A/B-Testing: Mit dem richtigen Rezept zu besseren Conversion-Rates

Um das perfekte Rezept zu finden, braucht es die richtigen Zutaten – ob in der Küche oder im E-Commerce. Zu viel Salz ruiniert das Essen, eine unübersichtliche Seitenstruktur ruiniert die Conversion-Rate. Mit A/B-Testing entwickelt ihr den idealen Mix aus Design, Content und Funktionalität für eure Website oder App. Es funktioniert wie ein Probelauf für ein neues Rezept: Ihr testet verschiedene Zutaten – beispielsweise den Call-to-Action-Button oder die Farben eurer Landing Pages – und findet heraus, was bei eurer Zielgruppe am besten ankommt. Das Ergebnis? Eine verbesserte User-Experience und deutlich mehr Conversions. 

Was ist A/B-Testing?

Wir sind also auf der Suche nach dem perfekten Rezept: Mit A/B-Testing könnt ihr zwei Varianten ausprobieren und herausfinden, welche am besten schmeckt. Das bedeutet: Ihr erstellt verschiedene Versionen einer Webseite, eines Call-to-Action-Buttons oder einer Landingpage und testet, welche Variante bei euren Nutzenden besser ankommt.  

Eure Zielgruppe wird dabei automatisch in gleich große Gruppen aufgeteilt: Gruppe A bekommt Version 1 zu sehen, während Gruppe B Version 2 präsentiert wird. Diese Aufteilung geschieht unbemerkt von den Usern, sodass ihre Reaktionen unverfälscht bleiben. Anschließend analysiert das System, welche Version eine höhere Conversion-Rate erzielt. Der Zweck? Herauszufinden, was eure Zielgruppe anspricht – sei es die Platzierung des Buttons, die Farbwahl oder die Länge des Textes.  

Der große Vorteil dieser sogenannten Split-Tests: Sie liefern keine Spekulationen, sondern datenbasierte Erkenntnisse. Ihr könnt beispielsweise prüfen, ob ein grüner Button tatsächlich öfter geklickt wird als ein roter oder ob ein längerer Text die User Experience positiv beeinflusst. 

Der Prozess ist einfach, aber wirkungsvoll: Mit klar definierten Key Performance Indicators (KPIs) wie Klick- oder Absprungraten erhaltet ihr die nötigen Daten, um eure Website gezielt zu verbessern. Auch wenn der Test allein noch keine Optimierung darstellt, schafft er die Grundlage dafür, die Nutzerzufriedenheit Schritt für Schritt zu steigern. 

Eine anschauliche Erklärung, wie ein solcher A/B-Split-Test in der Praxis funktioniert, erhaltet ihr im kurzen Video:

Warum ist A/B-Testing so wichtig für Unternehmen?

Wie ein gutes Rezept eure Gäste zum Schwärmen bringt, sorgt ein durchdachtes A/B Testing dafür, dass eure Kunden aktiv werden. Doch warum ist es für Unternehmen essenziell, verschiedene Varianten zu testen? Weil jeder noch so kleine Unterschied in der Gestaltung oder Platzierung von Elementen darüber entscheiden kann, wie viele Nutzer eine gewünschte Aktion ausführen – sei es ein Kauf, eine Anmeldung oder ein Klick.

Datenbasierte Entscheidungen statt Bauchgefühl

Die Zeiten, in denen Entscheidungen auf bloßen Vermutungen basierten, sind vorbei. Mit A/B-Tests verlasst ihr euch auf klare Zahlen. Statt auf Trends zu setzen, überprüft ihr, was wirklich funktioniert – und erzielt damit nachhaltige Erfolge.

Optimierung der Interaktions-Rate

Jeder Besuchende eurer Website ist eine Chance – eine Chance, sie von eurem Angebot zu überzeugen. Mit gezielten Tests könnt ihr mehr aus diesen Potenzialen machen. Ihr möchtet wissen, ob ein kürzerer Text auf einer Landing Page besser performt? Oder ob ein anderes Design mehr Klicks generiert? Split-Testing liefert euch die Antworten

Verbesserung der User Experience

Eine angenehme User Experience entscheidet oft, ob Nutzende wiederkommen. Durch A/B-Tests könnt ihr herausfinden, welche Elemente User irritieren und was sie begeistert. Das Ergebnis: eine optimierte Seite, die sowohl ästhetisch als auch funktional überzeugt. Dadurch bleibt ihr mit eurer Seite im Gedächtnis und Kunden kommen gern wieder.

