Steiger die Customer Experience: A/B Tests sind dein Weg

Die Erfahrung, die User in deinem Online Shop machen, bestimmt, ob sie weiterhin mit deinem Unternehmen agieren oder nicht. Eine schlechte Customer Experience kann dich bares Geld kosten. A/B-Testing ist ein guter Weg, deine Customer Experience zu steigern. Wir zeigen dir, wie!

Was ist Customer Experience?

Unter Customer Experience oder User Experience versteht sich das gesamtheitliche Erlebnis, das die Kundschaft mit deinem Unternehmen hat: vom ersten Kontakt bis hin zum Einkauf (oder bis zu der Stelle, an der sie sich verlassen).

Die Customer Experience bezieht alle Touchpoints mit ein, vom Social Media Auftritt über den Inhalt im Blog und auf Produktdetailseiten bis hin zum Checkout-Prozess und darüber hinaus.

Ist die Erfahrung an irgendeiner Stelle zu schlecht, springen deine User ab und verlassen dich.

1 von 5 Usern würden nach einer schlechten Erfahrung nicht mehr mit dem Unternehmen interagieren, auch wenn es sich um eine Love Brand handelt. Fast 60 Prozent aller User treffen diese Entscheidung nach mehreren schlechten Erfahrungen (pwc, Customer Experience Report).

Die Erwartung und das Verständnis davon, was eine „gute“ Customer Experience ist, ist von Branche zu Branche und von Generation zu Generation unterschiedlich. Boomer legen vielleicht weniger Wert auf deinen Social Media Auftritt, aber cringe TikToks und schlecht designte Instagram-Posts können es dir mit Millennials und der Gen Z verscherzen.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing, a/b/n testing, A/B-Test: Alle Begriffe beschreiben das Gleiche. Zwei oder mehr Varianten (Variante A, Variante B, Variante n) werden zufällig an deine User ausgespielt. Das können zum Beispiel verschiedene Headlines auf deiner Website sein, unterschiedliche Bilder in Display-Ads, verschiedene Newsletter-Versionen oder — ganz simpel — unterschiedliche CTA-Texte.

Dabei kannst du entscheiden, wie viel Prozent deiner Website Visitor, Social Media Follower oder Newsletter-Subscribers die jeweiligen Varianten sehen sollen. Klassisch ist ein 50/50 Split bei einer Variante. Das bedeutet, dass von 20.000 Usern 10.000 User deine original Website sehen und 10.000 User die Variante mit dem anderen CTA-Text sehen.

Im Reporting des A/B-Tests siehst du dann, welche Variante besser abgeschnitten hat: das Original oder Variante A (oder B oder N…). Je nach Tool erhältst du weitere Statistiken, zum Beispiel ob eine Variante zu einer höheren Conversion Rate oder einem höheren Umsatz geführt hat.

Durch den Test weißt du, ob du deine Website ändern solltest oder lieber alles beim Alten belässt. Deswegen sind auch Tests, die auf den ersten Blick nicht erfolgreich sind, hilfreich. Hättest du eine Änderung ohne Test ausgerollt, wäre dir Umsatz verloren gegangen.

Welche Arten von A/B-Tests gibt es?

Es gibt drei verschiedene Arten von A/B-Tests, die wir dir im folgenden kurz vorstellen möchten.

Klassischer Test

Der klassische Test wird auch Split Test genannt und ist die „normale“ A/B/n-Variante, bei der eine einzige Variable getestet wird. Pro Variante wird immer der gleiche Faktor auf unterschiedliche Weise verändert.

Ein Beispiel:

Du möchtest deine User dazu anregen, deinem Premium-Programm beizutreten. Derzeit ist der Call To Action Button Text dafür „Jetzt Mitglied werden.“

Unterschiedliche Varianten haben dann unterschiedliche Texte, zum Beispiel „Anmelden und sparen“ für Variante A und „Premium-Mitgliedschaft beantragen“. Im Reporting siehst du dann, welcher Text dir die meisten neuen Mitglieder beschert hat.

Du kannst theoretisch unendlich viele Varianten anlegen und testen. Allerdings ist das nicht empfehlenswert, da die hohe Anzahl an Varianten die Test-Ergebnisse verwässert und sie so nicht mehr aussagekräftig sind.

Unsere Empfehlung: Nutze nicht mehr als drei Varianten. Damit hast du insgesamt 4 verschiedene Optionen: das Original, Variante A, Variante B und Variante C. Für einen guten Test reicht das allemal aus.

Multivariater Test

Möchtest du mehr als drei Varianten testen, solltest du auf Multivariate Tests zurückgreifen. Bei dieser Art des Testings werden verschiedene Faktoren verändert, also neben dem Call To Action Button-Text auch die Farbe des Buttons und die Position auf der Seite.

Die A/B-Test-Tools kombinieren per Zufallsprinzip diese Variablen und Varianten miteinander — du selbst hast keinen Einfluss darauf, welche Kombinationen entstehen.

Hast du drei Varianten eines CTA-Texts und vier unterschiedliche Farben, ergeben sich 12 Split Tests:

3 CTAs x 4 Farben = 12 Tests

Wirklich sinnvoll sind Multivariate Tests aber nur auf Websites mit wirklich vielen Usern. Je mehr Tests, desto mehr User brauchst du, um aussagekräftige Ergebnisse zu sammeln.

Weiterleitungstest

Ein Weiterleitungstest wird auch Split URL Test genannt und genau das ist es auch: eine Landingpage wird in zwei Varianten erstellt. Anderer Text, anderes Design, andere Bilder, andere Produkte, usw. Dafür legst du erst eine der Landingpages an, zum Beispiel www.deinshop.de/summersale. Die zweite Seite in dem veränderten Design nennst du dann www.deinshop.de/summersale-2.

Dein Testing-Tool teilt die User gleichmäßig auf beide Landingpages auf; User A sieht Landingpage A, User B wird auf Landingpage B weitergeleitet, daher auch der Name. So siehst du, welche Landingpage insgesamt besser abgeschnitten hat.

Der Test kann hilfreich sein, wenn du deinem Unternehmen und deiner Website ein Design-Update geben möchtest und vorher die neue Corporate Identity testen willst.

Wie hilft A/B-Testing der Customer Experience im E-Commerce?

Mithilfe von A/B-Tests kannst du deine Website so designen, dass du deine Conversion Rate verbessern und deinen Umsatz steigern kannst. Du findest genau heraus, was deine User wirklich zum Klicken und Kaufen bewegt und kannst Optimierungen deiner Webseite, ihrer Inhalte und ihres Designs in die Wege leiten.

Durch A/B-Testing lernst du deine Zielgruppe besser kennen, vor allem, wenn du das Testing mit Umfragen kombinierst.

Du erfährst, ob du überflüssige Elemente auf deiner Seite hast, die niemand klickt. Testest du deine Kampagnen, Ads und Newsletter und vergleichst die Leistung der Varianten, kannst du außerdem Marketing-Aufwand für deine Teams und Marketing-Kosten sparen.

Mit A/B-Tests erfährst du, welche Personalisierungen in deinem Online Shop Sinn ergeben. Vielleicht brauchst du keine persönliche Ansprache, aber dafür verbesserte personalisierte Produktempfehlungen.

5 Tipps für gute Tests

Du bist jetzt davon überzeugt, dass dein E-Commerce Unternehmen ebenfalls von A/B-Tests und Experimentation profitiert? Dann haben wir ein paar Tipps, wie du deine A/B-Tests durchführen kannst.

Mit unserem Partner growganic kannst du mit geringem Aufwand A/B-Tests ausrollen und im Handumdrehen deine Customer Experience verbessern.

