10 qualitative und quantitative Quellen für datenbasierte A/B-Testing-Hypothesen

Dieser Artikel richtet sich an alle, die ihre A/B-Testing-Fähigkeiten verbessern möchten.

In der heutigen Online-Geschäftswelt ist die Optimierung der Performance Ihrer Website keine Option, sondern eine Notwendigkeit. A/B-Tests sind ein leistungsstarkes Instrument, um mit verschiedenen Versionen Ihrer Webseiten zu experimentieren. So können Sie herausfinden, was für Ihre Nutzer am besten funktioniert. Aber woher kommen solche A/B-Test-Ideen, und wie stellen Sie sicher, dass diese datengestützt und wirkungsvoll sind?

Im Folgenden haben wir eine Liste mit 10 Quellen zusammengestellt, die Ihnen bei der Erstellung datenbasierter A/B-Testing-Hypothesen helfen kann. Jede Quelle hat ihren eigenen Schwerpunkt und muss daher gesondert betrachtet werden. Zudem haben wir alle aufgeführten Quellen in qualitative und quantitative Analysen eingeteilt, um ihre unterschiedlichen Leistungen hervorzuheben. Die Erkenntnisse aus der qualitativen Analyse helfen uns, die richtigen Fragen zu stellen und gezielte Hypothesen zu formulieren, während die quantitativen Daten diese Hypothesen mit messbaren Ergebnissen untermauern.

Indem Sie gezielte Fragen zu qualitativen und quantitativen Datenquellen stellen, gewinnen Sie nicht nur wertvolle Erkenntnisse, sondern auch ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise Ihres Tools. Die Kombination aus qualitativen und quantitativen Ansätzen bietet Ihnen eine umfassende analytische Grundlage, die Ihre Entscheidungsfindung stärkt und den Erfolg Ihrer Hypothesen maximiert. Jetzt wollen wir uns einmal genauer anschauen, wie jede Quelle für Sie von Nutzen sein kann und wie Sie Ihren Ansatz zur datenbasierten Hypothesenentwicklung gestalten können.

Inhalt

Qualitative Quellen für datenbasierte A/B-Testing-Hypothesen

1 Sitzungsaufzeichnung

Sitzungsaufzeichnungen bieten Ihnen einen Überblick über Benutzerinteraktionen aus erster Hand und ermöglichen Ihnen zudem wertvolle Einblicke in die Navigationsmuster, das Benutzerengagement und potenzielle Bereiche zur Verbesserung der gesamten User Experience.

  • Welche Interaktionen führen während der Sitzung zu frustrierten Benutzern?
  • Gibt es bestimmte Formulare, die zu Verwirrung oder zum Abbruch führen könnten?
  • Welche Bereiche der Website werden von den Nutzern häufig übersehen?

2 Nutzerfeedback

Um ein umfassendes Verständnis über die Gefühle, Vorlieben und Bedenken Ihrer Nutzer sowie die gesamte User Experience zu erlangen, kann Nutzerfeedback durch Umfragen, Bewertungen und soziale Medien für Sie ein nützliches Tool sein.

  • Welche Probleme werden von Nutzern häufig genannt?
  • Welche Funktionen oder Verbesserungen werden von Nutzern am häufigsten gewünscht?
  • Welche Aspekte der Website erzeugen positives Feedback?

3 Nutzertests

Benutzertests helfen Ihnen bei der Analyse von Arbeitsabläufen, bei der Messung der Reaktion auf Designänderungen und bei der Identifizierung von Verwirrungsquellen, wobei die User Experience durch Erkenntnisse und Präferenzen in Echtzeit verbessert werden kann.

  • Welche Arbeitsabläufe finden Benutzer schwierig?
  • Wie reagieren Benutzer auf bestimmte Designänderungen oder neue Funktionen?
  • Welche Inhalte sorgen für Verwirrung?

4 Experten-Reviews

Eine kritische Bewertung von UX, Conversion-Optimierung oder Webdesign durch Experten liefert Ihnen umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der allgemeinen Nutzererfahrung und der Website-Performance.

  • Versetzen Sie sich in die Perspektive Ihrer Nutzer und verstehen Sie den Ablauf.
  • Welche Bereiche könnten für Verwirrung sorgen?
  • Wie kann das Vertrauen der Nutzer in die Website gestärkt werden?
  • Wie lassen sich Ängste der Nutzer abbauen?

