Beste A/B-Test-Tools in 2026
Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können
Vorgestellte A/B-Test-Tools auf einen Blick
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Buyer's Guide: A/B-Tests
Diese Beschreibung wird vom Verkäufer bereitgestellt.
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Benutzer genießen die benutzerfreundliche Oberfläche von VWO, die schnelle Starts und effizientes Testen mit hervorragendem Support ermöglicht.
Benutzer schätzen den reaktionsschnellen Kundensupport von VWO, der Fehlerbehebung und Unterstützung leicht zugänglich macht.
Benutzer schätzen die Geschwindigkeit und Effektivität von VWO Testing für A/B-Tests, ergänzt durch hervorragenden Support und Benutzerfreundlichkeit.
Benutzer finden einen Mangel an fortgeschrittenen Funktionen in VWO Testing, insbesondere bei komplexen Experimenten, die Entwicklerhilfe erfordern.
Benutzer finden, dass die begrenzten Funktionen von VWO Testing effektive Experimente einschränken, und benötigen oft die Hilfe von Entwicklern für fortgeschrittene Setups.
Benutzer finden die Preisstruktur von VWO einschränkend aufgrund des Mangels an fortgeschrittener Segmentierung und gleichzeitiger Tests ohne höherwertige Pläne.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von AB Tasty und heben die intuitive Benutzeroberfläche und das schnelle Starten von Tests hervor.
Benutzer schätzen den exzellenten Kundensupport von AB Tasty und bemerken schnelle Antworten und hilfreiche Anleitungen zum Testen von Ideen.
Benutzer schätzen den reaktionsschnellen Kundensupport von AB Tasty, was ihre Gesamterfahrung und die Effektivität der Plattform verbessert.
Benutzer stehen vor Testschwierigkeiten aufgrund von QA-Fehlern und Problemen bei der Identifizierung optimaler Versionen, was die Effizienz beeinträchtigt.
Benutzer finden einige Funktionen unklar und stehen vor Herausforderungen bei der Datenintegration für mehrere Konten auf AB Tasty.
Benutzer finden es schwierig, mit AB Tasty zu lernen, aufgrund der technischen Anforderungen und der Komplexität bei der eigenständigen Erstellung von Tests.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von Statsig, die schnelle Experimente und eine klare Ergebnisanalyse für effektive Entscheidungsfindung ermöglicht.
Benutzer lieben die schnellen Experimentiermöglichkeiten von Statsig, die schnelle und sichere Entscheidungsfindung in ihren Prozessen ermöglichen.
Benutzer schätzen die Einfachheit der Durchführung von Experimenten und der Analyse von Metriken, was mächtige Einblicke aus ihren Daten ermöglicht.
Benutzer finden die Lernkurve für fortgeschrittene Analysen herausfordernd, was zusätzlichen Aufwand erfordert, um die Funktionen von Statsig vollständig zu verstehen.
Benutzer erleben eine steile Lernkurve mit den fortschrittlichen Analysen und den Komplexitäten der Funktionsnutzung von Statsig.
Benutzer finden fehlende Funktionen in Statsig, insbesondere für spezifische Experimente, was ihre Testmöglichkeiten einschränkt.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit der Netcore-Plattform, die mühelose Automatisierung und Kampagnengestaltung ermöglicht.
Benutzer schätzen den reaktionsschnellen Support von Netcore, der eine effektive Kommunikation und Problemlösung bei Bedarf gewährleistet.
Benutzer loben den außergewöhnlichen Kundensupport von Netcore und heben ihr Engagement hervor, um eine effektive Integration und Dienstleistung sicherzustellen.
Benutzer finden die fehlenden Funktionen problematisch, insbesondere in Bezug auf die Komplexität der Benutzeroberfläche und das Hochladen von Kampagnendaten.
Benutzer erleben langsame Leistung während der Segmentierung und E-Mail-Zustellung, was die Gesamteffizienz und Kampagnendurchführung beeinträchtigt.
Benutzer finden die anfängliche Einrichtung und Lernkurve von Netcore für Neulinge ziemlich herausfordernd.
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Benutzer finden Bloomreach unglaublich einfach zu bedienen, da es von nahtloser Integration und intuitivem Design profitiert.
Benutzer schätzen den außergewöhnlichen Kundensupport von Bloomreach sehr, insbesondere die Reaktionsfähigkeit und Professionalität bei der Lösung von Problemen.
Benutzer loben Bloomreach für seine außergewöhnliche Dokumentation und Unterstützung, die eine einfache Einrichtung und Anpassung für ein nahtloses Erlebnis erleichtert.
Benutzer finden die Lernkurve anfangs steil, erkennen jedoch an, dass die Vorteile die Navigationsherausforderungen überwiegen.
Benutzer finden, dass die begrenzten Funktionen von Bloomreach ihre Analysefähigkeiten und die Effizienz der Kampagneneinrichtung einschränken.
