A/B Testguide für Marketing & Sales
Wie Sie mit A/B-Tests im Marketing fundierte Entscheidungen treffen und Ihre Kampagnen nachhaltig optimieren.
Was ist A/B-Testing?
A/B-Tests gehören zu den beliebtesten geplanten und kontrollierten Versuchen, die zur Optimierung von Webmarketingstrategien eingesetzt werden. Es hilft Entscheidungsträgern, die beste Lösung auf der Grundlage der Analyseergebnisse von zwei möglichen Alternativen / Kampagnen A und B zu wählen. Diese Tests sind leicht umsetzbare statistische Verfahren, die den Arbeitsalltag von Marketingverantwortlichen vereinfachen. Mit ihrer Hilfe lassen sich Marketingmaßnahmen datenbasiert analysieren und optimieren.
Sie testen zwei ähnliche, aber leicht unterschiedliche Versionen – z. B. von E-Mails, Landing Pages oder Werbeanzeigen – und zeigen auf, welche Variante besser performt.
Ergebnis: Sie sparen Zeit und Budget, indem Sie auf Strategien setzen, die nachweislich funktionieren.
In den folgenden Abschnitten lernen Sie die statistischen Methoden kennen, mit denen Sie A/B-Tests einfach durchführen können. Der Schlüssel ist die Einfachheit, denn A/B-Tests sind sehr leicht und einfach, und wir geben Ihnen alle Hilfe und Unterstützung, die Sie brauchen.
Drei typische Herangehensweisen an A/B-Tests:
1. Der falsche Weg:
„Schauen wir uns die absoluten Werte an, das ist einfach“
Viele Unternehmen machen den Fehler, Ergebnisse lediglich anhand der absoluten Kennzahlen zu vergleichen. Diese Methode ist irreführend, weil sie Kontext und statistische Absicherung ignoriert.
2. Der halb-richtige Weg:
„Nehmen wir doch einfach die Z-Probe für jede Bewertung, das ist einfach“
Ein Fortschritt gegenüber der ersten Methode: Der Z-Test berücksichtigt die Vergleichsbasis. Er eignet sich gut, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z. B. große Stichprobe, Normalverteilung). Doch er ist kein Allheilmittel und liefert bei diskreten Merkmalen oder kleinen Stichproben keine zuverlässigen Ergebnisse.
3. Der richtige Weg:
„Verwenden wir für jede Bewertung die am besten geeignete und einfachste Methode“
Professionelle A/B-Tests basieren auf der Auswahl der jeweils geeigneten statistischen Methode – abgestimmt auf Datenart und Stichprobengröße.
So funktionieren diese drei Methoden im Detail:
1. „Schauen wir uns die absoluten Werte an, das ist einfach“
Das Vergleichen der absoluten Zahlen zweier Marketingaktivitäten ist eine der häufigsten Methoden. Allerdings birgt dieser Ansatz Risiken, denn er betrachtet nur das Endergebnis ohne weitere Berechnungsgrundlage. Dadurch können schnell Fehlinterpretationen und falsche Schlussfolgerungen entstehen.
2. „Nehmen wir doch einfach die Z-Probe für jede Bewertung, das ist einfach“
Viele Unternehmen und Fachleute haben den Fehler der reinen Absolutzahlen erkannt und greifen deshalb zum Z-Test – dem wohl verbreitetsten statistischen Verfahren zur Bewertung von Marketingkampagnen. Diese Methode berücksichtigt neben dem Endergebnis auch einen Benchmark, was die Analyse aussagekräftiger macht. Der Z-Test ist einfach, schnell und bequem, aber keine „Wundermethode“, denn unter bestimmten Bedingungen liefert er nicht immer korrekte Ergebnisse.
Der Z-Test ist besonders geeignet, wenn folgende Voraussetzungen erfüllt sind:
- Es liegt eine kontinuierliche Kennzahl vor, z. B.: 0,00 € … 5.247,80 € … 34.600,50 €
- Die Beobachtungen folgen einer Normalverteilung (oder der Stichprobenumfang ist groß genug)
- Die Stichprobenverteilungen besitzen eine bekannte Varianz
3. „Verwenden wir für jede Bewertung die am besten geeignete und einfachste Methode“
Der Z-Test ist eine mächtige Methode, doch nicht immer sind die erforderlichen Bedingungen erfüllt. In solchen Fällen muss man sich keine Sorgen machen – es gibt weitere einfache statistische Verfahren, die alternativ genutzt werden können.
Vier statistische Methoden, die häufig bei A/B-Tests verwendet werden:
Fisher-Test
- für diskrete Kennzahlen, z.B.: „JA“ oder „Nein“ Antwort, „Orange“ oder „Rote“ Taste,
- geringer Stichprobenumfang: wenn nur wenige gemessene Proben verfügbar sind,
- die Ergebnisse können in einer 2×2-Tabelle dargestellt werden, z. B. die Kampagnen „A“ und „B“ bilden die Spalten und die 2 zu prüfenden Merkmale die Zeilen.
Chi-Quadrat-Test vom Pearson
- für diskrete Kennzahlen, z.B.: „JA“ oder „Nein“ Antwort, „Orange“ oder „Rote“ Taste,
- geeignet beim größeren Stichprobenumfang und Kontingenztafeln beliebiger Größe
- prüft, ob beobachtete und erwartete Häufigkeiten signifikant abweichen
T-Test
- für kontinuierliche Kennzahlen, zum Beispiel, Umsatz: 0,00 € … 5.247,80 € …34.600,50 € …,
- bei kleinen bis mittleren Stichproben und unbekannter Varianz verwendet.
