4ngig davon, ob du A\/B-Tests, Split-Tests, multivariate Tests oder Multipage-Tests verwendest, um deine Conversion Rate oder Performance zu steigern, solltest du diese mit Bedacht einsetzen.<\/p>\n\n\n\n Jede Art von Test hat ihre eigenen Anforderungen und ist f\u00fcr bestimmte Situationen besonders geeignet<\/strong>, mit Vor- und Nachteilen.<\/p>\n\n\n\n Die Verwendung des richtigen Tests f\u00fcr die richtige Situation hilft dir, das Beste aus deiner Website herauszuholen und den besten Return on Investment<\/a> f\u00fcr deine Testkampagne zu erzielen. Auch wenn das Testen einer wissenschaftlichen Methode folgt, ist f\u00fcr die Arbeit mit Wingify kein Abschluss in Statistik erforderlich.<\/p>\n\n\n\nWas ist A\/B-Testing?<\/h2>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nWann sind A\/B-Tests sinnvoll?<\/h3>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\nSplit Testing vs. A\/B-Testing<\/h2>\n\n\n\n
Was ist Multivariate Testing (MVT)?<\/h2>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nBeispiel f\u00fcr einen multivariaten Test<\/h3>\n\n\n\n
<\/td> Image<\/td> Video<\/td> Slider<\/td><\/tr> Headline 1<\/td> Combination 1<\/td> Combination 2<\/td> Combination 3<\/td><\/tr> Headline 2<\/td> Combination 4<\/td> Combination 5<\/td> Combination 6<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Wann ist Multivariate Testing (MVT) sinnvoll?<\/h3>\n\n\n\n
![\"mvt\"](\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/2016\/09\/mvt.jpg\")
Was ist Multipage Testing?<\/h2>\n\n\n\n
Beispiel f\u00fcr einen Multipage-Test<\/h3>\n\n\n\n
Wie testet man erfolgreich?<\/h2>\n\n\n\n