A/B-Teststatistiken, Fakten und Zahlen fĂŒr Marketer 2024 📈

A/B-Tests, auch Split-Tests oder Bucket-Tests genannt, sind eine leistungsstarke statistische Methode, die im Bereich der Datenanalyse und des Experimentierens eingesetzt wird.

Es ermöglicht Unternehmen und Forschern, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie zwei oder mehr Versionen einer bestimmten Variablen vergleichen, z. B. einer Webseite, einer App-Funktion oder einer Marketingkampagne, um zu bestimmen, welche Version im Hinblick auf ein bestimmtes Ergebnis oder eine bestimmte Metrik besser abschneidet.

Entdecken Sie die grundlegenden Konzepte der A/B-Teststatistiken, ihre Bedeutung fĂŒr die Optimierung von Strategien und ihre Rolle bei der Förderung datengesteuerter Entscheidungen fĂŒr mehr Leistung und Erfolg.

Inhaltsverzeichnis

Warum brauchen Unternehmen A/B-Tests?

AB-Tests sind kaum ein neues Konzept; Es wird seit ĂŒber einem Jahrhundert verwendet, obwohl AB-Tests normalerweise mit Websites und Apps verbunden sind. Dennoch wird diese Plattform von mehr als 75 % der HĂ€ndler genutzt.

A/B-Teststatistik

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Unternehmen können AB-Tests nutzen, um:

  • Erfahren Sie mehr ĂŒber die Schmerzpunkte der Benutzer des Conversion-Funnels.
  • Wie können Unternehmen eine Rendite auf ihren derzeitigen Traffic erzielen?
  • Wie man die Benutzererfahrung verbessert.
  • Warum ist AB Testing jetzt so wichtig?

Durch die Pandemiekrise des Vorjahres verĂ€ndert sich das Verhalten der Kunden rasant. Daher mĂŒssen sich Unternehmen auf AB-Tests einstellen, um mit den sich entwickelnden Verhaltensmustern Schritt zu halten. Dadurch können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen.

Unternehmen mĂŒssen schnell in den Online-Modus wechseln und ihr Online-GeschĂ€ft weiterentwickeln, um die LĂŒcke zwischen Marken und Kunden zu schließen. AB-Tests sind die schnellste Technik, um sie auf nĂŒtzliche Informationen umzuleiten.

VerÀnderungen in einer Vielzahl von Branchen:

  • Immer mehr Unternehmen wechseln in die Online-Welt und lĂ€uten damit das Ende der stationĂ€ren GeschĂ€fte ein.
  • Viele Organisationen konzentrieren sich zunehmend darauf, ein höheres Maß an Kundenzufriedenheit zu erreichen, indem sie sich mehr auf den Menschen konzentrieren, anstatt gewinnorientierte Chevaliers zu sein. Zum Beispiel hat Shopify Kunden eine XNUMX-tĂ€gige kostenlose Testversion zur VerfĂŒgung gestellt, um sie zu unterstĂŒtzen.
  • Auch die GesprĂ€chsinteraktion nimmt zu, da die Kunden von „Ich möchte wissen“ zu „Ich möchte etwas tun“ wechseln. Daher ist es jetzt an der Zeit, Verbraucher mit hohem Inhalt zu verbinden, um mehr Leads zu generieren.
  • Viele Unternehmen Ă€ndern ihre Marketingtaktiken weg von der Kundenbindung und hin zur Neukundengewinnung.
  • All diese VerĂ€nderungen im Kundenverhalten erfordern die DurchfĂŒhrung von Kundenrecherchen und die Entwicklung neuer Testideen zur Lösung von Kundenproblemen. Es ist an der Zeit, das Ab-Testverfahren zu ĂŒberarbeiten.

A/B-Teststatistiken im Allgemeinen

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1. A/B testing software market to hit $1,151 million by 2025 at a CAGR of 11.6 %:

As per QY Research figures, the software industry of A/B testing was valued at 485 million dollars in the year 2018, & it was expected to continue to expand in 2019.

The global market for A/B testing software is expected to reach $1,151 million by 2025 at a CAGR of 11.6 %.

DarĂŒber hinaus prognostiziert die Analyse, dass das jĂ€hrliche Wachstum bis Ende 12.1 konstant bei 2025 Prozent bleiben wird, wenn die Branche voraussichtlich etwas mehr als eine Milliarde Dollar erreichen wird.

