A/B-Tests für Websites: So entwerfen Sie Tests für UX-Gewinne

Möchten Sie allen Besuchern Ihrer Website ein erstklassiges Benutzererlebnis (UX) bieten? Beginnen Sie noch heute mit A/B-Tests für Websites, um datengesteuerte Wege zu entdecken, mit denen Sie das volle Potenzial Ihres UX-Designs ausschöpfen können.

Die A/B-Analyse ist eine bewährte Technik, mit der erfahrene Vermarkter ihre Arbeit verbessern. Von Pay-per-Click-Anzeigen (PPC) über Social-Media-Kampagnen bis hin zum UX-Design nutzen digitale Vermarkter häufig diese Form des Experimentierens, um wichtige Erkenntnisse für die Optimierung ihrer Umsetzung zu gewinnen.

Egal, ob Sie die E-Commerce-Plattform einer Bekleidungsmarke einrichten oder A/B-Tests für medizinische Websites durchführen, Sie benötigen eine Liste mit Tipps und Techniken, um effektive Experimente für Ihre UX-Optimierungsanforderungen zu entwerfen. Mit diesem Leitfaden von Propelrr erfahren Sie, wie und warum Sie Split-Experimente verwenden, um eine zugängliche, nutzbare und unterhaltsame UX zu entwickeln, die Online-Benutzer heute besuchen können.

Beginnen wir mit diesem hervorragenden digitalen Marketingdienst, indem wir uns zunächst mit den Grundlagen von A/B-Experimenten befassen.

Wie können A/B-Tests Ihnen helfen, das UX-Design zu verbessern?

Beim A/B-Testing, auch Split-Testing genannt, werden zwei Versionen einer Website, Webseite oder eines Webelements verglichen, damit Sie feststellen können, welche für Ihr Online-Publikum am besten geeignet ist. Dieser Prozess wird auch häufig in anderen digitalen Marketingumgebungen wie PPC-Werbung , Social-Media-Marketing, Influencer-Marketing und mehr verwendet.

Split-Tests können für die Optimierung Ihres UX-Designs in vielerlei Hinsicht nützlich sein. Sie können beispielsweise ganz einfach mit A/B-Tests auf verschiedenen Landingpages für Websites experimentieren, um die beste Version für die Bedürfnisse Ihrer Marke zu finden. Sie können auch A/B-Split-Tests für mobile Websites durchführen, um die vollständige Kompatibilität auf verschiedenen Geräten sicherzustellen.

Tests und Experimente sind ein wichtiger Bestandteil von UX, da sie Ihnen dabei helfen können, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Sie ein Design optimal optimieren können. Diese Praktiken helfen Ihnen, Hypothesen zu testen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und erfolgreiche Veränderungen umzusetzen, die heute durch einen strategischen und wissenschaftlichen Prozess gestützt werden.

Techniken zum Entwerfen von A/B-Tests zur UX-Optimierung

Sind Sie bereit, in Techniken zum Entwerfen von Experimenten einzutauchen, die zur Verbesserung der UX Ihrer Website beitragen? In diesem umfassenden Leitfaden finden Sie die besten Tipps und Vorgehensweisen, um Ihre Website jetzt für die Suche zu optimieren.

1. Vorbereitung auf A/B-Tests.

Die erste Technik, die Sie beim Entwerfen eines Experiments üben müssen, besteht darin, ein klares Ziel vorzubereiten und zu definieren.

Vergleichen Sie bestimmte Keywords zur Optimierung ? Wenn ja, warum tun Sie das überhaupt? Indem Sie Ihr Ziel für einen Test klar definieren, können Sie weitere Aspekte davon identifizieren, wie Ihre wichtigsten Kennzahlen, Zielgruppensegmente und mehr.

Ihre Kennzahlen sollten dabei helfen, die Zufriedenheit mit dem Kundenerlebnis zu messen, während Ihre Zielgruppe in aussagekräftige Gruppen segmentiert werden sollte, die gezielte Tests ermöglichen. Indem Sie alle diese Aspekte im Voraus klären, richten Sie Ihr Experiment so aus, dass es klar auf ein Ziel abzielt, das Ihnen dabei hilft, Ihre Geschäftsziele langfristig zu erreichen.

2. Eine Hypothese formulieren.

Nachdem Sie die Grundlagen für Ihre Analyse vorbereitet haben, müssen Sie als Nächstes eine wirksame Hypothese formulieren.

Eine Hypothese sollte eine Frage aufwerfen, die durch Ihr Experiment beantwortet werden kann. Damit es effektiv ist, muss es auf datengesteuerten Erkenntnissen wie Ihrem Website-Verkehr, Ihrer Retention-Rate, Ihrer Absprungrate und anderen Formen vergangener Daten basieren.

Die von Ihnen aufgestellte datengesteuerte Hypothese soll dabei helfen, eine machbare und wirkungsvolle Änderung in Ihrer UX zu identifizieren. Wenn Sie beispielsweise Ihre Website auf Mobilgeräten optimieren möchten, können Sie eine Hypothese aufstellen, die eine Verkürzung der Ladezeit der Website und der daraus resultierenden Absprungrate verfolgt.

