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Definition
A/B Testing ist eine Methode zur systematischen Optimierung, bei der zwei Varianten eines digitalen Elements miteinander verglichen werden. Ziel ist es, anhand messbarer Nutzerreaktionen festzustellen, welche Version bessere Ergebnisse erzielt, etwa höhere Klick- oder Conversion-Raten.
Was bedeutet A/B Testing kurzgefasst:
A/B Testing vergleicht zwei Varianten, um datenbasiert bessere Entscheidungen zu treffen.
Einordnung und Erklärung
A/B Testing wird im Online Marketing eingesetzt, um Entscheidungen nicht auf Annahmen, sondern auf realem Nutzerverhalten zu treffen. Häufig getestet werden Webseiten, Landingpages, Werbeanzeigen oder E-Mails. Nutzer werden zufällig auf zwei Varianten verteilt, sodass Unterschiede im Ergebnis eindeutig auf die getestete Änderung zurückgeführt werden können. A/B Tests sind ein zentrales Werkzeug in Conversion-Optimierung, Performance Marketing und UX-Optimierung, da selbst kleine Anpassungen messbare Auswirkungen haben können.
Abgrenzung zu verwandten Begriffen
A/B Testing unterscheidet sich vom multivariaten Testing dadurch, dass nur eine einzelne Änderung pro Test durchgeführt wird. Während A/B Tests zwei klare Varianten vergleichen, testen multivariate Verfahren mehrere Elemente gleichzeitig, was höhere Datenmengen und komplexere Auswertungen erfordert.
A/B Testing hilft dabei, Nutzerverhalten messbar zu machen und Entscheidungen datenbasiert zu treffen.
Konkretes Szenario (Beispiel):
Ein E-Commerce-Unternehmen analysiert die Performance seiner Produktdetailseiten im Online-Shop. Um zu prüfen, ob eine neue Call-to-Action-Formulierung die Kaufabschlüsse beeinflusst, wird A/B Testing eingesetzt: Version A zeigt den bisherigen Button-Text, Version B eine alternative Formulierung, wobei der Website-Traffic gleichmäßig auf beide Varianten verteilt wird. Die gemessene Kennzahl ist die Conversion Rate der Seite. Durch den Vergleich der Ergebnisse wird sichtbar, welche Variante unter identischen Rahmenbedingungen zu mehr Abschlüssen führt und ob der Unterschied statistisch relevant ist.
Weitere Anwendungsfälle von A/B Testing:
Häufig gestellte Fragen: A/B Testing
Quellen:
