A/B-Testing-Tools helfen Ihnen, über Vermutungen hinauszugehen, indem sie zwei Versionen einer Seite oder eines Elements miteinander vergleichen, um anhand echter Daten festzustellen, welche Version besser abschneidet.
Landing Pages sind eines der besten Mittel, um zuerst zu testen. Mit einem einzigen, fokussierten Ziel machen sie es einfach, Ergebnisse zu messen, Reibungspunkte zu identifizieren und für Aktionen zu optimieren. Deshalb sind sie oft der effektivste Ausgangspunkt für die Optimierung der Konversionsrate.
In diesem Leitfaden stellen wir Ihnen die 10 besten A/B-Testing-Tools vor, mit denen Sie intelligenter experimentieren können – von Landing Pages bis zu E-Mail-Kampagnen und von UX-Verbesserungen bis zu vollständigen Website-Tests.
Wir beginnen mit Landingi, einem benutzerfreundlichen Landing Page Builder, der Split-Tests ohne jegliche Programmierung ermöglicht. Seine Hauptstärke ist es, A/B-Tests sowohl zugänglich als auch wirkungsvoll zu machen, insbesondere bei der Feinabstimmung von Landing Pages für Conversions.
Schauen wir uns die besten Tools an.
Kategorie | Werkzeug |
1. Bestes A/B-Werkzeug für Landing Pages | |
2. Bestes A/B-Tool für E-Commerce-Websites | |
3. Bestes A/B-Tool für Mobile Apps | |
4. Bestes A/B-Tool für E-Mail-Kampagnen | |
5. Bestes A/B-Tool für die Optimierung der Benutzerfreundlichkeit (UX) | |
6. Bestes A/B-Tool für kleine Unternehmen | |
7. Bestes A/B-Tool für Großunternehmen | |
8. Bestes A/B-Tool mit KI-Funktionen | |
9. Bestes A/B-Tool für Multi-Channel-Tests | |
10. Bestes A/B-Tool für Reporting und Analyse |
Welche A/B-Testing-Tools gelten als branchenführend?
Viele A/B-Testing-Tools zeichnen sich auf dem Markt durch ihre Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und Leistung aus. Im Folgenden finden Sie zehn führende Optionen, die häufig für die Optimierung der Conversion Rate (CRO) verwendet werden:
- Landingi
- Ladendiebstahl
- Google Firebase
- Mailchimp
- Optimal
- VWO (Visueller Website-Optimierer)
- Adobe Target
- AB Tasty
- Dynamische Rendite
- Crazy Egg
Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab, z. B. vom Testumfang, den Integrationsanforderungen, dem Budget und der Erfahrung des Teams. Die Bewertung der Kernfunktionen, des Supports und der Skalierbarkeit der einzelnen Plattformen kann Ihnen helfen, die Lösung zu finden, die Ihre CRO-Ziele am besten unterstützt.
Der nächste Abschnitt gibt einen Überblick über die einzelnen Tools und hebt ihre wichtigsten Funktionen hervor, um Ihnen die Auswahl zu erleichtern.
1. Bestes A/B-Werkzeug für Landing Pages: Landingi
Landingi ist weithin anerkannt als eines der besten A/B-Testing-Tools für Landing Pages. Die intuitive Benutzeroberfläche und der Fokus auf Landingpages ermöglichen es Marketern, Seiten ohne Programmierkenntnisse schnell zu entwerfen, zu testen und zu optimieren.
Die wichtigsten CRO-Merkmale in Landingi:
- Multivariate Tests
- Ziehen und Ablegen, pixelgenaue Erstellung
- Schnelle Vervielfältigung und Seitenänderungen
- AI Assistant – hilft bei der Erstellung von Texten, der Bearbeitung von Bildern und der Verbesserung von SEO
- EventTracker – In-App-Tool zur Messung des Besucherverhaltens
- Dynamische Textersetzung
- Integrierter Kampagnenplaner
Benutzerfreundliche Seitenerstellung:
- Visueller Editor, keine Programmierung erforderlich
- 400+ anpassbare Vorlagen
- Mobile Optimierungsmöglichkeiten
- Mehr als 170 Tool-Integrationen
- Zugang zu Live-Support, Tutorials und einer umfassenden Wissensdatenbank
Landingi Preisgestaltung
| Plan | Monatlich | Jährlich (pro Monat) | Wichtige Grenzen & Funktionen |
|---|---|---|---|
| Kostenlos | $0/Monat | – | 5 aktive Seiten, 100 Besuche, 1 Domain, grundlegende Analysefunktionen, Lead-Tools, 3 Unterkonten |
| Lite | 29 €/Monat | $24 €/mois | 10 Seiten, 5.000 Besuche, unbegrenzte Konversionen, benutzerdefinierte Schriftarten, Autoresponder |
| Professionell | 69 €/Monat | 64 €/Monat | Unbegrenzte Seiten, 50.000 Besuche, 10 Domains, Smart Sections, E-Commerce-Funktionen, erweiterte A/B-Tests |
| Unternehmen | 1250 €/Monat | 1050 €/Monat | Unbegrenzter Traffic, 100+ Domains, EventTracker, Domain-Whitelisting, SSO, eigener Manager |
Wenn Ihr Schwerpunkt auf Landing Page Optimierung liegt, hebt sich Landingi als zweckmäßige Lösung hervor, die Tests, Analysen und Anpassungen von einer einzigen Plattform aus unterstützt.
