Beim A/B-Testing werden zwei (oder mehr) Varianten eines Landing Page verglichen, um festzustellen, welche Variante besser abschneidet. Ein gut durchdachter Testprozess kann Ihnen unschätzbare Erkenntnisse darüber liefern, welche Änderungen an Ihren Seiten Ihnen den größten Nutzen aus Ihren digitalen Marketingkampagnen bringen. Genau so, wie es bei einem der früheren US-Präsidenten funktioniert hat…
Ja, ein paar geringfügige Änderungen an Barrack Obamas Splash Page während der US-Präsidentschaftskampagne 2008 verbesserten die Anmeldequote um 40,6%, was zu zusätzlichen 57 Millionen Dollar an Spenden führte! Zuvor hatten seine Marketingmitarbeiter natürlich eine Reihe von Tests durchgeführt, um die optimale Layoutvariante auszuwählen (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).
Dies erklärt eindeutig, warum im Jahr 2024 60% der Unternehmen ihre Landing Pages testen, wie InvespCRO berichtet.
In diesem Beitrag untersuche ich die Landing Page Testdefinition, die wichtigsten Schritte, nützliche Tools und die interessantesten realen Fallstudien, zusammen mit Profi-Tipps und häufigen Fehlern, die es zu vermeiden gilt. Los geht’s!
Wichtigste Erkenntnisse:
- Beim A/B-Testing wird das effektivste Landing Page Layout ermittelt, indem zwei oder mehr Alternativen gegenübergestellt werden.
- Das Testen verschiedener Landing Page Elemente kann zu einer verbesserten Benutzererfahrung und höheren Konversionen führen.
- Datengestützte Erkenntnisse aus A/B-Tests verbessern die Marketingeffektivität.
- Landingi bietet fortschrittliche Tools für effiziente und effektive A/B-Tests.
- Inkrementalitätsexperimente unterscheiden sich von A/B-Tests, da sie sich auf die Gesamtwirkung von Marketingmaßnahmen konzentrieren.
Was ist Landing Page AB Testing?
Landing Page A/B-Testing ist eine Methode, mit der zwei Versionen einer Landing Page verglichen werden, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Bei diesem Verfahren werden zwei Varianten einer Landing Page , oft als Version A und Version B bezeichnet, erstellt und der Website-Traffic zwischen ihnen verteilt, um zu sehen, welche Version zu mehr Konversionen führt. Zur Veranschaulichung sehen Sie sich die folgende Landing Page an:
Nehmen wir an, es ist die Variante “A”. Merken Sie sich das. Schauen Sie sich nun die Variante “B” dieser Seite an:
Sehen Sie den Unterschied? Die Schaltflächen auf beiden Seiten unterscheiden sich in Bezug auf den Text, die Hintergrundfarbe, den Rahmen und einige andere subtile Designparameter. A/B-Tests dieser Seiten können zeigen, welche Seite (wenn überhaupt) besser konvertiert. Da die Schaltfläche der einzige Unterschied ist, können wir fast sicher sein, dass mögliche Unterschiede in der Konversionsrate genau auf Unterschiede in der Gestaltung dieses Elements zurückzuführen sind. Dies ist, kurz gesagt, die Idee, wie A/B-Tests funktionieren.
Was ist Landing Page Split Testing?
Split-Testing (oder Split-URL-Testing) wird oft gleichbedeutend mit A/B-Testing verwendet, bezieht sich aber manchmal auf eine spezielle Funktion in A/B-Testing-Tools, die es Ihnen ermöglicht, den Anteil des Traffics zu ändern, der an jede getestete Variante geleitet wird. So können Sie beispielsweise 70 % des Traffics an Variante A und 30% an Variante B senden. Beim einfachen A/B-Testing wird die Traffic-Verteilung automatisiert und hängt vollständig von den Algorithmen Ihres Testtools oder Ihrer Plattform ab.
Sie fragen sich vielleicht, in welchen Fällen die manuelle Festlegung von Verkehrsanteilen sinnvoll ist. Hier sind die häufigsten Gründe dafür:
- Risikominderung: Wenn eine Variante (z. B. Variante A) die derzeit beste oder Standardversion ist, wird ein größerer Anteil des Datenverkehrs auf diese Variante gelenkt (z. B. 70 %), um mögliche negative Auswirkungen auf die Gesamtleistung zu minimieren. Dies ist besonders wichtig, wenn viel auf dem Spiel steht, wie z. B. in Spitzenverkaufszeiten oder bei großen Marketingkampagnen.