Kosten sparen durch zielgerichtete Anpassungen

Warum Geld für Änderungen verschwenden, die keinen Effekt haben? Split-Testing hilft euch, fundierte Entscheidungen zu treffen, bevor ihr größere Investitionen tätigt. Zwar kostet jede Anpassung Zeit und Ressourcen, doch durch datenbasierte Tests stellt ihr sicher, dass ihr nur die effektivsten Optimierungen dauerhaft umsetzt.

Die besten Tools für A/B-Testing – von Standardlösungen bis Eigenentwicklungen

Ohne die richtige Küchenausstattung wird selbst das beste Rezept zur Herausforderung. Das gilt auch für A/B-Testing: Die Wahl des richtigen Tools hängt von euren Anforderungen, eurem Budget und eurer technischen Infrastruktur ab. Hier ein Überblick über die gängigsten Lösungen – inklusive der Möglichkeit, eine eigene Testing-Lösung zu entwickeln.

Standardlösungen – Einfach starten, schnell testen

Wer ohne großen Entwicklungsaufwand testen möchte, setzt auf etablierte A/B-Testing-Plattformen. Diese bieten eine intuitive Oberfläche und zahlreiche Funktionen, um Varianten einfach zu erstellen und Ergebnisse auszuwerten.

Führende Tools für A/B-Tests:

• Optimizely – Als Marktführer bietet die DXP weit mehr als klassische Tests. Ihr könnt nicht nur A/B-Tests im Frontend durchführen, sondern auch tiefgehende Server-Side Tests und Personalisierung steuern. Die Plattform nutzt fortschrittliche KI-gestützte Analysemodelle, um Testergebnisse präzise auszuwerten und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Dank der hohen Skalierbarkeit eignet sich Optimizely besonders für große Unternehmen, die kontinuierlich verschiedene Touchpoints optimieren möchten.
• VWO (Visual Website Optimizer) – Besonders für Marketing-Teams geeignet, weil es eine intuitive No-Code-Benutzeroberfläche bietet, mit der A/B-Tests ohne Programmierkenntnisse durchgeführt werden können. Zusätzlich ermöglicht es umfassende Verhaltensanalysen durch Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen, sodass datenbasierte Optimierungen gezielt umgesetzt werden können. Dank fortschrittlicher Segmentierung lassen sich spezifische Nutzergruppen ansprechen, und die nahtlose Integration mit anderen Marketing-Tools sorgt für einen reibungslosen Workflow.
• Adobe Target – als führendes Tool im Bereich des A/B-Testings bietet dir Adobe Target die Möglichkeit, digitale Erlebnisse präzise zu optimieren. Mit Funktionen wie multivariaten Tests können mehrere Elemente gleichzeitig getestet werden, um die effektivste Kombination zu ermitteln. Die Integration von KI-gestützten Algorithmen ermöglicht es, personalisierte Inhalte in Echtzeit bereitzustellen, was die Relevanz für den Nutzer erhöht. Durch die nahtlose Integration in die Adobe Experience Cloud können Testergebnisse effizient analysiert und in andere Marketingstrategien eingebunden werden.

Startet ihr erst mit dem A/B-Testing ist es durchaus sinnvoll, gemeinsam mit Expertinnen und Experten den Test zu planen, umzusetzen und zu monitoren. Wie euch das Team von dotSource dabei unterstützen kann, erfahrt ihr hier:

Testing mit Eigenentwicklungen – Individuelle Lösungen für mehr Flexibilität

Manche Unternehmen brauchen eine Lösung, die perfekt auf ihre IT-Architektur abgestimmt ist. Eine eigene A/B-Testing-Plattform kann sinnvoll sein, wenn ihr sensible Daten direkt auf euren Servern behalten wollt oder spezielle Anforderungen habt, die ein Standard-Tool nicht abdeckt.

