{"id":112310,"date":"2018-05-03T08:27:47","date_gmt":"2018-05-03T08:27:47","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/aa-tests-nuetzlich-oder-zeitverschwendung\/"},"modified":"2018-05-03T08:27:47","modified_gmt":"2018-05-03T08:27:47","slug":"aa-tests-nuetzlich-oder-zeitverschwendung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/de\/aa-tests-nuetzlich-oder-zeitverschwendung\/","title":{"rendered":"A\/A Tests: N\u00fctzlich oder pure Zeitverschwendung?"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/aatesting-2-1.jpg\" alt=\"A\/A Testing\" width=\"250\" height=\"183\" \/>Das A\/A Testing ist gar nicht so bekannt, sorgt daf\u00fcr aber f\u00fcr ordentlich Diskussionsstoff. Fest steht: Wer mit einem\u00a0<a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/client-side-testing\/\">A\/B Testing Tool<\/a> arbeitet, dem kann das Aufsetzen von A\/A Tests einen klaren Mehrwert bieten.<\/p>\n<p>Doch vorab:<\/p>\n<h2>Was ist A\/A Testing eigentlich?<\/h2>\n<p>Bei einem A\/A Test werden zwei exakt gleiche Varianten einer Webseite gegeneinander getestet.<\/p>\n<p><strong>Zwei identische Varianten, wirklich?<\/strong>\u00a0Ohja!<\/p>\n<p>Damit pr\u00fcft man, ob das eingesetzte Testing-Tool <strong>statistisch einwandfreie Ergebnisse<\/strong> liefert und <strong>datenbasierte Entscheidungen verl\u00e4sslich getroffen<\/strong> werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In 3 F\u00e4llen kommen A\/A Tests zum Einsatz:<\/p>\n<ul>\n<li>Um zu pr\u00fcfen, wie genau das <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/\">A\/B Testing<\/a> Tool misst.<\/li>\n<li>Um eine Conversion Rate als Ma\u00dfstab f\u00fcr zuk\u00fcnftige Kampagnen aufzustellen.<\/li>\n<li>Um die geeignete Stichprobengr\u00f6\u00dfe f\u00fcr einen A\/B Test festzulegen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Man unterscheidet folgende Arten von A\/A Tests:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>A\/A 50\/50 Test:<\/strong>\u00a0Der am h\u00e4ufigsten verwendete A\/A Test. Der ankommende\u00a0Traffic\u00a0wird daf\u00fcr nach dem Zufallsprinzip in zwei gleich gro\u00dfe Gruppen aufgeteilt, wobei jede Gruppe dieselbe Seite ausgespielt wird. Die\u00a0Conversion Rate\u00a0wird entsprechend gemessen. Bestehen statistisch erhebliche Unterschiede zwischen beiden Seiten, kann dies auf Softwareprobleme zur\u00fcckzuf\u00fchren sein.<\/li>\n<li><strong>A\/A\/B\/B 25% Test:<\/strong>\u00a0Eine\u00a0Originalseite\u00a0A wird dupliziert; die Variante B wird ebenfalls dupliziert. \u00c4hnlich wie beim A\/A Test werden dieselben Seiten nun statistisch miteinander verglichen (A mit A und Variante B mit B).<\/li>\n<li><strong>A\/B\/A Test:<\/strong>\u00a0Bei diesem Test wird der Traffic nach dem Zufallsprinzip in drei Gruppen aufgeteilt, von welchem zwei zu einer identischen Seite f\u00fchren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Probleme, die \u00a0mit dem Seitenaufbau zusammenh\u00e4ngen, schneller identifiziert werden. Diese Methode ben\u00f6tigt allerdings ein umfangreicheres Reporting.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Pr\u00fcfen, wie genau das A\/B Testing Tool misst<\/h2>\n<p>Bei einem A\/A Test vergleichen wir zwei identische Versionen einer Seite miteinander.