Benutzer finden die Benutzeroberfläche von Bloomreach schwierig zu erlernen, was erhebliche Zeit und Schulung erfordert, um sie effektiv zu navigieren.
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Benutzer finden LaunchDarkly intuitiv und einfach zu navigieren, was das Feature-Management nahtlos und effizient macht.
Benutzer loben das Feature-Flag-Management in LaunchDarkly und betonen seine Benutzerfreundlichkeit und nahtlose Integration in Prozesse.
Benutzer schätzen das intuitive Feature-Management von LaunchDarkly, das nahtlose Änderungen ohne Ausfallzeiten oder Auswirkungen auf die Benutzer ermöglicht.
Benutzer finden das Feature-Flag-Management umständlich, da das Aktivieren von Flags einzeln über verschiedene Umgebungen hinweg zeitaufwändig und ineffizient ist.
Benutzer stehen vor Inkonsistenzen und Einschränkungen bei der Verwaltung von Feature-Flags, was sich auf Tests und Benutzererfahrung auswirkt.
Benutzer wünschen sich mehr fehlende Funktionen, einschließlich Multi-Umgebungs-Bearbeitung und verbesserte GitHub-Integration für bessere Sichtbarkeit.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von MoEngage und loben die intuitive Benutzeroberfläche sowie die nahtlosen Integrationsmöglichkeiten.
Benutzer schätzen die robuste Plattform und fortschrittliche Analysen von MoEngage für die personalisierte, kanalübergreifende Kampagnendurchführung.
Benutzer loben das hilfreiche Support-Team und die nahtlose Integration neuer Funktionen der Plattform für ein verbessertes Engagement.
Benutzer empfinden, dass MoEngage essentielle Funktionen wie KI-Integrationen und bessere Anpassungsoptionen für Kampagnen fehlen.
Benutzer finden die Lernkurve steil, was es für Neulinge schwierig macht, die Plattform schnell zu verstehen.
Benutzer finden MoEngage teuer, mit einer komplizierten Preisstruktur und zusätzlichen Kosten für KI-Funktionen.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von Webflow, da sie es als intuitiv und großartig für schnelle Zusammenarbeit empfinden.
Benutzer schätzen die Designflexibilität von Webflow, die schnelle Erstellungen und dynamische Websites ermöglicht, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
Benutzer schätzen die Geschwindigkeit und Effizienz beim Erstellen von Websites mit Webflow und schätzen seine intuitiven Funktionen und die Kontrolle durch den Kunden.
Benutzer finden die Lernkurve herausfordernd und benötigen Anleitung, obwohl sie die Plattform letztendlich schnell verstehen.
Benutzer stehen in Webflow vor eingeschränkten Funktionen, insbesondere bei komplexem Content-Management und E-Commerce-Fähigkeiten.
Benutzer bemerken fehlende Funktionen, wie CMS-Verschachtelungsbeschränkungen und Einschränkungen beim Hochladen von Dateien, die Flexibilität und Leistung beeinträchtigen.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von PostHog und finden die intuitive Benutzeroberfläche und die schnelle Einrichtung sehr vorteilhaft.
Benutzer lieben die einfache Einrichtung von PostHog, die eine schnelle Integration und ein benutzerfreundliches Erlebnis ermöglicht.
Benutzer schätzen die benutzerfreundlichen Analysen von PostHog, die das Tracking vereinfachen und das Verständnis des frühen Traffics verbessern.
Benutzer stehen bei PostHog vor einer steilen Lernkurve, was es schwierig macht, seine Funktionen und Daten vollständig zu verstehen.
Benutzer finden eine steile Lernkurve bei PostHog und fühlen sich durch seine Komplexität und technischen Anforderungen frustriert.
Benutzer finden das Fehlen von Echtzeit-Sitzungswiedergabe und Offline-Funktionen in PostHog als einschränkend für ihre Bedürfnisse.
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Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit von AppMetrica und finden die Implementierung und Integration für tägliche Aufgaben unkompliziert.
Benutzer schätzen die einfache Integration mit Yandex-Diensten, die ihre Erfahrung verbessert und die Datenverfolgung erheblich verbessert.
Benutzer schätzen die benutzerfreundliche Oberfläche und fortschrittliche Analysen von AppMetrica, was die Dateninterpretation einfach und effektiv macht.
Benutzer sind frustriert über fehlende Funktionen wie ROAS-Berichte und begrenzte Anpassungsoptionen in AppMetrica.
Benutzer finden die Berichtserstellungsprobleme frustrierend und bemängeln den Mangel an Anpassungsmöglichkeiten und die langsame Leistung bei großen Datensätzen.
Benutzer finden die unzureichenden Berichterstattungsfunktionen von AppMetrica einschränkend, insbesondere für die effiziente Verfolgung von ROAS und Werbeausgaben.
