A/B Testing ist ein Verfahren, bei dem 2 Varianten eines Elements über einen gewählten Zeitraum gegeneinander getestet werden, um herauszufinden, welche Variante des Elements zu besseren Ergebnissen führt.

Du erstellst eine zweite Startseite für deinen Funnel und nimmst dort Veränderungen vor. Nach dem Publizieren werden Besucher automatisch auf eine der beiden Startseiten verteilt.

Über den Verlauf der Zeit erkennst du im Analyse Bereich, welche Variante zu einer höheren Konvertierungsrate führt.

So kannst du immer neue Thesen ausprobieren, um die Leistung deines Funnel kontinuierlich zu optimieren.

Ein Beispiel:

Die Konvertierungsrate deines Funnels liegt bei 2%. Du möchtest diese Prozentzahl deutlich steigern, bist dir aber nicht sicher, welche Änderungen es braucht, um die Steigerung zu erzeugen.

Du startest einen A/B Test und änderst das Wertversprechen auf der Variante. Somit hast du nun 2 verschiedene Wertversprechen, die du gegeneinander testest.

Nach 200 Besuchern auf Original und Variante über den Zeitraum von 2 Wochen siehst du dann, dass das zweite Wertversprechen viel mehr Besucher überzeugt hat und die Konvertierungsrate bei dieser Seite von 2 auf 6% gewachsen ist.

Du beendest den Test, in dem du die Variante als Gewinner kürst und fortan arbeitest du mit der Version weiter, die zur Steigerung der Konvertierungsrate geführt hat.

Sobald du eine Variante erstellt und den Funnel publiziert hast, kannst du im Analyse Bereich deines Funnels nicht nur die Seitenaufrufe und Konvertierungsrate des Funnels gesamt sehen, sondern auch eine gesonderte Auswertung für das Original und eine gesonderte Auswertung für die Variante.

Du erkennst somit schnell, welchen Unterschied die jeweilige Version auf die Seitenaufrufe und die Konvertierungsrate hat. Sobald du mit den Ergebnissen zufrieden bist, sich ein klarer Gewinner abzeichnet, kannst du den Test beenden und die Gewinner Version behalten.

Wichtig ist, dass du die Variante nicht zu stark zum Original abwandelst, damit du ein aussagekräftiges Test Ergebnis bekommst. zB. reicht es bereits völlig aus, wenn du die Button Farbe änderst und testest, welche Button Farbe zu besseren Ergebnissen führt. Wenn du die Variante zu stark abwandelst, ggf. mehrere Blöcke austauscht, Inhalte änderst, Farbwelt und co., kannst du beim Auswerten des Tests nicht mehr nachvollziehen, durch welche Änderungen die Ergebnisse entstanden sind.

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