{"id":112557,"date":"2022-12-16T09:47:45","date_gmt":"2022-12-16T09:47:45","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/fehlgeschlagene-a-b-tests-antrieb-innovationen\/"},"modified":"2022-12-16T09:47:45","modified_gmt":"2022-12-16T09:47:45","slug":"fehlgeschlagene-a-b-tests-antrieb-innovationen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/de\/fehlgeschlagene-a-b-tests-antrieb-innovationen\/","title":{"rendered":"Fehlgeschlagene A\/B-Tests als Antrieb f\u00fcr Innovationen nutzen"},"content":{"rendered":"

\u201eMisserfolg\u201c kann im Bereich Experimentieren fast wie ein Schimpfwort klingen. Ihr Team verbringt viel Zeit damit, \u00fcber eine Hypothese nachzudenken, einen Test zu entwickeln, und wenn er schlie\u00dflich durchgef\u00fchrt wird … funktioniert er nicht. Bei negativen Ergebnissen aus A\/B-Tests kann man zwar schon Mal den Mut verlieren, aber Sie haben auch wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die Ihnen helfen k\u00f6nnen, datengest\u00fctzte, strategische Entscheidungen f\u00fcr Ihr n\u00e4chstes Experiment zu treffen. Ihr \u201eMisserfolg\u201c wird zu einer Lernchance.<\/p>\n

Das Risiko negativer Ergebnisse in Kauf zu nehmen, ist notwendig, wenn eine Experimentierkultur aufgebaut werden soll. In der ersten Folge des Podcasts des 1.000 Experiments Club<\/a> erkl\u00e4rte Ronny Kohavi (fr\u00fcher bei Airbnb, Microsoft und Amazon), dass Experimente einem Zeitpunkt entsprechen, in dem Sie \u201eschnell scheitern und schnell umschwenken werden\u201c. Wie er bei der Leitung von Experimentierteams f\u00fcr die gr\u00f6\u00dften Tech-Unternehmen gelernt hat, kann Ihre Idee scheitern. Aber Ihre n\u00e4chste Idee k\u00f6nnte genau die L\u00f6sung sein, nach der Sie gesucht haben.<\/p>\n

\u201eAus diesen Experimenten kann man eine Menge lernen: Hat es beim Segment, das Sie ansprechen wollen, sehr gut funktioniert, aber \u00fcberhaupt nicht bei einem anderen? Wenn Sie wissen, was passiert ist und warum, k\u00f6nnen Sie zuk\u00fcnftige Strategien entwickeln und erfolgreich sein\u201c, erkl\u00e4rt Ronny.<\/p>\n

Um eine Experimentierkultur aufzubauen, m\u00fcssen Sie die damit einhergehenden Misserfolge in Kauf nehmen. Wenn Sie negative Ergebnisse als Lernchancen betrachten, sorgen Sie in Ihrem Team f\u00fcr Vertrauen und regen das Team an, kreative L\u00f6sungen zu suchen, statt auf Nummer sicher zu gehen. Hier nur einige der Vorteile, die sich aus der Akzeptanz von \u201eMisserfolgen\u201c beim Experimentieren ergeben:<\/p>\n

    \n
  1. Regen Sie zur Neugierde an:<\/strong> Mit Wingify k\u00f6nnen Sie Ihre Ideen schnell und einfach testen. Sie k\u00f6nnen langwierige Implementierungen und komplexe Kodierungen umgehen. Jede Idee kann sofort erprobt werden. Und bei einem Misserfolg k\u00f6nnen Sie ohne Verz\u00f6gerung die n\u00e4chste Idee in Angriff nehmen , wodurch Sie wertvolle Zeit und Geld sparen.<\/li>\n
  2. Beseitigen Sie Ihre Risiken ohne eine \u201eblinde Einf\u00fchrung\u201c:<\/strong> Wenn Sie auf einigen wenigen Seiten oder mit einer kleinen Zielgruppe \u00c4nderungen testen, k\u00f6nnen Sie Erkenntnisse in einer Umgebung gewinnen, in der Sie eine gr\u00f6\u00dfere Kontrolle haben, bevor Sie gr\u00f6\u00dfere Einf\u00fchrungen planen.<\/li>\n
  3. Festigen Sie Ihre Hypothesen:<\/strong> Wenn Sie Angst vor Misserfolgen haben, k\u00f6nnen Sie leicht Opfer von Best\u00e4tigungsfehlern werden. Wenn Sie eine Hypothese A\/B-testen und negative Ergebnisse erhalten, best\u00e4tigt das, dass Ihre Kontrolle immer noch der bestfunktionierende Performer ist. Und Sie haben Daten, die belegen, dass Sie sich in die richtige Richtung bewegen.<\/li>\n
  4. Best\u00e4tigen Sie bestehende positive Ergebnisse:<\/strong> Mit Hilfe von Experimenten k\u00f6nnen Sie herausfinden, welche kleinen \u00c4nderungen eine gro\u00dfe Wirkung bei Ihre Zielgruppe haben k\u00f6nnen. Durch den Vergleich negativer A\/B-Test-Ergebnisse mit positiven Ergebnissen \u00e4hnlicher Experimente k\u00f6nnen Sie herausfinden, ob die positiven Kennzahlen dauerhaft Bestand haben oder ob ein isoliertes Ereignis die Ergebnisse verzerrt hat.<\/li>\n<\/ol>\n