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Benutzer lieben die Benutzerfreundlichkeit von EngageBay und schätzen die intuitive Benutzeroberfläche sowie die zeitsparenden Automatisierungstools.
Benutzer schätzen die einfache Handhabung von Workflows und den robusten Support in EngageBay, was ihre E-Mail-Marketing-Strategien effektiv verbessert.
Benutzer schätzen den ausgezeichneten Kundensupport von EngageBay, der sicherstellt, dass Unterstützung immer für ihre Bedürfnisse zugänglich ist.
Benutzer bemerken die fehlenden Funktionen wie erweiterte Datenanalyse und mehr Integrationen, was die allgemeine Zufriedenheit mit EngageBay beeinträchtigt.
Benutzer finden die begrenzten Funktionen von EngageBay einschränkend, da es an fortschrittlichen Analysen und modernen Designelementen mangelt.
Benutzer erleben langsame Ladezeiten, insbesondere bei Massenaktionen, was ihre allgemeine Effizienz und Zufriedenheit beeinträchtigt.
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Benutzer schätzen den reaktionsschnellen Kundensupport von Kameleoon, der ihre Erfahrung durch schnelle und effektive Unterstützung verbessert.
Benutzer finden Kameleoon als eine benutzerfreundliche Plattform, die Implementierung und Experimente einfach und intuitiv macht.
Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit und Implementierung von Kameleoons A/B-Tests, die ihre Experimentierprogramme verbessern.
Benutzer finden Entwicklerabhängigkeit frustrierend, da sie A/B-Tests kompliziert und die Implementierungszeitleisten verlängert.
Benutzer finden die schwierige Lernkurve von Kameleoon herausfordernd und benötigen oft Unterstützung bei der Einrichtung von A/B-Tests.
Benutzer finden die Lernkurve herausfordernd aufgrund komplexer Widgets und der unintuitiven WYSIWYG-Plattform.
Diese Beschreibung wird vom Verkäufer bereitgestellt.
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Benutzer schätzen die Benutzerfreundlichkeit in Optimizely Web Experimentation, was eine effiziente Verwaltung von Experimenten und Erkenntnissen erleichtert.
Benutzer schätzen die einfache Durchführung von Experimenten mit Optimizely, was eine klare Nachverfolgung erleichtert und kontinuierliche Verbesserungen fördert.
Benutzer schätzen die anpassbare Benutzererfahrung und die tiefgehenden Analysen von Optimizely Web Experimentation für gezielte Verbesserungen.
Benutzer finden die Lernkurve steil für Optimizely Web Experimentation, was Vorerfahrung und dedizierte Ressourcen für eine effiziente Nutzung erfordert.
Benutzer finden, dass die Plattform eine schwierige Lernkurve hat, was es neuen Benutzern schwer macht, sich schnell anzupassen.
Benutzer finden, dass die Schwierigkeit der Nutzung in Optimizely Web Experimentation die schnelle Anpassung und Effizienz für neue Benutzer behindert.
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Benutzer schätzen den schnellen und aufschlussreichen Kundensupport von Omniconvert, der Probleme effektiv und umgehend löst.
Benutzer finden die Benutzerfreundlichkeit von Omniconvert außergewöhnlich, was reibungsloses A/B-Testing, Personalisierung und effektive Unterstützung ermöglicht.
Benutzer finden die Nützlichkeit von Omniconverts Erkenntnissen entscheidend für das Verständnis der Publikumsbindung und die Verbesserung der Website-Effektivität.
Benutzer finden eine steile Lernkurve herausfordernd, insbesondere diejenigen, die mit digitalem Marketing und Analytik nicht vertraut sind.
Benutzer bemerken eine signifikante Entwicklerabhängigkeit für komplexe A/B-Tests, was die einfachere Nutzung des Tools behindern kann.
Benutzer bemerken die begrenzten Datenanalyse-Fähigkeiten von Omniconvert, was die Einblicke und Funktionalität für komplexe Berichtsanforderungen einschränkt.
Mehr über A/B-Test-Tools erfahren
Was sind A/B-Test-Tools?
A/B-Test-Tools messen, wie Kunden mit den digitalen kreativen Inhalten einer Marke interagieren. Durch das Durchführen von Tests zur Kundeninteraktion können Unternehmen reale Daten und Metriken extrahieren, um Produkte zu optimieren.
A/B-Test-Tools ermöglichen es Vermarktern, Werbetreibenden und Webentwicklern, verschiedene Versionen digitaler Inhalte zu testen, um die vom Kunden bevorzugte digitale Erfahrung und Personalisierung für verschiedene Personas zu finden. Website-Besucher reagieren unbewusst auf jedes Element einer Webseite – wie die Farbe und Aggressivität eines Live-Chat-Pop-ups, die Formulierung eines Call-to-Action (CTA)-Buttons oder die Positionierung der Suchleiste. A/B-Testlösungen geben Webinhalts-Erstellern die Werkzeuge, um die Tests durchzuführen, die Zielgruppe zu bestimmen und die Ergebnisse des Experiments zu analysieren. Diese Tools werden verwendet, um die Konversionsrate und Absprungraten zu verbessern sowie den Gesamterfolg einer Website zu steigern.