(Quelle: QY Research)

2. A/B testing is the most effective CRO strategy:

JĂŒngsten SchĂ€tzungen zufolge ist A/B-Testing der fĂŒhrende Ansatz, der von Werbefachleuten verwendet wird, um die Konversionsraten zu verbessern, wobei 60 Prozent der Unternehmen es bereits nutzen und weitere 34 Prozent dies planen.

59 Prozent der Marketer nutzen Copy-Optimierung in ihrer tÀglichen Arbeit, weitere 29 Prozent planen, dies auch in Zukunft zu tun.

Vermarkter gaben an, dass sie neben A/B-Tests (58 Prozent) auch Online-Umfragen und Kundenfeedback (55 Prozent) sowie User-Journey-Analysen nutzen. FĂŒr 49 % der Unternehmen beginnt die Verbesserung der Conversion-Rate mit Usability-Tests.

(Quelle: Smart Insights)

3. A/B testing is Highly Beneficial for Improving Conversion Rates:

When it comes to enhancing conversion rates, 60 percent of firms find A/B testing to be extremely beneficial.

Obwohl viele Faktoren die Conversions beeinflussen, zeigt die aktuelle Forschung zu A/B-Tests, dass die meisten Unternehmen glauben, dass dies eine der besten Möglichkeiten ist, sie zu steigern.

A/B-Testing ist fĂŒr fast zwei Drittel der Befragten (63 Prozent) nicht schwer umzusetzen. Nur 7 % sind anderer Meinung und stimmen zu, dass die EinfĂŒhrung von A/B-Tests eine schwierige Aufgabe ist.

(Quelle: InvespCRO)

4. A/B Testing on eCommerce sites Can Increase Revenue Per Visitor by 50.7%:

Effective A/B testing on eCommerce sites could result in a 50.7 percent spike in typical revenue per person visitor

Bei effektiver DurchfĂŒhrung können A/B-Tests sehr lohnend sein. Auf E-Commerce-Websites betrĂ€gt der mittlere Gewinn pro einzelnem Besucher 3 $. Mit dem richtigen A/B-Testing kann dieses Einkommen deutlich gesteigert werden.

1/3 der A/B-Tester beginnen mit der ÜberprĂŒfung von Funktionen wie 20 % TestĂŒberschriften, 20 % Test-Call-to-Action-Buttons, 10 % Test-Layouts und 8 % Test-Website-Kopien gemĂ€ĂŸ A/B-Test-Trends.

(Quelle: VWO)

5. Minimum 5000 Unique Visits needed for Statistical Significance in A/B Testing:

One of the chief factors why several marketers fail to receive the intended outcomes from A/B testing is a lack of traffic.

A threshold of 5000 unique visits is required for statistical significance in A/B testing. As per A/B testing Statistiken, nur einer von sieben A/B-Tests ist statistisch gesehen wichtig genug, um die Konversionsraten zu steigern.

Laut einer anderen Studie ist ein A/B-Testumfragesatz mit 5,000 einzelnen Besuchen pro Variante sowie 100 Conversions fĂŒr jedes Ziel pro Variante erforderlich, um statistisch signifikante Ergebnisse oder eine ZuverlĂ€ssigkeitsrate von 95 Prozent zu erzielen.

(Quelle: AB Tasty)

6. Over 50% of Companies use Test Prioritization Frameworks:

Priorisierungs-Frameworks oder Mechanismen zur Priorisierung von Tests sind ein wichtiger Bestandteil des CRO-Prozesses eines Unternehmens.

Laut Statistiken zu A/B-Tests verwenden 56.4 Prozent der Unternehmen ein Testpriorisierungs-Framework, was darauf hindeutet, dass sich eine wachsende Zahl von Unternehmen verbessert.

Die gute Nachricht ist, dass der Prozentsatz der Unternehmen, die kein Testpriorisierungs-Framework verwenden, im letzten Jahr von 43.6 Prozent auf 47.1 Prozent gestiegen ist.

(Quelle: CXL)

7. A/B Testing Gets a 4.3 out of 5 Rating from Optimization Experts for CRO:

Laut einer von CXL und VWO durchgefĂŒhrten Umfrage haben A/B-Tests fĂŒr Experten zur Conversion-Rate-Optimierung höchste PrioritĂ€t.

