Split-Test

Was ist ein Split-Test?

Bei einem Split-Test (auch A/B-Test genannt) erstellen Sie zwei Versionen von etwas - zum Beispiel eine Produktseite, eine Anzeige oder eine E-Mail. Die Hälfte Ihrer Besucher sieht Version A und die andere Hälfte sieht Version B. Indem Sie messen, welche Version zu mehr Konversionen führt, können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, anstatt zu raten.

Was können Sie in einem Split-Test testen?

• Überschriften und Produkttitel: Testen Sie unterschiedliche Formulierungen - z. B. "Ergonomischer Bürostuhl" gegenüber "Bürostuhl mit Lendenwirbelstütze".
• Produktbilder: Testen Sie Lifestyle-Bilder im Vergleich zu Produktbildern auf weißem Hintergrund oder eine Zoomansicht im Vergleich zu einer Vollansicht.
• Preise und Angebote: Testen Sie verschiedene Preisstrategien (z. B. "499 kr inkl. Versand" vs. "459 kr + 40 kr Versand").
• CTA-Schaltflächen: Testen Sie Farbe, Text und Platzierung der Schaltfläche "Jetzt kaufen".
• Checkout-Flow: Testen Sie die Anzahl der Schritte, Formularfelder und Zahlungsoptionen.
• E-Mails: Testen Sie Betreffzeilen, Sendezeit, Inhalt und Design.
• Anzeigen: Testen Sie Anzeigenmotive, Texte und Zielgruppen in Google Ads oder sozialen Medien.
• Versandoptionen: Testen Sie den kostenlosen Versand im Vergleich zu einer niedrigen Bestellschwelle für den kostenlosen Versand.

So führen Sie einen Split-Test durch

1. Formulieren Sie eine Hypothese: "Ich glaube, dass [Änderung X] zu [Ergebnis Y] führen wird, weil [Grund Z]".
2. Erstellen Sie zwei Varianten: Version A (die Kontrolle) und Version B (die Variante mit der Änderung).
3. Verteilen Sie den Traffic: Schicken Sie 50 % der Besucher an jede Version, nach dem Zufallsprinzip verteilt.
4. Messen Sie das Ergebnis: Definieren Sie eine primäre Metrik (z. B. Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert).
5. Warten Sie auf Signifikanz: Führen Sie den Test so lange durch, bis Sie genügend Daten für eine zuverlässige Schlussfolgerung haben.
6. Implementieren Sie den Gewinner: Führen Sie die Gewinnervariante für alle Besucher ein.

Statistische Signifikanz

Es ist wichtig, den Test lange genug laufen zu lassen, um statistische Signifikanz zu erreichen - in der Regel mindestens 95 % Konfidenz. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis zufällig ist, weniger als 5 % beträgt.

Faktoren, die beeinflussen, wie lange der Test laufen sollte:

• Verkehrsaufkommen: Mehr Verkehr führt zu schnelleren Ergebnissen.
• Konversionsrate: Eine niedrigere Konversionsrate erfordert mehr Datenverkehr.
• Größe des Unterschieds: Große Unterschiede erfordern weniger Daten als kleine Unterschiede.

Häufige Fehler bei Split-Tests

• Zu früh aufhören: Schlussfolgerungen aus Daten ziehen, die noch nicht statistisch signifikant sind. Frühe Ergebnisse können sich umkehren.
• Zu viele Änderungen: Testen Sie immer nur eine Sache auf einmal, sonst wissen Sie nicht, was den Unterschied verursacht hat (multivariate Tests sind die Ausnahme).
• Zu wenig Traffic: Bei sehr geringem Traffic kann es Wochen oder Monate dauern, bis eine Signifikanz erreicht wird.
• Saisonabhängigkeit: Führen Sie keine Tests in Zeiträumen mit ungewöhnlich hohem Traffic durch (z. B. Black Friday), es sei denn, Sie beabsichtigen dies.
• Blick auf die falsche Kennzahl: Eine höhere Klickrate ist nicht unbedingt besser, wenn die Konversionsrate sinkt.

Split-Tests in Shoporama

Shoporama verfügt über integrierte Split-Testing-Funktionen auf mehreren Ebenen:

• Seitenlayouts, Stylesheets und ganze Themes: Sie können verschiedene Startseiten, Kategorieseiten, Produktlayouts, CSS-Varianten (z.B. Button-Farben) oder ganze Themes gegeneinander testen. Mit dem Theme-Testing (erfordert ein Pro-Abonnement und Smarty 4) können Sie zwei grundverschiedene Themes - z. B. einen herkömmlichen Webshop gegen einen Single-Page-Flow - in ihrer Gesamtheit einschließlich HTML, JavaScript und CSS vergleichen. Das System verwendet Bayes'sche Statistiken, verteilt automatisch den Traffic, misst den tatsächlichen Umsatz pro Variante und kann automatisch den Gewinner auswählen und als neuen Standard verwenden. Lesen Sie mehr auf der Seite mit den Split-Testing-Funktionen.
• Newsletters: Das Newsletter-System von Shoporama verfügt über eine A/B-Testing-Funktion, mit der Sie zwei Varianten eines Newsletters testen können (z.B. unterschiedliche Betreffzeilen, Inhalte oder Design) und die Gewinnervariante an den Rest der Liste senden können.

So können Sie sowohl Ihren Shop als auch Ihre Newsletter datengesteuert und ohne externe Tools optimieren.