Die Hauptmethode, mit der digitale Kreativität getestet wird, ist ein rotierender A/B-Test. Dies geschieht, indem zwei Iterationen eines Designs verwendet werden und beobachtet wird, welche die höchste Klickrate erzielt. Ein Unternehmen kann einen Test mit Version A für 500 Benutzer aus der Zielgruppe durchführen und dann einen weiteren Test mit Version B für 500 Benutzer mit einer völlig anderen Variante. Das Unternehmen kann dann sehen, welche die höchste Klickrate erzielt und letztendlich bestimmen, welche Variante verwendet werden sollte.
A/B-Tests können die folgenden Anwendungsfälle bieten, um die Leistung eines Unternehmens zu verbessern:
- Erstellen Sie die erfolgreichste Version der E-Commerce-Website, insbesondere der Startseite und der Call-to-Action (CTA)
- Erhöhen Sie den Website-Traffic und reduzieren Sie die Absprungraten
- Gewinnen Sie Einblicke in das Benutzerverhalten
- Analysieren Sie alle Testsegmente, um wichtige Chancen zu entdecken
- Erhöhen Sie die Konversionsraten und E-Commerce-Gewinne
- Passen Sie E-Commerce-Inhalte und -Ziele durch kontinuierliches Testen an
- Bestimmen Sie die Verbraucherwirkung unterschiedlicher Designs und Formate auf die Website-Optimierung
Welche Arten von A/B-Test-Tools gibt es?
Proprietäre A/B-Tests
Proprietäre Lösungen erfordern Zeit und Ressourcen, passen sich jedoch sehr spezifischen Fallstudien und Anpassungen an. Proprietäre Produkte bieten auch Kundensupport und vereinfachen den Prozess der Einrichtung, Verfolgung und Analyse von Tests.
Open-Source A/B-Tests
Open-Source-Lösungen sind mit einem sehr geringen Preis (wenn überhaupt) verbunden. Während Open-Source-Software nicht die gleichen Arten von Berichten und fein abgestimmten Funktionen wie proprietäre Lösungen bietet, gibt sie Zugang zu einer gesamten Gemeinschaft von Programmierern und Entwicklern mit reichhaltiger Testerfahrung.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von A/B-Test-Tools?
A/B/n-Tests: Diese Art des Split-Tests hebt A/B-Tests auf die nächste Stufe, indem mehrere Versionen eines kreativen Produkts analysiert werden, jeweils eine Variable. Dies ermöglicht es einem Unternehmen, die beste Variante über eine Vielzahl von Tests zu bestimmen, die KPIs auf mehreren Iterationen messen. Die Analysetools, die für einen einfachen A/B-Test verwendet werden, messen auch die gleichen KPIs für die mehreren Varianten.
Multivariate Tests: Multivariate Tests verwenden die gleichen Methoden wie A/B-Tests, testen jedoch anstelle von nur zwei Variablen eine größere Anzahl. Dies ist im Wesentlichen wie zwei Tests, die zu einem kombiniert sind. Dies ist eine Möglichkeit, Testkombinationen durchzuführen. Zum Beispiel kann ein multivariater Test testen, ob die Kombination aus einem blauen Header und weißem Text besser funktioniert als ein roter Header mit grauem Text. Dann kann getestet werden, was passiert, wenn die Kombination umgekehrt wird – ob ein blauer Header besser mit grauem Text oder ein roter Header besser mit weißem Text funktioniert. Ein erfolgreich durchgeführter multivariater Test würde dann zeigen, welche Kombination die höchste Klickrate hatte. Der Hauptvorteil von multivariaten Tests besteht darin, Zeit zu sparen und sicherzustellen, dass die beste Kombination mit der höchsten Konversionsrate auf der Website präsentiert wird.
Multipage-Funnel-Tests: Multipage-Funnel-Tests sind eine Möglichkeit, Variationen mehrerer aufeinanderfolgender Webseiten zu testen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, um zu sehen, ob Kunden das, wonach sie suchen, auf die schnellstmögliche Weise finden. Der Anwendungsfall von Multipage-Funnel-Tests kann leicht auf den Einzelhandel, E-Commerce und jede andere Website angewendet werden, auf der das Unternehmen ein Produkt verkauft. Dies kann testen, wie schnell ein Benutzer den Käufertrichter von anfänglichem Interesse bis zum endgültigen Ziel des Kaufs des Produkts durchlaufen hat. Ein Multipage-Funnel-Test kann helfen, die effektivste Möglichkeit zu testen, Kundeninteresse in einen Kauf umzuwandeln.