2. Bestes A/B-Tool für E-Commerce-Websites: Shoplift
Shoplift ist eines der besten A/B-Testing-Tools für den E-Commerce, insbesondere für Shopify-Nutzer. Es lässt sich direkt in Shopify-Vorlagen integrieren und ermöglicht Online-Händlern das Testen und Optimieren von Schlüsselelementen der Produktseiten und des Checkout-Flusses – zwei kritische Bereiche, die sich direkt auf die Konversionsrate und den Warenkorbabbruch auswirken.
Wesentliche Merkmale:
- Native Integration mit Shopify
- Testempfehlungen auf der Grundlage von Leistungsdaten
- Lift Assist – automatische Vorschläge zur Verbesserung von Seitenvorlagen
- Erweiterte Segmentierung und Berichterstattung für detaillierte Analysen
Shopify-Preise:
| Plan | Monatlicher Preis | Traffic-Limit | Hauptmerkmale |
|---|---|---|---|
| Starter | $149/mo | Bis zu 50.000 Besucher | Unbegrenzte A/B-Tests |
| Wachstum | 299$/Monat | Bis zu 100.000 Besucher | Unbegrenzte A/B-Tests |
| Skalieren | 499€/Monat | Unbegrenzter Traffic | Dedizierter Vertreter + unbegrenzte A/B-Tests |
Shoplift wurde für E-Commerce-Marken entwickelt, die ihre Konversionen ohne eigene Entwicklung optimieren möchten. Die tiefe Integration in Shopify und die benutzerfreundlichen Test-Tools machen es ideal für die Optimierung von Produktseiten, die Reduzierung von Warenkorbabbrüchen und die Steigerung der Rendite von Werbeausgaben (ROAS).
3. Bestes A/B-Tool für mobile Apps: Google Firebase
Google Firebase ist die erste Wahl für A/B-Tests in mobilen Anwendungen. Es bietet eine robuste Reihe von Tools, darunter Analysen, Absturzberichte, Nutzersegmentierung und Messaging, die nahtlos in eine Plattform integriert sind. Firebase A/B Testing hilft App-Entwicklern, Änderungen zu testen und ihre Auswirkungen auf das Nutzerverhalten, die Kundenbindung und das Engagement zu messen.
Wichtigste A/B-Testfunktionen:
- Nutzersegmentierung für kontrollierte Experimente
- Maßgeschneiderte Bereitstellung von Inhalten für Testgruppen
- Integration mit Remote Config für dynamische Aktualisierungen
- Leistungsverfolgung zur Messung der Auswirkungen von Änderungen
- Unterstützung für dynamische Inhalte und Layout-Platzierungen
Google Firebase Preisgestaltung:
| Plan | Kosten | Enthaltene Funktionen |
|---|---|---|
| Spark | Kostenlos | A/B-Tests, Analysen, Cloud Messaging, Fernkonfiguration, begrenzte Kontingente |
| Blaze | Abrechnung nach Aufwand | Skaliert mit der Nutzung, behält die Funktionen des Spark-Tarifs bei, keine Vorabgebühren |
Die Preisgestaltung von Firebase ist flexibel und ermöglicht es neuen Entwicklern, Kostenloses Ausprobieren kostenlos zu nutzen und nach Bedarf zu skalieren. Das Pay-as-you-go-Modell stellt sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und ist damit ideal für Startups und Unternehmensteams gleichermaßen.
Firebase ist mehr als nur ein A/B-Testing-Tool – es ist eine umfassende Suite zur Optimierung mobiler Apps. Dank der Integration mit zentralen App-Diensten können Sie Experimente durchführen, Ergebnisse analysieren und Verbesserungen ohne App-Store-Updates bereitstellen. Es ist eine ideale Lösung für wachstumsorientierte App-Teams, die Wert auf Benutzerfreundlichkeit und Leistung legen.
4. Bestes A/B-Tool für E-Mail-Kampagnen: Mailchimp
Mailchimp ist ein führendes A/B-Testing-Tool für das E-Mail-Marketing. Seine intuitive Benutzeroberfläche macht es einfach, Variablen wie Betreffzeilen, Inhalte, Absendernamen und Sendezeiten zu testen – Schlüsselelemente, die die Öffnungs- und Klickraten beeinflussen.
Wichtigste A/B-Testfunktionen:
- Prüfung von Betreffzeilen
- Variationen des E-Mail-Inhalts
- Vergleiche von Absendernamen
- Testen der Sendezeit
- Multivariate Tests für Newsletters
Diese Funktionen helfen Vermarktern, das Engagement und die Konversionsrate ihrer E-Mail-Kampagnen zu erhöhen.