<\/p>\n<p>Dabei sollten die Ergebnisse beider Varianten nat\u00fcrlich nicht voneinander abweichen. Die Idee ist, zu pr\u00fcfen, ob das Tool gut arbeitet.<\/p>\n<p>Daher kommen A\/B Tests zum Einsatz, wenn eine neue A\/B Testing L\u00f6sung eingef\u00fchrt wird.<\/p>\n<p>Nichtsdestotrotz kommt es manchmal zu Abweichungen. Hier gilt es herauszufinden,\u00a0<em>warum\u00a0<\/em>das so ist und genau dazu ist das A\/A Testing so n\u00fctzlich.<\/p>\n<ul>\n<li>Der Test wurde vielleicht nicht korrekt aufgesetzt<\/li>\n<li>Das Tool ist vielleicht nicht richtig konfiguriert<\/li>\n<li>Das Tool ist nicht geeignet<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Conversion Rate als Ma\u00dfstab f\u00fcr zuk\u00fcnftige Kampagnen aufstellen<\/h2>\n<p>Gehen wir einmal davon aus, dass Sie eine Reihe von A\/B Tests auf Ihrer Homepage planen. Sie f\u00fchren ein geeignetes Testing-Tool ein, doch ein Problem ergibt sich: Sie wissen nicht, mit welcher Conversion Rate Sie die neuen Varianten \u00fcberhaupt vergleichen sollen.<\/p>\n<p>In diesem Fall kann ein A\/A Test Ihnen helfen, eine aktuelle Conversion Rate als &#8222;Referenz&#8220; f\u00fcr zuk\u00fcnftige Testkampagnen zu ermitteln.<\/p>\n<p><i>Wenn Sie zum Beispiel einen A\/A Test auf Ihrer Homepage starten, dessen Ziel das Ausf\u00fcllen eines Kontaktformulares ist, werden Sie beim Vergleich &#8211; nahezu &#8211; identische Ergebnisse erhalten (was ganz normal ist): z. B.\u00a0<\/i><em>5,01% und 5,05% Conversions. Sie k\u00f6nnen diese Daten nun mit Gewissheit weiterverwenden, da Sie die Conversion Rate Ihrer Website akkurat wiederspiegeln. In nachfolgenden A\/B Tests k\u00f6nnen Sie dann alles daran setzen, diese Zahlen zu steigern und zu optimieren. Und Sie wissen nun auch: Wenn eine Testvariante die Conversion Rate auf 5,05% steigert, ist das eigentlich \u00fcberhaupt keine klare Verbesserung. Minimale Unterschiede wie diesen kennen Sie ja nun bereits aus Ihrem A\/A Test.<\/em><\/p>\n<h2>Die geeignete Stichprobengr\u00f6\u00dfe f\u00fcr einen A\/B Test festlegen<\/h2>\n<p>Die gro\u00dfe Herausforderung beim Vergleich zweier gleicher Varianten ist der &#8222;Gl\u00fccksfaktor&#8220;. Manchmal hat eine Variante einfach mehr Gl\u00fcck als eine andere, User konvertieren ausgerechnet im Testzeitraum eher auf der einen als auf der anderen und am Ende lassen die Ergebnisse es so aussehen, als sei die eine Version der klare Sieger.<\/p>\n<p>Da alle Tests <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/resource-categories\/ebooks\/\">auf statistischen Ergebnissen basieren<\/a>, ist eine gewisse Fehlerspanne nat\u00fcrlich immer vorhanden und kann die Ergebnisse Ihrer A\/B Testing Kampagnen beeinflussen.<\/p>\n<p>Was kann man dagegen tun? Klassische Statistik: Erh\u00f6hen Sie die Stichprobengr\u00f6\u00dfe, um Risikofaktoren (hier das &#8222;Gl\u00fcck&#8220; einer Variante) so gering wie m\u00f6glich zu halten.<\/p>\n<p>Wenn Sie einen A\/A Test durchf\u00fchren, werden Sie selbst sehen, bei welcher Stichprobengr\u00f6\u00dfe sich nahezu identische Ergebnisse zwischen beiden Varianten ergeben.<\/p>\n<p>Mit anderen Worten: Mit einem A\/A Test k\u00f6nnen Sie die perfekte Stichprobengr\u00f6\u00dfe ermitteln, um den beeinflussenden Faktor &#8222;Gl\u00fcck&#8220; bei Ihren Testkampagnen so gering wie m\u00f6glich zu halten.