So führt man einen A/B‑Test durch

A/B-Tests, auch Split-Tests genannt, sind eine Strategie zur Optimierung der Konversionsrate, bei der du verschiedene Versionen oder Elemente einer E-Mail, einer SMS-Nachricht oder einer Webseite vergleichst, um zu sehen, welche besser abschneidet. Betrachte das Ganze als ein wissenschaftliches Experiment für dein Marketing: Du erstellst zwei Versionen (A und B), zeigst sie verschiedenen Segmenten deiner Zielgruppe und misst, welche Version bessere Ergebnisse erzielt.

Wenn du beispielsweise zwei Landingpages mit unterschiedlichen Farbschemata und Layouts erstellst, dann erhebst du Informationen darüber, wie Benutzer mit deiner Website sowohl auf mobilen als auch auf Desktop-Geräten interagieren. A/B-Tests messen die Unterschiede zwischen den beiden Versionen, bis du statistische Signifikanz erreichst – den Punkt, an dem du sicher sein kannst, dass eine Verbesserung der Ergebnisse nicht nur auf Zufall zurückzuführen ist.

A/B-Tests liefern konkrete Daten zu verschiedenen Kennzahlen, die für dein Unternehmen wichtig sind:

• E-Mail-Öffnungsraten und Klickraten (CTR)
• Spammeldungen und Abmelderaten
• SMS-Antwortraten und Link-Klicks
• Kaufabschlussraten
• Formularübermittlungsraten

A/B-Tests haben viele Funktionen. Du kannst jedes Element deiner Marketingkampagnen testen – von E-Mail-Betreffzeilen bis hin zur Sendezeit von SMS-Nachrichten – um genau herauszufinden, was deine Zielgruppe zum Handeln bewegt.

Während A/B-Tests zwei Varianten vergleichen, entscheiden sich einige Vermarkter für multivariate Tests, wenn sie mehrere Elemente gleichzeitig testen müssen. Ein multivariater Test untersucht, wie verschiedene Kombinationen von Überschriften, Bildern und CTAs zusammenwirken. Als Beispiel: wie Überschrift A mit Bild B und CTA C im Vergleich zu anderen Kombinationen abschneidet. Multivariate Tests erfordern jedoch ein deutlich höheres Traffic-Volumen, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen. Daher sind A/B-Tests für die meisten Kampagnen die praktischere Alternative.

Außerdem führen manche Vermarkter vor einem A/B-Test erst einmal einen A/A-Test durch, bei dem zwei identische Versionen gegeneinander getestet werden, um zu bestätigen, ob der Testaufbau zuverlässig ist. Mit einem A/A-Test kannst du herausfinden, ob dein Testtool korrekt funktioniert, und somit eine Basis für zukünftige Tests schaffen.

Gängige Variablen für Split-Tests im Marketing

Erfolgreiche Marketingkampagnen entstehen nicht zufällig. Jedes Element in deinen E-Mail- und SMS-Nachrichten kann deine Konversionsrate erheblich beeinflussen. Durch das systematische Testen dieser Variablen kannst du Kampagnen erstellen, die bessere Ergebnisse erzielen. Hier ist eine detaillierte Übersicht der Elemente, die du testen solltest:

• CTA-Text und Schaltflächenfarbe: Dein Call-to-Action beeinflusst, ob die Betrachter den gewünschten nächsten Schritt unternehmen. Teste verschiedene Aktionswörter (wie „Loslegen“ vs. „Mehr erfahren“) und Schaltflächenfarben, die sich von deinem Design abheben. Experimentiere bei SMS-Kampagnen mit Linkplatzierungen und CTA-Formulierungen, die Dringlichkeit erzeugen.
• Überschriften und Betreffzeilen: Diese sind dein erster Eindruck und bestimmen, ob deine Nachricht geöffnet wird. Teste die Personalisierung, verschiedene Längen und die Verwendung von Emojis sowohl in den E-Mail-Betreffzeilen als auch in den SMS-Texten. Fragen funktionieren oft anders als Aussagen, während die Einbeziehung von Zahlen die Öffnungsraten erhöhen kann.
• Bilder und visuelle Elemente: Das richtige Bildmaterial kann das Engagement und das Verständnis erheblich verbessern. Teste verschiedene Arten von Bildern (Produktfotos vs. Lifestyle-Aufnahmen), Video-Miniaturbilder und das Verhältnis von Bildern zu Text. Bei SMS vergleichst du MMS-Nachrichten mit Produktbildern mit reinen Textversionen.
• Layout und Design der Landingpage: Die Webseiten, die du deinen Empfängern schickst, sollten das einhalten, was du in deiner Nachricht versprichst, und Besucher zur Konversion führen. Teste Elemente wie Formularplatzierungen, Variationen der wichtigsten Bilder und responsive Designs für Mobilgeräte. Einspaltige Layouts haben oft eine andere Wirkung als mehrspaltige Designs.
• Länge des E-Mail-Inhalts: Die richtige Länge kann das Engagement erheblich beeinflussen. Teste, wie kurze, überschaubare Formate im Vergleich zu längeren, detaillierten Versionen abschneiden. Lockere den Text mit Leerraum, Zwischenüberschriften und Aufzählungen auf, um herauszufinden, was bei deiner Zielgruppe ankommt.
• Preisanzeige und Angebotsbeschreibungen: Die Art, wie du dein Angebot präsentierst, kann bei deinen Konversionsraten einen großen Unterschied machen. Teste verschiedene Rabattformate (Rabatt in Prozent im Vergleich zu Eurobeträgen), Preisverankerungstechniken und Werbesprache. Experimentiere bei SMS damit, das Angebot an den Anfang zu stellen, anstatt darauf hinzuarbeiten.
• Platzierung des Social Proof: Kundenmeinungen, Rezensionen und Vertrauensindikatoren können Entscheidungen maßgeblich beeinflussen. Teste die Platzierung von Social Proof in der Nähe deines CTA im Vergleich zu höher in deiner Nachricht. Bei SMS kannst du mit kurzen Social-Proof-Aussagen experimentieren, die mit wenigen Zeichen eine starke Wirkung erzielen.

Was ist das Ziel von A/B-Tests?

Vermarkter nutzen A/B-Tests, um jeden Aspekt ihrer Marketingkampagne durch datengestützte Entscheidungen zu optimieren. Durch das systematische Testen verschiedener Elemente – von Website-Layouts bis hin zu E-Mail-Betreffzeilen – kannst du genau herausfinden, was bei deiner Zielgruppe Anklang findet und zu besseren Testergebnissen führt.

Mithilfe von A/B-Tests kannst du ermitteln, welche Messaging-Ansätze, Designrichtungen und Inhaltsformate den größten Anklang bei deiner Zielgruppe finden.

A/B-Tests sind wie ein wissenschaftliches Experiment. Du stellst zunächst eine Testhypothese darüber auf, welche Elemente die anderen übertreffen sollten.

Der Prozess hilft dir:

• zu ermitteln, welche visuellen Stile für mehr Engagement sorgen;
• den effektivsten Tonfall und das beste Format für deine Nachrichten zu bestimmen;
• den optimalen Zeitpunkt für die Kommunikation zu ermitteln;
• zu ermitteln, was deine Zielgruppe zum Handeln motiviert;
• deine Content-Strategie an das tatsächliche Benutzerverhalten anzupassen.

Bei richtiger Durchführung tragen A/B-Tests dazu bei, die Marketingkosten zu senken, weil du nicht mehr Rätselraten musst und deine Ressourcen auf bewährte Ansätze konzentriert werden. Anstatt breit angelegte Kampagnen zu starten, die auf Annahmen basieren, kannst du gezielte Verbesserungen auf der Grundlage realer Daten vornehmen. Dieser methodische Ansatz hilft dir, stärkere Verbindungen zu deiner Zielgruppe aufzubauen und gleichzeitig sicherzustellen, dass jeder Marketingdollar gut angelegt ist.

Warum A/B-Tests wichtig sind

Marketingentscheidungen sollten nicht auf Vermutungen basieren. A/B-Testing liefert dir echte Daten darüber, was funktioniert und was nicht, und hilft dir so, intelligentere Entscheidungen für deine Kampagnen zu treffen. Hier sind einige Gründe, warum A/B-Tests für deinen Marketingerfolg unerlässlich sind:

Datengesteuerte Entscheidungsfindung

Wenn du Variationen einer SMS, Webseite oder E-Mail-Kampagne testest, sammelst du konkrete Beweise darüber, was funktioniert. Statt dich auf Meinungen oder „Best Practice“ der Branche zu verlassen, kannst du Entscheidungen auf der Grundlage des Verhaltens deiner spezifischen Zielgruppe treffen. Diese Daten sind für zukünftige Tests von unschätzbarem Wert und schaffen einen Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung anhand echter Benutzerinteraktionen und nicht nur anhand von Annahmen.