5 Analyse der Wettbewerber

Branchen-Benchmarks, Marktpositionierung und Möglichkeiten zur strategischen Differenzierung, die eine fundierte Entscheidungsfindung für einen Wettbewerbsvorteil ermöglichen, können Sie durch eine Wettbewerbsanalyse aufdecken.

  • Was sind die Trends/ Best Practices der Branche?
  • Welche attraktiven und überzeugenden Funktionen haben unsere Konkurrenten implementiert, die uns fehlen?
  • Welche personalisierten Erlebnisse bieten Wettbewerber an, um das Engagement der Nutzer zu erhöhen?

6 Kundensupport-Daten

Damit Sie Einblicke in die Anliegen, Präferenzen und Empfindungen Ihrer Nutzer erhalten können, benötigen Sie Kundensupport-Daten, die zudem zu einer höheren Kundenzufriedenheit beitragen können.

  • Was sind die häufigsten Supportanfragen?
  • Welches Feedback erhalten wir von den Nutzern?
  • Wie können wir Prozesse auf der Website verbessern, die oft zu Verwirrung führen?

Quantitative Quellen für datenbasierte A/B-Testing-Hypothesen

7 Heatmaps

Visuelle Einblicke zur schnellen Identifizierung von Trends, Mustern und Ausreißern bieten Ihnen sogenannte Heatmaps, mit Hilfe derer Sie zugleich eine visuell intuitive Perspektive über das Nutzerverhalten erlangen.

  • Welche Bereiche der Website erhalten die meiste Aufmerksamkeit der Nutzer?
  • Gibt es bestimmte Elemente, mit denen Nutzer besonders häufig interagieren?
  • Gibt es Bereiche, die von Nutzern übersehen werden könnten?

8 Web-Analytics

Web-Analytics ermöglicht es Ihnen, ein umfassendes Verständnis über das Online-Nutzerverhaltens zu erlangen und datengestützte Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen und die kontinuierliche Optimierung Ihrer Website zu gewinnen.

  • Welche Seiten haben die höchste Absprung-/Ausstiegsrate?
  • Welche Seiten haben die geringsten Interaktionen?
  • Von welchen Kanälen kommen die meisten qualifizierten Besucher?

9 Conversion-Funnel-Analyse

Eine Analyse Ihres Conversion Funnel optimiert die Customer Journey, indem Engpässe aufgedeckt, die Gesamteffizienz erhöht und der Weg zur Conversion optimiert wird.

  • Wo im Conversion-Funnel gibt es die höchsten Abbruchraten?
  • Welche Schritte des Trichters könnten optimiert werden, um die Conversion-Rate zu erhöhen?
  • Gibt es unnötige Hindernisse im Conversion-Funnel, die vermieden werden könnten?

10 Erkenntnisse aus früheren A/B-Tests

Die aus früheren A/B-Tests gewonnenen Erkenntnisse liefern Ihnen wertvolle Erkenntnisse, die Sie bei Ihren zukünftigen Optimierungsstrategien unterstützen.

  • Gibt es Tests, die keine signifikanten Auswirkungen hatten, aber interessante Trends bei der Segmentierung aufzeigen?
  • Welche Erkenntnisse haben am besten funktioniert und könnten auf andere Seiten ausgeweitet werden?
  • Welche Muster lassen sich aus lockeren Tests erkennen, um das Nutzerverhalten besser zu verstehen?

In dem sich ständig weiterentwickelnden Bereich der datengesteuerten Entscheidungsfindung ist die Entwicklung effektiver Testideen zur Verbesserung Ihrer Online-Präsenz sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Vergessen Sie dabei nicht, dass die wahre Kraft in der Synergie liegt. Die effektivsten Optimierungsstrategien ergeben sich aus der Kombination von quantitativen und qualitativen Erkenntnissen. Aber wie verwandeln Sie datengestützte Ideen in wirkungsvolle A/B-Testing-Hypothesen? Die Antwort darauf finden Sie in unserem nächsten Artikel “Crafting Powerful Hypotheses: Entfesseln Sie das Potenzial des PSR-Framework”, der in Kürze erscheint.

Vanessa Mangano

Vanessa Mangano ist Berater bei Up Reply und hat sich auf Personalisierung und Experimente spezialisiert. Zu ihren Aufgaben gehört die fachliche Beratung zu Optimizely für verschiedene internationale Märkte. In diesem Blog wird Vanessa Tipps und Tricks zur Anwendung von Optimizely geben, sowie über interessante Einblicke aus ihrer praktischen Erfahrung berichten.

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