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 für die Optimierung von Strategien und ihre Rolle bei der Förderung datengesteuerter Entscheidungen für mehr Leistung und Erfolg.
Warum brauchen Unternehmen A/B-Tests?
AB-Tests sind kaum ein neues Konzept; Es wird seit über einem Jahrhundert verwendet, obwohl AB-Tests normalerweise mit Websites und Apps verbunden sind. Dennoch wird diese Plattform von mehr als 75 % der Händler genutzt.
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Unternehmen können AB-Tests nutzen, um:
- Erfahren Sie mehr über 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 verändert sich das Verhalten der Kunden rasant. Daher müssen sich Unternehmen auf AB-Tests einstellen, um mit den sich entwickelnden Verhaltensmustern Schritt zu halten. Dadurch können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen.
Unternehmen müssen schnell in den Online-Modus wechseln und ihr Online-Geschäft weiterentwickeln, um die Lücke zwischen Marken und Kunden zu schließen. AB-Tests sind die schnellste Technik, um sie auf nützliche Informationen umzuleiten.
Veränderungen in einer Vielzahl von Branchen:
- Immer mehr Unternehmen wechseln in die Online-Welt und läuten damit das Ende der stationären Geschäfte 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-tägige kostenlose Testversion zur Verfügung gestellt, um sie zu unterstützen.
- Auch die Gesprächsinteraktion 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 ändern ihre Marketingtaktiken weg von der Kundenbindung und hin zur Neukundengewinnung.
- All diese Veränderungen im Kundenverhalten erfordern die Durchführung von Kundenrecherchen und die Entwicklung neuer Testideen zur Lösung von Kundenproblemen. Es ist an der Zeit, das Ab-Testverfahren zu überarbeiten.
A/B-Teststatistiken im Allgemeinen
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1. Der Markt für A/B-Testsoftware soll bis 1,151 2025 Millionen US-Dollar erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11.6 %:
Nach Angaben von QY Research wurde die Softwarebranche für A/B-Tests im Jahr 485 auf 2018 Millionen Dollar geschätzt und es wurde erwartet, dass sie im Jahr 2019 weiter wachsen wird.
Der weltweite Markt für A/B-Testsoftware wird bis 1,151 voraussichtlich 2025 Millionen US-Dollar erreichen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 11.6 %.
Darüber hinaus prognostiziert die Analyse, dass das jährliche 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-Tests sind die effektivste CRO-Strategie:
Jüngsten Schätzungen zufolge ist A/B-Testing der führende 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 täglichen 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. Für 49 % der Unternehmen beginnt die Verbesserung der Conversion-Rate mit Usability-Tests.
(Quelle: Smart Insights)
3. A/B-Tests sind äußerst nützlich für die Verbesserung der Conversion-Raten:
Wenn es um die Verbesserung der Konversionsraten geht, halten 60 Prozent der Unternehmen A/B-Tests für äußerst vorteilhaft.
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 für fast zwei Drittel der Befragten (63 Prozent) nicht schwer umzusetzen. Nur 7 % sind anderer Meinung und stimmen zu, dass die Einführung von A/B-Tests eine schwierige Aufgabe ist.
(Quelle: InvespCRO)
4. A/B-Tests auf E-Commerce-Websites können den Umsatz pro Besucher um 50.7 % steigern:
Effektive A/B-Tests auf E-Commerce-Websites könnten zu einem Anstieg des typischen Umsatzes pro Besucher um 50.7 Prozent führen
Bei effektiver Durchführung können A/B-Tests sehr lohnend sein. Auf E-Commerce-Websites beträgt 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 Überprüfung von Funktionen wie 20 % Testüberschriften, 20 % Test-Call-to-Action-Buttons, 10 % Test-Layouts und 8 % Test-Website-Kopien gemäß A/B-Test-Trends.
(Quelle: VWO)
5. Für die statistische Signifikanz bei A/B-Tests sind mindestens 5000 eindeutige Besuche erforderlich:
Einer der Hauptgründe dafür, dass mehrere Vermarkter bei A/B-Tests nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen, ist mangelnder Traffic.
Für die statistische Signifikanz bei A/B-Tests ist ein Schwellenwert von 5000 einzelnen Besuchen erforderlich. Gemäß A/B-Tests 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 für jedes Ziel pro Variante erforderlich, um statistisch signifikante Ergebnisse oder eine Zuverlässigkeitsrate von 95 Prozent zu erzielen.
(Quelle: AB Tasty)
6. Über 50 % der Unternehmen nutzen Testpriorisierungs-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-Tests erhalten von Optimierungsexperten für CRO eine Bewertung von 4.3 von 5:
Laut einer von CXL und VWO durchgeführten Umfrage haben A/B-Tests für Experten zur Conversion-Rate-Optimierung höchste Priorität.
Als Experten den Erfolg bestehender CRO-Ansätze 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 Flexibilität bieten, praktisch jede Idee oder jeden Plan zu testen.
