A/B-Testing ist eine Methode, bei der zwei Versionen einer Webseite oder App miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche Version in Bezug auf ein bestimmtes Ziel besser abschneidet. Es ist eine der am weitesten verbreiteten Techniken zur Maximierung der Leistung von Webseiten, mobilen Anwendungen, E-Mails und SaaS-Produkten.
Kontrollierte Experimente bieten Marketern und Produktmanagern die Möglichkeit, schnell und in großem Umfang zu iterieren, was zu datengesteuerten, fundierten Entscheidungen führt. A/B-Tests sind eine gute Methode, um die Konversionsrate zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die Lead-Generierung zu verbessern.
Personalisierung & A/B Test – Freelancer / Agentur Leistungen
- Projektmanagement
- Datenanalysen
- Personalisierung & A/B Testing Strategie
- Einführung von Personalisierung / Testing Frameworks
- Operative Umsetzung
- Tool Consulting
Im klassischen A/B-Testing-Verfahren entscheiden wir, was wir testen möchten und was unser Ziel ist. Dann erstellen wir eine oder mehrere Variationen unseres ursprünglichen Web-Elements. Als Nächstes teilen wir den Website-Traffic zufällig auf zwei Variationen auf (d. h., wir teilen die Besucher nach einer gewissen Wahrscheinlichkeit zufällig auf), und final sammeln wir Daten über die Leistung unserer Webseite (Metriken). Nach einiger Zeit werden die Daten ausgewertet und die Gewinner Variante ermittelt.
Wenn sie nicht richtig durchgeführt werden, dann können Tests keine aussagekräftigen, wertvollen Ergebnisse liefern und sogar in die Irre führen. Die fortlaufende Durchführung von kontrollierten A/B Tests kann der Organisationen helfen bei:
- Lösen von UX-Problemen und häufigen Schmerzpunkten der Besucher
- Verbesserung der Leistung von bestehendem Traffic (höhere Konversionen und Umsätze, Verbesserung der Kundenakquisitionskosten)
- Steigerung des Engagements (Reduzierung der Absprungrate, Verbesserung der Klickrate und mehr).
Der Prozess der Gewinnung von Gültigkeit wird Hypothesentest genannt, und die Gültigkeit, die wir suchen, wird statistische Signifikanz genannt.
Einige Bereiche für A/B-Tests:
- Testen unterschiedlicher Sortierreihenfolgen des Navigationsmenüs der Website
- Testen und Optimieren von Landingpages
- Testen von Werbebotschaften
Off- & Onsite Personalisierung
Website-Personalisierung ist die Kunst, Ihren Online-Besuchern ein exklusives, individuelles Erlebnis zu bieten, wenn sie auf Ihrer Website landen. Sie passen ihr Erlebnis auf der Grundlage ihrer früheren Einkäufe, ihrer Geografie oder ihres Verhaltens in einer Weise an, die mehreren Geschäftszwecken dient – längere Besuchsdauer, gesteigerte Webseitenbesuche, niedrigere Absprungrate, bessere Konversionen und eine höhere Kundenzufriedenheit. Je besser das Erlebnis der Website-Personalisierung, desto besser können Sie Ihren Neu- und Bestandskunden helfen ihre Ziele zu erreichen. Dies führt wiederum zu einer besseren Kundenbindung.
Regelbasierte Personalisierung
Als grundlegende und traditionelle Personalisierungsmethode verwendet die regelbasierte Personalisierung eine Reihe manuell erstellter und leicht anpassbarer Regeln, die Nutzer anhand einer Reihe persönlich identifizierbarer Attribute in kleinere Segmente unterteilen. Die Segmente können dann individuell angesprochen werden.
Eine regelbasierte Personalisierung ist eine Reihe von WENN / DANN-Anweisungen vor, die das Aussehen der Website verändern. Angereichert mit UND / ODER-Operatoren schaffen sie ein passenderes Erlebnis für jede Nutzergruppe, basierend auf Standort, Sprache und anderen Daten, die größtenteils während der vorherigen Interaktionen der Benutzer mit der Website gesammelt wurden.
Prediktive Personalisierung
Predictive Personalization ist die Fähigkeit, Kundenverhalten, -bedürfnisse oder -wünsche vorherzusagen und dann Angebote, Produkte und Nachrichten über alle Kanäle und Touchpoints hinweg präzise auf jeden Empfänger zuzuschneiden. Diese Botschaften unterscheiden sich stark von traditionellen manuellen Segmentierungs- und Personalisierungstaktiken, da sie auf Erkenntnissen beruhen, die durch automatisierte datengesteuerte Algorithmen und nicht nur auf vergangenem Verhalten aufgedeckt werden, und durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz kontinuierlich optimiert werden.
Datentypen für Web Personalisierung
- Standort (Land, Region, Stadt etc.)
- Technologie (Desktop, Mobile, Tablet)
- Traffic Quellen (Direct, Organic, PPC)
- 3rd Party Daten (DMP)
- Nutzerverhalten
- Explizite Daten (CRM)
- Zeiten (Datum, Wochentage, Uhrzeit)
- Aktuelle Seiten (Homepage, Produktdetailseiten, Warenkorb)
Arten der Personalisierung
- Dynamic Content
- Empfehlungen
- Overlays & Popups
- Notifications & Widgets
- Messaging
- Landingpage
- Menu Personalization
- Search Personalization
Client-seitige vs. Server-seitige A/B-Tests und Personalisierung
Rendering-Optionen, wenn es um A/B-Tests und Personalisierung geht
Im Laufe der Jahre hat sich das Web weiterentwickelt und es ist zu einer wesentlichen Best Practice im Marketing geworden, mit den Erfahrungen, die Websites ihren Nutzern bieten, zu experimentieren und sie zu personalisieren. Im Laufe der Zeit haben sich die Anbieter in diesem Bereich auf zwei primäre Ansätze für A/B-Tests und Personalisierung festgelegt:
- Client-seitig
- Server-seitig
Wie client-seitiges Testen und Personalisierung funktioniert
Der clientseitige Ansatz ist die mit Abstand am häufigsten verwendete Lösung auf dem Markt. Bei diesem Ansatz werden alle Tests und Erlebnisse vom clientseitigen Browser mithilfe von Javascript gerendert.
So funktionieren Server-seitige Tests und Personalisierung
Während herkömmliche clientseitige Implementierungen Personalisierungsdienste vom Browser aus über Javascript aufrufen, ermöglicht die serverseitige Integration Unternehmen den Aufruf des Personalisierungsdienstes vor dem Rendern der Seite, und zwar innerhalb ihres eigenen Technologie-Stacks.
Rollen eines agilen Personalisierungs- & Optimierungsteams
So können die Rollen und Verantwortlichkeiten eines skalierbaren Personalisierungs- und Optimierungsteams aussehen.
- Executive Leader (CMO, VP, Director)
- Optimization & Analytics Role (Data Analyst, CRO Spezialist)
- Marketing Role (Marketing Manager, Copywriter)
- Product Role (Produktmanager, UI/UX Designer)
- Dev Role (Front End Developer, Software Engineer)