A/B-Testing zur Funneloptimierung: Funktioniert das?

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. So in etwa könnte man die grundsätzliche Herangehensweise beschreiben, die im Online-Marketing als Erfolgsrezept gilt. Jede erfolgreiche Online-Marketingkampagne hat einen langen Weg voller Abwandlungen verschiedener Ads, unterschiedlichen Text- und Designkonzepten, und diversen Gegenstellungen hinter sich. Diese Herangehensweise wird als A/B-Testing bezeichnet.

Sie ist seit vielen Jahren Erfolgsrezept gigantischer Online-Marketing-Kampagnen. A/B-Testing, oder auch Split Testing genannt, wurde in den letzten Jahren zu einer der wichtigsten Testmethoden, da es Aufschlüsse über wiederkehrende Verhaltensmuster und Vorlieben der angepeilten Zielgruppe eines Unternehmens bietet. Das letztendliche Ziel eines A/B-Tests ist die Steigerung einer bestimmten Aktion der Website Nutzer.

In diesem Artikel

Durch A/B-Testing die Kosten pro Conversion minimieren

In der Welt des Online-Marketings gewinnt der, der die höchsten Konversionenden niedrigsten Link Click Preisen erzielt. Der Cost per Click definiert, wie hoch die Kosten der Werbeausstrahlung pro potenziellen zur Website weitergeleiteten Interessenten sind. Dieser Cost per Click wird durch die Gesamtkosten der Werbeausstrahlung im Verhältnis zur Häufigkeit eines Link Clicks errechnet. Je höher der Prozentsatz der Nutzer, die tatsächlich auf die ausgestrahlte Ad klicken, desto geringer der Cost per Click.

Also zeugt ein Linkklick zwar von Interesse der Zielgruppe, doch  hilft er nicht bei der Optimierung der Conversion Rate und  Erfolg der Kampagne. Der Erfolg wird in abgeschlossenen Konversionen der Besucher gemessen. Somit muss  Design der Landingpage unbedingt die Erwartungshaltung des Besuchers einbezogen werden.

Wenn der Besucher von Anfang an genau weiß, was ihn erwartet, wird er sich am Wahrscheinlichsten zu einer Konversion verleiten lassen.

Und hier kommt der Funnel ins Spiel. Ein Funnel dient dazu, die Website Besucher mit einem bestimmten Endziel möglichst natürlich durch die Website zu führen. Der Funnel navigiert die Zielgruppe Ihrer Kampagne gezielt in Richtung Konversion.

Was ist ein Funnel?

Ein Funnel ist ein Verkaufstrichter, der die Zielgruppe durch einen Prozess wie beispielsweise eine Kaufentscheidung führt. Es sind die Schritte, die ein Nutzer von der Werbung über den ersten Websitekontakt bis zum erfolgreichen Abschluss durchläuft.

Der Marketingfunnel als Trichter darf in diesem bildlichen Sinne verstanden werden, denn er ist dazu da, die potenzielle Zielgruppe als breite Masse durch verschiedene Funnel-Schritte in die wahre Zielgruppe herunter zu brechen. Die wahre Zielgruppe ist die, die schlussendlich eine Conversion abschließt.

Um einen Funnel bestmöglich aufzubauen, muss also zuerst einmal das Endziel klar definiert werden. Die Conversion ist das gewünschte Ergebnis oder die gewünschte Handlung, zu der ein Besucher durch den Funnel gelenkt wird. Als Conversion Rate bezeichnet man den Prozentsatz der pro Webseitenaufruf erzielten Conversions, welche durch eine Ad oder Kampagne erzeugt wurde.

Dabei muss die vom Besucher aufgerufene Webseite unbedingt mit der durch die Werbeanzeige erzeugte Vorstellung übereinstimmen.

Clickbait erhöht zwar die Aufrufzahlen, doch müssen sie vom Besucher  auf der Landingpage wiedererkannt werden, oder er lässt sich gar nicht erst auf den Funnel der Webseite ein.