3. Variationen entwerfen.

Unter Berücksichtigung Ihres Ziels, Ihrer Kennzahlen, Ihrer Hypothese und Ihrer Zielgruppe können Sie Variationen Ihrer UX für Vergleiche und Kontraste erstellen. Zu Ihren Variationen gehören ein „Steuerelement“ oder die vorhandene Version Ihrer UX und eine „Variante“ oder die neue Version Ihres Designs. Die Variante sollte nur Änderungen in einer einzelnen Variablen ausdrücken, da sonst der Vergleich verwickelt wird und es schwieriger wird, eindeutige Ergebnisse zu erhalten.

Während der Dauer Ihres Experiments vergleichen Sie außerdem die beiden Varianten miteinander, um die Version zu ermitteln, mit der Sie Ihr Gesamtziel am besten erreichen können. Während Sie das Vergleichsexperiment für Ihre Zielgruppensegmente durchführen, müssen Sie Benutzer auch nach dem Zufallsprinzip den Kontroll- und Variantengruppen zuordnen, um Verzerrungen zu reduzieren und die Gültigkeit des Tests aufrechtzuerhalten.

Schließlich sollten Sie sicherstellen, dass die Stichprobengröße Ihrer Zielgruppe groß genug ist, um relevante Ergebnisse zu erzielen. Wenn es zu klein ist, werden Sie nicht genügend Daten sammeln, um statistische Signifikanz zu erreichen; Wenn es zu groß ist, dauert die Analyse zu lange und verbraucht mehr Ressourcen als nötig.

4. Implementierung von A/B-Tests nur für Websites.

Nachdem Ihre Recherche- und Vorbereitungsphase abgeschlossen ist, können Sie Techniken zur Implementierung des Vergleichs auf Ihrer UX anwenden. Der beste Weg, ein effektives Experiment einzurichten und durchzuführen, ist der Einsatz von A/B-Tools und -Infrastrukturen , die Ihre Implementierung automatisieren und dabei helfen, Erkenntnisse aus Ihrer Split-Analyse zu sammeln.

Diese automatisierten Tools sollen Ihnen auch dabei helfen, Ihr Experiment mit Zielgruppen für einen bestimmten Zeitraum durchzuführen. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Dauer im Voraus festlegen, damit Sie eine angemessene Menge an aussagekräftigen Daten für den Vergleich sammeln können.

Sie können zur Umsetzung Ihres Vergleichs auch UX-Designtools nutzen. Verwenden Sie sie, um UX-Varianten zu erstellen, die Ihren Zielgruppensegmenten einheitliche Erlebnisse bieten und insgesamt einen fairen Vergleich ermöglichen.

5. Überwachung und Erhebung von Daten.

Sobald Sie mit Ihrer Analyse durchstarten, müssen Sie die Ergebnisse überwachen und Daten in Echtzeit sammeln. Diese Vorgehensweise hilft Ihnen dabei, den Fortschritt des Experiments im Auge zu behalten und sicherzustellen, dass es während des gesamten Experiments eine gleichbleibende Leistung erbringt.

Diese Vorgehensweise hilft Ihnen auch dabei, unerwartete Anomalien sofort zu erkennen, sodass sie den Fortschritt Ihrer Analyse nicht beeinträchtigen. Überwachen Sie die Ergebnisse und richten Sie Tracking-Mechanismen mithilfe der zuvor genannten A/B-Tools ein, und Sie werden noch heute in der Lage sein, genügend relevante Zielgruppendaten für Ihre Analyseanforderungen zu sammeln.

6. Feststellung der statistischen Signifikanz.

Sobald Ihr Test abgeschlossen ist, können Sie Ihre Ergebnisse analysieren, aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen und die Ergebnisse auf Ihre UX anwenden. Dies erfordert die Auswahl einer geeigneten statistischen Methode, basierend auf Ihren festgelegten Kennzahlen und Zielen.

Welches statistische Signifikanzniveau eignet sich am besten für Ihre gegebene Analyse? Wie viele valide Daten müssen Sie sammeln, damit Sie die Ergebnisse als statistisch signifikant deklarieren können? Stellen Sie sicher, dass Sie diese Grenzen klar festlegen, damit Sie erfolgreich einen Gewinner zwischen Ihren Varianten ermitteln können.

Solange Sie Ihren A/B-Test richtig einrichten und er ohne Unterbrechungen oder Anomalien abläuft, sollten Sie in der Lage sein, einen klaren und sicheren Gewinner zwischen den beiden Testvarianten zu ermitteln. Mit diesen Erkenntnissen können Sie endlich eine datengesteuerte Entscheidung treffen, die Ihnen bei der Gestaltung und Verbesserung Ihrer bestehenden UX hilft.