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/stichproben-rechner\/\">Wie gro\u00df soll meine Stichprobe sein? Das k\u00f6nnen Sie nun mit unserem Stichprobenrechner bestimmen!<\/a><\/p>\n<h2><em>A\/A Testing: reine Zeitverschwendung?<\/em><\/h2>\n<p>Die hei\u00df diskutierte Frage im A\/B Testing: Lohnt es sich \u00fcberhaupt, meine M\u00fche in die Durchf\u00fchrung eines A\/A Tests zu investieren?<\/p>\n<p>Das Kernst\u00fcck dieser Debatte: <strong>die Zeit.<\/strong><\/p>\n<p>Einen A\/A Test aufzusetzen verlangt Zeit und Traffic.<\/p>\n<p>In der Tat nimmt ein A\/A Test sogar mehr Zeit als ein A\/B Test in Anspruch, da wegen der identischen Varianten erheblich mehr Traffic n\u00f6tig ist, um signifikante Ergebnisse und Conversion Rates zu erhalten.<\/p>\n<p>Laut\u00a0<a href=\"https:\/\/conversionxl.com\/blog\/aa-testing-waste-time\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">ConversionXL<\/a>\u00a0besteht das Problem f\u00fcr viele darin, dass das A\/A Testing zeit-intensiv ist und Traffic &#8222;verbraucht&#8220;, den man eigentlich f\u00fcr &#8222;richtige&#8220; Testkampagnen, die unterschiedliche Varianten einer Website miteinander vergleichen, nutzen k\u00f6nnte.<\/p>\n<p>Fest steht: Auf Seiten mit hohem Besucheraufkommen ist das A\/A Testing unproblematischer.<\/p>\n<p>Wenn Sie eine Website gerade erst launchen oder Ihre Homepage nur wenig Traffic hat, sollten Sie Ihre Zeit nicht f\u00fcr einen A\/A Test aufwenden: Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, Ihren <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/blog\/e-commerce-conversion-funnel-guide\/\">Sales Funnel<\/a> oder die <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/blog\/customer-lifetime-value-berechnen-steigern\/\">Customer Lifetime Value zu optimieren<\/a>. Diese Tests werden Sie deutlich mehr \u00fcberzeugen und sind &#8211; was am Ende wirklich z\u00e4hlt &#8211; f\u00fcr Ihr Gesch\u00e4ft viel wichtiger.<\/p>\n<h2>Eine spannende Alternative: der einfache Datenvergleich<\/h2>\n<p>Um die Leistung Ihres A\/B Testing Tools zu pr\u00fcfen, haben Sie noch eine weitere M\u00f6glichkeit, die leicht umzusetzen ist. Dazu muss Ihr Tool die <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/\">Integration mit einem Analytics-Tool<\/a> erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>So k\u00f6nnen Sie anschlie\u00dfend die Daten vergleichen und bewerten, ob diese gleiche Ergebnisse liefern: ein einfacher Trick, um die Effektivit\u00e4t Ihres Testing-Tools zu pr\u00fcfen.<\/p>\n<p>Wenn Sie signifikante Unterschiede zwischen den Tools bemerken, wissen Sie, dass:<\/p>\n<ul>\n<li>eines nicht korrekt konfiguriert ist<\/li>\n<li>oder nicht gut arbeitet und ersetzt werden muss.<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/kontakt\/\">Hat Ihnen dieser Artikel gefallen? Gerne sprechen wir mit Ihnen dar\u00fcber.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das A\/A Testing ist gar nicht so bekannt, sorgt daf\u00fcr aber f\u00fcr ordentlich Diskussionsstoff. Fest steht: Wer mit einem\u00a0A\/B Testing Tool arbeitet, dem kann das Aufsetzen von A\/A Tests einen klaren Mehrwert bieten. Doch vorab: Was ist A\/A Testing eigentlich? Bei einem A\/A Test werden zwei exakt gleiche Varianten einer Webseite gegeneinander getestet. 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