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Performance Marketing
7 Warnsignale dafür, dass dein A/B-Test nicht effektiv ist

7 Warnsignale dafür, dass dein A/B-Test nicht effektiv ist

Sponsored | 20.04.22

Wenn dein A/B-Test nicht die gewünschten Effekte erzielt, ist es Zeit, dein Setup zu ändern. Erfahre im Beitrag, was gutes Testing ausmacht, wo das größte Fehlerpotential liegt und wie du es behebst. Hier kommen sieben häufige Fehler. [Anzeige]

Intuition, Fachwissen und eine ausgeprägte Kenntnis der Zielgruppe sind Grundvoraussetzungen für den Erfolg der Designs von Creatives, Websites, E-Mails und Inhalten allgemein. Doch für den langfristigen Erfolg einer Marke und eines Unternehmens ist das Testing unerlässlich. Daher sind regelmäßige A/B-Tests immens wichtig, um immer bessere Angebote für User liefern zu können. Ihr Einsatz kann die Conversion Rates und User-Bindung optimieren und das Content Marketing enorm unterstützen. Hypothesen lassen sich verifizieren oder falsifizieren, gut funktionierende Elemente für den späteren Einsatz planen und dergleichen mehr. Allerdings werden auch beim A/B-Test allzu häufig Fehler gemacht. Und diese können die Effektivität der Praktik deutlich senken. Daher zeigen wir dir im Folgenden sieben Warnsignale, die darauf hindeuten, dass dein Split-Test eindeutig Optimierungsbedarf hat. Dabei wird ebenfalls verdeutlicht, wie du diese Art von Test so einsetzt, dass du Traffic und Conversions steigerst, während die Bounce Rates und Kaufabbrüche und Co. minimiert werden.

Ein guter A/B-Test schafft Budget mehr Möglichkeiten

Erfolgreiche A/B-Tests haben eine Menge Vorteile für ein Unternehmen. Einer der wichtigsten dieser ist aber, dass Budgetverantwortliche Gelder für als erfolgreich getestete Kampagnen und Inhalte eher bewilligen. Das erleichtert Marketing und Content Teams die Arbeit. Damit sorgen diese Tests auch immer wieder für positive Erlebnisse, weil faktenbasiert ermittelt werden kann, welche Designs, Creatives, Inhalte etc. gut bei der relevanten Zielgruppe ankommen. Letzten Endes zahlt ein A/B-Test aber vor allem auf das größte Unternehmensziel ein: mehr Umsatz. Vor dem Start eines solchen Tests sollten sich Teams verschiedene Fragen stellen, zur Ausrichtung der Testziele, aber auch zur Durchführung. Wichtig dabei sind Fragen wie:

  • Welche Elemente kann ich gegeneinander testen?
  • Wie randomisiere ich die Zielgruppe?
  • Welchen Testzeitraum setze ich an?
  • Welche KPIs setze ich ein und wie messe ich sie?
  • Kann der Test eine negative Performance hervorrufen und wie gehe ich mit diesem etwaigen Ergebnis um?
Hypothesen geben dem A/B-Test erst eine relevante Zielfunktion,
Hypothesen geben dem A/B-Test erst eine relevante Zielfunktion, © VWO

Sieben Fehler und/oder Warnsignale beim A/B-Testing

Sowohl das Ausbleiben von A/B-Tests als auch eine schlechte Durchführung können zum Verlust von wertvollem Traffic und noch wertvolleren Conversions führen. Um das verborgene Optimierungspotential auszuschöpfen, müssen jedoch auch Ressourcen, Zeit und Budget für zielorientierte Testvorgänge und passende Test-Tools bereitgestellt werden. Außerdem ist ein Investment in entsprechendes Know-how unabdingbar. Denn nur Ergebnisse, die in eine ganzheitliche Content- und Marketing-Strategie integriert werden, führen auch zu nachhaltigen Erfolgen für das Unternehmen. Und ebenso wie ein Körper bei einer Krankheit Warnsignale aussendet, geben schwache A/B-Teststrukturen Warnhinweise, die auf verschenktes Potential hindeuten. Dies sind wichtige Alarmsignale:

1. Die erfolgreiche Variante stimmt nicht mit der Hypothese überein

Du gehst davon aus, dass dein Creative mit einem sehr großen Logo im Fokus am besten bei der Zielgruppe ankommt und erstellst als Gegenbeispiel eine Variante mit einem kleinen Logo in der Ecke. Doch der A/B-Test zeigt, dass letztere Variante deutlich besser bei der Zielgruppe ankommt. Solche Momente könnte darauf hinweisen, dass bei der Daten- und Zielgruppenanalyse Nachholbedarf besteht. Oder dass das Testing nicht mit den Vorannahmen kompatibel ist.

2. Die Variante löst kein zuvor definiertes Problem

Du hast bei deinen Betreffzeilen testen wollen, ob bestimmte Zahlen oder Buzzwords besonders gut ankommen, doch am Ende siegt die Variante, die diese nicht beinhaltet. Damit kannst du allerdings nicht definitiv klären, welche Elemente besser ankommen, weil du diese nicht mit vergleichbaren Varianten gegeneinander getestet hast; zudem musst du ein Problem dem Test entsprechend vorab definieren.

3. Das Test-Setup wurde im Vorwege der Tests nicht ausprobiert

Du möchtest einen A/B-Test für deine E-Mail-Kampagne durchführen und bist bereits spät dran, weil der Newsletter generiert werden muss. Du kennst dich aber mit dem neuen E-Mail-System nicht aus und weißt nicht genau, wie du den Test einstellst und auf welcher Grundlage du testen sollst, weil kein Test für den Test gemacht wurde. Nun kann es sein, dass du wichtige Erkenntnisse verlierst.

4. Die Variante basiert einzig auf Bauchgefühl

Ähnlich wie in Beispiel eins kann es problematisch sein, wenn du nur annimmst, dass deine Zielgruppe zum Beispiel eine sehr persönliche oder lapidare Ansprache ansprechend findet. Zeigt sich aber im Test, dass verschiedene Varianten, die diese Elemente beinhalten, nicht gut performen, musst du die Testeinstellungen und Varianten ändern – am besten basierend auf belastbaren Daten, etwa aus der Customer Journey.

5. Du vertraust Resultaten unter der Schwelle von 95 Prozent Konfidenzniveau

Du hast noch keine 95 Prozent Konfidenzniveau für deinen Test erreicht, aber das Management oder dein Team fordert Resultate. Deshalb ziehst du bereits Schlüsse aus dem Test, die jedoch irreführend sein könnten. Zum Beispiel, weil eine parallel laufende Promotion deiner Angebote das Ergebnis in eine bestimmte Richtung verfälscht.

6. Der Test wird gestoppt, ehe du 95 Prozent Konfidenzniveau erreichst

Wie im vorigen Beispiel stoppst du einen Test und hast noch kein valides Ergebnis im Kontext des Konfidenzniveaus. Ein Grund dafür könnte ein Wechsel im Management, eine Neuausrichtung der Workflows oder das Übernehmen der Teststrukturen von Kolleg:innen sein. Wird ein Test aber verfrüht abgebrochen, sind die Erkenntnisse beinah völlig hinfällig. So wurden Zeit und Ressourcen verschwendet – einzig aus diesem Fehler lässt sich dann lernen.

