A/B- & multivariates Testing

Raten Sie nicht länger was Ihre Nutzer wollen – Testen Sie!

Beim A/B- und multivariaten Testing werden unterschiedliche Varianten einzelner Website-Elemente oder ganze Seiten gegeneinander getestet. Die beiden Testverfahren geben Aufschluss über das Nutzerverhalten und können als effektive Möglichkeit zur Verbesserung der Conversion-Rate sowie zur Optimierung der User-Experience genutzt werden. Die Methoden bieten nicht nur mehr quantitative Insights, sondern auch bessere qualitative Erkenntnisse über die Zielgruppe und ihre Entscheidungen. Lernen Sie Ihre Besucher kennen, um Ihnen bedürfnisgerechte Angebote machen zu können. Das steigert langfristig die Nutzerzufriedenheit und Kundenbindung.

A/B-Tests prüfen zwei unterschiedliche Varianten von Websites oder Apps gegeneinander. Zunächst werden Hypothesen über die Wirksamkeit verschiedener Elemente aufgestellt. Die benötigten Informationen erhalten wir aus Business-KPIs, unternehmenseigenen Kennzahlen und Branchen-Benchmarks. Anhand von Priorisierungsmethoden werden zwei Konzepte entwickelt, die gegeneinander getestet werden. Ihre Besucher können während der laufenden Tests die Website oder App uneingeschränkt nutzen. Gleichzeitig garantieren die Verfahren mit echten Nutzern Live-Ergebnisse, die exakt die Besucherentscheidungen repräsentieren.

Multivariate Tests werden eingesetzt, um die Veränderung von mehreren kombinierten Elementen einer Website oder App zu testen. So lässt sich beispielsweise herausfinden, welche Bildeinheiten am besten mit welchem Textinhalt und welcher Buttongröße funktionieren. Darüber hinaus ermöglichen die Testverfahren auch wesentlich komplexere Varianten diverser Elemente.

Die statistische Signifikanz der aussagekräftigen Tests gewährleistet, dass die Ergebnisse nicht zufällig zustande gekommen sind. Die objektiven Resultate beider Testverfahren liefern (oftmals überraschende!) Erkenntnisse über die Nutzerpräferenzen, sodass die Variante ermittelt werden kann, die am besten funktioniert. Das hilft strategische Entscheidungen datenbasiert zu stützen und Budgets optimal zu verteilen.