    In einer kontrollierten, zeitlich begrenzten Umgebung k\u00f6nnen Sie mit Hilfe Ihres Experiments sehr schnell herausfinden, ob die von Ihnen vorgenommenen \u00c4nderungen Ihre Hypothese bekr\u00e4ftigen werden. Unabh\u00e4ngig davon, ob Ihr Experiment positiv oder negativ ausf\u00e4llt, Sie werden wertvolle Erkenntnisse \u00fcber Ihre Zielgruppe gewinnen. Solange Sie diese neuen Erkenntnisse nutzen, um neue Hypothesen aufzustellen, sind Ihre negativen Ergebnisse niemals ein \u201eMisserfolg\u201c. Das gr\u00f6\u00dfte Risiko besteht vielmehr darin, einen Status Quo weiterhin nicht in Frage zu stellen.<\/p>\n

    \u201eIhre F\u00e4higkeit, schnell zu iterieren, ist ein Unterscheidungsmerkmal\u201c, erkl\u00e4rt Ronny. \u201eWenn Sie in der Lage sind, mehr Experimente durchzuf\u00fchren und ein gewisser Prozentsatz davon erfolgreich ist, dann ist diese F\u00e4higkeit, Ideen auszuprobieren, die L\u00f6sung\u201c.<\/p>\n

    Im Folgenden finden Sie einige Beispiele f\u00fcr A\/B-Tests aus der Praxis und die wichtigsten Erkenntnisse, die sich aus jedem Experiment ergeben haben:<\/p>\n

    Gelernte Lektion: Durch Entfernen von CTAs \u201eZum Warenkorb hinzuf\u00fcgen\u201c wurde die Conversion Rate reduziert<\/h2>\n

    In diesem Experiment testete unser Kunde aus der Kosmetikbranche die Entfernung der CTAs \u201eZum Warenkorb hinzuf\u00fcgen\u201c von seinen Produktseiten. Dahinter steckte die Idee, zu testen, ob die Nutzer mehr Interesse daran haben w\u00fcrden, sich zu den einzelnen Seiten durchzuklicken, was zu einer h\u00f6heren Conversion Rate f\u00fchren w\u00fcrde. Das Ergebnis? Obwohl 0,4 % mehr BesucherInnen auf \u201eZum Warenkorb hinzuf\u00fcgen\u201c klickten, ging die Conversion Rate um 2 % zur\u00fcck. F\u00fcr das Team lag daher der Beweis vor, dass die urspr\u00fcngliche Version der Website richtig funktionierte, sodass es seine Zeit und M\u00fche in andere Projekte investieren konnte.<\/p>\n

    \"Anwendungsfall<\/p>\n

    Gelernte Lektion: Un\u00fcbersichtliche Formularfelder f\u00fchrten zu weniger Leads<\/h2>\n

