Glossar

Was bedeutet Onsite - Personalisierung, was hat es mit Multivariantentests auf sich? Wichtige Begriffe aus unserer Branche – einfach & schnell erklärt.

Der A/B-Test ist eine der wichtigsten Methoden des Testings nicht nur im E-Commerce, sondern auch in den Bereichen Software, User Experience und Online Marketing. Bei einem A/B-Test werden zwei Varianten (A und B) gegeneinander getestet. Durch Auswertung der Ergebnisse, können Darstellungen und Angebote so verändert werden, dass Nutzer besser mit ihnen interagieren. So kann im E-Commerce zum Beispiel eine Steigerung der Klickrate oder mehr Abverkäufe erreicht werden.

 

Bei der Durchführung eines A/B-Tests wird die ursprüngliche Version (A) einer veränderten Version (B) gegenübergestellt. Die Veränderungen in Version B können sich dabei auf die Website, Teile der Website oder auf einzelne Elemente oder geänderte Verlinkungen beziehen. Die User auf der Website werden per Zufallsprinzip verteilt: ein Teil bekommt Version A (Originalversion) zu sehen, der andere Teil Version B (Testversion). Mit Hilfe von A/B-Tests kann analysiert werden, welche Reaktionen einzelne Elemente im direkten Vergleich bei den Usern hervorrufen. So kann beispielsweise ausgewertet werden, welche Variante eines Online-Shops oder auch nur die Farbgestaltung eines Call to Action die besseren Ergebnisse (z.B. mehr Käufe oder Newsletter-Registrierungen) erzielt. Möchten Webshop-Betreiber ihre Website gänzlich umgestalten, können auch hier zwei Versionen gegeneinander getestet werden.

 

Wichtig für die Durchführung eines A/B-Tests ist, zuvor die Ziele des Tests und KPIs, wie z.B. Klick- oder Conversion Rate, zu definieren, anhand derer der Erfolg der Maßnahme bemessen werden soll. Die Größe der Zielgruppe ist ebenfalls entscheidend um sicherstellen zu können, dass ein valides und statistisch belastbares Ergebnis aus dem Test resultiert. Auf Grundlage dieses Ergebnisses können dann weiterführende Entscheidungen getroffen werden.

 

Signifikanz eines A/B-Tests

 

Wie wahrscheinlich es ist, dass ein Ergebnis nicht zufällig entstanden ist, lässt sich durch die Berechnung der statistischen Irrtumswahrscheinlichkeit in einem so genannten Signifikanztest herausfinden. Online stehen verschiedene Signifikanzrechner zur Verfügung, die die Berechnung erleichtern. Die meisten A/B-Testing Tools bieten jedoch bereits von Haus aus eine eigene Signifikanzberechnung an.

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