A/B-Testing (auch Split-Testing genannt) ist eine Methode im Bereich des Marketings und der Webentwicklung, um die Leistung von zwei verschiedenen Varianten (A und B) einer Webseite, Anzeige, E-Mail oder eines anderen Marketingelements zu vergleichen. Das Ziel von A/B-Testing ist es, objektiv festzustellen, welche Variante besser abschneidet, indem man sie gleichzeitig einer Gruppe von Benutzern präsentiert und dann die Ergebnisse analysiert.
Hier ist der grundlegende Ablauf des A/B-Testings:
- Hypothese: Eine Vermutung darüber aufstellen, welche Änderung (z.B., Farbe, Text, Layout) die gewünschte Verbesserung in Bezug auf die Benutzerinteraktion bringen könnte.
- Varianten erstellen: Zwei oder mehr Varianten (A und B) des zu testenden Elements erstellen, wobei jede Variante eine bestimmte Änderung implementiert, die getestet werden soll.
- Aufteilung der Nutzer: Die Nutzer zufällig in verschiedene Gruppen aufteilen, wobei jede Gruppe eine der Varianten sieht.
- Durchführung des Tests: Die Varianten werden in Echtzeit oder über einen festgelegten Zeitraum hinweg verwendet, während Daten zu den Benutzerinteraktionen gesammelt werden.
- Datenanalyse: Die gesammelten Daten werden analysiert, um festzustellen, welche Variante besser abschneidet. Dies kann anhand von Metriken wie Conversion Rate, Klickrate oder Verweildauer gemessen werden.
- Entscheidungen treffen: Basierend auf den Ergebnissen des Tests werden Entscheidungen darüber getroffen, welche Variante beibehalten oder weiter optimiert werden soll.
A/B-Testing ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen. Es wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, einschließlich Website-Optimierung, E-Mail-Marketing, Anzeigenkampagnen und Benutzererfahrungsoptimierung, um nur einige zu nennen.