Als Experten den Erfolg bestehender CRO-AnsÀtze bewerteten, verliehen sie dem A/B-Testing eine Bewertung von 4.3 von 5, basierend auf den Optimierungs- und A/B-Testing-Zahlen.

Dies zeigt deutlich, dass nur wenige andere Medien Marketern so viel Fachwissen und die FlexibilitÀt bieten, praktisch jede Idee oder jeden Plan zu testen.

(Quelle: Finanzen Online)

8. 77% of organizations do A/B testing on their website and 60% on their landing page:

A/B-Tests werden am hĂ€ufigsten verwendet, um die Konversionsrate von Unternehmenswebsites zu erhöhen, wobei 77 Prozent der Unternehmen dies tun. UngefĂ€hr 71 Prozent fĂŒhren 2-3 Ă€hnliche Tests pro Monat durch.

Unterdessen Zielseite A/B-Testdaten zeigen, dass Zielseiten fĂŒr jedes Online-GeschĂ€ft von entscheidender Bedeutung sind, da auf ihnen Conversions stattfinden. Es ist keine Überraschung, dass 60 Prozent aller Unternehmen diese Methode anwenden, um die Leistung ihrer Websites zu steigern.

(Quelle: InvespCRO)

9. 1/3 of Marketers are Happy with Conversion Rates After A/B testing:

Nur 28 Prozent der Marketer sind mit den Conversion Ratios aus A/B-Tests zufrieden. Es hĂ€ngt alles davon ab, wie Sie es tun, deshalb. A/B-Tests sind nur dann effizient, wenn sie richtig durchgefĂŒhrt werden, also stellen Sie sicher, dass Sie sich etwas mehr MĂŒhe geben.

(CXL)

E-Mail-Statistik-A/B-Tests:

AB-PrĂŒfung

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1. In ihrem Mail-Marketing nutzen 93 Prozent der US-Unternehmen A/B-Tests:

Da Vermarkter in Amerika die ersten waren, die A/B-Test-Datenanalysen in ihre Taktiken einbezogen haben, ist es kein Wunder, dass die meisten Unternehmen sie nutzen.

DarĂŒber hinaus sind es US-Vermarkter, die dies am hĂ€ufigsten tun, insbesondere wenn es darum geht, die Leistung ihrer E-Mail-Marketinginitiativen zu bewerten.

Laut E-Mail-Marketing-Statistiken verwenden 79 Prozent der Organisationen in Frankreich A/B-Tests in ihrem E-Mail-Marketing (gelegentlich oder meistens), wÀhrend 77 Prozent in Deutschland.

(Quelle: Werbeland)

2. Using a Person’s identity as the Sender can Increase Open Rates by 0.53%.:

A/B-Teststatistiken fĂŒr E-Mail Marketing kann gelegentlich Ergebnisse liefern, die winzig erscheinen, aber auf breiter Ebene zu großen VerĂ€nderungen fĂŒhren.

Beispielsweise erhöht im Bereich „Absender“ das Versenden einer personalisierteren E-Mail von einer Person statt einer Firma die Öffnungs- und Klickraten um 0.53 Prozent bzw. 0.23 Prozent.

(Quelle: Kampagnenmanagement)

3. A/B-Tests fĂŒr E-Mails werden von 59 Prozent der Unternehmen genutzt:

Ein weiterer wichtiger Konversionskanal ist das E-Mail-Marketing, ein Sektor, in dem mehr Marketingfachleute experimentieren sollten.

Laut E-Mail-bezogenen A/B-Testing-Trends tun dies bereits 59 Prozent der Unternehmen. Weitere 58 Prozent probieren gesponserte Suchstrategien mit A/B-Tests aus.

(Quelle: InvespCRO)

4. Almost 40% of organizations in the World Test the Subject of an Email:

Die Betreffzeile einer E-Mail ist das wichtigste Element, der Haken, der verwendet wird, um Kunden zum Klicken zu verleiten, laut soliden 39 % der Unternehmen weltweit.