(Quelle: Finanzen Online)
8. 77 % der Unternehmen führen A/B-Tests auf ihrer Website und 60 % auf ihrer Landingpage durch:
A/B-Tests werden am häufigsten verwendet, um die Konversionsrate von Unternehmenswebsites zu erhöhen, wobei 77 Prozent der Unternehmen dies tun. Ungefähr 71 Prozent führen 2-3 ähnliche Tests pro Monat durch.
Unterdessen Zielseite A/B-Testdaten zeigen, dass Zielseiten für jedes Online-Geschäft 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 der Vermarkter sind mit den Conversion-Raten nach A/B-Tests zufrieden:
Nur 28 Prozent der Marketer sind mit den Conversion Ratios aus A/B-Tests zufrieden. Es hängt alles davon ab, wie Sie es tun, deshalb. A/B-Tests sind nur dann effizient, wenn sie richtig durchgeführt werden, also stellen Sie sicher, dass Sie sich etwas mehr Mühe geben.
(CXL)
E-Mail-Statistik-A/B-Tests:
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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.
Darüber hinaus sind es US-Vermarkter, die dies am häufigsten 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), während 77 Prozent in Deutschland.
(Quelle: Werbeland)
2. Die Verwendung der Identität einer Person als Absender kann die Öffnungsraten um 0.53 % erhöhen:
A/B-Teststatistiken für E-Mail Marketing kann gelegentlich Ergebnisse liefern, die winzig erscheinen, aber auf breiter Ebene zu großen Veränderungen führen.
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 für 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. Fast 40 % der Organisationen auf der Welt testen den Betreff einer E-Mail:
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 für 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. Betreffzeilen mit weniger Wörtern ziehen 541 % mehr Antworten an:
Den Ergebnissen von A/B-Tests zu E-Mail-Betreffzeilen zufolge scheint Kreativität nicht der beste Ansatz zu sein. Benutzer bevorzugen tendenziell einfache und prägnante Betreffzeilen.
Im Vergleich zu innovativen Betreffzeilen ziehen Betreffzeilen mit weniger Wörtern 541 Prozent mehr Antworten an
Diese Erkenntnis stammt aus E-Mail-Marketing-Tests, die darauf abzielen, herauszufinden, was potenzielle Kunden am meisten schätzen.
(Quelle: HebergementWebs)
6. In jedem achten Fall liefern A/B-Tests greifbare Ergebnisse für ein Unternehmen:
Selbst wenn Sie die beste A/B-Testmethode verwenden, kann das Ergebnis manchmal enttäuschend sein.
Den Daten zufolge führt nur einer von acht A/B-Tests zu einer erfolgreichen E-Mail-Kampagne, während 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)
Die bekanntesten Beispiele für A/B-Tests:
1. Microsoft Bing führt durchschnittlich 1,000 A/B-Tests pro Monat durch:
Große Unternehmen führen 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 Präsidentschaftswahlkampf 75 Millionen US-Dollar einbrachte:
Der Präsidentschaftswahlkampf des ehemaligen Präsidenten Barack Obama im Jahr 2008 ist wahrscheinlich eines der besten und bekanntesten Beispiele für großartige A/B-Testergebnisse. Die A/B-Test-E-Mail-Analysen von Obamas Team für 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 führten mehrere A/B-Tests in Bezug auf die Schaltflächen „Jetzt beitreten“, „Jetzt anmelden“ und „Mehr erfahren“ durch und stellten fest, dass „Mehr erfahren“ etwa 20 % mehr Anmeldungen pro Besucher erhält als die standardmäßige „Anmelden“. ' Dies führte laut A/B-Teststatistiken zu rund vier Millionen Anmeldungen für E-Mail-Listen.
(Quelle: Wired)
4. Im Jahr 2000 führte Google seinen ersten A/B-Test durch:
Um festzulegen, wie viele Ergebnisse auf jeder Seite angezeigt werden sollen, führte Google im Jahr 2000 erstmals A/B-Tests durch.
Nach zehn Jahren führte Google jährlich 7,000 dieser Tests durch. Laut A/B-Testing-Statistiken führt Google jährlich rund 10,000 A/B-Tests durch.
(Quelle: Learning Center)
5. Für seinen CTA führte Google A/B-Tests mit 50 verschiedenen blauen Farben durch:
Google experimentierte mit 50 verschiedenen Blautönen für seinen Call-to-Action, um zu sehen, welche Version die meisten Nutzer konvertierte. Andere Unternehmen haben die Conversions gesteigert, indem sie A/B-Testanalysen für 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, während 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 auswählen.
📈 Welche statistischen Techniken werden beim A/B-Testing verwendet?
Zu den gängigen 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 für die effektive Durchführung von A/B-Tests?
Zu den Best Practices gehören die Definition klarer Ziele, die Randomisierung von Stichproben, die Vermeidung von Verzerrungen, die Durchführung von Tests über 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.
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Fazit: A/B-Testing-Statistik 2024
Das ultimative Ziel eines jeden Internetunternehmens ist es, Benutzer in zahlende Kunden umzuwandeln. Jeder möchte, dass sich der geschätzte Traffic seiner Werbekampagnen in erfolgreiche Verkäufe 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
