A/B-Tests vergleichen die Leistung von zwei oder mehr Versionen einer Website, eines Newsletters oder Creatives. Natürlich finden A/B-Tests noch in vielen anderen Bereichen Anwendung. Ziel ist es, festzustellen, welche Variante besser abschneidet. Hierbei werden zufällig ausgewählte Benutzergruppen den unterschiedlichen Varianten ausgesetzt, und die Performance der beiden Varianten wird anhand vordefinierter Metriken (z. B. Klickraten, Conversion Rates) verglichen.
Die wichtigsten Schritte eines A/B-Tests umfassen:
- Hypothese aufstellen: Definieren, was getestet wird und welche Veränderungen erwartet werden.
- Varianten erstellen: Zwei Versionen des zu testenden Elements entwickeln – die Originalversion (A) und die veränderte Version (B).
- Benutzer zufällig aufteilen: Die Zielgruppe zufällig in zwei Gruppen aufteilen, wobei jede Gruppe eine der beiden Varianten sieht.
- Daten sammeln: Performance-Daten für beide Varianten sammeln.
- Ergebnisse analysieren: Die Daten analysieren, um festzustellen, welche Variante besser abschneidet.
- Schlussfolgerungen ziehen: Basierend auf den Ergebnissen entscheiden, ob die Änderung beibehalten oder verworfen wird.
A/B-Tests helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Optimierungen vorzunehmen, die die Benutzererfahrung und Geschäftsziele verbessern.