7. Du weißt nicht, ob deine Testgruppengröße repräsentativ ist, da du deine Zielgruppe nicht eingehend analysiert hast

Ein großes Problem stellt sich bei einem Test dar, wenn du die Stichprobengröße gar nicht hinsichtlich ihrer Validität beurteilen kannst, weil du eine unzureichende Zielgruppenanalyse durchgeführt hast oder weil dir bezüglich deiner Zielgruppe(n) Daten fehlen. Wenn du zum Beispiel rund 50.000 Menschen potentiell erreichst, aber nur eine Stichprobengröße von 190 vorweisen kannst, ist das unproportional. Außerdem gilt es, auf Fehlermargen und ähnliche Faktoren zu achten. Eine Berechnung der Stichprobengröße muss schon im Vorfeld des Testverfahrens ermittelt – und im Bestfall getestet – werden.


Also sollten die Alarmglocken schrillen, wenn die Testgruppengröße einfach zu klein ist, der Test nicht lange genug läuft oder Effekte, die durch die Interaktion mit Usern zustande kommen, nicht in die Analyse und Teststruktur mit aufgenommen werden. Entscheidungen in Echtzeit bei der Analyse treffen zu wollen, läuft dem Anspruch eines ausführlichen und lange genug laufenden Tests zuwider. Zudem kann es problematisch sein, wenn zu viele Metriken berücksichtigt werden. Diese differenzieren die Ergebnisse gegebenenfalls so stark, dass sie an Aussagekraft verlieren.

Und Tester:innen sollten auch bedenken, dass die Versionen, die bei einem A/B-Test verlieren, ebenfalls für viele der Besendeten von Interesse sein können – eine Analyse der Versionen für verschiedene Segmente der Zielgruppe kann sich langfristig also lohnen. VWO liefert beispielsweise 20 vordefinierte Segmente, etwa mobiler vs. Desktop Traffic oder neue vs. wiederkehrende Besucher:innen.

So setzt du A/B-Tests effektiv ein

Um deine A/B-Tests möglichst erfolgversprechend zu gestalten, musst du nicht nur Fehler vermeiden, sondern vor allem Optimierungspotential erkennen und ausschöpfen können. Dabei ist eine Vorabanalyse des User-Verhaltens auf deiner Seite oder auf deinen Kanälen unabdingbar. VWO bietet mit der eigenen Experimentierplattform zahlreiche Ansätze zur Analyse des Nutzer:innenverhaltens, aber ebenso zur auf diesen Daten basierenden Ausrichtung der Teststruktur. Valide, weil durch Fakten und Daten untermauerte, Hypothesen schaffen die beste Voraussetzung für ein fehlerfreies und zielorientiertes Testing. Tests, die mithilfe von VWO kreiert werden, können sich am On-Site-Verhalten von Besucher:innen, zum Beispiel Klicks auf ein Element, Verweildauer auf der Seite, Scroll-Tiefe und Exit Intent, orientieren.

Wenn du A/B-Tests auf VWO einrichtest und ausführst, wirst du dank passender Tool-Anweisungen vor falschen Entscheidungen beim A/B-Test gewarnt. Hier folgt ein Beispiel für eine Warnung auf VWO, die hilft, zu verhindern, dass sich eine Verzerrung oder voreingenommene Tendenz in die Testdaten einschleicht:

Hinweis zu einem Test, der womöglich für einen zu kurzen Zeitraum durchgeführt wird
Hinweis zu einem Test, der womöglich für einen zu kurzen Zeitraum durchgeführt wird, © VWO

Als Tester:in möchtest du vielleicht nicht alle Statistiken und Daten vor jedem neuen Testlauf durchgehen müssen. Womöglich hast du auch gar nicht die Zeit dafür. Deshalb helfen Tools wie jene der Expert:innen von VWO bei der Automatisierung dieser Schritte. So lassen sich smarte Entscheidungen schon im Vorwege des Tests treffen, ehe dieser für mehr Wissen um relevante Content- und Businessentscheidungen sorgen kann. Und auch hinsichtlich der gängigen A/B-Testfehler kann die Technologie von VWO Abhilfe schaffen.