Mailchimp Preisgestaltung:
| Plan | Monatlicher Preis | E-Mail-Versand/Monat | Wichtigste Merkmale |
|---|---|---|---|
| Kostenlos | $0 | 1,000 | Einfache E-Mail-Tools, begrenzte Kontakte, ideal für Anfänger |
| Grundlegende Funktionen | Von $13 | 5,000 | A/B-Tests, individuelles Branding, grundlegende Automatisierungen |
| Standard | Ab $20 | Variiert nach Kontakten | Multivariate Tests, erweiterte Segmentierung, vergleichende Berichte |
| Hochwertig | Ab $350 | Unbegrenzt | Erweiterte Analysen, unbegrenzte Anzahl von Nutzern, vollständige Funktionen zur Verwaltung der Zielgruppe |
Mailchimp ist eine gute Wahl für Vermarkter, die ihre E-Mail-Leistung optimieren möchten. Die integrierten Testwerkzeuge und die flexible Preisgestaltung machen es sowohl für kleine Unternehmen als auch für Unternehmensteams zugänglich, die ihre Konversionen durch eine datengesteuerte E-Mail-Strategie verbessern möchten.
5. Bestes A/B-Tool für die Optimierung der Benutzerfreundlichkeit (UX): Optimizely
Optimizely ist eine der führenden A/B-Testing-Plattformen für die Optimierung der User Experience (UX). Sie unterstützt fortschrittliche Testmethoden – wie multivariate und mehrseitige Experimente – sowie Personalisierungsfunktionen, die Teams dabei helfen, gezielte Erlebnisse auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu liefern.
Wichtige UX-fokussierte Testfunktionen:
- Flackerfreies Snippet für die nahtlose Übertragung von Experimenten
- Tools für kollaboratives Experimentieren zur Teamausrichtung
- Mehrseitige und multivariate Tests
- Visueller Editor und Entwurfswerkzeuge
- Schnelle Testdurchführung
- Granulare Zielgruppenansprache
- Integrierte statistische Analyse zur Testvalidität
Diese Funktionen ermöglichen es Designern, Produktteams und Marketingfachleuten, jeden Teil der User Journey genau abzustimmen, um die Konversionen zu maximieren.
Optimizely Preisgestaltung:
Optimizely bietet keine festen Preise für seine Experiment-Plattform an. Stattdessen wird die Preisgestaltung auf der Grundlage Ihrer Unternehmensgröße, Ihrer Ziele und Ihres Anwendungsfalls angepasst. Dieser maßgeschneiderte Ansatz stellt sicher, dass jeder Kunde die richtige Mischung aus Funktionen und Support für seine Testanforderungen erhält – egal, ob es sich um kleine UX-Experimente oder Optimierungsprogramme auf Unternehmensebene handelt.
Optimizely ist ideal für Unternehmen, die über einfache A/B-Tests hinausgehen und einen strategischen, datengesteuerten Ansatz zur UX-Verbesserung verfolgen möchten. Die leistungsstarke Experimentier-Engine und die anpassbare Preisgestaltung machen Optimizely zu einem idealen Tool für Teams, die personalisierte, konversionsoptimierte Erlebnisse in großem Umfang bereitstellen möchten.
6. Bestes A/B-Tool für kleine Unternehmen: VWO
VWO (Visual Website Optimizer) ist eine leistungsstarke und dennoch leicht zugängliche A/B-Testing-Plattform, die ideal für kleine Unternehmen ist. Mit dem visuellen Editor, der ohne Code auskommt, können Experimente ohne technische Unterstützung erstellt und gestartet werden, während integrierte Einblicke den Nutzern helfen, ihre Konversion zu verbessern.
Hauptmerkmale für kleine Unternehmen:
- A/B-Tests
- Multivariate Tests (MVT)
- Split-URL-, Mobile-App- und Server-seitige Tests
- Heatmaps und Besucheraufzeichnungen
- Nachverfolgung der Konversion
- Segmentierung des Publikums
- Planung von Kampagnen
Die benutzerfreundliche Oberfläche von VWO und die Funktionen für geführte Experimente machen es besonders wertvoll für Teams mit begrenzten Ressourcen oder CRO-Erfahrung.
VWO-Preise:
| Plan | Preisklasse | Wesentliche Merkmale |
|---|---|---|
| Starter | Kostenlos | Grundlegende Testwerkzeuge für kleine Websites |
| Wachstum / Pro | Ab 339 $/Monat | Erweiterte Tests (MVT, serverseitig), Segmentierung und Analysen |
| Unternehmen | Bis zu $9.806/Monat | Umfassende Experimente, Integrationen auf Unternehmensebene und kundenspezifischer Support |
VWO bietet einen hervorragenden Einstieg für kleine Unternehmen, die ihre Konversionen ohne technische Komplexität verbessern möchten. Mit skalierbaren Plänen und einer intuitiven Schnittstelle unterstützt es sowohl grundlegende Tests als auch erweiterte Experimente, wenn Ihr Unternehmen wächst.
