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EXPERIMENTATION | A/B TESTING

Optimieren Sie Ihre Website mit einer A/B-Testing-Agentur

Optimieren Sie Ihre Conversions mit Welyft, Experte für A/B Testing. Profitieren Sie von einer maßgeschneiderten Begleitung bei jedem Schritt Ihrer Optimierungsstrategie für greifbare und dauerhafte Ergebnisse.

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    Ohne das Risiko einzugehen, in kostspielige UX- und IT-Projekte zu investieren

  • Optimieren Sie jeden Klick

    durch A/B Testing und maximieren Sie Ihre Konversionsraten

  • Verwandeln Sie Ihre Besucher

    in treue Kunden, indem Sie Personalisierungsstrategien testen

WAS IST A/B testing?

Steigern Sie Ihre Performance mit einer A/B testing Agentur

Wussten Sie, dass kleine Änderungen einen großen Einfluss auf Ihre Conversions haben können? Genau das ermöglicht A/B testing, und bei Welyft ist das unsere Spezialität!

Was ist ein A/B test?

Stellen Sie sich vor, Sie hätten zwei Versionen einer Webseite, eines Buttons oder einer Werbebotschaft:

• Version A: Ihr aktuelles Design oder Ihr aktueller Text • Version B: eine leicht veränderte Version

Wir testen diese Varianten unter realen Bedingungen bei Ihren Zielgruppen. Anschließend analysieren wir präzise, welche Version mehr Klicks, Käufe oder Engagement generiert.

DIENSTLEISTUNGEN

Die Angebote der A/B testing Agenturen

Unsere Beraterteams begleiten Sie bei all Ihren A/B testing Anforderungen

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LÖSUNGEN

Umsetzung von A/B test Kampagnen

Ein A/B test folgt einem Prozess in fünf Schritten: der Entwicklung der Hypothese, der Validierung des Testplans und der Mockups, der Entwicklung, der Einrichtung und Überwachung des Tests sowie der Analyse der Ergebnisse und der Entscheidungsfindung.

  1. SCHRITT 1

    Entwicklung der Hypothese

    Jeder A/B test beginnt mit einer klaren und messbaren Hypothese: - Welches Problem soll gelöst werden? (z. B.: „Erhöht ein sichtbarerer CTA die Klickrate?“) - Welche Verbesserung soll getestet werden? (z. B. Änderung der Farbe, des Textes, der Position eines Buttons) - Welche KPIs sollen gemessen werden? (Klickrate, Conversion-Rate, Verweildauer auf der Seite…) Beispiel: „Wenn wir [vorgenommene Änderung] durchführen, werden wir eine Verbesserung von [Haupt-KPI] um __% beobachten.“

  2. SCHRITT 2

    Validierung des Testplans und der Mockups

    Bevor wir mit dem Experiment beginnen, validieren wir: - Den Testplan, der die zu testenden Varianten und die Methodik beschreibt - Die Mockups, um sicherzustellen, dass die neuen Versionen das Nutzererlebnis und die technischen Rahmenbedingungen respektieren - Die Verteilungsregeln, die festlegen, wie der Traffic zwischen den Versionen A und B aufgeteilt wird Eine sorgfältige Validierung stellt sicher, dass der Test zuverlässig, auswertbar und zielgerichtet auf die Geschäftsziele ist.

  3. SCHRITT 3

    Entwicklung und Integration

    Sobald die Mockups validiert sind, gehen wir zur technischen Umsetzung des Tests über: - Entwicklung der Varianten im gewählten Testtool (AB Tasty, Google Optimize, Kameleoon…) - Integration der Tracking-Skripte und Überprüfung der einwandfreien Funktion - Tests und Abnahme, um sicherzustellen, dass kein Fehler die Ergebnisse verfälscht Diese Phase gewährleistet, dass das Nutzererlebnis flüssig und einheitlich bleibt, unabhängig davon, welche Variante angezeigt wird.

  4. SCHRITT 4

    Start und Überwachung des Tests

    Der Test ist live! 🚀 Wir aktivieren das Experiment und überwachen in Echtzeit: ✔ Die korrekte Verteilung des Traffics zwischen den Versionen A und B ✔ Die Überwachung der im Vorfeld definierten KPIs ✔ Das Fehlen von Verzerrungen, die die Ergebnisse verfälschen könnten Eine sorgfältige Überwachung ermöglicht es, den Test bei Bedarf schnell anzupassen und ein zuverlässiges und repräsentatives Experiment zu gewährleisten.

  5. SCHRITT 5

    Analyse der Ergebnisse und Entscheidungsfindung

    Sobald der A/B test abgeschlossen ist, analysieren wir die Performance jeder Variante: - Welche Version hat die besten Ergebnisse erzielt? - Sind die Unterschiede statistisch signifikant? - Soll die gewinnende Variante dauerhaft eingesetzt werden? Wenn eine Verbesserung nachgewiesen wird, wird sie auf der gesamten Website in Produktion gebracht. Andernfalls kann eine neue Iteration in Betracht gezogen werden, um die Erkenntnisse zu vertiefen und die Optimierung zu verfeinern.