Zielgruppenansprache: Zielgruppenansprache bietet die Möglichkeit, auszuwählen, wo der Test durchgeführt wird und für wen. Ein A/B-Test kann durchgeführt werden, um zu sehen, welchen Besucherbedingungen das Experiment gezeigt werden soll und auf welchen spezifischen URLs das Experiment auf der Website durchgeführt werden soll. Um das Engagement von mobilen Nutzern, die Google Chrome verwenden, zu erhöhen, kann die Zielgruppenansprache den A/B-Test auf diese spezifischen Nutzer durchführen. Dies hilft, das Engagement mit einer bestimmten Zielgruppe zu erhöhen.
Trichteranalyse: Trichteranalyse ermöglicht es Unternehmen, die Daten in der Käuferreise zu analysieren und notwendige Änderungen vorzunehmen, um die Optimierung der Konversionsrate zu erleichtern. Ein A/B-Test mit Trichteranalyse hilft zu verstehen, ob Dinge wie Registrierungsseiten oder Website-Abonnementoptionen mehr Menschen zur Konversion bewegen oder ob sie Kunden abschrecken. Dies ermöglicht es dem Tester zu sehen, ob Anpassungen an bestimmten Phasen vorgenommen werden müssen, um das Engagement zu erhöhen.
Heatmaps: Heatmaps sind ein sehr effektives Werkzeug, um zu visualisieren, auf welche Links Benutzer klicken, wenn sie eine Website besuchen. Heatmaps, die auf einen A/B-Test angewendet werden, zeigen bestimmte Links auf einer Webseite entweder in Blau, Gelb oder Rot an, um anzuzeigen, wie oft diese Links angeklickt werden. Auf diese Weise können Tester analysieren, wie eine Seite effektiv eingerichtet werden kann und sicherstellen, dass die wichtigsten Links an Stellen platziert sind, die am häufigsten angeklickt werden.
Umfragen: Ein wertvolles Merkmal in A/B-Test-Software sind Umfragen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Benutzer direkt zu fragen, welche Art von Variante sie bevorzugen, durch eine Vielzahl unterschiedlicher Fragen. Die Daten aus der Umfrage können dann in Grafiken oder Diagramme übersetzt werden, was es dem Tester erleichtert, die Ergebnisse zu visualisieren. Dies kann Unternehmen helfen, gezielt herauszufinden, welche spezifischen Varianten gut funktionieren und welche Varianten scheitern. Es kann auch Unternehmen mehr Details darüber geben, wohin sie sich wenden müssen, um ihre Designs zu verbessern, indem sie Fragen stellen, die Benutzer dazu bringen, im Detail zu erklären, anstatt einfache Ja- oder Nein-Fragen zu stellen.
Statistische Relevanzanalyse: Die statistische Relevanzanalyse hilft zu bestätigen, ob ein A/B-Test eine ausreichend große Stichprobengröße hat. Benutzer können ihre Daten in Echtzeit verfolgen und sehen, ob der Test mehr Zeit benötigt oder ob genügend Traffic vorhanden ist, um zu bestätigen, dass eine Variante besser abgeschnitten hat als eine andere. Dies hilft Benutzern, den Test zu stoppen und nicht mehr Zeit darauf zu verwenden, als nötig. Die Erreichung der richtigen Stichprobengröße stellt sicher, dass die statistische Signifikanz der Testergebnisse während des Testprozesses erreicht wird.
Testplanung: A/B-Testplattformen ermöglichen es Benutzern, Tests im Voraus zu planen, um sicherzustellen, dass sie zu einer Zeit durchgeführt werden, in der die Website voraussichtlich viel Traffic erhält.
Was sind die Vorteile von A/B-Test-Tools?
A/B-Test-Software ist ein wesentliches Werkzeug für Optimierung und Wachstum. Der beste Weg, die Leistung eines Produkts zu verbessern, besteht darin, kontinuierlich neue Versuche durchzuführen, um zu sehen, was funktioniert und was nicht. Die folgenden Gründe zeigen, warum Anbieter von der Nutzung dieser Tools profitieren.
Höhere Konversionsraten: Unternehmen können einen Test durchführen, um zu sehen, was die beste Konversionsrate erzielen wird. Rotierende A/B-Tests können Inhalts-Erstellern eine genaue Darstellung davon geben, wie schnell Benutzer finden können, wonach sie auf einer Website suchen. Dies kann dazu führen, dass Kunden schneller kaufen oder häufiger Newsletter abonnieren, was zu höheren Konversionen und höheren Einnahmen für das Unternehmen führt.