Wenn du einen Test beendest, bevor er die statistische Signifikanz erreicht, kann das zu einem falschen positiven Ergebnis führen (Fehler 1. Art). Die auf Bayes’schen Modellen basierende Statistik-Engine von VWO, SmartStats, berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass diese Variante die Kontrollversion übertrifft. Außerdem wird der potentielle Verlust, der dir bei der Bereitstellung eines Tests mit irreführendem Ergebnis entstehen könnte, berechnet. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Teams entscheiden, wann ein Split-Test abschlossen und wie er grundsätzlich strukturiert werden sollte.

Testzeit beim A/B-Test deutlich reduzieren

Nach Abschluss des Tests wird die Variante nur dann zur Sieger:innenversion erklärt, wenn der potentielle Verlust der Variante unter einer bestimmten Schwelle liegt. Dieser Schwellenwert wird unter Berücksichtigung der Konversionsrate der Kontrollversion, der Anzahl der Besucher:innen, die Teil des Tests waren, und eines konstanten Werts ermittelt.

Auf diese Weise reduziert VWO deine Testzeit, deutlich, im besten Fall sogar um die Hälfte – da du dich nicht auf das Erreichen einer festgelegten Zeit und Stichprobengröße verlassen musst, um deinen Test abzuschließen. Die Plattform erlaubt zudem mehr Kontrolle über durchgeführte Experimente. Du kannst mehrere Tests gleichzeitig laufen lassen und allen exklusive Traffic-Ströme zuweisen.

Oberflächliche A/B-Tests bieten kaum Optimierungspotential

Wer A/B-Tests durchführt – und das sollten auf der einen oder anderen Ebene alle Unternehmen und Creator –, sollte diese in die eigene Content-, beziehungsweise Marketing-Strategie einbauen. Und nicht um der Tests willen Experimente laufen lassen. Denn nur oberflächlich durchgeführte Tests sorgen für unzureichende, irreführende oder schlichtweg unnütze Resultate.

Für das Testing sind eine minutiöse Vorbereitung und zielorientierte Durchführung ebenso wichtig wie relevante Reportings. Letztere lassen sich mit VWO auch user-definiert erstellen, um einzelnen Teams die für sie wichtigsten Daten zu differenten Testsegmenten zuzuspielen. Dank der SmartStats-Technologie können dann unternehmerische Entscheidungen getroffen werden, die beispielsweise auf der Grundlage fußen, dass eine Testvariante die konkurrierenden über einen relevanten Zeitraum, mit einer passenden und großen Testgruppe, outperformt hat.

Varianten, die ihre Konkurrenz deutlich schlagen, sollten zu einer Neuausrichtung im Marketing, Content Management etc. führe
Varianten, die ihre Konkurrenz deutlich schlagen, sollten zu einer Neuausrichtung im Marketing, Content Management etc. führen, © VWO

Vermeide also gängige Fehler beim A/B-Test und bereite dich auf die Optimierung deiner Inhalte vor, indem du auf die vielseitigen Experimentieroptionen von VWO setzt – die du in einer kostenfreien Demo ausprobieren kannst. Das kann dir helfen, die Conversions langfristig zu steigern, weil du datenbasiert mehr über deine User erfährst, dieses Wissen für praxisnahe Teststrukturen einsetzen kannst und anhand der Testresultate wiederum genau den Content bereitstellst, den sich deine Besucher:innen, Leser:innen und Co. wünschen. Und das alles mit wenigen Klicks, die dir eine vollwertige, automatisierte und erfolgversprechende Testing Experience ermöglichen. Daher ist der größte Fehler bei A/B-Tests, dieses Optimierungspotential ungenutzt zu lassen.

Erfahre mehr über alle Experimentierfunktionen von VWO und setze noch heute eine verbesserte Testing-Strategie auf.

Dieser Content ist in Zusammenarbeit mit unserem Partner VWO entstanden. Wenn du ebenfalls Interesse an einer Zusammenarbeit hast, dann melde dich bei uns.

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