7. Bestes A/B-Tool für große Unternehmen: Adobe Target
Adobe Target ist eine erstklassige A/B-Testing- und Personalisierungsplattform, die für große Unternehmen entwickelt wurde. Sie wurde zur Unterstützung von Umgebungen mit hohem Traffic und komplexen User Journeys entwickelt und lässt sich nahtlos in Adobe Experience Cloud integrieren, um KI-gesteuerte Optimierungen in Echtzeit und in großem Umfang zu ermöglichen.
Wichtige Unternehmensmerkmale:
- KI-gestützte Automatisierung und Personalisierung
- Echtzeit-Optimierung über Web, Mobilgeräte und andere Kanäle
- Multivariate und mehrarmige Bandit-Tests
- Kanalübergreifendes Testen und Targeting
- Personalisierungsmodul mit erweiterter Segmentierung
- Governance und Workflow-Kontrolle auf Unternehmensebene
Adobe Target Preisgestaltung:
Adobe Target verwendet ein individuelles Preismodell, das auf die Bedürfnisse der jeweiligen Organisation zugeschnitten ist. Die Preisgestaltung wird beeinflusst durch:
- Anzahl der digitalen Eigenschaften
- Verkehrsaufkommen
- Ausgewählte Produktmodule
- Umfang der Omnichannel-Tests und -Lieferung
Adobe Target ist ideal für große Unternehmen, die fortschrittliche Tools für Experimente und Personalisierung benötigen. Die KI-Funktionen, die Skalierbarkeit und die Integration mit dem Marketing-Ökosystem von Adobe machen es zu einer der leistungsstärksten Lösungen für die Conversion-Rate-Optimierung auf Unternehmensebene.
8. Bestes A/B-Tool mit KI-Funktionen: AB Tasty
AB Tasty zeichnet sich als führende A/B-Testing-Plattform mit fortschrittlichen KI-Funktionen aus. Ihre prädiktiven Algorithmen und Automatisierungstools ermöglichen es Marketern, personalisierte Nutzererlebnisse in großem Umfang zu liefern und so die Engagement- und Konversionsraten mit minimalem manuellen Aufwand zu steigern.
Wichtige AI-gestützte Funktionen:
- Vorausschauende Tests und Leistungsprognosen
- Dynamische Verkehrszuweisung auf der Grundlage von Echtzeit-Ergebnissen
- KI-basiertes Targeting für die Zielgruppensegmentierung
- Stat Engine mit Bayes’scher Statistik für schnellere und zuverlässigere Ergebnisse
- WYSIWYG-Editor für die Erstellung von Experimenten ohne Code
- Erweiterte Kampagnenauslöser und Segmenterstellung
- Dynamische Widgets wie Social Proof, Dringlichkeitsnachrichten und automatische Bildoptimierung
Diese Funktionen ermöglichen es Teams, gezielte Kampagnen zu starten, Benutzererfahrungen zu testen und Journeys zu personalisieren – alles von einer Plattform aus.
AB Tasty Preisgestaltung:
AB Tasty bietet individuelle Preise auf der Grundlage Ihrer Unternehmensgröße, Ihres Verkehrsaufkommens und Ihrer Testanforderungen. Es gibt keine öffentlichen Stufen. Stattdessen erhalten Unternehmen ein maßgeschneidertes Angebot, das die richtige Kombination von Funktionen für ihre Experimentier- und Optimierungsziele enthält.
AB Tasty ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die A/B-Tests mit KI-gesteuerter Personalisierung kombinieren möchten. Das flexible Preismodell und die leistungsstarken Automatisierungstools machen es zu einer skalierbaren Lösung für Unternehmen, die ihre Nutzererfahrungen mit Präzision und Effizienz optimieren möchten.
9. Bestes A/B-Tool für Multi-Channel-Tests: Dynamische Ausbeute
Dynamic Yield ist die erste Wahl für Multi-Channel-A/B-Tests, die es Unternehmen ermöglichen, Erfahrungen im Web, in mobilen Anwendungen, E-Mails, Kiosken und anderen digitalen Kanälen zu testen und zu personalisieren. Dies trägt dazu bei, ein konsistentes Messaging und eine optimierte Leistung an jedem Kundenkontaktpunkt sicherzustellen.
Schlüsselfunktionen für die Multi-Channel-Optimierung:
- A/B/n-Tests über mehrere Kanäle
- Journey-Optimierung über den gesamten Benutzerlebenszyklus
- KI-gesteuerte Umsatzoptimierung und prädiktives Targeting
- Vereinheitlichte client- und serverseitige Tests
- Agile Statistik-Engine für schnelle und zuverlässige Testergebnisse
- Automatische Verkehrszuweisung
- WYSIWYG-Editor für die visuelle Bearbeitung
- Erweiterte Analysen und Berichte
Diese Tools ermöglichen es Marken, personalisierte, datengestützte Erlebnisse zu liefern, unabhängig davon, wo und wie Nutzer mit ihnen interagieren.