Echtzeit-Tests: A/B-Tests können Unternehmen viel Zeit sparen, indem sie Variationen in Echtzeit testen. Anstatt Menschen zur Seite zu ziehen, um Versuche durchzuführen, werden rotierende Tests an Benutzern durchgeführt, die gerade die Website besuchen.
Echte Tests: Ein weiterer großer Vorteil von A/B-Tests ist das echte Testen. Tests werden an tatsächlichen Besuchern durchgeführt, die die Website besuchen, was bedeutet, dass die Ergebnisse nicht durch Anreize oder vorgefasste Kenntnisse innerhalb eines Versuchs verzerrt werden. Da die Tests an völlig zufälligen Besuchern durchgeführt werden, erhält das Unternehmen das genaueste Bild davon, wie sich Kunden in Echtzeit verhalten.
Reduzierte Absprungrate: Eines der Hauptziele von A/B-Test-Tools ist es, Wege zu testen, um Menschen so lange wie möglich auf einer Website zu halten. Dies kann durch die Einbindung verschiedener Seitenlayouts, Links, die zurück zur Website führen, und CTA-Buttons erreicht werden. Hohe Absprungraten sind der Hauptgrund für niedrige Konversionsraten, daher ist das Testen von Möglichkeiten zur Reduzierung der Absprungrate einer Landingpage ein entscheidender Weg, um Kunden zu binden.
Wer verwendet A/B-Test-Tools?
Während A/B-Test-Tools und Personalisierungssoftware im Allgemeinen mit Systemen integriert werden, die sowohl auf der Frontend- als auch auf der Backend-Seite von Websites arbeiten, ist die Software nicht nur für technische Webentwickler gedacht, die sich auf das Codieren spezialisiert haben. Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten können die Software verwenden, um ihre bereits bestehenden Websites zu verbessern. Entsprechend werben Anbieter von A/B-Test-Software entweder klar für ihre Benutzerfreundlichkeit (Einbetten nur einer Codezeile) oder die Flexibilität, mit der ihre Tests durchgeführt werden können (Durchführung von Split-Level-Experimenten). Hier sind einige Möglichkeiten, wie verschiedene Teammitglieder diese Tools verwenden können, um die Leistung zu verbessern:
Digitale Marketingteams: Digitale Marketingteams können A/B-Test-Software auf verschiedene Weise nutzen. Sie können die Wirksamkeit von CTAs, Überschriften, Bildern und Texten messen, um zu sehen, welche Varianten bei Benutzern höhere Klickraten erzielen. Darüber hinaus können sie die Häufigkeit von Warenkorbabbrüchen messen, um zu testen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde in einen Verkauf umgewandelt wird.
Designteams: Die Perfektionierung des Designs einer Website ist ein fortlaufender Prozess. Designteams können A/B-Tests nutzen, um die Leistung und Qualität der Benutzererfahrung einer Website zu optimieren, indem sie sicherstellen, dass Besucher lange genug bleiben. Sie können dies tun, indem sie testen, wie schnell Menschen finden, wonach sie suchen, wo Links auf einer Seite platziert werden sollten, um die meisten Klicks zu erhalten, und andere Anpassungen des Weblayouts, um das Kundenengagement zu erhöhen.
Forschungs- und Entwicklungsteams: Forschungsteams, die sich auf die Optimierung der Website-Leistung konzentrieren, können Umfragen innerhalb von A/B-Test-Tools verwenden, um zu sehen, welche Varianten mehr Benutzer ansprechen. Sie können nach Kundenwünschen, Demografien und anderen Details fragen, die sie extrahieren können, um ihr Produkt und ihre Website zu verbessern.
Software im Zusammenhang mit A/B-Test-Tools
A/B-Tests können durch eine Vielzahl anderer Software ergänzt werden, die ebenfalls Konversionsraten und Lead-Generierung testen:
E-Mail-Marketing-Software: E-Mail-Marketing-Software enthält A/B-Testfunktionen, die verwendet werden können, um zu testen, welche von zwei E-Mail-Kampagnenoptionen erfolgreicher sein wird. Während dieses Prozesses werden zwei Varianten einer E-Mail-Kampagne an zwei verschiedene Empfängergruppen gesendet. Die Gruppe mit der höheren Klickrate auf die E-Mail-Kampagne zeigt an, welche erfolgreicher sein wird. Die Ergebnisse können die Öffnungsrate, die Klickrate und die Anzahl der Abonnenten anzeigen, die von der E-Mail-Kampagne beeinflusst wurden. Dies ist ein großartiges Werkzeug, um sicherzustellen, dass die Marketingkampagne effektiv ist und mehr Umsatz und zufriedenere Kunden generiert.
