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Shopping auf dem Prüfstand

Erfolg im E-Commerce durch A/B-Testing

Egal wie gut das (Online-)Geschäft läuft – es gibt immer Raum für Optimierungen. Beispielsweise lässt sich oftmals die Profitabilität noch weiter steigern, indem man Anpassungen an der Website vornimmt und so die Conversion Rate erhöht. Wenn indes die Erträge hinter den Erwartungen zurückbleiben, gilt es umso mehr herauszufinden, ob Änderungen am Design bereits eine Verbesserung bewirken. A/B-Tests können in beiden Fällen der Schlüssel zum Erfolg sein.

Geteilte Ansichten

Ein A/B-Test, auch als Split-Test bezeichnet, ist ein wichtiges Marketing-Instrument im E-Commerce. Mit seiner Hilfe lässt sich ermitteln, ob eine Veränderung am Frontend Einfluss auf das Verhalten der Nutzer hat – ob zum Beispiel die Interaktionsrate beim neuen Design höher ist als beim bisherigen und ob am Ende womöglich auch die Conversion Rate steigt. Das Grundprinzip des Split-Tests ist einfach: Während eines festgelegten Zeitraumes wird eine Hälfte der Kunden auf die bisherige Shop-Seite (Variante A) geleitet, die andere Hälfte auf eine alternativ gestaltete Version (Variante B). Es wird ermittelt: Wie verhalten sich die Kunden auf beiden Varianten? Gibt es Unterschiede? Nach Ablauf der Testphase werden die Ergebnisse gegenübergestellt und für oder wider eine Überarbeitung des Shops entschieden. Im Idealfall kann schlussendlich der Umsatz gesteigert werden – selbst wenn sich der eigentliche Traffic de facto nicht sonderlich erhöht.

Die richtige Vorgehensweise

So weit die Theorie. Doch wie gelingt ein A/B-Test in der Praxis? Zunächst ist es wichtig, eine Prämisse oder Hypothese zu definieren, bevor der Test startet: Was möchte ich warum testen und was verspreche ich mir von dieser Maßnahme? Ein Szenario könnte beispielsweise sein, dass das Layout einer Landing Page verändert werden soll, wodurch sich bestenfalls nicht nur die Interaktionsrate der User, sondern letztendlich auch die Conversion Rate erhöht. Natürlich ist dabei stets zu beachten, dass die Zahl der getätigten Transaktionen nicht allein entscheidend ist, sondern genauso deren Wertigkeit oder anders gesagt: der (Gesamt-)Umsatz.

Damit die beim A/B-Test erhobenen Daten aussagekräftig ausfallen, ist eine ausreichend lange Testphase von entscheidender Bedeutung. Üblich sind Zeiträume von zwei oder vier Wochen, mindestens aber zwei volle Geschäftszyklen (jeder Wochentag sollte mindestens zweimal analysiert werden). Jedoch ist es meist wenig förderlich, den Versuch länger laufen zu lassen. Zu groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die gewonnenen Daten immer weiter verzerrt werden – zum Beispiel, weil ein Nutzer zwischenzeitlich seine Cookies gelöscht hat und bei erneutem Besuchen der Seite fälschlicherweise als neuer Nutzer registriert wird.

Alles zu seiner Zeit

Der Zeitpunkt zur Durchführung des Tests will ebenfalls gut gewählt sein. Immerhin sollten die Ergebnisse so wenig wie möglich von Störfaktoren beeinträchtigt werden. Zu diesen Faktoren zählen unter anderem groß angelegte Rabattaktionen des Shops, Feiertage wie Weihnachten oder Aktionstage wie der Black Friday. Das Besucheraufkommen und Kaufverhalten der Nutzer entspricht dann kaum dem Normalzustand, weshalb ein A/B-Test zu dieser Zeit mit hoher Wahrscheinlichkeit keine sinnvoll verwertbaren Erkenntnisse zutage fördern würde.

Zweifellos sind Split-Tests ein wichtiges Utensil im Marketing-Werkzeugkasten eines Online-Händlers. Nichtsdestotrotz sind sie weder omnipotent noch für uneingeschränkt jeden Shop zu empfehlen. Zum einen sind sie „nur“ dafür geeignet, um die Effektivität einer Website (oder auch anderer Testobjekte wie etwa eines E-Mail-Newsletters) als Ganzes festzustellen. Wie genau einzelne veränderte Elemente das Nutzerverhalten beeinflussen, lässt sich aus ihnen nicht ohne Weiteres ableiten. Immerhin kann man das Konzept auf mehr als zwei Varianten erweitern und zum Beispiel einen A/B/C/D-Test durchführen. Zum anderen sollte der Shop eine gewisse Mindestgröße besitzen. Zwar ist es generell einer der Vorteile von A/B-Tests, dass sie auch bei verhältnismäßig geringem Traffic brauchbare Ergebnisse erzielen. Bis zu einem gewissen Punkt sind jedoch andere Messinstrumente empfehlenswerter – etwa direkte Nutzerumfragen.

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