Dynamische Renditebepreisung:
Dynamic Yield verwendet ein kundenspezifisches, angebotsbasiertes Preismodell. Die Preisgestaltung basiert auf Faktoren wie:
- Anzahl der Nutzer
- Monatliches Verkehrsaufkommen
- Verwendete Kanäle
- Erforderliche Unterstützungsstufe
- Zugang zu erweiterten Funktionen
Interessierte Unternehmen sollten sich direkt an Dynamic Yield wenden, um ein maßgeschneidertes Angebot zu erhalten.
Dynamic Yield ist ideal für Unternehmen, die sich auf die Optimierung von Nutzererlebnissen über mehrere digitale Kanäle hinweg konzentrieren. Mit einer starken Mischung aus künstlicher Intelligenz, Personalisierung und plattformübergreifenden Testtools ermöglicht es Teams, kohärente, konversionsorientierte Erlebnisse überall dort zu liefern, wo ihre Nutzer aktiv sind.
10. Bestes A/B-Tool für Berichte und Analysen: Crazy Egg
Crazy Egg ist eine leistungsstarke A/B-Testing-Plattform mit einem starken Schwerpunkt auf visuellen Analysen. Die Heatmaps, Scrollmaps und Konfetti-Berichte bieten detaillierte Einblicke in das Nutzerverhalten und helfen Unternehmen dabei, herauszufinden, worauf sie ihre Optimierungsbemühungen konzentrieren müssen, um maximale Auswirkungen auf die Konversionen zu erzielen.
Wichtige Funktionen für Analysen und Tests:
- Unbegrenzte A/B-Tests
- Heatmaps und Scrollmaps zur Visualisierung von Nutzeraufmerksamkeit und -bewegung
- Konfetti- und Overlay-Berichte zur Analyse von Verkehrsquellen und Klickverhalten
- Snapshot-Analyse und Besucheraufzeichnungen
- Zielverfolgung
- Umfragen und Call-to-Action (CTA)-Analyse
Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, nicht nur zu verstehen , was die Nutzer tun, sondern auch , warum sie es tun – und unterstützen damit fundiertere, datengestützte CRO-Entscheidungen.
Crazy Egg Preisgestaltung:
| Plan | Preis (Monatlich) | Seitenaufrufe | Schnappschüsse | Wesentliche Merkmale |
|---|---|---|---|---|
| Grundlegend | $29 | 30,000 | 25 | Unbegrenzte A/B-Tests, Heatmaps, Aufzeichnungen |
| Standard | $49 | Erhöht | Mehr Snapshots | Enthält alle Basic-Funktionen |
| Mehr | $99 | Höhere Grenzwerte | Erweiterte Tools und Support | |
| Pro | $249 | Erweitert | Entwickelt für Websites mit hohem Datenverkehr | |
| Unternehmen | Benutzerdefiniert | Benutzerdefiniert | Benutzerdefiniert | Maßgeschneiderte Pläne und erweiterte Unterstützung |
Crazy Egg ist ideal für Unternehmen, die das Nutzerverhalten anhand visueller Daten verstehen möchten. Seine robusten Analysen, gepaart mit unbegrenzten A/B-Tests und einer flexiblen Preisgestaltung, machen es zu einer guten Wahl für Unternehmen, die ihre Konversionen durch tiefere Einblicke in die Nutzer verbessern möchten.
Warum sind Landing Pages das Herzstück jeder A/B-Testing-Strategie?
Landing Pages sind der Kern von A/B-Testing-Strategien, da sie den effektivsten Ausgangspunkt für die Messung und Optimierung des Nutzerverhaltens darstellen.
Im Gegensatz zu allgemeinen Site-Seiten, die mehreren Zwecken dienen, sind Landing Pages auf ein einziges Ziel ausgerichtet: die Förderung von Benutzeraktionen. Diese fokussierte Struktur macht es einfacher, die Auswirkungen von Änderungen zu messen. Jedes Element – Überschrift, Formular, Bild oder Handlungsaufforderung – dient der Unterstützung eines Ziels, sodass die Testergebnisse direkt mit dem Nutzerverhalten verknüpft sind.
Diese Seiten liefern auch schnelles, zuverlässiges Feedback. Da die meisten bezahlten Kampagnen gezielten Traffic an Landing Pages senden, erreichen die Tests relevante Nutzer, was zu schnelleren Erkenntnissen und besser verwertbaren Daten führt.
Ganz gleich, ob Sie den Text verfeinern, das Layout umgestalten oder die Formularfelder anpassen, selbst kleine Änderungen an einem Landing Page können zu erheblichen Verbesserungen der Konversionsraten führen. Es geht nicht nur um Ästhetik – es geht darum, den Wert jedes Besuchers zu maximieren.
Stärken Sie Ihre Marke mit einem professionell gestalteten Landing Page , der auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.
