A/B Testing Ideen: 3 datengetriebene Wege für gute Testhypothesen
Management Summary
Was ist eine gute Testhypothese?
Eine durchdachte Testhypothese folgt dem Schema:
WENN … DANN … WEIL …
“Durchdacht” deshalb, weil zur Formulierung einer solchen Hypothese folgende Fragen im Vorfeld beantwortet werden müssen:
- Welches Conversion-Ziel will ich steigern?
- Wo gibt es ein (mögliches) Problem?
- Was ist ein Lösungsvorschlag?
- Welche Ergebnisse erwarte ich mir von der Veränderung?
Beispiel für eine A/B Testhypothese
Eine ausformulierte Testhypothese könnte folgendermaßen lauten:
“WENN wir das Pflichtfeld “Adresse” im ebook-Download-Formular entfernen DANN werden mehr User das Formular bis zum Ende ausfüllen WEIL das Ausfüllen schneller erledigt ist und weniger persönliche Daten herausgegeben werden müssen.”
Sie basiert auf diesen grundlegenden Überlegungen:
- Conversion-Ziel: mehr Downloads für mein ebook
- Problem: hohe Abbruchrate im Formular
- Lösungsvorschlag: Formular kürzen (Adressfeld entfernen)
- Erwartetes Ergebnis: Steigerung der Abschlussrate des Formulars
Wie identifiziere ich Probleme? Wie entwickle ich Testing Ideen?
Klingt bisher logisch? Wunderbar 🙂 Doch wie findet man nun potentielle Probleme/Schwachstellen auf der eigenen Website, sogenannte “neuralgische” Punkte? Und wie kommt man auf Lösungsvorschläge bzw. konkrete Testing Ideen?
Ich empfehle: lassen Sie sich von Ihren Daten helfen. Im Folgenden möchte ich 3 datengetriebene Wege vorstellen, um Testideen zu generieren und Hypothesen zu entwickeln.
1. Analytics Tool: Wie performen meine Seiten?
Ein guter Einstieg ist ein Blick in das Analyse Tool. Überprüfen Sie zum Beispiel folgende Punkte:
- An welchem Schritt im Conversion-Funnel springen viele Besucher ab?
- Gibt es Landingpages mit besonders hohen Bounce-Rates?
- Unterscheiden sich die Conversion-Rates nach Device, Demografie oder Quelle?
All diese – und natürlich noch viele weitere – lassen sich mit den Analytics Daten beantworten und können mögliche Probleme aufdecken.
2. Behavior Analytics: Wie verhalten sich User auf meiner Seite?
Noch mehr Insights bietet die Analyse des Verhaltens der User auf der eigenen Seite. Darunter fallen unter anderem:
- Scrollmaps: Wie viele Prozent der User haben bis zu einem gewissen Bereich gescrollt.
- Heatmaps: Ein Overlay zeigt an, wie oft bestimmte Elemente einer Seite angeklickt werden.
- Formularanalyse: Wie viele Besucher füllen die einzelnen Formularfelder aus, wie lange benötigen sie pro Feld, wie oft wird das gleiche Feld mehrfach ausgefüllt, etc.
- Visitor Recordings: Aufnahmen von echten Besuchern, anhand derer ersichtlich wird, wie sich ein einzelner User konkret auf der Website bewegt.
Einige Testing Tools bieten diese Analysen bereits an, so zum Beispiel der VWO mit seinem Behavior Analysis Modul. Es gibt aber auch spezielle Tools für diese Verhaltensanalysen, darunter Crazy Egg und Hotjar, um nur zwei zu nennen.
3. User Tests: Was denken meine Besucher?
Besonders erkenntnisreich können User oder Usability Tests sein. Hier werden Personen aus der gewünschten Zielgruppe spezifische Aufgaben auf der Website gestellt. Durch “lautes Denken” erläutern die User ihr Vorgehen, ihre Gedanken und mögliche Unklarheiten.
Der große Vorteil von User Tests: Im besten Fall erkennt man nicht nur Stolpersteine, sondern bekommt auch gleich passende Lösungsvorschläge mitgeliefert. Aus der Aussage eines Testern “Die Seite wirkt für mich nicht vertrauenswürdig. Mir fehlen bekannte Testsiegel.” kann man beispielsweise als Optimierungsidee den Einsatz von Gütesiegeln als Vertrauensverstärker ableiten.
Bonus: Feedback aus dem Kundenservice
Eine andere hervorragende Möglichkeit, um Probleme zu identifizieren, ist es, die Kollegen aus dem Customer Service zu befragen. Sie stehen im täglichen Kontakt mit den Besuchern Ihrer Website und wissen wahrscheinlich besser als jeder andere, wo häufige Unklarheiten auftreten.
Fazit – ohne Analyse keine gute Testhypothese
Ich kann es nicht oft genug wiederholen: Testing ohne fundierte Hypothese ist meist wertlos und alles andere als professionell. Investieren Sie die Zeit für Analysen, Ihre Ergebnisse werden umso besser sein.