- Schnellere Datenerfassung für neue Varianten: Beim Testen einer neuen Variante (z. B. Variante B), die die Leistung erheblich verbessern könnte, können durch das Senden von mehr Datenverkehr zu dieser Variante (z. B. 30 %) schnell genügend Daten gesammelt werden, um ihre Wirksamkeit zu bestimmen. Diese beschleunigte Datenerfassung hilft dabei, schneller zu entscheiden, ob die neue Variante vollständig implementiert werden soll oder nicht.
- Ressourcenzuweisung: Benutzerdefinierte Verkehrsanteile ermöglichen ein besseres Ressourcenmanagement. Wenn zum Beispiel eine Variante mehr Server-Ressourcen oder Kundensupport benötigt, kann eine Begrenzung des Datenverkehrs eine Überlastung der Systeme verhindern und ein reibungsloseres Nutzererlebnis gewährleisten.
- Kontrolliertes Experimentieren: Durch die Anpassung der Verkehrsanteile können Unternehmen den Umfang ihrer Experimente steuern. Dies ist nützlich, wenn risikoreiche oder innovative Änderungen getestet werden, bei denen eine schrittweise Einführung und eine sorgfältige Überwachung erforderlich sind, um erhebliche Störungen zu vermeiden.
- Schrittweise Einführung von Änderungen: Die Festlegung individueller Traffic-Anteile ermöglicht ein schrittweises Vorgehen bei der Implementierung von Änderungen. So können Sie beispielsweise mit 10 % des Datenverkehrs beginnen, der auf eine neue Variante gelenkt wird, und diesen Anteil schrittweise erhöhen, wenn das Vertrauen in die Leistung der neuen Variante wächst. Dieser Ansatz stellt sicher, dass eventuelle Probleme vor einer vollständigen Einführung erkannt und behoben werden können.
- Strategisches Targeting: Benutzerdefinierte Proportionen ermöglichen ein strategisches Targeting, bei dem bestimmte Nutzersegmente auf der Grundlage von demografischen Daten, Verhalten oder anderen Kriterien auf bestimmte Varianten verwiesen werden können. Dieser gezielte Ansatz kann relevantere Erkenntnisse liefern und die Gesamteffektivität des Tests verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Festlegung von benutzerdefinierten Traffic-Anteilen bei Split-Tests Flexibilität bietet, das Risiko reduziert und ein strategischeres und kontrollierteres Experimentieren gewährleistet, was letztendlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und optimierter Leistung führt.
Welche Landing Page Elemente können AB-geprüft werden?
Bei A/B-Tests können sich die Seitenvarianten in Elementen wie Überschriften, visuellen Elementen (Bilder, Videos, Karussells, Effekte usw.), Formularen, Call-to-Action-Schaltflächen, Social Proof und sogar im Gesamtlayout unterscheiden. Durch die Messung von Benutzerinteraktionen und Konversionsraten können Vermarkter herausfinden, welche Version ihre Ziele effektiver erreicht, sei es die Generierung von Leads, Verkäufe oder die Förderung von Anmeldungen.
Was sind die wichtigsten Vorteile von Landing Page AB Testing?
Der Hauptvorteil von A/B-Tests ist die Fähigkeit, datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen. Anstatt sich auf Vermutungen zu verlassen, können Vermarkter fundierte Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Nutzerverhaltens treffen. Dies führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung und Optimierung von Landing Pages , was letztlich die Benutzerfreundlichkeit erhöht und die Konversionsraten steigert.
7 Schritte für Landing Page AB-Tests zur Verbesserung der Konversionsraten
Landing Page Testen besteht aus mehreren Schritten, die Ihnen helfen, Ihre Seiten systematisch zu optimieren und die Konversionsraten zu verbessern. Wenn Sie sie befolgen, können Sie herausfinden, was bei Ihrer Zielgruppe am besten ankommt, und datengestützte Verbesserungen vornehmen.
1. Definition von Zielen und Metriken
Legen Sie erstens klare Ziele und Messgrößen fest. Sie helfen Ihnen zu verstehen, was Sie erreichen wollen und wie Sie den Erfolg messen werden. Ziele könnten sein, die Zahl der Anmeldungen zu erhöhen, die Klickraten zu verbessern oder den Umsatz zu steigern. Metriken sind die spezifischen Datenpunkte, die Sie zur Bewertung der Leistung verfolgen werden.