Web-Content-Management-Software: Web-Content-Management (WCM)-Systeme ermöglichen es Benutzern, digitale Inhalte wie Text, eingebettete Audio- und Videodateien und interaktive Grafiken für Websites zu erstellen, zu bearbeiten und zu veröffentlichen. WCM-Tools bieten eine Auswahl an vorgefertigten Webseiten, aus denen Site-Administratoren auswählen können. Da das Hauptziel des Web-Content-Managements darin besteht, das Kundenengagement zu maximieren, ist es eine großartige Software, um sie mit A/B-Tests zu integrieren. A/B-Tests können an bestimmten Webinhalten durchgeführt werden und höhere Konversionsraten bieten.
Digitale Analysesoftware: Digitale Analysesoftware verfolgt Website-Besucher und misst den Web-Traffic. Vermarkter, Webentwickler und Analysten verwenden digitale Analysesuiten, um die Effektivität und Beliebtheit von Web-Erlebnissen zu berichten und zu bestimmen, wie Besucher ihre Websites finden und mit ihnen interagieren. Digitale Analysen ergänzen A/B-Tests, indem sie Unternehmen zeigen, welche Bereiche auf ihrer Website verbessert werden müssen. Dies kann anzeigen, welche Bereiche Hilfe von einem Test benötigen, um festzustellen, was das Kundenengagement verbessern wird.
Heatmap-Tools: Vermarkter und Webentwickler verwenden Heatmaps und In-Page-Analysen, um zu visualisieren, wo auf einer Webseite Besucher klicken, schweben und scrollen. Heatmaps können mit A/B-Test-Software integriert werden, um eine Seite effektiv einzurichten und sicherzustellen, dass die wichtigsten Links an Stellen platziert sind, die am häufigsten angeklickt werden.
Herausforderungen mit A/B-Test-Tools
Sicherstellen von zufälligen Tests: Es ist schwierig sicherzustellen, dass ein Test wirklich zufällig ist. Wenn ein Unternehmen beispielsweise einen A/B-Test zum Seitenverkehr an einem beliebigen zufälligen Tag durchführen wollte, könnte es schwierig sein, zu beurteilen, ob Besucher an diesem Tag weniger wahrscheinlich kommen würden. Wenn das Wetter schön war oder es zu nah an den Feiertagen war, könnten die Menschen weniger wahrscheinlich an ihren Computern sein, was die Testergebnisse verfälschen kann.
Zu viele Variablen testen: Produktteams versuchen ständig, Produktseiten mit neuen Designs neu zu gestalten, um den Umsatz zu steigern. Überprüfen kann jedoch ein Problem sein, insbesondere wenn Benutzer mit einem Design vertrauter sind als mit einem anderen. Dies kann dazu führen, dass sich Produktteams zu sehr auf bestimmte Website-Designs konzentrieren, die höchstwahrscheinlich keinen Einfluss auf den Benutzer haben werden. Der beste Weg, dieses Problem zu vermeiden, besteht darin, sich auf größere Designänderungen zu konzentrieren, wie z. B. Seitenlayouts, anstatt auf die Schriftgröße bestimmter Wörter.
Kleine Stichprobengrößen: Oft werden A/B-Tests an zu kleinen Stichproben durchgeführt. Das bedeutet, dass nicht genügend Daten vorhanden sind, um mit Sicherheit zu sagen, dass eine Variante erfolgreicher ist als eine andere, weil nicht genügend Personen getestet wurden. Der beste Weg, dieses Problem zu vermeiden, besteht darin, einen Test durchzuführen, der abgeschlossen ist, wenn der Test 95% Vertrauen erreicht. Obwohl dies einige Zeit in Anspruch nehmen kann, kann es sicherstellen, dass er effektiv durchgeführt wurde.
Wie kauft man A/B-Test-Tools und Software
Anforderungserfassung (RFI/RFP) für A/B-Test-Tools
Bei der Suche nach dem richtigen A/B-Test-Tool ist es wichtig, eine lange Liste basierend auf Produkten zu erstellen, die einige der notwendigsten Funktionen für ein effektives Experiment enthalten. Nachdem der verfügbare Pool basierend auf entscheidenden Funktionen segmentiert wurde, kann man dann basierend auf netten-to-haves, Schnickschnack und branchenspezifischen Softwareanforderungen sortieren.