    Ein Bankkunde wollte testen, ob eine Anpassung seines Standard-Antragsformulars den \u00dcbergang zu Schritt 2 beschleunigen und letztlich die Anzahl der Leads aus den eingereichten Formularen erh\u00f6hen w\u00fcrde. Der Test setzte den Fokus auf das obligatorische Feld f\u00fcr die Identifikationsnummer des Unternehmens. Es wurde ein Popup-Fenster hinzugef\u00fcgt, das die Bedeutung des Feldes erkl\u00e4rte, in der Hoffnung, den Abbruch des Formulars zu verringern. Das Ergebnis? Die Zahl der Leads ging um 22 % zur\u00fcck, und die Zahl der BesucherInnen, die mit Schritt 2 des Formulars fortfuhren, sank um 16 %. Das Team zog aus diesem Experiment die Schlussfolgerung, dass die BesucherInnen bei dem Versuch, zu helfen und dieses Feld zu erkl\u00e4ren, mit Informationen \u00fcberh\u00e4uft wurden. Gewinner dieses Experiments war die Original-Version. Und das Team konnte sich durch die Hardcodierung des neuen Formularfeldes enorme potenzielle Verluste ersparen.<\/p>\n

    \"Anwendungsfall<\/p>\n

    <\/h2>\n

    Gelernte Lektion: Die Produktverf\u00fcgbarkeit konnte Transaktionen nicht vorantreiben<\/h2>\n

    Das Team dieses Kosmetikunternehmens entwickelte ein Experiment, um zu testen, ob die Anzeige einer Nachricht \u00fcber die Produktverf\u00fcgbarkeit auf der Warenkorbseite an das FOMO-Gef\u00fchl der Kunden appelliert und zu einem Anstieg der Konversionen f\u00fchren w\u00fcrde. Die Ergebnisse waren jedoch nicht schl\u00fcssig. Die Conversion Rate stieg um 1 %, aber der Zugang zur Zahlung und der durchschnittliche Bestellwert sanken um 2 % bzw. 0,7 %. Das Team kam zu dem Schluss, dass es sich nicht lohnte, Zeit und Ressourcen zu investieren, um die \u00c4nderung auf der Website umzusetzen, wenn sich nicht der gew\u00fcnschte Anstieg der wichtigsten Kennzahlen einstellte. Stattdessen nutzte das Team die Daten aus dem Experiment, um seine Roadmap f\u00fcr die Optimierung der Website voranzutreiben und andere Verbesserungsbereiche zu identifizieren.<\/p>\n

    \"Anwendungsfall<\/p>\n

    Trotz der negativen Ergebnisse nutzten die Teams in allen drei Experimenten diese wertvollen Erkenntnisse, um ihre Strategie schnell neu anzupassen und andere Verbesserungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr ihre Website zu identifizieren. Indem das Team die negativen Ergebnisse der fehlgeschlagenen A\/B-Tests in Lernm\u00f6glichkeiten umwandelte, wurde das Kundenerlebnis zum Motor f\u00fcr Innovationen und nicht zu ungetesteten Ideen eines Echoraums.<\/p>\n

    Jeff Copetas, VP of E-Commerce & Digital bei Avid<\/a>, betont, wie wichtig es ist, zu verstehen, auf wen man h\u00f6rt, wenn man eine Roadmap f\u00fcr Experimente aufstellt. \u201e[Bei Avid] mussten wir uns vom Mindset \u201aIch denke …\u2018 verabschieden und zu \u201aLasst uns testen und lernen\u2018 \u00fcbergehen, indem wir die Krux mit den Meinungen aus unserem Entscheidungsprozess verbannten“, erinnert sich Jeff. \u201eSie k\u00f6nnen eine h\u00fcbsche Website erstellen, aber wenn sie nicht gut funktioniert und Sie nicht lernen, was Konversionen antreibt, dann haben Sie eben nur eine h\u00fcbsche Website, die nicht funktioniert.\u201c<\/p>\n

    Durch Testen sammeln Sie Daten dar\u00fcber, wie Ihre Kunden Ihre Website erleben, was immer wertvoller sein wird als den Status Quo nie zu testen. Sind Sie auf der Suche nach Inspiration f\u00fcr Ihr n\u00e4chstes Experiment? Wir haben Einblicke von 50 vertrauensw\u00fcrdigen Marken<\/a><\/strong> auf der ganzen Welt gesammelt, um zu verstehen, welche Tests sie durchgef\u00fchrt, welche Lehren sie daraus gezogen haben und welche Erfolge sie hatten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    \u201eMisserfolg\u201c kann im Bereich Experimentieren fast wie ein Schimpfwort klingen. Ihr Team verbringt viel Zeit damit, \u00fcber eine Hypothese nachzudenken, einen Test zu entwickeln, und wenn er schlie\u00dflich durchgef\u00fchrt wird … funktioniert er nicht. 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