Beispiel: Sie können als Ziel die Verbesserung der Konversionsrate auf mobilen Geräten wählen, während Sie als Messgröße die Anzahl der Konversionen auf mobilen Geräten pro Woche wählen.
Pro-Tipp: Wählen Sie eine Hauptkennzahl, auf die Sie sich konzentrieren, um die Wirkung Ihres Tests nicht zu verwässern.
Zu vermeidende Fehler: Vermeiden Sie es, zu viele Ziele oder Messgrößen festzulegen, da dies die Analyse erschweren und den Fokus verwässern kann.
2. Erstellen von Hypothesen
Zweitens sollten Sie einige Hypothesen darüber aufstellen, welche Änderungen Ihre Konversionsraten verbessern könnten. Eine gut definierte Hypothese dient als Leitfaden für Ihr Testdesign und gewährleistet, dass Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie testen und warum. Die Hypothesen sollten auf Daten, Nutzerfeedback oder Erkenntnissen aus früheren Tests beruhen.
Beispiel: Eine korrekte Hypothese könnte lauten:“Die Änderung der Überschrift von ‘Jetzt anmelden’ in ‘Exklusive Updates erhalten’ wird die Zahl der Newsletter-Anmeldungen innerhalb von zwei Wochen um 15 % erhöhen“.
Pro-Tipp: Machen Sie Ihre Hypothesen spezifisch und messbar, um die Ergebnisse leicht bewerten zu können.
Zu vermeidende Fehler: Vermeiden Sie es, zu viele Ziele oder Messgrößen festzulegen, da dies die Analyse erschweren und den Fokus verwässern kann.
3. Variationen entwerfen
Drittens: Entwerfen Sie auf der Grundlage Ihrer Hypothesen mindestens zwei Varianten (eine Kontrollversion und eine weitere) Ihres Landing Page. Diese Varianten werden miteinander verglichen, um festzustellen, welche besser funktioniert. Achten Sie darauf, dass die Änderungen klar und deutlich sind, aber nicht zu drastisch, um die Besucher zu verwirren.
Beispiel: Als Kontrollversion können Sie die bestehende Version Ihres Landing Page nehmen, während die neue Version in dem Element geändert werden sollte, das Sie testen wollen. Wenn Sie die Effizienz Ihres Lead-Generierungsformulars überprüfen möchten, sollten Sie das Formular in der neuen Version ändern (z. B. Formularfelder, Layout, Text oder Gesamtlänge des Formulars einschränken).
Pro-Tipp: Beschränken Sie die Änderungen auf ein Element pro Test, um deren Auswirkungen auf die Leistung zu isolieren.
Zu vermeidende Fehler: Vermeiden Sie es, zu viele Änderungen auf einmal vorzunehmen, da es dann schwierig sein kann, festzustellen, welche Änderung sich auf die Ergebnisse ausgewirkt hat.
4. Verkehr aufteilen
Viertens: Teilen Sie den Website-Verkehr zwischen den verschiedenen Versionen Ihrer Landing Page auf. Dies gewährleistet einen fairen Vergleich, indem jede Variante einer angemessenen Anzahl von Besuchern ausgesetzt wird. In den meisten Fällen sollten Sie gleiche Anteile verwenden, aber in einigen speziellen Fällen ist es ratsam, den Verkehr in anderen Proportionen aufzuteilen (siehe den Abschnitt über Split-Tests).
Beispiel: Wenn Sie alles über Ihre aktuelle Landing Page-Performance wissen (auch, welche Elemente die Konversionsrate am meisten beeinflussen), kann es sinnvoll sein, mehr Traffic auf die neue Variante zu lenken, die Ihnen Ergebnisse liefert und es Ihnen ermöglicht, wertvolle Änderungen schneller umzusetzen.
Pro-Tipp: Sorgen Sie für eine zufällige und gleichmäßige Verteilung des Datenverkehrs, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Zu vermeidende Fehler: Vermeiden Sie eine ungleichmäßige Verteilung des Verkehrsaufkommens, da dies die Ergebnisse verfälschen und zu falschen Schlussfolgerungen führen kann.
5. Durchführung des Tests
Fünftens: Führen Sie den Test über einen ausreichenden Zeitraum durch, um genügend Daten zu sammeln. Die Dauer sollte lang genug sein, um Schwankungen im Besucherverhalten zu berücksichtigen, z. B. zwischen Wochentagen und Wochenenden.
