Und die Ergebnisse können gemessen und den Kunden klar mitgeteilt werden. Es gibt Hunderte von Erfolgsgeschichten mit A/B-Tests, wie z. B. eine E-Commerce-Strategie, die 36% mehr Warenkorbabschlüsse generierte, oder ein Marketingtest im Gesundheitswesen, der die Anzahl der Leads um 638% erhöhte.
Aber diese Ergebnisse sind nicht leicht zu erreichen. Bei der Zusammenarbeit mit Unternehmen zur Optimierung der Konversion mithilfe von A/B-Tests haben wir einige Gemeinsamkeiten bei den Herausforderungen festgestellt, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, unabhängig davon, ob es sich um große oder kleine Unternehmen, B2B oder B2C, E-Commerce oder Lead-Generierung handelt.
Herausforderung 1: Wissen, was zu testen ist
Man kann nicht einfach zwei Versionen desselben Kommunikationsmittels herausgeben und erwarten, dass sich die Engagement-Metriken verbessern. Vermarkter lernen schnell, dass einige kleine Änderungen, die attraktiv sind, weil sie leicht umzusetzen sind, nicht genug Wirkung zeigen, um Veränderungen zu bewirken. Sie wissen auch, dass drastische Änderungen zu Verlusten führen können.
Um zu wissen, was getestet werden soll, muss man zunächst wissen, wo getestet werden soll. Hier können Ihre Kundendaten sehr entscheidend sein. Führen Sie eine Analyse der Metriken innerhalb des Lebenszyklus, des Verkaufstrichters oder der Art der von Ihnen durchgeführten Kommunikation durch, um sie von einem Zustand in einen anderen zu versetzen und festzustellen, wo sie herausgefiltert werden. Wo fallen die potenziellen Kunden hin?
Herausforderung 2: Durchführung gültiger Tests
Hier könnte man den Fehler machen, zu glauben, dass eine Formel zur Steigerung der Konversion entdeckt wurde, obwohl dies nicht der Fall ist. Ein weiterer möglicher Fehler besteht darin, eine Steigerung der Konversion zu übersehen.
A/B-Tests sind aufgrund ihrer Vorhersagekraft eine erfolgreiche Taktik. Damit die Testergebnisse eine wirklich vorhersagende Rolle spielen, müssen Sie sicherstellen, dass sie das Verhalten des Kunden widerspiegeln und dass die im Test vorgenommene Änderung die neuen Ergebnisse ausgelöst hat.
Um dies zu erreichen, muss das Experiment auf wissenschaftliche Weise aufgebaut und überwacht werden, und es müssen Gefahren für die Validität vermieden werden:
- Auswirkungen auf die Zustellbarkeit: z.B. 10.000 Nachrichten wurden aufgrund einer Serverstörung nicht zugestellt.
- Auswirkungen der Geschichte: zum Beispiel unerwartete Werbung rund um das Produkt genau zu dem Zeitpunkt, zu dem der Test durchgeführt wird, eine Marketingkampagne, die die Nachfrage vorübergehend in eine Richtung lenkt, die Durchführung eines Tests für nur 20 Stunden an einem Dienstag, wenn sich der Wochenendverkehr ganz anders verhält, oder die Durchführung eines Tests auf Ihrer E-Commerce-Website mit hochmotiviertem Dezember-Weihnachtsverkehr und die Erwartung, im Januar die gleichen Ergebnisse zu erzielen.
- Selektionseffekte: Wenn zum Beispiel eine andere Abteilung eine Pay-per-Click-Anzeige schaltet, die zur gleichen Zeit, in der Sie Ihren Test durchführen, den Verkehr auf eine Landing Page ihrer Kampagne lenkt, oder wenn Kunden automatisch auswählen, welche Behandlung sie sehen.
- Sampling von Verzerrungseffekten: Dies ist ein Versäumnis, eine ausreichende Stichprobengröße zu erheben, um die Zufallsmöglichkeit zu überwinden. Zum Beispiel die Feststellung, dass ein Test auf der Grundlage von 100 Antworten gültig ist.
Herausforderung 3: Interpretation der Testergebnisse
Nehmen wir an, dass Sie die Punkte 1 und 2 erfolgreich erfüllen und ein tolles Ergebnis erzielen. Es gibt immer noch eine grundlegende Frage, die beantwortet werden muss: Warum? Warum verhalten sich Kunden so, wie sie es tun? Was haben Sie über den Kunden gelernt und wie können Sie dieses Wissen nutzen?
Die Interpretation der Testergebnisse sollte sich nicht auf die Zeit unmittelbar nach der Testdurchführung beschränken. Vielmehr liegt der Schlüssel zur Interpretation der Ergebnisse kurz vor der Durchführung. Es geht um die Aufstellung der Hypothese mit dem Ziel, die Denkprozesse des Kunden an entscheidenden Punkten in Ihrem Trichter gründlich zu verstehen, so dass Sie den wahrgenommenen Wert erhöhen und die wahrgenommenen Kosten senken können.
Wenn Sie verstehen, was potenzielle Kunden in jeder Phase des Kaufprozesses denken, können Sie besser auf ihre Motivation eingehen und sie schneller durch den Verkaufstrichter führen.
Das Ziel sollte nicht einfach darin bestehen, einen KPI (Key Performance Indicator) zu erhöhen, sondern zu verstehen, wie Sie den Kunden mit Ihren Marketingbotschaften, Ihrem Verkaufsprozess und sogar Ihren Produkten besser bedienen können. Und durch dieses Verständnis werden Sie die Ergebnisse verbessern.
Selbst wenn Ihre Testbehandlung am Ende zu weniger Konversionen führt, ist das kein wirklicher Verlust, denn Sie haben Kundeneinblicke gewonnen. Wenn Daten die Währung des Internetzeitalters sind, dann sind Kundeneinblicke der Goldstandard: die zentralen Daten, mit denen das gesamte Marketing direkt verbunden sein muss.
Und genau auf diese Weise lassen sich mit A/B-Tests langfristige Gewinne erzielen.
