Warum erfolgreiche Websites nicht auf Bauchgefühl setzen
Ist ein blauer Button wirklich besser als ein grüner? Funktioniert eine kürzere Überschrift besser als eine ausführliche?
Oder sorgt ein Produktvideo für mehr Käufe als ein Bild?
Viele Unternehmen treffen solche Entscheidungen aus Erfahrung oder nach persönlichem Geschmack. Doch was für das Team gut aussieht, muss nicht automatisch bei den Besuchern funktionieren. Genau hier kommt das A/B-Testing ins Spiel. Statt Vermutungen aufzustellen, werden verschiedene Varianten einer Webseite oder Landingpage getestet.
Das Ergebnis basiert auf echten Nutzerdaten und zeigt eindeutig, welche Version besser performt.
Das Resultat? Websites lassen sich kontinuierlich verbessern, die Conversion Rate steigt und Marketingbudgets können deutlich effizienter eingesetzt werden.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing (auch Split Testing) genannt, ist eine Methode der Conversion-Optimierung, die oft im E-Commerce Marketing angewandt wird. Dabei werden zwei Versionen einer Webseite, Landingpage oder eines anderen digitalen Elements gleichzeitig verschiedenen Besuchergruppen angezeigt.
- Variante A = Original
- Variante B = Veränderte Version
Anschließend wird gemessen, welche Variante das definierte Ziel besser erreicht - zum Beispiel:
- Mehr Käufe
- Mehr Kontaktanfragen
- Höhere Klickrate
- Längere Verweildauer
- Geringere Absprungrate
Dadurch entstehen fundierte Entscheidungen auf Basis realer Daten statt subjektiver Einschätzungen.
Warum lohnt sich A/B-Testing?
Schon kleine Änderungen können große Auswirkungen auf den Erfolg einer Website haben.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Höhere Conversion Rate
Bereits kleine Optimierungen an Buttons, Überschriften oder Formularen können mehr Besucher zu Kunden machen
- Daten statt Vermutungen
Statt Diskussionen über Design oder Texte zu führen, entscheidet das tatsächliche Nutzerverhalten
- Bessere User Experience
Wenn Besucher schneller finden, wonach sie suchen, steigt die Zufriedenheit, und damit häufig auch die Conversion
- Weniger Risiko
Neue Ideen müssen nicht direkt für alle Besucher ausgerollt werden. Sie werden zunächst getestet und erst bei Erfolg übernommen.
- Kontinuierliche Optimierung
Eine Website ist niemals “fertig”. Durch regelmäßige Tests verbessert sie sich Schritt für Schritt
Welche Arten von A/B-Tests gibt es?
→ Je nach Ziel kommen unterschiedliche Testmethoden zum Einsatz.
Klassischer A/B-Test:
Hier wird ein einzelnes Element verändert
Beispiele:
- CTA-Button
- Überschrift
- Produktbild
- Preisdarstellung
- Formular
Diese Methoden liefern besonders klare Ergebnisse, weil nur eine Variable verändert wird.
Split-URL-Test
Hier existieren zwei komplett unterschiedliche Seiten mit verschiedenen URLs.
Das eignet sich beispielsweise für:
- komplett neue Landingpages
- unterschiedliche Seitenlayouts
- neue Seitenstrukturen
Multivariater Test (MVT)
Bei multivariaten Test werden mehrere Elemente gleichzeitig getestet.
Beispielsweise:
- Überschrift
- Bild
- Buttonfarbe
Dadurch lassen sich verschiedene Kombinationen miteinander vergleichen.
Was kann man alles testen?
Nahezu jedes Element einer Website kann optimiert werden.
Landingpages:
- Überschriften
- Hero-Bereich
- Bilder
- CTA
- Elemente z.B. Buttons
Onlineshops:
- Produktbilder
- Produktbeschreibungen
- Preisdarstellung
- Warenkorb
- Checkout
- Versandinformationen
Call-to-Actions:
- Farbe
- Größe
- Position
- Text
Navigation:
- Menüstruktur
- Reihenfolge
- Kategorien
- Filter
So läuft ein erfolgreicher A/B-Test ab
Ziel definieren: Welche Kennzahl soll verbessert werden?
Zum Beispiel: Conversion Rate Klickrate Newsletter Anmeldung UmsatzHypothese aufstellen
Beispiel: “Ein größerer CTA erhöht die Klickrate”Nur eine Variable ändern
Wer mehrere Dinge gleichzeitig verändert, kann später nicht mehr nachvollziehen, welche Änderung den Unterschied gemacht hat.Test durchführen
Der Traffic wird gleichermaßen auf beide Varianten verteilt.Ergebnisse auswerten
Nach ausreichender Datenmenge wird geprüft, welche Version statistisch besser performt.Gewinner übernehmen
Die erfolgreichere Variante wird dauerhaft eingesetzt und bildet die Grundlage für den nächsten Test.
A/B-Testing mit 7thSENSE
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