Beispiel: Lassen Sie den Test mindestens eine Woche lang laufen, um genügend Daten zu sammeln. Bei geringem Verkehrsaufkommen sollte der Test länger laufen.
Pro-Tipp: Vermeiden Sie es, während des Testzeitraums Änderungen vorzunehmen, um die Konsistenz zu gewährleisten.
Zu vermeidende Fehler: Nehmen Sie während des Testzeitraums keine Änderungen an Ihrer Website oder den Testvariablen vor. Änderungen können die Ergebnisse verfälschen und den Test ungültig machen.
6. Analyse der Ergebnisse
Analysieren Sie anschließend die Ergebnisse, indem Sie die gesammelten Daten überprüfen, um festzustellen, welche Variante besser abschneidet. Verwenden Sie statistische Tools, um Konversionsraten und andere relevante Metriken zu vergleichen, die nur auf den statistisch signifikanten Ergebnissen basieren.
Beispiel: Vergleichen Sie die Konversionsraten der beiden Versionen, um zu sehen, welche besser abschneidet. Versuchen Sie herauszufinden, warum die siegreiche Landing Page-Version besser abgeschnitten hat. Vergleichen Sie Ihre Schlussfolgerungen mit den Ergebnissen ähnlicher Fallstudien, die online verfügbar sind, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Ihre Interpretation richtig ist.
Pro-Tipp 1: Schlüsseln Sie Ihre Daten nach verschiedenen Zielgruppensegmenten auf, z. B. nach demografischen Merkmalen, Verkehrsquellen oder Nutzerverhalten. So können Sie Einblicke gewinnen, die in den Gesamtdaten verborgen sein könnten, und künftige Optimierungen anpassen.
Pro-Tipp 2: Untersuchen Sie nicht nur die Konversionsraten, sondern auch andere relevante Kennzahlen wie Absprungrate, Verweildauer auf der Website und Customer Lifetime Value. Eine solche ganzheitliche Betrachtung bietet ein umfassenderes Verständnis des Nutzerverhaltens und der Auswirkungen der einzelnen Varianten.
Zu vermeidende Fehler: Hüten Sie sich vor dem “Confirmation Bias” – der Interpretation von Daten in einer Weise, die Ihre Vorurteile bestätigt. Analysieren Sie die Daten objektiv und ziehen Sie alle möglichen Erklärungen für die beobachteten Ergebnisse in Betracht.
7. Umsetzung der gewinnenden Variante
Siebtens: Implementieren Sie nur die siegreiche Variante in die Live-Version Landing Page . Dokumentieren Sie die Ergebnisse und Erkenntnisse aus diesem Test, um sie für künftige A/B-Tests zu nutzen.
Beispiel: Wenn die neue Überschrift die Zahl der Anmeldungen erhöht hat, aktualisieren Sie Ihr Landing Page entsprechend. Mit anderen Worten: Machen Sie die siegreiche Variante zu Ihrer Live-Webseite.
Pro-Tipp: Testen Sie ständig neue Hypothesen, um Ihre Landing Page zu optimieren.
Jeder Schritt des Tests baut auf dem vorherigen auf und schafft einen strukturierten Ansatz, um bessere Ergebnisse und ein höheres Engagement Ihrer Zielgruppe zu erzielen.
Durch die Durchführung regelmäßiger Landing Page-Tests können Sie die Konversionsraten systematisch verbessern und datengestützte Entscheidungen treffen, die Ihre Marketingmaßnahmen verbessern.
Landing Page Beispiele für AB-Tests
Landing Page AB-Tests sind ein gängiges Verfahren für Unternehmen in verschiedenen Branchen. Im Folgenden finden Sie einige beispielhafte Anwendungen aus realen Fallstudien, die im Internet veröffentlicht wurden. Erfahren Sie, wie es in der Praxis des digitalen Marketings aussieht und welche Auswirkungen Sie erwarten können.
1. Bukvybag
Getestetes Element: Landing Page Überschrift
Hintergrund (Herausforderung): Bukvybag, ein auf Damentaschen spezialisiertes Unternehmen, hatte mit einer niedrigen Konversionsrate auf seiner Homepage zu kämpfen. Das Unternehmen vermutete, dass die bestehende Headline “Vielseitige Taschen und Accessoires” das Interesse der Zielgruppe nicht effektiv weckte.
