Der A/B-Test, auch als «Split Test» bekannt, ist eine Testmethode, bei der zwei Varianten einer Webseite oder einer App miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche der Varianten für eine bestimmte Conversion besser abschneidet. Dieser Testprozess hat eine bemerkenswerte Geschichte, die bis in die 1920er Jahre zurückreicht.
Die Geschichte des A/B Tests
In den 1920er Jahren entdeckte der Statistiker und Biologe Ronald Fisher die wichtigsten Prinzipien hinter A/B-Tests und randomisierten kontrollierten Experimenten im Allgemeinen. Fisher war der Erste, der die grundlegenden Prinzipien und die Mathematik dahinter entwickelte und sie zu einer Wissenschaft machte. Fisher führte agrarische Experimente durch, in denen er Fragen wie «Was passiert, wenn ich mehr Dünger auf dieses Land gebe?» stellte. Die Prinzipien, die er entwickelte, hielten sich im Laufe der Zeit und wurden in den 1950er Jahren von Wissenschaftlern auf klinische Versuche in der Medizin angewandt. In den 1960er und 1970er Jahren wurde das Konzept von Vermarktern übernommen, um direkte Response-Kampagnen zu bewerten, beispielsweise, ob eine Postkarte oder ein Brief an Zielkunden zu mehr Verkäufen führt.
Die moderne Form des A/B-Tests entstand in den 1990er Jahren. Die mathematischen Grundlagen des Tests haben sich im Wesentlichen nicht verändert. Was sich geändert hat, ist die Umsetzung, da A/B-Tests heute in Echtzeit und in einem grösseren Massstab mit einer Vielzahl von Teilnehmern durchgeführt werden.
Was sind die Elemente des A/B Tests?
A/B-Tests sind von grosser Bedeutung, insbesondere für Growth Hacker, da sie eine bewährte Methode darstellen, um Veränderungen an Websites oder Apps vorzunehmen und gleichzeitig wertvolle Daten über die Auswirkungen zu sammeln. Growth Hacker nutzen A/B-Tests, um gezielt zu ermitteln, welche Änderungen das Nutzerverhalten positiv beeinflussen. Dies ermöglicht es, auf datengestützte Weise das Wachstum zu fördern und kontinuierlich zu verbessern.
Der A/B-Test wird in mehreren Schritten durchgeführt:
- Zieldefinition: Die Conversion muss klar definiert werden. Dies kann beispielsweise die Erhöhung der Klicks auf einen Call-to-Action-Button sein.
- Aufteilung der Zielgruppe: Die Zielgruppe wird zufällig in zwei Gruppen, A und B, aufgeteilt. Die A-Gruppe sieht die ursprüngliche Version, während die B-Gruppe die zu testende Version präsentiert bekommt.
- Variationen: In der zu testenden Version werden spezifische Änderungen vorgenommen. Diese Änderungen sollten auf eine Variable beschränkt sein, um genaue Daten über die Auswirkungen dieser Änderung zu sammeln.
- Durchführung des Tests: Das Verhalten der Nutzer in beiden Gruppen wird genau überwacht, und die Auswirkungen auf die Conversion werden gemessen.
- Statistische Analyse: Nach Abschluss des Tests erfolgt eine statistische Analyse, um herauszufinden, welche Variante im Verhältnis zur Conversion besser funktioniert.
A/B-Tests sind ein Schlüsselelement in der Online-Welt, um Fragen wie «Was bewegt Menschen dazu zu klicken? Unser Produkt zu kaufen? Sich auf unserer Website zu registrieren?» zu beantworten. Diese Tests werden für eine Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt, von der Website-Gestaltung bis zu Online-Angeboten, Überschriften und Produktbeschreibungen. Sie ermöglichen es, Änderungen vorzunehmen und den Erfolg anhand von Daten zu bewerten, was wiederum zur kontinuierlichen Verbesserung beiträgt.
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Wie werden die Ergebnisse interpretiert?
Die Interpretation der Ergebnisse eines A/B-Tests erfolgt anhand von Conversion-Raten, die den Anteil der Nutzer darstellen, die die gewünschte Handlung ausgeführt haben. Es ist wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse mit einer gewissen Unsicherheit verbunden sind, da statistische Schwankungen auftreten können. In den meisten Fällen wird die Software zur Durchführung von A/B-Tests die Berechnungen und Interpretationen der Ergebnisse übernehmen. Die Entscheidung, ob die Testvariante (zum Beispiel ein neuer Button) beibehalten wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der Kosten für die Umsetzung der Änderung und der wahrgenommenen Verbesserung des Konversionsziels.
Fehler in der Durchführung
Bei der Durchführung von A/B-Tests gibt es jedoch häufig Fehler. Dazu gehören das vorzeitige Beenden von Tests, das Betrachten einer zu grossen Anzahl von Metriken gleichzeitig und die Vernachlässigung von Nachtests, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Es ist wichtig zu beachten, dass A/B-Tests zwar eine schnelle Möglichkeit bieten, Fragen zu beantworten, aber komplexere Experimente mit effizienteren Messmethoden können zuverlässigere Daten liefern. Dennoch bieten A/B-Tests eine wichtige Möglichkeit, schnell Erkenntnisse zu gewinnen und bei Bedarf Änderungen vorzunehmen.