FAQ – Die besten A/B-Test-Tools
Wenn Sie nach Möglichkeiten zur Verbesserung der Website-Performance, von E-Mail-Kampagnen oder App-Erlebnissen suchen, sind A/B-Testing-Tools unerlässlich, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Konversionsrate erhöhen. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Fragen zu A/B-Tests und wie diese Tools helfen.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Tests sind ein Marketingexperiment, bei dem die Zielgruppe aufgeteilt wird, um verschiedene Versionen einer Webseite, einer E-Mail oder eines App-Elements zu testen, um festzustellen, welche besser abschneidet. Mit dieser Methode können Sie überprüfen, ob eine Designänderung, eine Textanpassung oder ein Layout-Update zu besseren Ergebnissen führt.
Dieser Ansatz hilft Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten – und nicht von Annahmen – zu treffen und so die Konversionsraten zu erhöhen, d. h. den Prozentsatz der Nutzer, die eine gewünschte Aktion durchführen (z. B. einen Kauf tätigen oder sich anmelden). Die Verbesserung dieser Raten ist entscheidend für langfristiges Wachstum und Rentabilität.
A/B-Tests können nicht nur numerische Ergebnisse liefern, sondern auch Erkenntnisse über das Verhalten der Nutzer, indem sie aufzeigen, wie und warum diese auf bestimmte Änderungen reagieren. Dies macht es zu einem wertvollen Instrument für quantitative und qualitative Analysen.
Im Optimizely-Glossar zur Optimierung heißt es: „Testen nimmt das Rätselraten aus der Website-Optimierung und ermöglicht datengestützte Entscheidungen, die die Geschäftsgespräche von „wir denken“ zu „wir wissen“ verlagern.“
Für ein effektives Testen ist jedoch die richtige Plattform erforderlich. Hier kommen A/B-Testing-Tools ins Spiel: Sie bieten die Funktionalität, Struktur und Analyse, die für die Durchführung erfolgreicher Experimente und die Skalierung Ihrer Optimierungsbemühungen erforderlich sind.
Wie werden A/B-Tests durchgeführt?
A/B-Tests folgen einem strukturierten Prozess, um die Auswirkungen bestimmter Änderungen auf das Nutzerverhalten zu messen. Dabei werden zwei oder mehr Versionen einer Webseite oder eines App-Elements erstellt – in der Regel mit A (Kontrolle) und B (Variation) bezeichnet – und der Datenverkehr nach dem Zufallsprinzip zwischen ihnen verteilt. Die Leistung wird anhand vordefinierter Metriken wie der Konversionsrate oder der Klickrate gemessen.
Die Version, die besser abschneidet, liefert den Beweis dafür, welche Änderung für Ihre Zielgruppe effektiver ist.
Ein 7-stufiger Rahmen für die Durchführung eines A/B-Tests:
- Daten sammeln
Ermitteln Sie Bereiche mit hohem Besucheraufkommen und Seiten mit hohen Absprung- oder Abbruchraten. - Definieren Sie Ziele
Legen Sie klare Messgrößen zur Erfolgsbewertung fest, z. B. Anmeldungen, Käufe oder Engagement. - Hypothesen aufstellen
Schlagen Sie Änderungen vor, von denen Sie glauben, dass sie die Leistung verbessern werden, und ordnen Sie sie nach den erwarteten Auswirkungen und dem Implementierungsaufwand. - Variationen erstellen
Verwenden Sie A/B-Testing-Tools, um die geänderte(n) Version(en) Ihrer Seite oder Funktion zu entwickeln. - Führen Sie das Experiment durch
Weisen Sie die Benutzer nach dem Zufallsprinzip entweder der Kontrolle oder der Variation zu, um unverfälschte Ergebnisse zu gewährleisten. - Warten auf statistische Signifikanz
Lassen Sie den Test so lange laufen, bis genügend Daten für einen gültigen Vergleich gesammelt wurden. - Analysieren Sie die Ergebnisse
Stellen Sie fest, welche Version besser abschneidet und ob der Unterschied statistisch signifikant ist.
Bevor Sie beginnen, sollten Sie Ihre Teststrategie planen. Wie Anthony Brebion in seinem Artikel „Before You Start A/B Testing, Define Your Roadmap“ (Bevor Sie mit A/B-Tests beginnen, definieren Sie Ihre Roadmap ) anmerkt , ist die Erstellung einer klaren Roadmap für die Ausrichtung Ihres Teams, die Festlegung von Prioritäten und die Verfolgung des Fortschritts während des gesamten Projekts unerlässlich.
Hochwertige A/B-Testing-Tools machen diesen Prozess überschaubarer, indem sie die Bereitstellung von Versionen, die Verfolgung des Nutzerverhaltens und die Analyse der Leistungsergebnisse übernehmen und so in jeder Phase datengestützte Entscheidungen ermöglichen.
Was sind A/B-Testing-Tools?
