Mit A/B-Testing zur schrittweisen Verbesserung von User Experience und Conversion Rate
E-Commerce Projekte sind eigentlich nie komplett abgeschlossen - das wissen Sie bestimmt. Nach der initialen Phase eines Onlineshop-Launches geht es erfahrungsgemäß gleitend in den Ongoing-Prozess, der - abgesehen von Maintenance - vor allem die fortwährende Optimierung und Erweiterung der E-Commerce-Website beinhaltet. Das Ziel dabei liegt auf der Hand: das “Produkt” soll verbessert werden, also auf der einen Seite den User besser binden und auf der anderen die Umsatzzahlen und Conversion Rates erhöhen. Auch die Erhöhung der Reichweite, das Konzipieren und Implementieren neuer Funktionen oder die Verbesserung bestehender Prozesse sind feste Bestandteile der beständigen Weiterentwicklung - wenn auch keine, auf die wir in diesem Artikel den Fokus legen wollen. Hier soll es vielmehr um die eigentliche Onsite-Optimierung und die Frage gehen, wie man diese gezielt durchführen kann.
Oftmals werden Optimierungsmaßnahmen aus einem Bauchgefühl oder den persönlichen Präferenzen des Dienstleisters oder E-Commerce-Managers heraus initiiert. Auch der Blick auf die Shops von Mitbewerbern ist oft der Anlass dafür, ein bestimmtes Feature oder Designelement unbedingt in die eigene E-Commerce-Plattform einbauen zu wollen. Doch ist das der richtige Weg? Wäre es nicht sinnvoller, Änderungen auf Basis belastbarer Daten durchzuführen? Hier spielen A/B-Testing oder Multivariate Tests (MVT) eine entscheidende Rolle, denn sie helfen dabei, eine Datengrundlage zu schaffen, die ebenso valide wie frei von persönlichen Einzelmeinungen ist.
So funktioniert A/B-Testing - theoretisch und praktisch
Es gibt verschiedene Tools, über die ein A/B-Testing durchgeführt werden kann. Allen davon ist gemeinsam, dass sie über Scripte arbeiten, die vorzugsweise direkt in den eigenen Online-Shop eingebunden werden sollten. Eine Integration über Dienste wie den Google Tag Manager (GTM) ist zwar prinzipiell auch möglich, resultiert jedoch oft in einem von den Usern wahrnehmbaren Flackern auf der Seite, da die Scripte hierbei erst mit einiger Verzögerung ihren Dienst verrichten können. Die Admin-Oberflächen der Tools umfassen für gewöhnlich Dashboards zur Erstellung, Verwaltung, Konfiguration und Steuerung von Kampagnen, einen Editor für das Anlegen und Bearbeiten von alternativen Seitenversionen sowie einen Statistik- und Reporting-Bereich.
Ablauf einer A/B Testing Kampagne
- Hypothese festlegen
Basierend auf einer bereits existierenden Seite wird eine Hypothese aufgestellt – beispielsweise, dass das Einfügen zusätzlicher Informationen auf einer Produktseite oder eine Designanpassung des Warenkorb-Buttons zu einer höheren Conversion Rate (CR) führen könnte. Um die schlussendlichen Ergebnisse der Test-Kampagne besser bewerten zu können, sollten zudem Ziel-KPIs bestimmt werden, anhand derer sich der Erfolg oder Misserfolg messen lässt. - A/B Test erstellen
