„Where the Magic happens“: Warum A/B-Testing das A&O des Online-Marketings ist

Das Rad muss nicht immer neu erfunden werden, um Verbesserungen im Großen wie im Kleinen zu ermöglichen. Oft reicht es, wenn man sich vor Augen hält, was man gerade macht, warum, ob es nicht auch anders, besser ginge – oder was andere davon halten.

Bevor die Frage „Wie finde ich das heraus?“ kommt, direkt die Antwort: Testen. Testen, testen. Getreu dem Motto des Lean Startup, „Build, Measure, Learn!“, kann nur durch regelmäßiges Feedback die eigene (Web-)Präsentation optimiert werden – dabei gilt das A/B-Testing als A&O des Online-Marketings. Welche Bedeutung dieses Tool für Startups haben kann, möchten wir Ihnen gern mit diesem Blogbeitrag zeigen.

Die Meinung anderer ist enorm wichtig, um der potentiellen Kundschaft gerecht zu werden – gerade wenn man als junges Unternehmen noch nicht sattelfest auf dem Markt etabliert ist. Um quantitatives Feedback zu erhalten, nutzen viele deshalb A/B-Testing-Tools. Auch Jakob Carstens, Head of Marketing bei Seedmatch, schwört mittlerweile auf die Aussagekraft der Tests. „Der Vorteil liegt auf der Hand: Nicht wir allein müssen entscheiden, was ‚richtig‘ und was ‚falsch‘ am Webauftritt der Plattform ist – das verraten uns die User mittels A/B-Testing. So ist es möglich, Seedmatch optimal den Bedürfnissen der Crowd anzupassen“, sagt er.

Das 1×1 des A/B-Testing

Im Grunde verbirgt sich hinter dem A/B-Testing ein simples Prinzip. Durch die Aufteilung der Grundgesamtheit an Besuchern einer Website in Gruppe A und Gruppe B können zeitgleich zwei Varianten (A und B, daher der Name) des Auftritts im Netz miteinander verglichen werden. Wichtigstes Kriterium dabei: Die Conversion Rate. Sie gibt an, wieviel Prozent der Besucher tatsächlich das vorgestellte Angebot nutzen. Je nach Ziel kann so ermittelt werden, wie viele Registrierungen, Downloads, Leads oder Einkäufe auf den Besuch der Seite folgen.

A/B-Testing ist keine multivariate Methode, sondern beschränkt sich pro Durchgang auf die Änderung lediglich einer Variable, um so konkret deren Einfluss auf das Verhalten der Besucher zu bestimmen. So stellt man etwa Versionen gegenüber, die sich durch ein Bild, die Visualisierung, einen Call-To-Action oder bloß durch die Struktur unterscheiden und dadurch verschiedene Emotionen und Reaktionen hervorrufen.

In einem Gastbeitrag bei deutsche-startups.de schreibt Fabian Liebig von Optimizely, der führenden Plattform sowohl für A/B-, als auch multivariate Testings, dass vor allem junge Startups beim A/B-Testing vor einer großen Herausforderung stehen. Denn um valide Aussagen auf Basis der Testergebnisse treffen zu können, bedarf es einer relativ großen Grundgesamtheit potentieller Kunden – die meisten Startups haben während ihrer Frühphase allerdings vergleichsweise geringen Traffic auf den Websites.

Auch die E-Commerce-Profis von Project A Ventures, einer Symbiose aus Company Builder und Investment-Fonds, machen klar, dass für kleinere Startups das direkte qualitative Feedback der Kunden den größeren Nutzen bringt, da so ein unmittelbarer Einblick in die Denkweise der Kunden möglich ist. Sobald diese Rückmeldungen jedoch eine bestimmte Anzahl überschreiten und damit in der Masse unübersichtlich werden, wird es kompliziert, einen passenden Maßstab für die Interpretation der Inhaltsanalysen zu finden. Die Ergebnisse sind dann stark abhängig von der subjektiven Einschätzung desjenigen, der die qualitative Feedback-Analyse vornimmt.

Aus Fehlern lernt man…

Damit Marketing-Maßnahmen im Netz fruchten, muss z. B. eine Website oder Landingpage in vergleichbaren Gruppen getestet werden. Zwei Gruppen, zwei Varianten – A und B. Am Ende des Tests steht dann ein überraschendes oder bestätigendes Ergebnis. Nur wer weiß das schon vorher?

 

a_b_testing

Ohne zu testen, können einem hunderte Registrierungen, tausende Downloads oder Millionenumsätze durch die Lappen gehen. Und ganz ehrlich: Auch wenn einen seit Kindertagen der unbezweifelt weise Spruch „Aus Fehlern lernt man!“ begleitet, ist es zur Abwechslung ganz nett, manche Fehler gar nicht erst zu begehen.