Nach Angaben des A / B-Tests Statistiken fĂŒr E-Mail-Marketing: 37 % testen Text, 36 % testen Versanddaten und -zeiten, 32 % konzentrieren sich auf die Absenderadresse und 39 % sehen sich die Bilder in der E-Mail an. Angebote (28 Prozent) und Preheader (23 Prozent) sind zwei weitere Dinge, die A/B-Tests durchlaufen.

(Quelle: Finanzen Online)

5. Subject Lines with Fewer Words attract 541% more responses:

Den Ergebnissen von A/B-Tests zu E-Mail-Betreffzeilen zufolge scheint KreativitÀt nicht der beste Ansatz zu sein. Benutzer bevorzugen tendenziell einfache und prÀgnante Betreffzeilen.

When compared to innovative topic lines, subject lines with fewer words attract 541 percent more responses

Diese Erkenntnis stammt aus E-Mail-Marketing-Tests, die darauf abzielen, herauszufinden, was potenzielle Kunden am meisten schÀtzen.

(Quelle: HebergementWebs)

6. In jedem achten Fall liefern A/B-Tests greifbare Ergebnisse fĂŒr ein Unternehmen:

Selbst wenn Sie die beste A/B-Testmethode verwenden, kann das Ergebnis manchmal enttÀuschend sein.

Den Daten zufolge fĂŒhrt nur einer von acht A/B-Tests zu einer erfolgreichen E-Mail-Kampagne, wĂ€hrend sich der Rest nur selten verbessert. Unternehmen wird oft empfohlen, mehr Variablen einzusetzen, um Irritationen zu reduzieren und die Konversionsraten zu steigern.

(Quelle: Learning Center)

Most Famous A/B Testing Examples:

1. Microsoft Bing conducts 1,000 A/B tests per month on average.:

Große Unternehmen fĂŒhren viel zu viele dieser Experimente durch, als dass wir mit ziemlicher Sicherheit jedes Mal, wenn wir online gehen, an einem teilnehmen. Bing testet jeden Monat fast tausend verschiedene Teile ihrer Benutzererfahrung.

(Quelle: Marketing)

2. Ein A/B-Test half Bing, sein Einkommen um 12 % zu steigern:

Einer der Entwickler von Microsoft hatte bereits 2012 die Idee, die Art und Weise zu optimieren, wie Anzeigentitel in Bing-Suchen angezeigt werden.

Die A/B-Testdaten seines Vorschlags brachten erstaunliche Ergebnisse und halfen Microsoft, den Jahresgewinn allein in den Vereinigten Staaten um 100 Millionen US-Dollar zu steigern, was es zur besten Erfindung in der Geschichte von Bing machte.

(Quelle: Harvard Business Review)

3. A/B-Tests haben dazu beigetragen, dass Barack Obamas PrÀsidentschaftswahlkampf 75 Millionen US-Dollar einbrachte:

Der PrĂ€sidentschaftswahlkampf des ehemaligen PrĂ€sidenten Barack Obama im Jahr 2008 ist wahrscheinlich eines der besten und bekanntesten Beispiele fĂŒr großartige A/B-Testergebnisse. Die A/B-Test-E-Mail-Analysen von Obamas Team fĂŒr digitales Marketing liefern faszinierendes Fallstudienmaterial.

Sie testeten verschiedene Bilder, Videos und Website-Layouts und stellten fest, dass die Erhöhung der Internet-Anmeldequote der Kampagne um 140 Prozent den gesammelten Betrag um 75 Millionen US-Dollar steigerte.

Sie fĂŒhrten mehrere A/B-Tests in Bezug auf die SchaltflĂ€chen „Jetzt beitreten“, „Jetzt anmelden“ und „Mehr erfahren“ durch und stellten fest, dass „Mehr erfahren“ etwa 20 % mehr Anmeldungen pro Besucher erhĂ€lt als die standardmĂ€ĂŸige „Anmelden“. ' Dies fĂŒhrte laut A/B-Teststatistiken zu rund vier Millionen Anmeldungen fĂŒr E-Mail-Listen.

(Quelle: Wired)

4. Im Jahr 2000 fĂŒhrte Google seinen ersten A/B-Test durch:

Um festzulegen, wie viele Ergebnisse auf jeder Seite angezeigt werden sollen, fĂŒhrte Google im Jahr 2000 erstmals A/B-Tests durch.