METHODIK

Auf welche KPIs kann ein A/B test Einfluss nehmen?

Dank A/B testing experimentieren wir, um Ihnen zu helfen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

  • Konversionsrate

    Den Anteil der Nutzer erhöhen, die auf Ihren Websites landen und eine Transaktion abschließen.

  • Engagement-Rate

    Die durchschnittliche Besuchsdauer sowie die durchschnittliche Anzahl der Bildschirme oder aufgerufenen Seiten pro Sitzung erhöhen.

  • Absprungrate

    Den Anteil der Nutzer senken, die auf Ihrer Website ankommen, ohne eine signifikante Interaktion durchzuführen.

  • Customer Lifetime Value

    Die Dauer und Häufigkeit der Interaktionen von Kunden mit Ihrer Marke erhöhen, um ihren langfristigen Wert zu maximieren.

  • Opt-in-Rate

    Die Anzahl der Nutzer erhöhen, die sich anmelden oder ihre Zustimmung zu Ihren Kommunikationen geben.

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LÖSUNGEN

Wie laufen unsere A/B tests ab?

Unsere CRO-Maßnahmen im Vorfeld des A/B testing sind darauf ausgelegt, die Wirkung der Ergebnisse der A/B tests zu maximieren. Wir beginnen mit einer Audit-Phase, um Ihre UX-Stärken und -Schwächen zu bewerten. Anschließend identifizieren wir Optimierungspotenziale durch eine eingehende Analyse des Nutzerverhaltens, der Customer Journeys und der aktuellen Performance.

A/B testing innerhalb der CRO-Methode

Ziel

Ein CRO-Audit ist ein entscheidender Schritt, um die Wirksamkeit einer A/B testing-Strategie zu gewährleisten. Es geht nicht darum, Verbesserungsansätze willkürlich zu identifizieren, sondern die Tests auf soliden Grundlagen zu strukturieren, gestützt auf verlässliche Daten und objektive Analysen.

  1. Kick-off & Scoping

    In dieser Phase klären wir die Methode, erfassen die Erwartungen der Teams, identifizieren die Rahmenbedingungen, verstehen die strategischen Herausforderungen, definieren die Ziele und die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) und stimmen die Erfolgsvision ab.

  2. Analytics-Audit

    Nach dem Scoping beginnen wir mit dem Analytics-Audit, der sich auf die quantitativen Daten Ihrer Website konzentriert. Ziel ist es, die Nutzerpfade zu analysieren und zu verstehen, "wie" sie mit Ihren Templates interagieren. So können wir Ihre Schlüsselzielgruppen identifizieren und bestimmen, worauf Sie Ihre Bemühungen konzentrieren sollten.

  3. UX-Audit

    Das UX-Audit zielt darauf ab, das "Warum" der potenziellen, im Analytics-Audit identifizierten Reibungspunkte zu verstehen. Dank einer CRO-Analysematrix erkennen wir leicht die Elemente auf Ihren Templates, die die Konversion positiv oder negativ beeinflussen.

  4. User Testing (Option)

    Durch die Beobachtung der Nutzerinteraktionen in realen Situationen identifizieren wir Hindernisse für die Konversion und validieren die im Rahmen der Analytics- und UX-Audits aufgestellten Hypothesen. So können wir konkrete und passende Verbesserungen vorschlagen.

  5. Priorisierung der Roadmap

    Basierend auf den Daten aus den Audits und Tests identifizieren wir die Initiativen mit dem größten potenziellen Einfluss auf die Konversion, unter Berücksichtigung der verfügbaren Ressourcen und der Projektrahmenbedingungen.

  6. Aktivierung (A/B-Testing!)

    Wir setzen die A/B-Tests um, die durch die aus dem Audit resultierende Roadmap priorisiert wurden, um die verschiedenen Lösungen für die identifizierten Hypothesen zu testen.

Unser A/B-Testing-Glossar

  • 🎰 Multi-Armed Bandit Testing

    Der Multi-Armed Bandit (MAB) ist ein adaptiver Experimentieransatz, der verwendet wird, um mehrere Varianten einer Seite oder eines Elements zu testen und dabei die Ergebnisse in Echtzeit zu maximieren.

    A/B testing+ Details

  • Flickering effect A/B testing

    Der Flickering Effect (oder Flacker-Effekt) bezeichnet ein für den Nutzer sichtbares visuelles Problem beim Laden eines A/B-Tests:

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  • UPT (Unit per transaction)

    E-Commerce-Kennzahl, die die durchschnittliche Anzahl der pro Bestellung gekauften Artikel misst.

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  • Session Replay

    Analysetechnik des Nutzerverhaltens, bei der Navigationssitzungen von Nutzern auf einer Website oder Anwendung aufgezeichnet und wiedergegeben werden.

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

  • A/B Testing ist eine Methode, mit der verschiedene Versionen einer Webseite, eines grafischen Elements oder einer Marketingbotschaft getestet werden, um zu bestimmen, welche am besten performt. Durch die Anzeige zweier Varianten (A und B) an unterschiedliche Nutzergruppen ist es möglich, das Verhalten zu analysieren und die Conversions auf Basis realer Daten zu optimieren.