Zur Überprüfung dieser Hypothese wird entweder ein A/B Test oder ein multivariater Test erstellt. Hierbei werden über das Testing-Tool für die zu testende Seite eine oder mehrere Seiten-Alternativen erstellt, welche die gewünschten Änderungen aufweisen. Die meisten Tools bieten mittlerweile recht intuitiv bedienbare Frontend-Editoren an, dank denen hierzu nur wenig bis gar keine Programmierkenntnisse notwendig sind. Danach legen Sie in den Einstellungen noch den prozentualen Anteil an Besuchern fest, an den die neue Seitenvariante ausgespielt werden soll und segmentieren Sie auf Wunsch noch zusätzlich – beispielsweise nach Endgerät, Region oder Uhrzeit. - Test-Kampagne laufen lassen
Die A/B-Test-Kampagne läuft über den definierten Zeitraum innerhalb des festgelegten Segments. Die optimale Laufzeit für eine Kampagne ist dabei natürlich immer von dem Traffic abhängig, der auf den vom Test betroffenen Seiten aufläuft. In B2C-Shops mit hunderttausenden Sessions pro Tag kommen schneller verwertbare Daten zusammen, als in hochgradig spezialisierten B2B-Shops, die in der Woche nur ein paar Dutzend, wenn auch umsatzstarke, Conversions verbuchen. Daher sollten Sie die Test-Kampagnen so lange im Blick behalten, bis sich eine eindeutige Tendenz abzeichnet. - Ergebnisse analysieren
Nach erfolgreichem Durchlauf ist es an der Zeit, das Ergebnis der Test-Kampagne zu bewerten. Wird die von Ihnen zuvor aufgestellte Hypothese durch die Daten untermauert oder widerlegt? Ist das Ergebnis zufriedenstellend? Wenn nein, gibt es dann noch andere Stellschrauben, an denen Sie drehen und die Sie mit einem alternativen Testszenario überprüfen könnten? - Optimierung fest implementieren oder neue Kampagnen starten
Wenn das Ergebnis Ihres Tests positiv ist, können die Verbesserungsmaßnahmen der Kampagne fest im Quellcode des Shops selbst implementiert werden. Bleibt das Resultat hinter Ihren Erwartungen zurück, dann können Sie noch weitere Tests durchführen, um zu überprüfen, ob sich das von Ihnen gewünschte Ergebnis mit anderen Maßnahmen erreichen lässt.
Die A/B Testing Kampagne
Zuallererst sei gesagt, dass sie nie zeitgleich mehrere A/B-Testing-Kampagnen durchführen sollten, die sich auf denselben Bereich Ihrer E-Commerce-Plattform auswirken, da die Analyse-Ergebnisse ansonsten leicht verfälscht werden können oder die Daten der jeweils getesteten Einzelmaßnahme verwässern. Um dies in einem kurzen einfachen Beispiel zu veranschaulichen: Sie möchten die Conversion Rate der Produktseite Ihres Shopware-Onlineshops verbessern. Dafür entscheiden Sie sich dazu, Ihre USPs zusätzlich in der Buybox der Produktseiten zu platzieren. Zusätzlich fügen Sie in einer zweiten Kampagne in einer weiteren alternativen Seitenversion noch die dem Kunden zur Verfügung stehenden Zahlungsarten auf der Produktseite ein. Die Segmentierung ist die gleiche. In der Phase Ihres A/B-Tests schneidet nun die Conversion Rate der alternativen Seitenversion um 0,5 Prozentpunkte besser ab. Aber warum? Lag es an den USPs oder an den Zahlweisen - oder vielleicht an beidem? Wäre die Steigerung mit nur einer Änderung vielleicht höher gewesen? Grundsätzlich kann man natürlich erstmal festhalten, dass in unserem Shopware-Beispiel eine mögliche Verbesserung identifiziert wurde - das ist in jedem Fall schon einmal ein Erfolg! Aber die Begründung lässt sich nicht final herleiten. Sinnvoller könnte es also sein, in einem multivariaten Test vier Seitenversionen zu testen – die Originalversion sowie eine mit den USPs, eine mit den Zahlungsarten und eine kombinierte Variante – oder die Versionen einzeln und zeitlich voneinander abgegrenzt zu testen.