Möglichkeiten für Eigenentwicklungen:

1. Serverseitiges A/B Testing mit GA4 und BigQuery (nach Abschaltung von Google Optimize)

Google Optimize wurde eingestellt, aber Unternehmen können weiterhin eigene serverseitige A/B-Tests aufbauen. Mithilfe von Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery lassen sich Nutzerdaten sammeln und Tests auswerten – allerdings erfordert das eine maßgeschneiderte Implementierung. Serverseitige Tests haben den Vorteil, dass sie schneller laden und nicht von Browser-Restriktionen betroffen sind. Beide Tools enthalten aber keine native Mechanik für die zufällige Nutzerzuweisung in Testgruppen (z.B. 50% Kontrollgruppe, 50% Testgruppe). Eine solche Zuweisungslogik muss separat entwickelt werden – etwa durch:

• Serverseitigen Google Tag Manager (sGTM): Hier kann eine Zufällige Kennung für einen Nutzer generiert und als Merkmal an GA4 übergeben werden.
• Backend-gesteuerte Routing-Logik: Das System entscheidet bereits serverseitig, welcher Nutzer in welche Variante fällt.
• Client-seitige Zuweisung mit Cookies oder lokaler Speicherung: eher für einfache Anwendungsfälle geeignet, da benötigte Daten im Browser gespeichert werden und so schwer zu synchronisieren sind. Außerdem ist der Speicher begrenzt und kann, wenn unzureichend geschützt, auch ein Sicherheitsrisiko darstellen.

2. Eigenentwicklungen mit Programmiersprachen wie Python und R

Unternehmen mit starken Data-Science-Teams können komplett eigene Testing-Lösungen entwickeln. Mit Python und R lassen sich nicht nur A/B-Tests durchführen, sondern auch detaillierte statistische Analysen und Vorhersagemodelle erstellen. Diese Lösungen sind hochflexibel, benötigen aber interne Entwicklungsressourcen.

3. A/B Testing mit selbst entwickelten Feature-Flags

Feature-Flags sind Schalter im Code, mit denen neue Funktionen nur für bestimmte Nutzergruppen freigeschaltet werden. Viele Unternehmen setzen dafür eigene Systeme auf, um volle Kontrolle über ihre Tests und Releases zu behalten. Alternativ gibt es fertige Lösungen wie LaunchDarkly oder Flagsmith, die diesen Prozess erleichtern, aber oft weniger Anpassungsmöglichkeiten bieten als eine Eigenentwicklung.

Hybride Lösungen – Das Beste aus beiden Welten

Ihr könnt auch Standard-Tools mit Eigenentwicklungen kombinieren. Viele Unternehmen nutzen fertige Lösungen für einfache Frontend-Tests, während sie für tiefgreifendere Änderungen eigene Systeme aufsetzen. Zum Beispiel könntet ihr Optimizely für klassische Landing Page-Tests verwenden, während selbstentwickelte Software über eine Schnittstelle gezielt personalisierte Produktempfehlungen testet. So ergänzt ihr Standardlösungen sinnvoll und nutzt deren Potenzial effizient aus.

So geht ihr beim A/B Testing vor

Ihr möchtet nun also euer digitales Rezept optimieren? So gelingt euch der Einstieg ins A/B-Testing:

1. Ziel definieren und Hypothese aufstellen

Startet mit der Frage: Was wollt ihr verbessern? Die Conversion Rate einer Landing-Page oder die Klickrate eines Call-to-Action-Buttons? Formuliert darauf basierend eine Hypothese oder mehrere Hypothesen.

Zum Beispiel: »Ein grüner Button erhöht die Klickrate im Vergleich zum roten um 20 Prozent«. Klare Ziele sind entscheidend, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

2. Testvarianten erstellen

Jetzt wird es konkret. Erstellt eine Kontrollversion (A) und eine Variante (B) mit der Änderung, die ihr testen wollt. Das kann eine neue Farbe, ein anderer Text oder eine andere Platzierung sein. Achtet darauf, nur eine Variable pro Test zu ändern – so bleibt das Ergebnis messbar.