Nach zehn Jahren fĂŒhrte Google jĂ€hrlich 7,000 dieser Tests durch. Laut A/B-Testing-Statistiken fĂŒhrt Google jĂ€hrlich rund 10,000 A/B-Tests durch.

(Quelle: Learning Center)

5. FĂŒr seinen CTA fĂŒhrte Google A/B-Tests mit 50 verschiedenen blauen Farben durch:

Google experimentierte mit 50 verschiedenen Blautönen fĂŒr seinen Call-to-Action, um zu sehen, welche Version die meisten Nutzer konvertierte. Andere Unternehmen haben die Conversions gesteigert, indem sie A/B-Testanalysen fĂŒr Farbe verwendet haben.

Laut A/B-Testdaten erhöhte beispielsweise die Verwendung der Farbe Orange die Conversion-Rate von SAP um bis zu 32.5 Prozent, wÀhrend die Verwendung der Farbe Rot die Conversion-Rate von Performable um bis zu 21 Prozent erhöhte.

(Quelle: Quicksprout)

FAQs

🧐 Wie funktioniert A/B-Testing?

Bei A/B-Tests wird eine Gruppe nach dem Zufallsprinzip in zwei oder mehr Segmente aufgeteilt und jedes davon unterschiedlichen Varianten ausgesetzt. Mithilfe einer statistischen Analyse wird dann ermittelt, welche Variante besser abschneidet.

📊 Warum ist A/B-Testing bei der Datenanalyse wichtig?

A/B-Tests helfen Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Strategien zu optimieren und die Leistung zu verbessern, indem sie Optionen vergleichen und die effektivste auswÀhlen.

📈 Welche statistischen Techniken werden beim A/B-Testing verwendet?

Zu den gÀngigen statistischen Techniken gehören Hypothesentests, T-Tests, Chi-Quadrat-Tests und Konfidenzintervalle.

🎯 Welche wichtigen Leistungskennzahlen sollten bei A/B-Tests verfolgt werden?

Die Messwerte variieren je nach Experiment, können jedoch Konversionsraten, Klickraten, Umsatz und Benutzerinteraktion umfassen.

💡 Was sind einige Best Practices fĂŒr die effektive DurchfĂŒhrung von A/B-Tests?

Zu den Best Practices gehören die Definition klarer Ziele, die Randomisierung von Stichproben, die Vermeidung von Verzerrungen, die DurchfĂŒhrung von Tests ĂŒber eine angemessene Dauer und die kontinuierliche Iteration auf der Grundlage der Ergebnisse.

📝 Wie interpretieren Sie die Ergebnisse eines A/B-Tests?

Die Ergebnisse werden durch Analyse der statistischen Signifikanz, der Konfidenzintervalle und der praktischen Signifikanz interpretiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Quick-Links:

Fazit: A/B-Testing-Statistik 2024

Das ultimative Ziel eines jeden Internetunternehmens ist es, Benutzer in zahlende Kunden umzuwandeln. Jeder möchte, dass sich der geschÀtzte Traffic seiner Werbekampagnen in erfolgreiche VerkÀufe verwandelt.

Laut A/B-Teststatistiken ist diese Forschungsmethode möglicherweise genau das Werkzeug, das Sie benötigen, um festzustellen, ob Sie auf dem richtigen Weg zur Optimierung sind, und was Ihnen wiederum dabei hilft, zufriedenere Kunden online zu gewinnen

Quellen: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, Financesonline, martech, g2.com, quicksprout

Alisia Emerson
Dieser Autor ist auf BloggersIdeas.com verifiziert

Mit ĂŒber 15 Jahren Erfahrung in den Bereichen Personal Branding, Persönlichkeitsentwicklung und Finanzwissen hat sich Alisa einen Ruf als versierte Hauptrednerin erworben. Sie ist auch eine Expertin fĂŒr Themen, die von Selbstentwicklung, Wirtschaftsnachrichten bis hin zu Investitionen reichen, und teilt dieses Wissen gerne mit dem Publikum durch Keynote-Reden sowie Workshops zum Schreiben fĂŒr lokale Autorengruppen und Buchkonferenzen. Aufgrund ihrer fundierten Kenntnisse im Schreibhandwerk bietet Alisa auch Online-Kurse fĂŒr Belletristik an, um aufstrebende Autoren zum Erfolg durch hervorragendes Verfassen von Geschichten zu fĂŒhren.

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