7. Treffen Sie fundierte Entscheidungen.

Achten Sie bei der Anwendung der Analyseergebnisse auf Ihre UX darauf, die praktischen Auswirkungen des Updates im Auge zu behalten. Sie müssen nicht nur die Ergebnisse anwenden und Schluss machen, sondern auch die realen Auswirkungen dieser Änderungen auf die Erfahrungen Ihrer Benutzer verfolgen, um zu sehen, ob sie mit Ihren prognostizierten Ergebnissen übereinstimmen.

Durch die Aufzeichnung dieser Erkenntnisse können Sie weiterhin fundierte Geschäftsentscheidungen rund um Ihre Experimente treffen und sehen, wie Sie das Design Ihrer A/B-Analyse in Zukunft verbessern können.

8. Kontinuierliche Iteration und Verbesserung.

Eine Sache, die Sie vielleicht nicht über Marketingexperimente wissen, ist, dass sie nicht mit nur einem Test enden. Tatsächlich hat Ihre Reise gerade erst begonnen. Je mehr Sie darüber erfahren, was für Ihr Publikum funktioniert und was nicht, desto mehr Analysen müssen Sie durchführen, um jede Iteration der Website Ihrer Marke kontinuierlich zu verbessern.

Durch aufeinanderfolgende Tests und fortschreitende Verfeinerung können Sie das Kundenerlebnis Ihres Webdesigns schrittweise optimieren, damit es sein volles Potenzial entfalten kann. Stellen Sie also sicher, dass Sie ständig aus den Ergebnissen lernen, neue Erkenntnisse einbeziehen und Ihre UX noch heute kontinuierlich iterieren.

9. ROI der A/B-Analyse.

Dieser Prozess des Split-Experimentierens mag für den unerfahrenen digitalen Vermarkter mühsam und endlos erscheinen. Ist es schließlich nicht überflüssig, immer wieder die gleiche Art von Tests für das Website-Design Ihrer Marke durchzuführen?

Die Wahrheit ist, dass Sie den gleichen Test nicht immer wieder durchführen. Der Aufbau ist derselbe, aber tatsächlich vergleichen Sie bei jeder Iteration verschiedene Elemente, Variablen und Varianten des Designs Ihrer Website. Durch diesen iterativen Prozess gewinnen Sie bei jedem Durchlauf wertvolle Erkenntnisse – und erzielen so einen wertvollen Return on Investment (ROI) für diesen kontinuierlichen Prozess.

10. Ergebnisse kommunizieren

Da Sie nun den Wert der Verbesserung Ihrer UX durch konsistente A/B-Tests kennen, können Sie die Ergebnisse Ihrer Experimente Stakeholdern innerhalb und außerhalb des Unternehmens mitteilen.

Sie können Ergebnisse effektiv durch Datenvisualisierung kommunizieren, die die Verbesserung Ihres Designs im Laufe der Zeit verfolgt. Wenn Sie weitere Tests durchführen und die Ergebnisse entsprechend anwenden, verfügen Sie über eine Fülle von Daten, die Sie den Stakeholdern präsentieren können, um zu beweisen, dass Ihre Techniken heute positive und sichere Ergebnisse für die Marke erzielen.

Roadmap für erfolgreiche Marketingexperimente

Es ist ein langer und kurvenreicher Weg, die UX Ihrer Website optimal zu optimieren. Aber mit Split-Tests können Sie Ihre Richtung anhand von Daten festlegen und den Weg auf lange Sicht deutlich weniger steinig machen.

Denken Sie daran, die Grundprinzipien der A/B-Analyse auf Ihren iterativen Website-Designprozess anzuwenden. Durch diese Grundsätze können Sie kontinuierlich neue Erkenntnisse und Informationen sammeln, die Ihre Entscheidungsfindung für eine insgesamt bessere UX unterstützen.

Die zentralen Thesen

Entdecken Sie noch heute neue Möglichkeiten, Ihre UX mit A/B-Tests zu verbessern. Denken Sie daran, diese wichtigen Erkenntnisse mitzubringen, wenn Sie sich mit dieser neuen Marketing-Experimentierpraxis auf den Weg machen:

• Treffen Sie Entscheidungen mithilfe von Daten. Durch das Testen, Sammeln und Strategisieren mit Daten können Sie bessere Entscheidungen zur Optimierung der Benutzererfahrung treffen und gleichzeitig eine reichhaltige Quelle historischer Erkenntnisse aufrechterhalten.
• Behalten Sie Ihre Benutzer im Auge. Berücksichtigen Sie immer auch das reale Kundenerlebnis. Während Daten Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können, können Benutzer in Echtzeit feststellen, ob diese Entscheidungen tatsächlich funktionieren oder nicht.
• Bitten Sie um Hilfe, wenn Sie Fachkenntnisse kombinieren. Die Anwendung von Marketingexperimenten auf UX-Design erfordert ein breites Spektrum an digitalen Marketingfähigkeiten – scheuen Sie sich also nicht, noch heute die Experten von Propelrr um Hilfe in diesen beiden Bereichen zu bitten.

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