Ein guter Funnel sollte in unterschiedliche Abschnitte aufgeteilt sein, deren jeweilige Call-to-Action-Buttons (kurz CTA-Button) für den Website Besucher klar definiert sind. Die einzelnen Schritte des Funnels spielen zusammen und arbeiten alle auf dasselbe Endziel einer Conversion zu.

Es gibt zwei grundsätzliche Gestaltungsmodelle, um einen Funnel zu erstellen.

Forward Engineering und Reverse Engineering

Das Gestaltungsmodell Forward Engineering

Bei diesem Gestaltungsmodell wird das Endziel einer Conversion den einzelnen Schritten des Funnels nach angesteuert. Die Fragestellung dieser Methode lautet hier: “Zu welchem Schritt würde der Besucher Ihrer Website natürlicherweise als Nächstes ?”

Dieses Gestaltungsmodell bietet die Möglichkeit, gezielte Call-To-Actions zu wählen, die der Besucher Ihres Funnels bei natürlich fließender Nutzung Ihrer Landingpage am wahrscheinlichsten mitmachen wird.

Das Gestaltungsmodell Reverse Engineering

Beim Reverse Engineering wird der Funnel vom Endziel aus rückwärts gestaltet, mit der Fragestellung: “Welcher vorherige Schritt könnte den Websitebesucher  führen?”

Diese Herangehensweise erlaubt Ihnen, verschiedene Antworten und Szenarien für den vorherigen Schritt zu finden.

Sowohl beim Forward Engineering als auch beim Reverse Engineering können schon allein die unterschiedlichen Schritte des Funnels zu einem ersten A/B-Test herangezogen werden.

Beim Testing kommt es also nicht nur auf die Verfeinerung der einzelnen Schritte des Funnels an. Die Zusammensetzung der einzelnen variablen Schritte eines Funnels zu testen ist mindestens genauso wichtig.

Es gibt hier also ebenfalls verschiedene Fragestellungen, nach denen getestet werden kann. Und genau darauf kommt es letztendlich bei einem A/B-Test an: die richtige Fragestellung. Je genauer die Fragestellung, desto höher die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen A/B-Tests. Erfolg bedeutet, dass ein konkreter Engpass des Funnels durch Veränderung des dazugehörigen Funnelschrittes verbessert werden konnte. Dadurch gelangen zukünftig mehr Nutzer zum nächsten Funnel-Schritt.

Split Testing sollte von Ihnen hier also herangezogen werden, um diesen Conversion Funnel oder Verkaufstrichter zu optimieren, oder um festzustellen warum dieser gar nicht konvertiert. Manche Funnelstrategien funktionieren sehr gut, andere weniger, und hier kommt es natürlich auf das Angebot an. Beim A/B-Testing wird das eliminiert, was am schlechtesten konvertiert, und das, was gut läuft wird wiederholt und skaliert, um die Kosten der Werbeanzeige zu optimieren.

Sie wissen nun also, was ein Funnel ist und dass der Funnel durch Marketing-Testgruppen optimiert werden kann. Sie wissen, dass man durch die Gegenüberstellung verschiedener CPC-Kampagnen die Kosten pro Klick minimieren und die Konversionsrate verbessern kann. Und Sie wissen, dass es verschiedene Methoden  gibt, einen Conversion Funnel zu entwickeln.

In der Werbewelt stellt das Testing ein stetig fortlaufender Prozess dar. Selbst ein sehr gut konvertierender Online-Shop kann durch die gezielte Anwendung der A/B-Testing-Methode eine noch höhere Conversion Rate zu einem geringeren CPC erlangen. Doch was genau können Sie sich unter einem A/B-Test vorstellen?

Wie funktioniert A/B-Testing?

Wie Sie nun bereits wissen, können verschiedene Faktoren zu einem A/B-Test einbezogen werden. Wichtige Fragestellungen zur Kosten- und Konversionsoptimierung einer Werbeanzeige online sind beispielsweise:

• In welche Altersgruppen lässt sich ihre Zielgruppe aufteilen?
• In welche geografischen Regionen lässt sich Ihre Zielgruppe aufteilen?
• Welches Geschlecht reagiert am besten?
• Welches Design erzielt im Zusammenspiel mit welchem Text die besten Ergebnisse?
• Welche Landingpage konvertiert, gepaart mit welcher Werbeanzeige am besten?

