{"id":22862,"date":"2021-07-27T09:18:55","date_gmt":"2021-07-27T09:18:55","guid":{"rendered":"https:\/\/trbocom.wpengine.com\/blog\/die-fuenf-haeufigsten-fehler-beim-testing\/"},"modified":"2021-07-27T09:18:55","modified_gmt":"2021-07-27T09:18:55","slug":"die-fuenf-haeufigsten-fehler-beim-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.trbo.com\/de\/blog\/die-fuenf-haeufigsten-fehler-beim-testing\/","title":{"rendered":"Die f\u00fcnf h\u00e4ufigsten Fehler beim Testing"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400\">Um die Performance einer Kampagne auf der Website zu \u00fcberpr\u00fcfen, sind A\/B- und Multivariantentests wichtige Werkzeuge. Mit den Ergebnissen k\u00f6nnen Kampagnen weiter verbessert und zus\u00e4tzliche Ma\u00dfnahmen zur Optimierung und Personalisierung der User Experience angegangen werden. Doch beim Einsatz von A\/B-Testing lauern auch ein paar Stolperfallen. Die h\u00e4ufigsten f\u00fcnf Fehler beim Testen m\u00f6chten wir Euch im heutigen Blogbeitrag vorstellen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Fehler 1: Ohne Plan ins Testing starten<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ein h\u00e4ufiger Fehler: Tests \u201ceinfach so\u201d aufsetzen, damit getestet wird. Das hat den Beigeschmack von Testen um des Testens willen. Stattdessen solltet ihr Euch zuallererst einen Plan machen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Folgende Fragen helfen beim Aufsetzen von A\/B- und Mutivariantentests: Welche Zielgruppe soll mit dem Test erreicht werden? Welche Teile des Shops oder auch welcher Step in der Customer Journey soll verbessert werden? Welche KPI soll optimiert werden (z.B. Bounce Rate oder Conversion Rate)? Wo vermute ich liegt der bisherige Fehler und was muss ich \u00e4ndern? All diese Fragen laufen dann in die Formulierung einer sinnvollen Hypothese ein. Sie ist die Basis eines erfolgreichen Test-Setups.\u00a0<\/span><br \/>\n&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><span style=\"font-weight: 400\">Ihr m\u00f6chtet wissen, wie eine Beispiel-Hypothese aussehen kann?\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><a href=\"https:\/\/www.trbo.com\/de\/ressourcen\/a-b-und-multivariantentests-zur-onsite-optimierung-einsetzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;font-size: x-large\">Dann ladet Euch unser kostenloses Whitepaper zu A\/B- und Multivariantentests herunter!<\/span><\/a><\/p>\n<h2>Fehler 2: Wichtige Kennzahlen wie Signifikanz und Konfidenz nicht beachten<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ein weiterer Fehler beim Testing: Konfidenz und Signifikanz nicht kennen. Denn beide sind wichtige Kennzahlen, um A\/B- und Multivariantentests richtig bewerten zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Unter Konfidenz versteht man die Wahrscheinlichkeit, zu der eine bestimmte Aussage zutreffen wird. In der Praxis wird meist ein Konfidenzlevel von 95 Prozent empfohlen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Signifikanz hingegen gibt an, ab wann der Zusammenhang zwischen den beiden Varianten nicht mehr nur zuf\u00e4llig auftritt und das Ergebnis somit auf die Gesamtheit \u00fcbertragen werden kann. Das klingt kompliziert und ist es zu Anfang auch. Bei trbo ist der Signifikanzrechner bereits integriert: So k\u00f6nnt ihr sicher sein, dass Euer Test bereit zur statistisch validen Auswertung ist.<\/span><br \/>\n&nbsp;<br \/>\n<span style=\"font-weight: 400\">Signifikanz und Konfidenz erkl\u00e4ren wir ausf\u00fchrlich in unserem Whitepaper zu A\/B- und Multivariantentests!