A/B-Test

TL;DR

Ein A/B-Test vergleicht zwei Varianten bei echten Nutzern und zeigt, welche besser funktioniert. Datenbasierte Entscheidungen statt Meinungen.

Was ist ein A/B-Test?

Ein A/B-Test (Split Test) zeigt verschiedenen Nutzern unterschiedliche Varianten einer Seite oder eines Elements. Die Variante mit besseren Ergebnissen (z.B. mehr Klicks, Conversions) gewinnt.

Ablauf eines A/B-Tests

• Hypothese: "Ein größerer Button erhöht die Klickrate"
• Varianten: A (Original) vs. B (Veränderung)
• Traffic Split: Zufällige Aufteilung der Besucher
• Messung: Konversion oder Ziel-Metrik tracken
• Auswertung: Statistisch signifikanten Gewinner bestimmen

Was kann man testen?

• Headlines und Texte
• Button-Farben, -Größen, -Positionen
• Bilder und Videos
• Formularlänge
• Layouts und Strukturen
• Preise und Angebote

Wichtig: Statistische Signifikanz

Ein Test braucht genügend Daten, um aussagekräftig zu sein:

• Mindestens 100 Conversions pro Variante
• 95% Signifikanz anstreben
• Nicht zu früh abbrechen

A/B-Tests und Nachhaltigkeit

Gezielte Tests verhindern Über-Optimierung:

• Nur ändern, was nachweislich besser funktioniert
• Weniger Feature-Bloat durch Validierung
• Effizientere Entwicklung durch Fokus

Fazit

A/B-Tests sind das Rückgrat datengetriebener Optimierung. Sie beenden Diskussionen mit Fakten und verhindern, dass gut gemeinte Änderungen schlechter performen.