A/B-Testumfang und Varianten: Um dieses Problem zu lösen, nutzte Bukvybag eine Funktion für dynamische Inhalte, um einen Split-Test für die Überschrift ihrer Homepage durchzuführen. Ziel war es, herauszufinden, welche Überschrift bei potenziellen Kunden am besten ankommt und zu höheren Konversionsraten führt. Es wurden mehrere Varianten der Überschrift getestet, die jeweils ein anderes Wertversprechen betonten:
- Variante A: “Heben Sie sich von der Masse ab mit unseren modischen und einzigartigen Taschen”.
- Variante B: “Entdecken Sie den ultimativen Reisebegleiter, der Stil und Funktionalität vereint”.
- Variante C: “Taschen in Premiumqualität für Entdeckungen und Abenteuer”
Die Ergebnisse: Die A/B-Tests ergaben einen klaren Gewinner, der zu einem Anstieg der Bestellungen um 45 % führte. Der signifikante Anstieg der Konversionen zeigte, dass die gewählte Schlagzeile die Zielgruppe besser ansprach. Die Ergebnisse erreichten statistische Signifikanz und bestätigten, dass die Verbesserung nicht zufällig war und dass die neue Schlagzeile die erhöhte Konversionsrate über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten konnte.
Basierend auf einer Geschichte von: Barbara Bartucz (OptiMonk)
2. Going
Getestetes Element: Text für Call-to-Action-Schaltfläche
Hintergrund (Herausforderung): Going stand vor einer großen Herausforderung bei der effektiven Präsentation seiner Abonnementpläne. Die herkömmliche Strategie konzentrierte sich darauf, die Besucher der Seite zur Registrierung für ein kostenloses, begrenztes Abo zu verleiten, in der Hoffnung, ihnen später eine Premium-Option zu verkaufen. Dieser Ansatz vermittelte jedoch nicht den vollen Wert der Premium-Angebote von Going, was zu enttäuschenden Konversionsraten führte.
Umfang und Varianten der A/B-Tests: Um dieses Problem anzugehen, nutzte Going die A/B-Testing-Tools von Unbounce, um ihre Call-to-Action (CTA) zu verfeinern. Sie experimentierten mit zwei verschiedenen CTAs auf ihrer Homepage: “Kostenlos anmelden” versus “Kostenlos testen”.
Ergebnisse: Diese scheinbar unbedeutende Anpassung – nur eine Änderung von drei Wörtern – zielte darauf ab, die Vorteile des umfassenden Premium-Tarifs besser hervorzuheben, indem eine kostenlose Testphase angeboten wurde. Dadurch wurde das Nutzenversprechen für potenzielle Kunden transparenter und unmittelbarer. Die neue CTA für die kostenlose Testphase führte zu einer geringeren Abbruchrate des Formulars, was wiederum zu einem Anstieg der Starts der Testphase um 104 % im Vergleich zum Vormonat führte. Diese erhebliche Verbesserung führte nicht nur zu höheren Konversionsraten bei den bezahlten Kanälen, sondern übertraf auch zum ersten Mal den organischen Traffic.
Basierend auf einer Geschichte von: Paul Park (Unbounce)
3. WorkZone
Getestetes Element: Logos mit Kundenaussagen neben dem Lead-Generierungsformular
Hintergrund (Herausforderung): WorkZone, ein US-amerikanisches Softwareunternehmen, das sich auf Projektmanagementlösungen und Tools für die Zusammenarbeit bei der Dokumentation spezialisiert hat, musste seine Lead-Konversionsraten verbessern. Um den Ruf seiner Marke zu stärken, hat WorkZone auf seiner Lead-Generierungsseite neben dem Formular für die Demo-Anfrage einen Abschnitt mit Kundenrezensionen eingefügt. Die farbenfrohen Logos der Kundenrezensionen lenkten die Besucher jedoch vom Ausfüllen des Formulars ab, was sich negativ auf die Konversionsraten auswirkte.
A/B-Testumfang und -Varianten: Um dieses Problem zu lösen, führte WorkZone einen A/B-Test durch, um festzustellen, ob die Änderung der Logos der Unternehmen in den Kundenreferenzen von ihrer ursprünglichen Farbe zu Schwarz-Weiß die Ablenkung verringern und die Anzahl der Demo-Anfragen erhöhen würde. Der Test lief 22 Tage lang und verglich die ursprünglichen farbigen Logos (Kontrolle) mit den schwarz-weißen Versionen (Variation).