\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Fehler 3: Zur falschen Zeit und zu kurz testen<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Ein weiterer h\u00e4ufiger Testing-Fehler: Schlechtes Timing. Denn w\u00e4hlt man den falschen Zeitraum und eine falsche Dauer, kann der Test schnell verf\u00e4lscht werden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Der richtige Zeitpunkt f\u00fcr einen Test ist wichtig, da besonders Saisonalit\u00e4ten wie Weihnachten zu schwankendem Traffic und K\u00e4ufen f\u00fchren k\u00f6nnen. Daher ist es sinnvoll, Tests eher in neutralen Monaten ohne besondere Feiertage oder saisonale Peaks durchzuf\u00fchren. Ansonsten k\u00f6nnen die Tests m\u00f6glicherweise falsch positive Ergebnisse liefern.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Und auch die Dauer eines A\/B- oder Multivariantentests ist entscheidend. Je nach Shop kann die ideale Dauer abweichen, da es stark vom Traffic abh\u00e4ngt, wie schnell ein Test signifikant ist. F\u00fcr eine erste Einsch\u00e4tzung helfen Testdauer-Rechner. Bei hohem Traffic k\u00f6nnen Testergebnisse sehr schnell signifikant sein. Tests sollten aber niemals zu fr\u00fch beendet werden. Sonst l\u00e4uft man Gefahr, die v\u00f6llig falschen Schl\u00fcsse zu ziehen, da sich die Zahlen im l\u00e4ngeren Verlauf des Tests wom\u00f6glich noch einmal ver\u00e4ndert h\u00e4tten.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Fehler 4: Mehrere Fliegen mit einer Klappe schlagen<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">A\/B-Tests sind f\u00fcr viele Marketer verlockend, da man schnell herausfinden kann, ob eine Ma\u00dfnahme funktioniert. Am besten also gleich alles auf einmal testen? Nein, denn zu viele Tests gleichzeitig k\u00f6nnten sich gegenseitig beeinflussen und das Ergebnis verf\u00e4lschen. Befinden sich die Ma\u00dfnahmen jedoch auf klar getrennten Seiten, zum Beispiel der Startseite und einer Kategorieseite, k\u00f6nnen A\/B-Tests auch parallel laufen. Zus\u00e4tzlich sollte auch der User-Flow einbezogen werden.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Fehler 5: Gar nicht testen und nach Bauchgef\u00fchl optimieren<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">\u201cWenn man so viele Dinge beachten muss, dann ist es besser gar nicht zu testen. Schlie\u00dflich wei\u00df ich am besten, was meinen Nutzern gef\u00e4llt.\u201d Auch das ist ein gro\u00dfer Fehler, wenn nicht der gr\u00f6\u00dfte. Denn das Bauchgef\u00fchl kann auch tr\u00fcgerisch sein. Der Shopbetreiber kennt seinen Webshop zwar so gut wie kein anderer, aber unserer Erfahrung nach bringen Tests immer wieder \u00fcberraschende Ergebnisse. Und wer wirklich wissen will, welche Ma\u00dfnahmen sich lohnen, kommt um A\/B- und Multivariantentests nicht herum.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Mit einem ordentlichen Plan und der Hilfe des richtigen Tools ist Testing kein Hexenwerk mehr. Mit unserem Whitepaper seid ihr bestens f\u00fcr einen Start ins Testing ger\u00fcstet, wir zeigen Euch, wie ihr h\u00e4ufige Fehler vermeidet, ordentliche Tests aufsetzt und haben noch jede Menge Inspiration anhand verschiedener Tests unserer Kunden gesammelt.<\/span><br \/>\n&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><a href=\"https:\/\/www.trbo.com\/de\/ressourcen\/a-b-und-multivariantentests-zur-onsite-optimierung-einsetzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"font-weight: 400;font-size: x-large\">Worauf wartet ihr? Jetzt Whitepaper herunterladen und erfolgreich ins Testing starten\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um die Performance einer Kampagne auf der Website zu \u00fcberpr\u00fcfen, sind A\/B- und Multivariantentests wichtige Werkzeuge. Mit den Ergebnissen k\u00f6nnen Kampagnen weiter verbessert und zus\u00e4tzliche Ma\u00dfnahmen zur Optimierung und Personalisierung der User Experience angegangen werden. Doch beim Einsatz von A\/B-Testing lauern auch ein paar Stolperfallen. 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