Vermeiden Sie diese A/B-Testing-Fehler, um den Erfolg Ihres Experiments zu steigern

Dieser Artikel richtet sich sowohl an Experten für A/B-Tests als auch an Anfänger.

In einer Welt der datengesteuerten Entscheidungen ist das A/B-Testing zu einem wichtigen Instrument geworden. Für alle, die mit A/B-Tests noch nicht vertraut sind: Es handelt sich um eine Art digitales Experiment, mit dem Sie herausfinden können, welche Änderungen auf Ihrer Website oder in Ihrer App dazu führen, dass die Nutzer eher das tun, was Sie von ihnen erwarten. Doch auch die besten Conversion-Rate-Optimierer machen manchmal Fehler, die die Ergebnisse von A/B-Tests verfälschen können. In diesem Artikel gehe ich auf einige häufige Fehler beim A/B-Testing ein und gebe Ihnen Tipps, wie Sie diese vermeiden können, um zuverlässigere Ergebnisse bei Ihren Experimenten zu erzielen.

Fehler beim A/B-Testing

A/B-Testing zu früh abschließen

Um die Aussagekraft Ihrer A/B-Testergebnisse zu gewährleisten, ist es ratsam, eine Laufzeit von zwei bis drei Wochen festzulegen. Dieser Zeitraum ermöglicht eine umfassende Datenerfassung und berücksichtigt mögliche Schwankungen im Nutzerverhalten und im Website-Traffic. Wenn Sie diese Empfehlung befolgen, erhöhen Sie die Stichhaltigkeit Ihrer Ergebnisse und tragen zur Genauigkeit Ihres Entscheidungsprozesses bei.

Die Dauer eines A/B-Tests hängt von mehreren Faktoren ab. Zudem sollten Sie die folgenden Elemente bei der Bestimmung der geeigneten Dauer berücksichtigen:

  1. Traffic-Volumen: Websites mit hohem Besucheraufkommen erfordern in der Regel kürzere Laufzeiten, da mehr Daten in kürzerer Zeit generiert werden. Bei Websites mit geringerer Besucherzahl können längere Laufzeiten nötig sein, um eine ausreichende Stichprobengröße für statistisch signifikante Ergebnisse zu erreichen.
  2. Conversion Rate: Websites mit höheren Conversion Rates erfordern möglicherweise kürzere Laufzeiten, da das gewünschte Ergebnis häufiger erreicht wird. Niedrigere Conversion Rates können längere Laufzeiten erfordern, um eine repräsentative Stichprobe von Conversions zu erfassen.
  3. Ausmaß der erwarteten Änderungen: Geringfügige Änderungen des Nutzerverhaltens werden möglicherweise erst nach längerer Zeit statistisch sichtbar. Größere, auffälligere Veränderungen können bereits nach einem kürzeren Zeitraum erkennbar sein.
  4. Schwelle für die statistische Signifikanz: Das gewählte Konfidenzniveau für die statistische Signifikanz hat ebenfalls Auswirkungen auf die erforderliche Dauer.

Zu viel Zeit mit winzigen Änderungen vergeuden

Auch wenn die Liebe zum Detail von entscheidender Bedeutung sein mag, ist es kontraproduktiv, zu viel Zeit für winzige Änderungen aufzuwenden, die sich nur geringfügig auf das Nutzerverhalten auswirken. Legen Sie Ihren Fokus auf Anpassungen, die die Art und Weise, wie Nutzer mit Ihrer Website interagieren, erheblich verändern können.

Ignorieren der statistischen Signifikanz 

Die ersten Ergebnisse mögen vielversprechend erscheinen, aber sie könnten das Ergebnis eines Zufalls oder einer natürlichen Datenvariabilität sein. Es ist daher wichtig, die Gültigkeit Ihrer Ergebnisse durch statistische Signifikanztests zu bestätigen. Dadurch stellen Sie sicher, dass die beobachteten Unterschiede nicht auf zufällige Schwankungen zurückzuführen sind. 

Keine klaren Hypothesen vor dem Test 

Einen Test ohne eine klar definierte Hypothese zu beginnen, ist so, als ob man eine Reise ohne Ziel antreten würde. Sie riskieren, unschlüssige und zufällige Ergebnisse zu erhalten. Skizzieren Sie Ihr Problem, die vorgeschlagene Lösung und das erwartete Ergebnis daher möglichst detailliert, um Ihre Tests effektiv zu steuern.

Keine Verknüpfung der Testdaten mit einem Webanalyse-Tool

Auch wenn es wichtig ist, sich im Vorfeld zu entscheiden, welche Kennzahlen gemessen werden sollen, kann es sein, dass Sie während des Tests über unerwartete Erkenntnisse stolpern. Wenn Sie Ihre A/B-Testdaten mit Webanalyse-Tools wie Google Analytics verknüpfen, können Sie das Nutzerverhalten umfassender erforschen und Zusammenhänge aufdecken.

Halten Sie die Tests regelmäßig aufrecht

A/B-Tests sind kein einmaliges Unterfangen, sondern ein fortlaufender Prozess. Das Nutzerverhalten ändert sich mit der Zeit und Ihre Website sollte sich entsprechend anpassen. Regelmäßiges Experimentieren hilft Ihnen, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten und die Bedürfnisse der Nutzer weiterhin zu erfüllen.

Kleine Verbesserungen ignorieren

Kleine, allmählich eintretende Verbesserungen sind zwar für sich genommen nicht von großer Bedeutung, können sich aber im Laufe der Zeit summieren und die Gesamtqualität sowie Leistung Ihres Projekts erheblich verbessern. Berücksichtigen Sie den Wert dieser kleinen Verbesserungen in Ihrer langfristigen Strategie.

Sie berücksichtigen Ihr Umfeld nicht

Externe Ereignisse, wie z. B. Produkteinführungen oder gesellschaftspolitische Ereignisse, können das Nutzerverhalten und damit auch Ihre Testergebnisse beeinflussen. Es ist wichtig, sich dieser kontextuellen Faktoren bewusst zu sein, um die tatsächlichen Auswirkungen auf Ihre Experimente zu verstehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass A/B-Testings eine wichtige Methode zur datengestützten Entscheidungsfindung sind. Ihre Zuverlässigkeit und Effektivität hängen jedoch davon ab, ob die oben genannten Fehler sorgfältig vermieden werden. Das Befolgen dieser Grundsätze wird die Aussagekraft und Zuverlässigkeit Ihrer A/B-Tests erhöhen und damit das Potenzial für eine Website-Optimierung auf der Grundlage empirischer und wissenschaftlicher Erkenntnisse steigern.

Alessa Schalthoff

Alessa Schalthoff ist Experimentation & Personalisation Consultant aus Berlin mit einem Master in Consumer Science (TU München). Alessa entwickelt Strategien zur Steigerung der Conversion Rates durch datengetriebene Analysen. Sie arbeitet mit E-Commerce-Kunden zusammen, nutzt Tools wie Optimizely und Adobe Target und führt tiefgreifende User-Journey-Analysen und A/B-Tests durch, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Ein weiterer Schwerpunkt ihrer Arbeit ist die Entwicklung und Einführung von Personalisierungsstrategien.

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