Ergebnisse: Die schwarz-weißen Logos führten zu 34 % mehr Formularanmeldungen als die ursprüngliche Version. Mit einer statistischen Signifikanz von 99 % war die Schlussfolgerung einfach: Die neu gestalteten Logos verringern effektiv die Ablenkung und verbessern die Lead Conversion. Sie wurden sofort nach den Tests implementiert.
Basierend auf einer Geschichte von: Astha Khandelwal (VVO)
4. Orange
Getestetes Element: Leuchtkasten/Overlay
Hintergrund (Herausforderung): Die mobilen Abonnements von Orange sind ein wichtiger Bestandteil der Geschäftsstrategie. Das Hauptziel war es, die Lead-Collection-Rate der Website zu verbessern und die Anzahl der aktiven mobilen Nutzer zu erhöhen. Die Daten zeigten, dass die Abonnement-Seite die wichtigste Quelle für registrierte Leads war, so dass man sich auf die Optimierung dieser Seite konzentrierte, um die Lead-Erfassung insgesamt zu steigern.
A/B-Testumfang und -Varianten: Zuvor hatte Orange ein Exit-Intent-Overlay (eine Art Leuchtkasten) auf der Desktop-Version der Abonnement-Seite verwendet, um Leads zu erfassen, bevor die Benutzer die Website verließen. Mit dem A/B-Test sollte ermittelt werden, ob die Implementierung eines zeitbasierten Overlays auf der mobilen Version die Lead-Erfassung verbessern würde. Der Test bestand darin, ein Overlay nach 15 Sekunden für Nutzer auszulösen, die noch keine Kontaktinformationen angegeben hatten, und diese Variante mit der Standardseite ohne Overlay zu vergleichen.
Die Ergebnisse: Die Ergebnisse waren bemerkenswert: Die Lead-Collection-Rate stieg um 106,29 %. Das Experiment zeigte, dass zeitbasierte Overlays auf mobilen Geräten deutlich besser abschneiden als Desktop-Exit-Trigger, was zu einer höheren Konversionsrate führt.
Basierend auf einer Geschichte von: Oana Predoiu (Omniconvert)
5. InsightSquared (jetzt: Mediafly)
Getestetes Element: Formularfelder in einem Formular zur Lead-Generierung
Hintergrund (Herausforderung): InsightSquared, ein B2B-Unternehmen, das sich auf die Vereinfachung von Verkaufsprognosen spezialisiert hat, stand vor einem Problem mit seinen Formularen zur Lead-Generierung. Das ursprüngliche Formular erschien aufgrund mehrerer optionaler Felder übermäßig lang, was potenzielle Leads einzuschüchtern schien und zu einer höheren Abbruchquote führte. Obwohl diese Felder optional waren, hielten sie die Benutzer vom Ausfüllen des Formulars ab.
A/B-Tests für Umfang und Varianten: Das Unternehmen beschloss, eine gestraffte Version seines Formulars zu testen , indem es die optionalen Felder entfernte, um das Formular weniger abschreckend und benutzerfreundlicher zu gestalten. Die wichtigste Kennzahl war der Prozentsatz der Nutzer, die ihre Telefonnummern angegeben haben, wobei anfänglich festgestellt wurde, dass nur 15 % dies taten. Im Rahmen des Tests wurde das neue, vereinfachte Formular auf der Seite für den eBook-Download eingesetzt, um zu sehen, ob die Reduzierung der Felder zu einer höheren Konversionsrate führen würde.
Die Ergebnisse: Das gestraffte Formular verbesserte das Engagement der Nutzer erheblich, was zu einem bemerkenswerten Anstieg der Konversionen um 112 % führte. Dies bestätigte, dass die Vereinfachung des Formulars durch das Entfernen optionaler Felder es zugänglicher machte und dadurch mehr Nutzer zum Ausfüllen ermutigte.
Basierend auf einer Geschichte von: Willem Drijver
Wie unterscheiden sich Landing Page Inkrementalexperimente von A/B-Experimenten?