1. Gute Hypothese aufstellen

Zu aller erst solltest du ein Ziel und eine Hypothese formulieren. Hypothesen folgen einer Wenn/Dann-Formel:

Wenn wir X ändern, Dann wird X besser, Weil…

Zum Beispiel:

WENN Navigation auf Mobilgeräten nicht mehr beim Hochscrollen erscheint (V1) oder dauerhaft sichtbar ist (V2), DANN steigen die Transaktionen und der AOV, WEIL Nutzer immer die Navigation und den Warenkorb in Reichweite haben (V2) oder nicht durch dieses störende Element irritiert sind (V1).

Die Hypothese hat ein klares Zielt: Steigerung von Transaktionen und AOV (Average Order Value).

Ohne Hypothese kannst du zwar A/B-Testing durchführen, aber dein Ziel ist nicht klar und du weißt nicht genau, warum du eigentlich testest. Dadurch kannst du den Test nicht effizient auswerten und hast Daten, die dir letztendlich nicht so viel bringen.

2. Segmentierung der Zielgruppe

Möchtest du den Test deiner gesamten Zielgruppe ausspielen, nur Bestandskundschaft oder nur Neukundschaft? Bevor du einen Test startest, solltest du dir überlegen, an welcher Zielgruppe du testen möchtest. Du kannst die Zielgruppe auch mit in die Hypothese aufnehmen. Zum Beispiel wenn du die These aufstellst, dass eine andere Darstellung von Bestandskundschaftsrabatt (z.B 10€ auf jede Bestellung statt 5% auf jede Bestellung) zu einem höheren AOV innerhalb deiner Bestandskundschaft führt.

3. Nur eine Variabel testen

Wie bereits erwähnt, solltest du immer nur eine einzige Variabel ändern, wenn du einen Split-Test durchführst. In Multivariate Tests werden mehrere Faktoren getestet, aber solltest du gerade erst mit A/B-Tests starten, empfehlen wir mit simplen Split Tests anzufangen.

Änderst du mehrere Variablen gleichzeitig, kannst du dir nicht sicher sein, was genau die veränderte Verhaltensweise innerhalb deiner Zielgruppe ausgelöst hat. Das erschwert deine Datenerhebung, Analyse und Optimierung deines Shops.

4. Externe Faktoren berücksichtigen

Ist gerade Valentinstag oder Adventszeit? Läuft eine Rabatt-Aktion, ist Black Week oder CyberMonday? Externe Faktoren können deinen Test beeinflussen. Das Gute daran: Jede Variante kann mit dem Original verglichen werden, sodass du das Original als Baseline für z.B. den Umsatz pro Bestellung oder die Conversion Rate zu Rate ziehen kannst.

Externe Einflüsse können aber gestiegene Conversion Rates am Anfang des Monats sein, da die meisten Leute Ende des Monats ihr Gehalt erhalten.

Wenn du ein saisonales Geschäft hast, wirst du in deinem E-Commerce beim A/B-Test feststellen, dass die Zahlen je nach Jahreszeit sehr unterschiedlich ausfallen. Unter Umständen musst du deinen A/B-Test zu deinen „schlechten“ Jahreszeiten länger laufen lassen, um belastbare Daten zu erhalten.

5. Mit Umfragen kritische Bereiche erfassen

Du weißt nicht genau, wo du anfangen sollst, welche Tests für deinen Shop Sinn ergeben?

Frage deine User einfach. Was für Verbesserungsvorschläge haben sie, was fehlt ihnen? Frage bei Warenkorbabbrüchen nach, warum der Kauf nicht vollzogen wurde. Haben vielleicht Zahlungsmethoden gefehlt, gab es technische Probleme im Checkout-Prozess? So kannst du Problembereiche direkt von deinen Usern erfassen, darauf basierend Hypothesen aufstellen und A/B-Tests durchführen.

Fazit

Mithilfe von A/B-Tests findest du genau heraus, was deine User wollen. Jeder Klick zeigt dir, welche Änderungen erwünscht sind, welche nicht ankommen oder welche keinen Unterschied machen. So verbesserst du mit relativ geringem Aufwand die Customer Experience in deinem Online Shop und kannst nebenbei dein Online Marketing und deine Performance Strategie überdenken.