3. Testlauf starten und Traffic aufteilen

Leitet euren Traffic gleichmäßig auf die beiden Varianten. Tools wie Optimizely, VWO oder Adobe Target helfen euch dabei. Sie ermöglichen es, euren Traffic effizient zu steuern und die Testergebnisse präzise zu messen. Achtet auf eine repräsentative Stichprobengröße, um valide Ergebnisse zu erhalten.

4. Ergebnisse analysieren

Nach einer ausreichend langen Testphase – meist zwei bis vier Wochen – wertet ihr die Ergebnisse aus. Hat die Variante B tatsächlich mehr Conversions gebracht? Nutzt dafür Tools, die euch Daten wie Klickraten, Absprungraten oder Verweildauer liefern.

Auch externe Faktoren können eine Rolle spielen. Selbst wenn eine statistische Signifikanz erreicht ist, also davon ausgegangen werden kann, dass das Testergebnis kein Zufall war, sollte der Test nicht direkt beendet werden. Ihr solltet also mindestens immer eine komplette Woche testen. So deckt ihr alle Eventualitäten aufgrund unterschiedlicher Zielgruppen ab, die die Website zu unterschiedlichen Tages- oder Wochenzeiten besuchen.

5. Learnings umsetzen und weiter testen

War eure Hypothese korrekt? Super – dann implementiert die erfolgreiche Variante. Doch auch bei einem unerwarteten Ergebnis habt ihr wertvolle Erkenntnisse gewonnen. A/B-Testing ist ein fortlaufender Prozess. Testet weiter, um eure User Experience kontinuierlich zu verbessern.

Ein gutes Rezept gelingt selten allein – auch beim A/B-Testing braucht es die richtige Mischung aus Expertise und Teamwork. Euer Entwicklungsteam sorgt für die technische Umsetzung, das Marketing definiert Ziele, und das Design liefert ansprechende Varianten. Doch wie schafft ihr es, diese Zutaten zu einem harmonischen Ganzen zu kombinieren?

Genau darum geht es in unserem Podcast » Mit A/B Testing zielsicher herausfinden, was eure Kunden wollen«. Gemeinsam mit Kristin Irmisch beleuchten wir, welche Fähigkeiten und Rollen ihr in euren Teams benötigt, um eure Tests erfolgreich zu etablieren. Außerdem erfahrt ihr:

• Wie ihr teamübergreifend zusammenarbeitet, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen
• Welche typischen Stolpersteine ihr vermeiden könnt
• Warum A/B Testing mehr als nur ein technischer Prozess ist

Das PIE-Framework: Prioritäten im A/B-Testing richtig setzen

Nicht jeder A/B-Test ist gleich wichtig – und genau hier kommt das PIE-Framework ins Spiel. Es hilft euch, Tests nach drei Kriterien zu priorisieren:

• Potential (Potenzial) – Wie groß ist die erwartete Verbesserung? Eine schlecht performende Landing Page bietet mehr Optimierungspotenzial als eine bereits erfolgreiche.
• Importance (Bedeutung) – Wie wichtig ist die Seite oder das Element? Ein Test auf der Checkout-Seite hat meist mehr Einfluss auf den Umsatz als eine kleine Änderung im Blog.
• Ease (Einfachheit) – Wie einfach ist die Umsetzung? Ein Button-Text lässt sich schneller ändern als eine komplette Neugestaltung der Seite.

Ihr bewertet jede Test-Idee auf einer Skala (z. B. von 1 bis 10) in diesen drei Kategorien und erhaltet so eine strukturierte Entscheidungsgrundlage, mit welchen Tests ihr starten solltet. Das sorgt für einen effizienten Einsatz eurer Ressourcen – und schnellere Erfolge.