Im alltäglichen Leben sind es meist kleine Dinge, die den Unterschied machen. Ein persönlicher Gruß, ein nettes Lächeln, positive Gedanken der Nächsten – warum sollte das im Business anders sein? Auch hier spielt die emotionale Verbindung zum möglichen Kunden eine Rolle. Doch Vorsicht: Allzu leicht werden Einschätzungen vorab falsch getroffen und die Notwendigkeit quantitativer Absicherung in Bezug auf ebenso notwendiges Feedback unterschätzt.

Achtung, Falle!

Neben der bereits genannten kritischen Masse, die es für valide Schlüsse aus dem A/B-Testing bedarf, gibt es einige andere Fallen, auf die u. a. eine sehenswerte Slideshare-Präsentation hinweist. Mit dabei sind auch einige „false friends“: Mag man vielleicht denken, dass Bilder oder Zertifikate den Charakter einer Website stärken und die Conversion Rate in die Höhe schnellen lassen. Doch es gibt Beispiele, wo genau das nicht der Fall ist und ein A/B-Testing kontraintuitive Ergebnisse bringt. Hier gilt wieder: „Build, Measure, Learn!“

Im Fall von TOLLABOX gab es z. B. einen Test, um den 200-Zeichen-Text der Übersichtsseite bei Seedmatch zu optimieren. Die Frage war: „Welcher Text spricht mehr Nutzer an?“ Daraus ergibt sich auch die Erkenntnis darüber, welcher Text mehr Interesse und damit mehr Klicks generiert. Folgende Varianten wurden gegenüber gestellt:

Original:
Erfahrenes Team, cleveres Geschäftsmodell und innovatives Bildungskonzept: TOLLABOX ändert die Art, wie unsere Kinder lernen. Dank Abomodell und “Lernen durch Spaß” eine rentable Idee für die Zukunft.
Alternative:
Die TOLLABOX ist Lernen durch Spaß und dank Abomodell eine lukrative Bildungsinnovation! Sie erspart Eltern viel Stress und entfaltet die Kreativität und Fähigkeiten der Kinder ab Vorschulalter.
Textstruktur:

  1. „erfahrenes Team
  2. „cleveres Geschäftsmodell
  3. Markt + Produkt-USP: „innovatives Bildungskonzept“
  4. Vision: „ändert die Art, wie Kinder lernen“; „für die Zukunft“
  5. Geschäftsmodell II („dank Abomodell … eine rentable Idee“)
  6. Nutzer-Mehrwert: „Lernen durch Spaß“
Textstruktur:

  1. Nutzer-Mehrwert: „Lernen durch Spaß“
  2. Geschäftsmodell: „dank Abomodell … lukrativ“
  3. Kunden-Mehrwert: „erspart Eltern viel Stress“
  4. Nutzer-Mehrwert: „entfaltet Kreativität und Fähigkeiten“
  5. Zielgruppe: „Kinder ab Vorschulalter“
Conversion Rate: 19 % Conversion Rate: 23 % – dies entspricht einer Verbesserung um 21 % gegenüber dem Original (Signifikanz: 90 %)

 

Die Alternative unterscheidet sich in einem wesentlichen Punkt vom Original: Der Mehrwert für den Käufer wird priorisiert – denn die Box „erspart Eltern viel Stress“. Dadurch, dass dieser Text dem Besucher der Plattform den Mehrwert für sich selbst schon im 200-Zeichen-Text vor Augen führt, wird sein Interesse gesteigert. Außerdem werden pauschale Aussagen wie „erfahren“, „clever“ und „innovativ“, die jeder Unternehmer gern zur Selbstcharakteristik verwendet, vermieden. Die Alternative ist somit stichhaltiger und erhöht das Klickinteresse spürbar.

Fazit: Andere entscheiden und handeln nicht so, wie wir denken

Solch eine Erkenntnis ist ungemein wichtig für jeden Unternehmer und kann die Strategie der Außendarstellung wesentlich beeinflussen. Trotz einiger Schwierigkeiten ist es wichtig, ab einem gewissen Punkt die Möglichkeit des A/B-Testing zu nutzen. Die Optimierung der eigenen Website macht meist die Kosten für Anzeigenschaltung und Werbung überflüssig; wenigstens aber kann nach der Analyse gezielter geworben werden.

Die Konsequenzen für die Fokussierung bei der Kommunikationsstrategie sind klar: Alles, was bisher „so lief“, läuft mit Sicherheit eigentlich ganz anders. Wer trotz dieses Wissens auf alten Pfaden wandelt, wird mit hoher Wahrscheinlichkeit doch schnell merken, wie kontraproduktiv ungenutztes Optimierungs- und Innovationspotential im Unternehmen tatsächlich ist. Und genau das ist für Startups etwas, das es zu verhindern gilt.