Wenn Sie damit fertig sind, Ihre Kampagne in einzelne Gruppierungen auf zu teilen, können Sie diese Gruppierungen einander gegenüberstellen.

Ein guter A/B-Test prüft Ihre Kampagne auf Herz und Nieren

Es dürfte schnell klar werden, dass ein erfolgreicher Test multidimensional durchgeführt werden muss, um Ihnen klare Aufschlüsse zu bieten. Altersgruppe B mag zwar bei Landingpage A nur wenig Interesse zeigen, doch vielleicht sehr viel Interesse bei Landingpage B… und so weiter.

Ziel beim Split Testing ist es, herauszufinden welche Überschrift, welcher Textblock, welches Design oder welcher CTA-Button Ihnen die meisten Conversions bringt.

Ebenso ist ein neuer Websitebesucher noch längst keine Garantie dafür, dass die gewünschte Conversion tatsächlich erzielt wird. 50% aller Website-Besucher verlassen nach gerade mal acht Sekunden die aufgerufene Webseite wieder und gehen zur Konkurrenz. Da die Werbekosten meist durch die Ausstrahlungsbreite der Anzeige oder per Klick berechnet werden, ist jeder abspringende Landingpagebesucher verlorenes Geld.

Strukturiertes Vorgehen

Bei einem A/B-Test können Sie beispielsweise zwei unterschiedliche Varianten ein und derselben Landingpage einander gegenüberstellen. Dies hilft Ihnen dabei zu erkennen, welche Variante bei Ihren Besuchern besser ankommt. Bei dieser Testweise können Sie jedoch keine Rückschlüsse auf ausschlaggebende Details wie zum Beispiel die Buttonfarbe der Call-to-Actions  ziehen.

Doch gilt normalerweise: Je definierter Ihre A/B-Tests, desto hilfreicher sind die Ergebnisse auch langfristig, wie beispielsweise bei der Erstellung zukünftiger Inhalte und Vorlagen. Um hilfreiche Erkenntnisse aus Ihrem A/B-Test ziehen zu können, sollten Sie bei der Gegenstellung der Variante A und Variante B unbedingt strukturiert vorgehen.

Wenn Sie Ihr Anliegen lieber in die Hände von Experten geben wollen, dann ist möglicherweise eine Agentur für Webentwicklung das richtige für Sie. Doch hier einmal im Detail, worauf Sie achten müssen, wenn Sie es selbst angehen wollen:

Definition des Problems

Formulieren Sie die Frage oder das Problem so präzise wie möglich. Ihnen fällt beispielsweise auf, dass der CTA-Button Ihrer Landingpage trotz großer Traffic-Zahlen nur eine geringe Klickrate aufweist. Hier spielt die präzise Fragestellung zur Problemlösung durch einen A/B-Test eine entscheidende Rolle.

Analyse des Problems

Analysieren Sie anschließend, welche Faktoren Einfluss auf diese ungenügende Klickrate haben könnten. Vom Design des Buttons über den Text des CTA-Buttons bis hin zum Seitenlayout sollten alle möglichen Faktoren mit einbezogen werden.

Formulierung einer Hypothese

Formulieren Sie Hypothesen, die die Optimierung der Landingpage beschreibt. Zum Beispiel: Wenn das Design des CTA-Buttons weniger grell ist, dann verbessert sich die Klickrate Ihrer Landingpage. Sie können  verschiedene Hypothesen für die Lösung desselben Problems erstellen und testen.

Durchführung der Hypothese

Erstellen Sie auf Basis dieser genau definierten Hypothesen verschiedene Varianten des Call-to-Action Buttons. Erstellen Sie eine Landingpage als Variante B, deren CTA-Button weniger grell ist als der der Ausgangsseite oder Variante A. Es ist wichtig, nichts als diesen einen Testfaktor zu verändern, um Testergebnis in Ihrer Auswertung zu bekommen. Im Rahmen des Split-Tests laufen die Versionen A und B nun gegeneinander im Test.

