Erfolgreiche A/B Tests im E-Commerce: Warum es auf präzise Hypothesen ankommt

A/B Testing für eine bessere Customer Experience

Gerade bei Online Shops spielt die Performance des Webauftritts eine entscheidende Rolle für den geschäftlichen Erfolg. Bereits kleinste Änderungen können einen massiven Einfluss auf das Nutzerverhalten und damit auf die Conversion haben. Stört beispielsweise die simple Anpassung eines Online-Formulars die Usability im Checkout-Prozess, steigt die Zahl der Kaufabbrüche.

Kontinuierliche A/B Tests im E-Commerce helfen dabei, diese Probleme in der Customer Experience zu umgehen. Gut aufgesetzt zeigen sie die Auswirkungen von Anpassungen an einer Seite, in Anzeigen oder E-Mails konkret auf – und sorgen dafür, dass Kunden schneller zum Abschluss kommen.

Beliebtes Werkzeug bei Marketern

Der A/B Test als datenbasierter Ansatz gehört zu den meistverbreiteten Methoden, um unterschiedliche Botschaften zu testen und konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Im Vergleich zu multivariaten Analysen ist A/B Testing technisch deutlich weniger aufwendig. Außerdem liefert es gerade bei konkreten Anwendungen mit wenigen Variationen eines Schlüsselelements sehr schnell wichtige Erkenntnisse. Genau diese Einfachheit in Verbindung mit den wachsenden Möglichkeiten der Datenanalyse macht A/B Tests für Online Shops zu einem beliebten Werkzeug.

Zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für A/B Testing

Entsprechend breit gefächert sind die Anwendungsfelder, in denen A/B-Tests regelmäßig zum Einsatz kommen, darunter:

• Homepage (z. B. CTA-Clicks)
• Kategorieseite (z. B. Verweildauer)
• Produktseite (z. B. Conversions)
• Landingpage (z. B. Absprungraten)
• E-Mail (z. B. Öffnungsraten)
• SEO (z. B. organischer Traffic)
• Ads (z. B. Impressions)

Ob für die Landingpage-Optimierung oder bei Anpassungen im Checkout – für eine möglichst hohe Aussagekraft sollten die Tests in verschiedenen Segmenten durchgeführt werden. Je nachdem über welche Geräte oder Kanäle Nutzer kommen, zum Beispiel Mobile oder Desktop, verhalten sie sich unterschiedlich und haben andere Erwartungen an die Präsentation der Inhalte.

Ziele für A/B Tests festlegen

Wesentlich für einen effizienten Einsatz von A/B Testing ist die genaue Definition der Ziele. Sie bestimmen, wo und an welchen Schlüsselelementen konkret gearbeitet werden kann. Stehen zum Beispiel die Absprungraten im Fokus, bieten möglicherweise Veränderungen der Informationsdichte oder die Neuanordnung von Elementen gute Ansatzpunkte für vergleichende Tests.

Hypothesenbildung als Ausgangspunkt für das A/B Testing

Das Festlegen der Ziele für die geplanten A/B Tests sollte nicht auf dem Bauchgefühl oder subjektiven Eindrücken beruhen, sondern im Rahmen einer fundierten Hypothesenbildung erfolgen. Am Beginn einer Untersuchung steht daher immer eine präzise Hypothese, die es ermöglicht, die Testergebnisse im Nachhinein bestmöglich zu bewerten. Dementsprechend lässt sich das A/B Testing in vier Schritte unterteilen:

• Hypothese definieren
• A/B Tests planen (u. a. Stichprobengröße, Laufzeit, Teilnehmer, Einflussfaktoren, Signifikanz)
• Daten erfassen
• Daten auswerten

Qualität der Hypothesen entscheidend für den Erfolg von A/B Tests

Nicht jede Annahme eignet sich als Hypothese für A/B Tests. Vage Formulierungen wie „Das Redesign von Landingpage X führt zu einer spürbaren Verbesserung der Conversion Rate“ greifen gedanklich zu kurz und können nicht validiert werden. Der Erfolg von A/B Tests hängt somit maßgeblich von der Qualität der zu Beginn aufgestellten Annahmen ab.

Präzise formulierte Hypothesen stellen einen messbaren Zusammenhang zwischen der Beobachtung eines Problems, der geplanten Anpassung (Schlüsselelemente) und der erwarteten Veränderung des Nutzerverhaltens her. Aus diesen Anforderungen leiten sich die vier Elemente einer gut durchdachten Hypothese ab:

Kostenloses Hypothesen-Template für A/B Tests als Orientierungshilfe

Gut strukturierte und präzise formulierte Hypothesen gehören zu den wesentlichen Erfolgsfaktoren im A/B Testing. Unser kostenloses Template bietet dir einen guten Überblick über die vier Elemente der Hypothesenbildung und gibt dir praktische Hilfestellungen beim Formulieren.