Landing Page Inkrementalitätsexperimente messen die tatsächliche zusätzliche Wirkung einer ganzen Marketingkampagne oder einer Reihe von Marketingmaßnahmen, indem sie die Leistung einer Testgruppe, die der Maßnahme (oder Kampagne) ausgesetzt ist, mit einer Kontrollgruppe über einen längeren Zeitraum vergleichen, während A/B-Experimente zwei oder mehr Versionen eines Landing Page (mit geringfügigen Änderungen einzelner, nicht mehrerer Elemente) vergleichen, um festzustellen, welche in einer kurzfristigen, kontrollierten Umgebung besser abschneidet. Lassen Sie es uns in der Tabelle genauer ausdrücken:
| Aspekt | A/B-Experimente | Experimente zur Inkrementalität |
| Zielsetzung | Vergleich von zwei oder mehr Versionen, um den besten Performer zu identifizieren | Messung der zusätzlichen Wirkung einer bestimmten Kampagne oder einer Reihe von Marketingmaßnahmen. |
| Zeitlicher Rahmen | Kurzfristig, unmittelbare Ergebnisse | Langfristig, Bewertung der nachhaltigen Wirkung |
| Art der Einsicht | Bestimmen, welche Version besser abschneidet | Bestimmung des Nettoeffekts der gesamten Kampagne (oder zumindest einer Reihe von Maßnahmen) |
| Schwerpunkt | Spezifische Seitenelemente und ihre Leistung | Allgemeine Leistungskennzahlen und ihre inkrementelle Veränderung |
| Beispiel für einen Anwendungsfall | Testen verschiedener Überschriften oder Call-to-Action-Buttons | Bewertung der Auswirkungen einer Preispolitik für einen Winterschlussverkauf |
Welches ist das beste A/B-Testing-Tool für Landing Pages?
Das beste A/B-Testing-Tool für Landing Pages ist Landingi, da es neben seiner supereinfachen Oberfläche viele Funktionen bietet, die in den meisten Tools der Konkurrenz wie Unbounce oder Carrd nicht verfügbar sind. Neben einfachen A/B-Tests, bei denen zwei verschiedene Varianten Ihres Landing Page verglichen werden (z. B. zwei identische Seiten mit unterschiedlichen Handlungsaufrufen oder Überschriften), können Sie in der Plattform u. a. durchführen:
- Multivariate Tests (A/B/x-Tests) – Sie können mehrere Varianten Ihrer Landing Page erstellen, um einen umfassenden Test mit mehreren Änderungen gleichzeitig durchzuführen,
- Split-Testing – bezieht sich auf den Vergleich der Leistung von zwei oder mehr völlig unterschiedlichen Seiten (nicht die Variationen einer Seite), indem der Verkehr – in gleichen (oder benutzerdefinierten), nicht zufälligen Anteilen – auf die gleiche URL geschickt wird, um festzustellen, welche Seite besser konvertiert (auf diese Weise können Sie schneller feststellen, welche Designstrategie bessere Ergebnisse bringt).
Ein weiterer Vorteil ist die Integration von Testwerkzeugen in die Landing Page-Plattform, was nicht nur bequem ist, sondern auch die Kompatibilität gewährleistet und die Kosten für digitale Marketingwerkzeuge reduziert.
AB-Test Landing Page mit Landingi durchführen
Obwohl Landingi in erster Linie ein beliebter Page Builder ist, verfügt er über eine Reihe von Tools zur Conversion-Rate-Optimierung – von einer umfassenden Landing Page Experimentier-Suite (einschließlich multivariater Tests und Landing Page Split-Tests) über die Verfolgung des Nutzerverhaltens bis hin zu vielseitigen KI-Tools. Mit diesen Tools sowie einer Vielzahl von gebrauchsfertigen Vorlagen und Integrationen können Sie nicht nur sehr ansprechende, sondern auch erfolgreiche Landing Pages erstellen, die Ihre Zielgruppe noch effektiver erreichen.
Für diejenigen, die ihre Anzeigenausgaben optimieren möchten, unterstützt Landingi auch das Experimentieren mit Seiten, die mit Ihren in Google Ads durchgeführten Kampagnen zusammenhängen. Mit A/B-Tests lässt sich in diesem Fall feststellen, welches Seitenlayout zu mehr Konversionen führt, damit Ihr Anzeigenbudget effektiv genutzt wird.
Landingi ist auch eine gute Wahl für alle, die noch keine Erfahrung mit Landing Page A/B-Tests haben, da die Testfunktionen 7 Tage lang kostenlos zur Verfügung stehen, was perfekt ist, um sich mit der Idee in der Praxis vertraut zu machen. Melden Sie sich einfach an und probieren Sie es aus!