A/B Tests können “schiefgehen”
Zum aktiven A/B-Testen gehört definitiv auch, dass Hypothesen nicht immer bestätigt werden, getestete Änderungen ihr Ziel verfehlen und Sie als Shop-Betreiber danach fast genauso schlau wie vorher sind. Falls man das als “schiefgehen” bezeichnen mag, dann ja: Kampagnen laufen nicht unbedingt so rund wie, wie man es sich erhofft – und das nicht gerade selten. Manchmal sind Ergebnisse sogar irritierend - immerhin hat man seine Ausgangshypothese ja aus gutem Grund aufgestellt. Aber von der anderen Seite betrachtet, haben Sie viel gewonnen! Zum einen hätten Sie ohne den Testlauf gegebenenfalls Änderungen in Ihrem Shop vorgenommen, die schlechter funktionieren als das, was Sie davor hatten, schwieriger zu entfernen sind und dafür zudem wertvolle Zeit und Budget investiert. Zum anderen wissen Sie nun, welche Maßnahme nicht die Lösung darstellt und sind so dem richtigen Schritt per Ausschlussverfahren zumindest etwas näher gekommen. Sie bezahlen diese Erkenntnis zwar auch beim A/B-Testing zum Beispiel mit einer temporär schlechteren Conversion Rate und somit mit barem Geld, jedoch in einem weitaus geringeren Umfang als Sie ihn hätten, wenn Sie die Änderungen aus einem Bauchgefühl heraus direkt auf Ihrer Webseite vorgenommen hätten. Wichtig ist deshalb, die A/B-Testing-Kampagnen in Zeit und Traffic zu limitieren, um so das Risiko abzuschwächen und sie gleichzeitig während ihrer Durchführung zu überwachen, um im Zweifelsfall nachjustieren oder gar die Notbremse ziehen zu können.
Anbieter von A/B-Testing-Tools
Es gibt etliche Anbieter von A/B-Testing-Software. Alle davon im Detail zu beleuchten, würde den Umfang dieses Beitrags sprengen. Im Folgenden möchten wir Ihnen aber zumindest vier der wichtigsten kurz vorstellen. Wenn Sie sich selbst über weitere informieren möchten, dann sind darüber hinaus Kameleoon, Adobe Target und Optimizely in jedem Fall einen Blick wert.
- Trbo
Trbo, ein deutscher Softwarehersteller, bietet mit seinem gleichnamigen Tool eine Plattform für die Onsite-Personalisierung an. Neben der Personalisierung von Inhalten und Recommendations in Echtzeit gehört dabei auch das A/B- und Multivariaten-Testing zu den Kern-Features. Dank der intuitiven Oberfläche lassen sich Eins-zu-eins- und Multi-Variaten-Tests einfach umsetzen und analysieren. - AB Tasty
Das Tool von AB Tasty ist auf die sogenannte Experience-Optimierung ausgerichtet und bietet das A/B- und Multivariaten-Testing mit einem Low-/No-Code-Ansatz als zentrale Komponente an. Das Unternehmen aus Berlin gehört zu den führenden Anbietern und bietet eine besonders intuitive Lösung mit attraktiven Preismodellen. - Google Optimize
Optimize ist ein Testing-Tool aus dem Google-Universum. Die kostenfreie Version empfiehlt sich besonders für kleine und mittelgroße Unternehmen, die erste Gehversuche und Experimente im Bereich des Website-Testings unternehmen möchten. Die kostenpflichtige Optimize 360 Suite bietet einen erweiterten Funktionsumfang, unlimitierte Tests und Kampagnen. - Matomo
Das Tracking- und Web-Analytics-Tool bietet in der Cloud-Version bereits von Haus aus A/B-Testing. Auch in der OnPrem-Version kann diese Funktionalität über ein kostenpflichtiges Plugin nachgerüstet werden. Wenn Sie Matomo bereits für Ihr E-Commerce-Tracking verwenden, dann ist dieser Anbieter für Sie zum Start in jedem Fall eine gute Wahl.
Starten Sie jetzt mit der gezielten Onsite-Optimierung - wir unterstützen Sie in der Planung und Durchführung
Wenn Sie in Ihrem Online-Shop noch kein A/B-Testing einsetzen, dann sollten Sie jetzt damit loslegen! Sie werden mittelfristig nicht nur Budget sparen, sondern können Ihren Onlineshop und Ihre KPIs gezielt verbessern. Wir unterstützen Sie gerne bei der Suche nach der für Sie passenden Lösung, der Implementierung für Shopware und Magento oder Adobe Commerce sowie der Planung und Durchführung Ihrer Testing-Kampagnen - rufen Sie uns einfach an oder schreiben Sie uns eine Nachricht.