Verbesserte Konversionsraten

A/B-Tests wirken sich direkt auf dein Geschäftsergebnis aus, indem sie dir genau zeigen, was zu Konversionen führt. Durch systematisches Testen verschiedener Elemente kannst du herausfinden, was Besucher dazu bringt, aktiv zu werden.

Selbst kleine Änderungen können, wenn sie durch Tests validiert werden, zu signifikanten Verbesserungen der Konversionsraten führen. Jeder erfolgreiche Test baut auf vorherigen Erfolgen auf und erzeugt so einen kumulativen Effekt, der deine Marketingleistung dramatisch verbessern kann.

Optimierte Benutzererfahrung

Im Gegensatz zu Usability-Tests, bei denen es darum geht, wie Nutzer durch deine Inhalte navigieren, helfen dir A/B-Tests dabei, zu verstehen, welche Inhaltsversionen auf verschiedenen Geräten und Plattformen besser abschneiden. Durch die Verfolgung von Verhaltensmustern und Engagement-Kennzahlen kannst du die Kundenprobleme bestimmen.

Mit diesen Erkenntnissen kannst du reibungslosere, intuitivere Erlebnisse schaffen, die Benutzer motivieren und für Konversion sorgen. Ob es nun um die Vereinfachung eines Registrierungsformulars oder die Neuorganisation der Navigation geht – jede Verbesserung trägt zu einem insgesamt besseren Benutzererlebnis bei.

Weniger Risiko und weniger Kosten

Die Durchführung von A/B-Tests vor der vollständigen Implementierung von Änderungen hilft dir, kostspielige Fehler zu vermeiden. Anstatt größere Veränderungen an deiner gesamten Zielgruppe vorzunehmen, kannst du Daten aus einer kleineren Stichprobe sammeln, um deine Ideen auf den Prüfstand zu stellen. Mit diesem Ansatz sparst du Geld und schützt gleichzeitig deine Marke, indem sichergestellt wird, dass neue Designs die Leistung tatsächlich verbessern. Wenn du in Veränderungen investierst, kannst du dies mit Zuversicht tun, da du weißt, dass deren Wirksamkeit durch Tests nachgewiesen wurde.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung eines A/B-Tests

Einen A/B-Test durchzuführen ist einfacher, als du vielleicht denkst. Wir haben den Testprozess in einfache Schritte unterteilt, die du befolgen kannst:

Definiere dein Ziel

Jeder erfolgreiche Test beginnt mit einem eindeutigen Ziel. Was genau möchtest du verbessern? Die E-Mail-Öffnungsraten, die SMS-Klickraten oder die Konversionen von der Landingpage?

Lege spezifische, messbare Erfolgskennzahlen fest, wie z. B. „Newsletter-Registrierungsrate um 25 % erhöhen“ oder „E-Mail-Klickrate um 15 % verbessern“. Präzise formulierte Ziele helfen dir, deine Tests zu fokussieren und den Erfolg genau zu messen.

Wähle eine Testvariable aus

Wähle nur jeweils ein Element aus, das du in deinem Test ändern möchtest. Das kann die Farbe des CTA-Schaltfläche, der Überschriftstext, die Angebotssumme oder eine andere einzelne Variable sein.

Auch wenn es verlockend ist, mehrere Elemente gleichzeitig zu testen, stellt die Konzentration auf eine einzige Änderung sicher, dass man genau weiß, was eine Verbesserung der Ergebnisse bewirkt hat. Wenn du z. B. eine E-Mail-Kampagne testest, wähle aus, ob du die Betreffzeile, den CTA-Text oder das Hero-Bild testen möchtest – aber nicht alle drei gleichzeitig. Dieser zielgerichtete Ansatz führt zu eindeutigen und umsetzbaren Erkenntnissen.

Stelle eine Hypothese auf

Bevor du deinen Test durchführst, formuliere eine klare Vorhersage darüber, was du erwartest. Deine Hypothese sollte folgendem einfachen Format folgen: „Wenn wir [Element] ändern, dann wird [Metrik] sich verbessern, weil [Grund].“

Zum Beispiel: „Wenn wir die Farbe der CTA-Schaltfläche in Orange ändern, werden die Klickraten steigen, da dies einen besseren visuellen Kontrast zum Seitenhintergrund schafft.“ Die Testhypothese hilft dir dabei, zu überlegen, warum du jede Änderung vornimmst und was du dadurch erfahren möchtest.

Die Zielgruppe aufteilen und Varianten zuweisen

Teile deine Zielgruppe nach dem Zufallsprinzip in zwei gleiche Gruppen auf, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Gruppe A erhält deine Kontrollversion (aktuelles Design), während Gruppe B die Variante davon vorgesetzt bekommt.