Testphase

Die Testphase kann zeitlich getrennt oder im Idealfall durch verschiedene URLs erfolgen. Mit einem Testing-Tool ist es möglich, Ihre Zielgruppe im Zufallsverfahren zu einer Ihrer Landingpage-Versionen weiterzuleiten. Je identischer die Voraussetzungen der Gruppe A und B sind , desto hilfreicher das Testergebnis.

Auswertung

Abschließend gilt es, den A/B-Test auf Ihre Hypothese auszuwerten. Welche Version konnte bessere Klickzahlen erzielen? Implementieren Sie die Erkenntnisse. Als Beispiel konnte im Test der mintgrüne CTA-Button meisten Klicks generieren. Sie würden nun also Ihre Call-to-Action-Buttons auf diese Farbe umstellen.

Verfeinerung

Mit der Auswertung des ersten A/B-Tests sind Sie nun Ihrer optimierten Landingpage einen Schritt näher, doch gibt es noch mehr Variablen, die Sie mit einbeziehen sollten. Testen Sie den neuen CTA-Button mit einer neuen Hypothese, wie beispielsweise der Position des Buttons auf Ihrer Landingpage, der Häufigkeit und so weiter. Vergessen Sie nicht bei der neuen Hypothese die ursprüngliche Variante A des CTA-Buttons mindestens einmal mit einzubeziehen.

Bleiben Sie objektiv

Vermeiden Sie, sich von subjektiven Eindrücken wie etwa Ihrer persönlichen Meinung beeinflussen zu lassen. Es ist möglich, dass die aus Ihrer Sicht “weniger ansprechende” Version B mehr gewünschte Aktionen erzielt als die subjektiv “mehr ansprechende” Variante A. Objektivität wird Ihren Horizont für mögliche Hypothesen erweitern und Ihnen mehr Spielraum für A/B-Testing geben.

Die Zeit – Ihr bester Freund oder größter Saboteur

Timing ist Gold wert

Es ist unerlässlich, dass Sie beim A/B-Test mit System vorgehen. Bei wahllosem Vorgehen können Sie nur schwer aussagekräftige Rückschlüsse Ihrer Testauswertung ziehen. Die Voraussetzungen der unterschiedlichen Testgruppen müssen so identisch wie möglich gestaltet werden, um Ihnen auf den ersten Blick aussagekräftige Statistiken zu bieten.

Das gilt besonders für das Timing. Ein typischer Fehler bei A/B-Tests ist die Ungeduld. Wenn Sie zu schnelle Schlüsse ziehen wollen, verpassen Sie womöglich die wirklich aussagekräftigen Ergebnisse Ihrer Hypothese. Deshalb sollten Ihre Testergebnisse erst dann ausgewertet werden, wenn sich eine nennenswerte statistische Signifikanz an Daten angesammelt hat.

Die Zeit ist beim A/B-Testing Ihr größter Freund oder Ihr größter Saboteur. Es ist in jedem Fall sinnvoll, einen Test mindestens eine Woche lang laufen zu lassen. Denn so können Sie Schwankungen ausschließen, die durch den wöchentlichen Alltag der Zielgruppe entstehen. Scheinbar sofortige positive oder negative Auswirkungen lassen sich erst im Zusammenhang mindestens einer Woche objektiv auswerten.

Je identischer die Voraussetzungen, desto besser

Berücksichtigen Sie unbedingt Faktoren wie die Wochentage, Feiertage und die Uhrzeit, die in Ihre Testphase fallen. Beide Varianten Ihres Tests sollten dieselben Voraussetzungen haben. Lassen Sie die beiden Testphasen also beispielsweise über eine ganze Woche laufen, sodass die Tests der beiden Gruppen A und B während derselben Wochentage liefen.