Herausforderungen und worauf ihr beim A/B-Testing achten müsst

Wie bei jedem guten Rezept gibt es auch beim A/B-Testing einige Fallstricke. Nur wer die Herausforderungen kennt, kann sie erfolgreich meistern. Hier die häufigsten Missgeschicke und wie ihr sie umgeht:

Datenmenge und Testdauer richtig einschätzen

Der größte Fehler beim Split-Testing? Tests zu früh abzubrechen. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, benötigt ihr genügend Traffic und eine ausreichend lange Testphase. Achtet darauf, dass eure Testgruppe groß genug ist, um statistisch valide Ergebnisse zu liefern. Tools wie Optimizely oder VWO bieten integrierte Funktionen zur Berechnung der idealen Stichprobengröße.

Nur eine Variable gleichzeitig testen

Habt ihr schon mal zwei Zutaten gleichzeitig in einem Rezept geändert und euch gefragt, welche den Unterschied gemacht hat? Genau das passiert, wenn ihr in einem Test mehrere Elemente gleichzeitig verändert. Testet immer nur eine Variable pro Durchlauf, um klare Ergebnisse zu erhalten.

Bias und externe Faktoren minimieren

Häufige Feiertage, Sonderaktionen oder technische Probleme können die Ergebnisse verfälschen. Plant eure Tests so, dass externe Einflüsse minimiert werden. Führt wichtige Änderungen während des Testzeitraums nicht parallel durch und achtet darauf, dass beide Varianten die gleichen Bedingungen bieten.

Fokus auf das richtige Ziel

Nicht jeder Test muss sofort zu einer höheren Conversion führen. Manchmal verbessert ein Split-Test die User Experience oder liefert Erkenntnisse, die langfristig wichtig sind. Definiert daher zu Beginn des Tests, welches Ziel ihr verfolgt – und bewertet die Ergebnisse entsprechend.

Welche Arten von A/B-Testing gibt es?

Nicht jedes Rezept lässt sich auf die gleiche Art und Weise testen. Schließlich sind die Komponenten verschieden, die Anforderungen mal mehr oder weniger komplex. Je nach Zielsetzung gibt es unterschiedliche Methoden, um herauszufinden, welche Änderungen eure Hypothesen bestätigen. Die vier wichtigsten Testarten im Überblick:

A/A-Test – Die Ausgangsbasis prüfen

Bevor ihr mit echten Optimierungen startet, testet ihr manchmal einfach nur das System selbst. Beim A/A-Test wird die gleiche Variante an beide Testgruppen ausgespielt. Das hilft, statistische Abweichungen oder technische Fehler in eurem Testing-Tool zu erkennen.

A/B-Test – Der Klassiker für gezielte Optimierungen

Hier testet ihr zwei Versionen einer Seite oder eines Elements gegeneinander. Eine Hälfte der Nutzer sieht Version A, die andere Version B. So findet ihr heraus, welche Variante die bessere Performance liefert.

A/B/n-Test – Mehrere Varianten gleichzeitig testen

Ein A/B-Test mit mehr Auswahl: Hier vergleicht ihr nicht nur zwei, sondern mehrere Varianten gleichzeitig (A, B, C, D …). So könnt ihr verschiedene Designs oder Texte in einem einzigen Test gegeneinander laufen lassen.

Multivariater Test – Die komplexe Analyse

Bei dieser Testmethode verändert ihr mehrere Elemente gleichzeitig, um herauszufinden, welche Kombination am besten funktioniert. Ihr testet zum Beispiel verschiedene Headlines und gleichzeitig verschiedene Bilder. Das ist allerdings nur sinnvoll, wenn hoher Traffic vorherrscht, da viele Kombinationen auf einmal getestet werden.

Weitere Testmethoden im Überblick

Neben diesen vier Hauptmethoden gibt es noch spezialisierte Testansätze:

• Server-Side Testing: Ideal für technische Änderungen, die nicht nur das Frontend betreffen
• Bandit-Testing: Für dynamische Optimierung, bei der sich der Traffic automatisch zur besseren Variante verschiebt

Während diese Methoden in speziellen Fällen nützlich sind, reichen für die meisten Optimierungsprozesse A/B-Tests oder A/B/n-Tests völlig aus.

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• Warum es sich lohnt, mutig zu sein und zu testen,
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