Was ist ein guter Net Promoter Score?
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Einfach ausgedrückt, ist A/B-Testing eine Möglichkeit, zwei Versionen von etwas zu vergleichen, um herauszufinden, welche Version besser funktioniert und bessere Ergebnisse liefert. Obwohl A/B-Tests heute vor allem von Unternehmen genutzt werden, um ihre Online-Plattformen zu optimieren, z. B. ihre Website oder ihren Blog, gibt es sie schon seit Jahrzehnten und es gibt viele verschiedene Anwendungsmöglichkeiten.
Das A/B-Testing ist ein kontrolliertes Experiment, bei dem zwei oder mehr Versionen einer Website (oder anderer Online-Plattformen) den Kunden gezeigt werden, um herauszufinden, welche Version sich positiver auf Ihre Schlüsselkennzahlen auswirkt und somit bessere Ergebnisse liefert.
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Um das Konzept besser zu verstehen, lassen Sie uns das folgende Beispiel für A/B-Tests betrachten:
Nehmen wir an, Sie sind ein Bekleidungseinzelhändler, der seine Kleidung über verschiedene Kanäle verkauft, darunter auch über eine Online-Website. Sie möchten testen, ob die Größe der Schaltfläche „In den Warenkorb“ die Kaufentscheidung beeinflusst, und wenn ja, in welchem Ausmaß. Um diese Daten zu sammeln, beschließen Sie, A/B-Tests durchzuführen.
Um den Test durchzuführen, werden Sie zwei verschiedene Versionen der Schaltfläche „In den Warenkorb“ für verschiedene Gruppen von Benutzern anzeigen. Diese Nutzer werden nach dem Zufallsprinzip einer Gruppe zugeordnet, wenn sie auf Ihre Website klicken. Es ist wichtig, dass der einzige Unterschied zwischen den Websites, die den Gruppen gezeigt werden, die Größe Ihrer Schaltfläche ist, so dass jede Änderung im Kaufverhalten nur das Ergebnis der Änderung der Schaltfläche sein kann. Um den Erfolg der beiden Versionen zu messen, können Sie messen, wie viele Nutzer auf die Schaltfläche „In den Warenkorb“ geklickt haben. Anhand dieser Informationen können Sie feststellen, ob es einen Unterschied in der Anzahl der Klicks in Abhängigkeit von der Größe gab und wie groß dieser Unterschied ist.
Es ist wichtig zu beachten, dass bei der Durchführung von A/B-Tests auch andere Einflüsse für die unterschiedliche Leistung der beiden Versionen verantwortlich sein können. Dies unterstreicht die Bedeutung der Randomisierung, da sie den Einfluss anderer Faktoren auf die Ergebnisse der beiden getesteten Versionen minimieren kann.
Die folgenden Schritte können verwendet werden, um einen effektiven Rahmen für Ihr A/B-Testing-Experiment zu erstellen:
Der erste Schritt eines jeden Experiments besteht darin, ein Problem zu identifizieren. Bevor Sie A/B-Tests durchführen können, müssen Sie herausfinden, ob Ihre Nutzer mit Problemen konfrontiert sind und um welche Probleme es sich handelt. In dieser Phase müssen Sie die verschiedenen Probleme, mit denen Ihr Unternehmen oder Ihre Nutzer konfrontiert sind, bewerten und dann versuchen, Beweise für diese Probleme zu finden.
Sobald Sie das Problem validiert haben, können Sie mit der Suche nach verschiedenen Lösungen beginnen. In dieser Phase müssen Sie ein Brainstorming über mehrere potenzielle Lösungen durchführen und dann zwei oder drei davon auswählen, von denen Sie glauben, dass sie die besten Ergebnisse liefern. Sobald Sie die zwei oder drei besten Lösungen ausgewählt haben, müssen Sie bis zu vier Versionen oder Varianten von jeder Lösung finden.
Bevor Sie mit Ihren A/B-Tests beginnen, müssen Sie zunächst die Metrik festlegen, anhand derer Sie den Erfolg Ihrer Varianten definieren werden. Es ist ratsam, die folgenden drei Metriken zu bestimmen, bevor Sie mit den Tests beginnen:
Da Sie nun wissen, welche Lösungen Sie testen möchten und welche Metriken zur Erfolgsmessung verwendet werden sollen, können Sie mit den A/B-Tests beginnen. Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer Tests, um Ihre Entscheidungsfindung zu optimieren oder Ihre Website effektiv zu verbessern.
Im Folgenden finden Sie einige Vorteile des A/B-Testing-Versuchsdesigns:
Mit A/B-Tests können Sie herausfinden, was den Nutzern am besten gefällt. Diese Informationen helfen Ihnen bei der Optimierung Ihrer Online-Plattformen unter Berücksichtigung der Nutzerpräferenzen, Sie verbessern die Nutzererfahrung (UX) und möglicherweise sogar das Engagement der Nutzer.
In diesem Zusammenhang bezieht sich die Konversionsrate auf den Prozentsatz der Besucher Ihrer Website, die einen Kauf tätigen oder sich anmelden. A/B-Tests sind eine einfache, aber wirksame Möglichkeit für Unternehmen, ihre Konversionsrate zu steigern.
Wenn Sie Ihre Website mithilfe von A/B-Tests regelmäßig verbessern, können Sie bessere Inhalte erstellen, die bei Ihren Nutzern mehr Anklang finden.
Abbruchquote bezieht sich auf den Prozentsatz der Online-Käufer, die Artikel in ihren virtuellen Einkaufskorb legen, diesen dann aber vor Abschluss des Kaufs abbrechen. Mithilfe von A/B-Tests kann die optimale Anzahl von Änderungen an den Bestellseiten ermittelt werden, die die Nutzer dazu bewegen, ihre Einkäufe abzuschließen.
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An A/B testing experimental design is a research design used to test two versions of something in order to identify which delivers better output.
A few advantages of A/B testing are improved user experience, increased conversion rates, improved content, reduced risks, increased sales, and reduced cart abandonment.
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