Vergleichen Sie A/B-Test-Softwareprodukte
Erstellen Sie eine lange Liste
Um eine lange Liste zu erstellen, müssen Käufer sicherstellen, dass die in Betracht gezogenen Produkte diese Kernkriterien erfüllen:
- Die Software ist mit der eigenen Technologie und den Computerprogrammen kompatibel
- Cloud-Speicher ist für experimentelle Daten verfügbar
- Die Software bietet die Skalierbarkeit, die erforderlich ist, um Experimente mit einer bestimmten n-Größe durchzuführen
- Die Kosten stimmen mit dem Budget überein
Erstellen Sie eine kurze Liste
Sobald eine lange Liste basierend auf den Kernfunktionen erstellt wurde, sollte eine kurze Liste weiter basierend auf netten-to-haves und Schnickschnack eingegrenzt werden:
- Was Sie sehen, ist, was Sie bekommen (WYSIWYG)-Bearbeitung
- Wenig bis keine Codierungsoptionen für Unternehmen, die keine Mitarbeiter mit einem Informatikhintergrund haben
- Multivariate Testkapazitäten sollten experimentieren, wenn mehr als eine Variable gleichzeitig getestet werden muss
- Mobile App-Testfähigkeiten, wenn ein Unternehmen mobile Inhalte hat
Führen Sie Demos durch
Käufer müssen Anrufe mit den Anbietern auf der kurzen Liste planen, um sicherzustellen, dass ihr Produkt die richtige Wahl ist. Der sicherste Weg, die richtige Entscheidung zu treffen, besteht darin, die Software tatsächlich zu testen. Es ist wichtig, die Anbieter zu fragen, wie ihr Produkt die dringendsten Bedürfnisse des Unternehmens anspricht.
Auswahl von A/B-Test-Tools
Wählen Sie ein Auswahlteam
Das Auswahlteam sollte den CEO und andere Führungskräfte aus den Bereichen Finanzen, Marketing und IT umfassen. Der CEO wird da sein, um das gesamte Unternehmen und seine Geschäftsziele zu vertreten. Finanzen wird in der Lage sein, das Unternehmen zu vertreten, und IT wird bestimmen, ob das Produkt gut in bestehende Technologiestapel und Unternehmens-Technologie passt. Am wichtigsten ist, dass Vertreter aus dem Marketing in der Lage sein werden, fließend über die Ziele von A/B-Tests und Unternehmensbedürfnisse mit der Software zu sprechen, da das Marketingteam der Endbenutzer dieser Tools sein wird.
Verhandlung
A/B-Test-Softwareanbieter werden ihr stärkstes Team mitbringen, um den Deal mit einem potenziellen Kunden abzuschließen. Daher ist es wichtig, mit Fragen zu bestimmten Schlüsselfunktionen, die man benötigt, in den Verhandlungsprozess zu gehen. Dazu gehören (aber sind nicht beschränkt auf) multivariate Test- und WYSIWYG-Fähigkeiten, wie viel Codierungserfahrung benötigt wird, um die Benutzeroberfläche zu verwenden, und KI oder maschinelles Lernen. Käufer müssen Fragen zu den Gesamtkosten und Gebühren im Zusammenhang mit dem Kauf, der Implementierung und der Nutzung des Produkts stellen. Um Überraschungen später zu vermeiden, ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die Geschäftsbedingungen vollständig gelesen und besprochen werden.
Endgültige Entscheidung
Es könnte nützlich sein, eine Bewertungsmatrix zu erstellen, die die verschiedenen in der langen und kurzen Liste erwähnten Funktionen sowie Notizen aus Anrufen zwischen dem Kunden und dem Anbieter misst.
Trends bei A/B-Test-Tools
Calls-to-Action (CTA): CTAs sind der beliebteste Test, der innerhalb von A/B-Tests durchgeführt wird. Calls-to-Action sind Phrasen, die versuchen, Dringlichkeit beim Käufer zu erzeugen, wie ein bestimmtes Angebot wird bald ablaufen oder muss sofort gekauft werden. Immer mehr Unternehmen verwenden CTA-Links, da sie bei der End-of-Funnel-Marketing helfen und zu einem Verkauf auf die schnellstmögliche Weise führen können. Häufige A/B-Tests, die auf einem CTA-Button durchgeführt werden, umfassen größere Textgrößen, hellere Buttonfarben und andere Anpassungen, um den Button visuell ansprechender oder ansprechender zu machen.
Mobile A/B-Tests: Diese Tests verzeichnen ein enormes Wachstum, da immer mehr Benutzer von Desktops auf ihre Telefone umsteigen. Mobile A/B-Test-Trends können Unternehmen helfen, zu analysieren, wie das Layout ihrer mobilen App funktioniert und wie mobile Käufe für Verbraucher so einfach wie möglich gemacht werden können. Da die Bildschirmgröße so drastisch vom Desktop zum mobilen Bildschirm ist, ist es wichtig, notwendige Änderungen vorzunehmen, damit Benutzer Produktangebote auf einem kleineren Bildschirm sehen können.
Website-Personalisierung: A/B-Tests ermöglichen es Benutzern, Tests basierend auf persönlichen Informationen der Kunden durchzuführen. Unternehmen können Big Data nutzen, um maßgeschneiderte Inhalte anzubieten (basierend auf Annahmen darüber, wie sich ein Besucher verhalten wird), um das Gefühl eines personalisierten Einkaufs- oder Surferlebnisses zu erzeugen. Tester können A/B-Tests durchführen, um zu untersuchen, ob die maßgeschneiderten Inhalte zu mehr Konversionen oder Engagement führen.