Dies gilt ebenso für verlängerte Wochenenden, wichtige soziale Events wie beispielsweise einer Weltmeisterschaft oder politischen Maßnahmen, wie wir sie 2020 besonders stark erlebt haben. Es gilt, Raum für die bestmögliche Objektivität Ihres Testergebnisses zu schaffen. Timing und das Einbeziehen der Verfälschung durch Ungleichheit sind sehr wichtige Faktoren, um Ihrem Ergebnis nicht im Weg zu stehen.

Vor- und Nachteile beim A/B-Testing

Das A/B-Testing erlaubt Ihnen eine subjektive Aussage über die Optimierungsbedürftigkeit Ihrer Werbekampagne zu treffen. Sie treffen Ihre Entscheidungen unabhängig der eigenen Sichtweisen und können sich so besser auf die Bedürfnisse der Zielgruppe fokussieren.

Dank einem (mitunter auch kostenlosem) Testing-Tool, wie beispielsweise „Content Experiment“ von Google Analytics, können Sie auch mit wenig Erfahrung einen A/B-Test durchführen, der eindeutige Verbesserungsansätze bieten. Die Auswertung ist direkt umsetzbar und spart so viel wertvolle Zeit und Werbekosten.

Vorteile des A/B-Testings

A/B-Testing bringt viele Vorteile mit sich. Die Methode

• bietet Ihnen die Möglichkeit für eine Betrachtung der Funnel-Optimierung
• erlaubt Ihnen, den Funnel und die Interessen Ihrer Zielgruppe zu gestalten
• ist selbst ohne viel Erfahrung einfach umzusetzen, dank kostenlosen Testing-Tools
• Optimierungen können Sie sofort umsetzten und Sie sparen so wertvolle Zeit

Auf der anderen Seite ist das Testing nur sinnvoll, wenn Sie viele einzelne Schritte und Hypothesen miteinander vergleichen. Die Ausführlichkeit eines Optimierungstests ist direkt von Ihrem Budget abhängig. Gleichzeitig müssen Sie alle Hypothesen einzeln testen und einander gegenüber stellen. Verändern Sie gleich mehrere Aspekte, ist die Auswertung der Testergebnisse nicht mehr aussagekräftig.

Es besteht außerdem die Gefahr, wiederkehrende Nutzer Ihrer Webseite zu verwirren, wenn Sie Änderungen vornehmen und doch wieder rückgängig machen. Deshalb ist es sinnvoll, die Tests in erster Linie an Neukunden durchzuführen. Und zu guter Letzt stellt sich die Frage nach der statistischen Signifikanz der Kennzahlen Ihres Tests. Bei kleinen bis mittelständischen Websites mit wenig Traffic ist es ein langwieriger Prozess, bis Sie wirklich aussagekräftig Statistiken erhalten.

Nachteile des A/B-Testings

Zusammengefasst sind die Nachteile die folgenden:

• Sehr aufwendig, da Sie nur eine Hypothese pro Testlauf aufstellen können
• Je geringer Ihr Budget, desto geringer Ihre Testmöglichkeiten
• Verwirrung wiederkehrender Website-Besucher möglich
• Die Aussagekraft der Testergebnisse hängt von den Trafficzahlen ab, was für Einsteiger ein höheres Werbebudget bedeutet, um genug Traffic zu generieren.

Fazit: A/B-Testing lohnt sich

Auch wenn Sie zu Beginn einiges an Zeit und Geld investieren müssen, um aussagekräftige Testergebnisse zu generieren: Schlussendlich lohnt sich der Aufwand. Sie erhalten in jedem Fall nützliche Kennzahlen und Statistiken über das Verhalten und die Vorlieben Ihrer Zielgruppe. Zudem bringt Ihnen ein A/B-Test eine optimierte und ideal auf die Zielgruppe ausgerichtete Landingpage.

Bleiben Sie stets objektiv und lassen Sie sich nicht von Nachahmungen der Konkurrenz oder Ihren eigenen Vorlieben verleiten. Auf diese Weise steht der Optimierung Ihrer Werbekampagne und dem Vorsprung gegenüber Ihrer Konkurrenz nichts mehr im Weg.