- vergleicht Mittelwerte zweier Gruppen auf signifikante Unterschiede.
Z-Test
- für kontinuierliche, metrische Daten mit großen Stichproben oder bekannter Varianz,
- prüft, ob Mittelwerte oder Anteile zwischen Gruppen signifikant unterschiedlich sind,
- Voraussetzung: Normalverteilung oder ausreichend große Stichprobe.
Aber welche Methode passt wann?
Fisher-Test:
Ideal für die Analyse von Klick-, Anmelde- oder Abmeldequoten, z. B. Buttonfarbe, Schriftgröße, Teilnahme an Events – besonders bei kleinen Stichproben.
Chi-Quadrat-Test:
Ähnliche Anwendungsfälle wie der Fisher-Test, jedoch bei großer Datenmenge.
Z-Test:
Vergleich kontinuierlicher Werte wie Umsatz, Sitzungen, Marketingkosten – bei hoher Teilnehmerzahl.
T-Test:
Alternative zum Z-Test bei kleinerer Stichprobe und unbekannter Varianz.
Analysebeispiele aus vier Kampagnen
Analysebeispiele aus vier Kampagnen
Im Folgenden werden die Ergebnisse von vier A/B-Test-Kampagnen vorgestellt. Fünf verschiedene Metriken wurden analysiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Zielerreichung zu verbessern und Kosten zu reduzieren.
Es wird dargestellt, ob es signifikante Unterschiede in den spezifischen Metriken der Kampagnen vorhanden waren oder nicht.
Hinweis zur Darstellung:
Grün („Significant“): statistisch nachweisbarer Unterschied
Rot („Not Significant“): kein signifikanter Unterschied, mögliches Zufallsergebnis
1.
Beispiel – 1. Kampagne „Flash Surprise Discount“
Dieses Beispiel stellt eine bestmögliche Situation dar, in der eine große Stichprobe zur Verfügung steht und die Ergebnisse der Tests einen beobachtbaren Unterschied in den absoluten Werten zeigen. Dies ist jedoch ein sehr seltener Fall, weshalb es sich lohnt, auch in vermeintlich perfekten Situationen geeignete statistische Tests anzuwenden.
2.
Beispiel – 2. Kampagne „Forgot Something? Come Back Offer“
Wenn wir in diesem Beispiel die Abmeldequote (“Unsubscribe rate”) betrachten, sehen wir, dass das Ergebnis für Kampagne B fast zweimal schlechter ist als für Kampagne A. Wenn wir diese Schlussfolgerung aus den beiden Kampagnen ziehen, könnten wir jedoch falschliegen. Immerhin gibt es keinen statistischen Beweis für den Unterschied, und damit ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass es nur ein Zufall ist, dass die Kampagne schlechter funktioniert hat.
3.
Beispiel – 3. Kampagne „Special Event Promotion“
Betrachten wir die Analyse der nächsten Kampagne und darin die Sitzungen (“Sessions”) und die Abmeldequote (“Unsubscribe rate”), obwohl der Unterschied auf den ersten Blick in absoluten Zahlen nicht signifikant erscheint. Dank der großen Zahl der Messungen und der geeigneten statistischen Methoden lässt sich jedoch nachweisen, dass die Kampagne „B“ besser abschneidet, wenn das Ziel darin besteht, die Abmeldequote zu senken und die Zahl der Sitzungen zu erhöhen.
Wenn das Ziel jedoch darin besteht, die Einnahmen zu steigern, dann wird Kampagne A in absoluten Zahlen und statistisch gesehen mit Sicherheit bessere Ergebnisse erzielen.
4.
Beispiel – 4. Kampagne „Spring Celebration Sale“
Das folgende Beispiel zeigt, dass es ein großer Unterschied im Stichprobenumfang (die Anzahl der in der Kampagne getesteten Teilnehmer) vorhanden ist. In einem solchen Fall sollte der Vergleich der Ergebnisse in absoluten Werten verworfen werden, da dies zu einem erheblichen Fehlerpotenzial führen kann. In solchen Situationen sind statistische Methoden also eine große Hilfe, um wirksame Entscheidungen zu treffen.
Warum A/B Testing wichtig ist:
A/B-Testing ist wichtig, weil es ermöglicht, verschiedene Varianten einer Webseite, App oder Kampagnen gezielt miteinander zu vergleichen und herauszufinden, welche Version besser bei den Nutzern ankommt und die gewünschten Ziele – wie höhere Conversion-Rates oder höherer Umsatz– effektiver erreicht.
Die statistische Signifikanz spielt dabei eine zentrale Rolle: Sie stellt sicher, dass die beobachteten Unterschiede zwischen den Varianten nicht zufällig entstanden sind, sondern tatsächlich auf die getesteten Änderungen zurückzuführen sind. Nur mit statistischer Signifikanz können Unternehmen darauf vertrauen, dass ihre Entscheidungen zu echten Verbesserungen führen und nicht auf Zufall beruhen
Wenn Sie Ihre A/B-Tests effizienter gestalten und datengestützte Entscheidungen treffen möchten, unterstützen wir Sie gerne dabei.
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Ihre Ansprechpartnerin
Laura Hincenberga
Multivariata Gründerin & Projektmanagerin
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