A/B-Testing-Tools sind Softwareplattformen, die kontrollierte Experimente zum Vergleich verschiedener Versionen digitaler Inhalte unterstützen. Sie vereinfachen Aufgaben wie die Erstellung von Variationen, die Aufteilung des Traffics, die Erfassung von Daten zum Nutzerverhalten und die Analyse der Leistung. Diese Tools spielen eine wichtige Rolle bei der Optimierung der Konversionsrate, indem sie ermitteln, welche Änderungen zu einer höheren Beteiligung und besseren Konversionsergebnissen führen.
Viele A/B-Testing-Tools ermöglichen Experimente, ohne den zugrunde liegenden Website- oder App-Code zu verändern. Funktionen wie Echtzeittests, Musterabgleich und Ausfallsicherung erhöhen die Zuverlässigkeit. Einige Tools sind auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten, wie z. B. E-Commerce- oder Mobile-App-Tests, und die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren Geschäftszielen und technischen Voraussetzungen ab.
Während einige Plattformen Programmierkenntnisse voraussetzen, bieten viele inzwischen visuelle Editoren oder no-code Schnittstellen, die Experimente auch für Marketingexperten und Produktteams ohne technischen Hintergrund zugänglich machen.
Obwohl die Preise variieren, liefern die billigsten Tools möglicherweise keine zuverlässigen Ergebnisse. Wie der VWO in seinem Leitfaden anmerkt, ist es wichtig, Tools zu verwenden, die entweder in starke Forschungsplattformen integriert sind oder robuste Analysen bieten, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse statistisch aussagekräftig und umsetzbar sind.
Was sind die wichtigsten Merkmale, die ein A/B-Testing-Tool aufweisen sollte?
Es gibt acht Hauptmerkmale, auf die Sie bei einem A/B-Testing-Tool achten sollten: Benutzerfreundlichkeit, statistische Analysefunktionen, Targeting-Optionen, Berichterstellung, Integration mit anderen Tools, visuelle Bearbeitungsfunktionen, multivariate Tests und Support-Ressourcen.
Die Benutzerfreundlichkeit ist einer der wichtigsten Faktoren bei der Auswahl eines A/B-Test-Tools. Ein Tool mit einer intuitiven Benutzeroberfläche ermöglicht es Benutzern, Tests schnell einzurichten und auszuführen, selbst wenn sie nur über begrenzte technische Kenntnisse verfügen. Diese Zugänglichkeit hilft Teams aus verschiedenen Abteilungen bei der Optimierung von Websites, Apps oder Marketingkampagnen, ohne dass Entwickler eingreifen müssen.
Statistische Analysefunktionen bilden die Grundlage für eine zuverlässige Entscheidungsfindung. Das Tool sollte etablierte statistische Methoden – wie frequentistische oder Bayes’sche Ansätze – verwenden, um genaue und verlässliche Testergebnisse zu liefern.
Targeting-Optionen ermöglichen präzisere und relevantere Tests. Die Möglichkeit, Nutzer nach Gerätetyp, Standort oder Verhalten zu segmentieren, ermöglicht zum Beispiel aussagekräftigere Experimente und verwertbare Erkenntnisse.
Klare und detaillierte Berichte sind unerlässlich. A/B-Testing-Tools sollten leicht lesbare Berichte bereitstellen, in denen die wichtigsten Leistungskennzahlen, die statistische Signifikanz und die Konversionsraten hervorgehoben werden, damit die Benutzer die Testergebnisse verstehen und darauf reagieren können.
Die Integration mit bestehenden Marketing-, Analyse- und Datenplattformen trägt zur Aufrechterhaltung eines optimierten Arbeitsablaufs bei. Ein Testtool, das sich reibungslos mit Plattformen wie Google Analytics, CRM oder Kundendatenplattformen verbinden lässt, reduziert den doppelten Aufwand und verbessert die Datenkonsistenz.
Visuelle Bearbeitungstools ermöglichen es technisch nicht versierten Benutzern, Webseiten oder Anwendungsoberflächen direkt über Drag-and-Drop-Editoren oder WYSIWYG-Schnittstellen (What You See Is What You Get) zu ändern. Dies beschleunigt das Experimentieren, da der Bedarf an Entwicklerunterstützung sinkt.
Multivariate Tests unterstützen Experimente mit mehreren Elementen auf einer Seite, z. B. Variationen von Überschriften, Bildern und Call-to-Actions. Diese Methode zeigt, wie Kombinationen von Variablen das Nutzerverhalten beeinflussen, und bietet tiefere Einblicke in die Optimierung.
Gute Unterstützung und Lernressourcen tragen zu einer erfolgreichen Implementierung bei. Umfassende Dokumentationen, Video-Tutorials, Fallstudien und ein reaktionsschneller Kundendienst können Teams dabei helfen, Herausforderungen zu meistern und das Beste aus ihren Testtools herauszuholen.
Die Wahl einer Plattform mit der richtigen Mischung aus diesen Funktionen kann Ihre Möglichkeiten zur Durchführung effektiver Experimente und zur Optimierung der Marketingleistung erheblich verbessern.