Die meisten E-Mail-Marketing-Plattformen und Testtools können diese Segmentierung automatisch durchführen. Um genaue Ergebnisse zu erzielen, stelle sicher, dass jede Gruppe ausreichend viele Teilnehmer hat – in der Regel mindestens 1.000 bis 5.000 Abonnenten für E-Mail-Kampagnen.

Den Test durchführen

Führe jeden Test lange genug durch, um aussagekräftige Daten zu sammeln. Dies kann typischerweise zwischen zwei und zwölf Stunden dauern. Die genaue Dauer hängt von deiner Stichprobengröße und der E-Mail-Liste ab. Größere Listen benötigen in der Regel weniger Zeit, um statistische Signifikanz zu erreichen. Beobachte die Ergebnisse während des Testzeitraums genau, um klare Leistungsmuster zu erkennen und sicherzustellen, dass du zuverlässige Daten sammelst, bevor du Entscheidungen triffst.

Ergebnisse analysieren

Am Ende des Tests wertest du die Ergebnisse aus, um zu sehen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Versionen gibt. Achte sowohl auf primäre Kennzahlen (wie die Konversionsrate) als auch auf sekundäre Kennzahlen (wie Öffnungen oder Klicks), um die vollen Auswirkungen deiner Änderungen zu verstehen. Die meisten Testtools berechnen die statistische Signifikanz automatisch.

Änderungen je nach Feedback umsetzen

Wenn du die Variation mit statistischer Signifikanz besser abschneidest, implementiere die beste Version. Aber das ist noch nicht alles. Nutze diese Erkenntnisse, um zukünftige Tests zu optimieren. Zum Beispiel, wenn in deinem E-Mail-Test eine kürzere Betreffzeile gewonnen hat, versuche in Folgetests noch prägnantere Varianten davon zu testen.

Manchmal zeigen Tests, dass die Originalversion besser abgeschnitten hat. Das sind ebenfalls wertvolle Informationen. Jeder Test, ob er einen Sieger hervorbringt oder nicht, liefert Erkenntnisse zur Optimierung deiner Marketingstrategie.

Wie lange dauert es, einen A/B-Test durchzuführen?

Der richtige Zeitpunkt ist entscheidend für genaue A/B-Testergebnisse. Du möchtest deinen Test so lange durchführen, dass du zuverlässige Daten erhältst, aber auch nicht so lange, dass du Zeit und potenzielle Konversionen verschwendest. Unsere Analyse der Testdauer zeigt uns einige klare Muster darüber, wie lange du verschiedene Testarten durchführen solltest.

Wir haben uns fast 500.000 A/B-Tests unserer Nutzer angesehen, die unsere empfohlenen 5.000 Abonnenten pro Test hatten, um die beste Wartezeit für jede Gewinnkennzahl (Klicks, Öffnungen und Umsatz) zu bestimmen. Für jeden Test haben wir zu verschiedenen Zeitpunkten Momentaufnahmen gemacht und den jeweiligen Gewinner zum Zeitpunkt der Momentaufnahme mit dem Gesamtsieger des Tests verglichen.

Für jeden Schnappschuss haben wir den Prozentsatz der Tests berechnet, die den Gesamtsieger korrekt vorhergesagt haben. Das waren die Ergebnisse:

Beim Öffnen haben wir festgestellt, dass Wartezeiten von 2 Stunden den Gewinner aller Zeiten in mehr als 80 % der Fälle richtig vorhersagen konnten, und Wartezeiten von 12 oder mehr Stunden waren in über 90 % der Fälle richtig.

Klicks mit Wartezeiten von nur 1 Stunde wählten den Gewinner aller Zeiten in 80 % der Fälle korrekt aus, und Wartezeiten von über 3 Stunden waren in über 90 % der Fälle korrekt. Auch wenn Klicks erst nach dem Öffnen erfolgen, kann man mit Klicks als wichtigste Kennzahl schneller den Gewinner ermitteln.

Bei den Einnahmen dauert es am längsten, bis ein Gewinner ermittelt wird, was vielleicht nicht überraschend ist. Öffnungen finden natürlich zuerst statt. Einige dieser Öffnungen werden zu Klicks – und einige der Personen, die auf den Klick gehen, werden am Ende kaufen. Aber es lohnt sich, geduldig zu sein. Du musst 12 Stunden warten, um in 80 % der Fälle die richtige Kampagne auszuwählen. Um eine Genauigkeit von 90 % zu erreichen, ist es am besten, den Test einen ganzen Tag lang laufen zu lassen.