Welche verschiedenen Arten von Tests können mit diesen Instrumenten durchgeführt werden?
Zusätzlich zu den standardmäßigen A/B-Tests unterstützen diese Tools mehrere andere Testmethoden:
- Multi-Page (Trichter) Testing: Analysiert die User Journey über mehrere Seiten hinweg, um festzustellen, wo Nutzer abspringen und welche Änderungen die Konversionen im gesamten Trichter verbessern.
- Geteilte URL-Tests: Vergleicht zwei oder mehr Versionen einer Webseite, die unter verschiedenen URLs gehostet werden, um Leistungsunterschiede zu bewerten.
- Multivariate Tests: Bewertet, wie sich Kombinationen mehrerer Seitenelemente – z. B. Überschriften, Bilder und Schaltflächen – auf das Nutzerverhalten auswirken.
Welches A/B-Testing-Tool gilt als das benutzerfreundlichste für Anfänger?
VWO und Landingi gehören zu den benutzerfreundlichsten A/B-Testing-Tools für Anfänger. Beide bieten intuitive Schnittstellen, die die Testerstellung und -analyse vereinfachen. Sie bieten außerdem Einführungsunterstützung, Hilfecenter, E-Books, Webinare, Fallstudien und Zugang zu technischen Experten, was es neuen Benutzern erleichtert, zu lernen und erfolgreich zu experimentieren.
Sind für die Verwendung von A/B-Testing-Tools Vorkenntnisse im Programmieren erforderlich?
Nein, für die Verwendung der meisten A/B-Test-Tools sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Einige Plattformen bieten zwar fortgeschrittene Funktionen, für die technische Kenntnisse erforderlich sind, doch viele Tools verfügen über visuelle Editoren und no-code-Schnittstellen, die für technisch nicht versierte Benutzer konzipiert sind. Mit Tools wie Adobe Target, Landingi und Mailchimp können Benutzer beispielsweise Experimente durchführen, ohne Code zu schreiben.
Gibt es bestimmte Kampagnenziele, die mit A/B-Tests nicht effektiv gemessen werden können?
Ja. A/B-Tests sind für die Messung langfristiger oder indirekter Ziele wie Markenbekanntheit, Kundentreue oder Lifetime Value nicht geeignet. Diese Ergebnisse erfordern umfassendere Forschungsmethoden wie Längsschnittstudien, Kundenbefragungen oder Kohortenanalysen, um ihre Auswirkungen im Laufe der Zeit zu erfassen.
Auf welche Weise liefern A/B-Testing-Tools Erkenntnisse, die zur Anpassung der Kampagnenstrategie beitragen?
A/B-Testing-Tools liefern Daten darüber, wie Nutzer auf verschiedene Kampagnenelemente wie Überschriften, Bilder oder Aufrufe zum Handeln reagieren. Dieses Feedback zeigt, welche Variationen am besten funktionieren, und hilft Vermarktern, ihre Strategien anzupassen, um das Engagement, die Konversionsraten und die Wirksamkeit der Kampagne insgesamt zu verbessern.
Wie gehen A/B-Testing-Tools mit dem Datenschutz der Nutzer um, insbesondere im Hinblick auf Vorschriften wie GDPR?
A/B-Testing-Tools sorgen für den Schutz der Privatsphäre der Nutzer, indem sie Compliance-Funktionen wie Zustimmungsmanagement, Datenanonymisierung und sichere Datenspeicherung unterstützen. Diese Tools stellen sicher, dass personenbezogene Daten gemäß den gesetzlichen Standards wie GDPR verarbeitet werden.
Wie schreibt man einen A/B-Testbericht?
Ein A/B-Testbericht sollte das Testziel, die Hypothese, die Methodik, die Ergebnisse und die Schlussfolgerungen klar darstellen. Er sollte statistisch signifikante Ergebnisse hervorheben und umsetzbare Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen geben.
Wie gewährleisten A/B-Testing-Tools die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Testergebnisse?
A/B-Testing-Tools wenden statistische Modelle an, um die Signifikanz und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu ermitteln. Sie umfassen Kontrollen, um die Stichprobengröße zu verwalten, Anomalien herauszufiltern und sicherzustellen, dass die Testergebnisse das echte Nutzerverhalten widerspiegeln.
Erzielen Sie mehr Konversionen mit leistungsstarken Landing Pages und intelligenten A/B-Tests
Bei der Vielzahl der verfügbaren Tools zur Conversion-Optimierung kann es hilfreich sein, eine Plattform auszuprobieren, bevor man sich festlegt, ob sie den eigenen Anforderungen entspricht. Landingi bietet eine 14-tägige kostenlose Testversion und einen kostenlosen Plan an, der den Nutzern Zugang zu wichtigen Funktionen wie A/B-Tests, Kampagnenplanung, Integration von Drittanbietern und einem mobilen Seiteneditor bietet. So können Sie die Funktionalität testen, bevor Sie sich für eine kostenpflichtige Option entscheiden. Probieren Sie Landingi einfach mal aus!