Best Practice für Split-Tests

Möchtest du die zuverlässigsten Ergebnisse deiner A/B-Tests erhalten? Diese drei bewährten Vorgehensweisen helfen dir, häufige Fehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass deine Tests dir verlässliche Daten liefern, auf deren Grundlage du handeln kannst.

Nur einen Test auf einmal durchführen

Mehrere Tests gleichzeitig durchzuführen mag effizient erscheinen, kann aber die Ergebnisse trüben. Wenn du eine E-Mail-Betreffzeile testest, während du auch die Buttonfarben in derselben Kampagne testest, wirst du nicht wissen, welche Änderung die Verbesserung verursacht hat. Halte es einfach und teste ein Element nach dem anderen, miss seine Auswirkungen und gehe dann zu deinem nächsten Test über.

Stelle eine ausreichend große Stichprobengröße sicher

Beim Testen kommt es auf die Größe an! Du brauchst genügend Personen in jeder Testgruppe, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Je größer deine Teststichprobe ist, desto sicherer kannst du sein, dass deine Ergebnisse nicht nur zufällig sind.

Vermeide Tests während untypischer Zeiten

Weihnachten, große Verkaufsevents oder ungewöhnliche Nachrichten können die Ergebnisse verfälschen. Wenn du zum Beispiel die Betreffzeilen von E-Mails während der Black Friday-Woche testest, erhältst du keine verlässlichen Daten darüber, was während der Standard-Geschäftszeiten funktioniert.

Warte lieber, bis sich die Geschäftslage normalisiert hat, bevor du deine Tests durchführst. Das stellt sicher, dass deine Ergebnisse das ganze Jahr über nützlich sind. Wenn du in speziellen Zeiträumen testen musst, vergleiche diese Ergebnisse nur mit ähnlichen Zeiträumen.

A/B-Testtools

Obwohl es verschiedene Testplattformen für Marketer gibt, bietet Mailchimp eine robuste und benutzerfreundliche A/B-Testlösung, die speziell für E-Mail- und SMS-Kampagnen entwickelt wurde.

Mit den A/B-Test-Features von Mailchimp kannst du deine Kampagnen ganz einfach optimieren:

• Testen und vergleichen von bis zu drei Varianten deiner E-Mails miteinander
• Verfolgen von Echtzeitergebnissen über ein intuitives Dashboard
• Teste Betreffzeilen, Inhalte, Versandzeiten und mehr
• Du legst deine eigenen Testkriterien und Auswahlregeln fest
• Erhalte detaillierte Berichte, die genau zeigen, wie die einzelnen Versionen abgeschnitten haben.

Wähle einfach aus, was du testen möchtest, erstelle deine Varianten und Mailchimp kümmert sich um den Rest.

Steigere den Erfolg deines digitalen Marketings mit Split-Tests

A/B-Tests beseitigen das Rätselraten im Marketing, indem sie dir genau zeigen, was für deine Zielgruppe funktioniert. Das Testen verschiedener Elemente deiner Kampagnen hilft dir, Verbesserungen vorzunehmen, die auf realen Daten statt auf Annahmen basieren. Die Testtools von Mailchimp kümmern sich um die technischen Aspekte und erleichtern so das Durchführen von Tests und das Verstehen der Ergebnisse.

Die Funktionen von Mailchimp helfen dir, diese Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen. Du kannst die erfolgreiche Version automatisch an deine Zielgruppe senden, die Ergebnisse in Echtzeit verfolgen und das Gelernte zur Verbesserung zukünftiger Kampagnen nutzen. Die Testtools unserer Plattform eignen sich sowohl für E-Mail- als auch für SMS-Kampagnen und bieten dir alles, was du brauchst, um effektivere Marketingbotschaften zu erstellen. Registriere dich noch heute bei Mailchimp.

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Wichtige Erkenntnisse

• A/B-Tests helfen bei der Optimierung von E-Mail- und SMS-Kampagnen, indem verschiedene Varianten verglichen werden, um herauszufinden, was bei deiner Zielgruppe am besten ankommt.
• Das Testen jeweils nur einer Variante liefert klare, umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Kampagnenleistung.
• Die richtige Testdauer und Stichprobengröße sind entscheidend für zuverlässige Ergebnisse.
• Datenbasierte Entscheidungen aus A/B-Tests können die Konversionsraten und den ROI erheblich verbessern.

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