 |
Der Conversion Hacker - Der eCommerce-Podcast mit Jörg Dennis KrügerOnlineshops einfach erfolgreicher machen Language: de Genres: Business, Education, How To, Marketing Contact email: Get it Feed URL: Get it iTunes ID: Get it |
Listen Now...
Mit A/B-Tests deinen Online-Shop optimieren und mehr Conversions generieren
Tuesday, 13 June, 2023
Wenn du es noch nicht mit A/B-Testing versucht hast, ist dies ein Zeichen, dass du nicht länger warten solltest. A/B-Testing hilft dir nicht nur, deinen Shop zu verbessern, sondern du kannst wirklich sehen, welche Elemente deines Shops für deine Kunden attraktiv sind, und sie zum Kaufen anregt, und welche nicht. Mehr Informationen darüber findest du in der heutigen Podcast-Ausgabe mit dem Conversion-Hacker, Jörg Dennis Krüger. TRANSKRIPTION DIESER FOLGE DES PODCASTS In dieser Podcast-Folge erkunden wir die Welt der A/B-Tests für Online-Shops. Wir besprechen, wie du mit A/B-Tests deinen Shop optimieren kannst, um höhere Konversionsraten, ein besseres Kundenerlebnis und mehr Umsatz zu erzielen. Zuerst wollen wir definieren, was A/B-Tests sind. Einfach ausgedrückt ist es eine Form der experimentellen Optimierung, die dir hilft, Entscheidungen für deinen digitalen Laden zu treffen, indem du zwei oder mehr Versionen einer Webseite oder eines Elements vergleichst. Die Daten aus diesen Tests geben Aufschluss darüber, welche Version im Hinblick auf die Konversionsrate oder andere gewünschte Ergebnisse besser abschneidet. A/B-Tests sind besonders nützlich für Online-Shops, denn sie ermöglichen es dir, verschiedene Versionen von Seitenelementen oder Funktionen zu vergleichen, um zu sehen, welche Version bessere Ergebnisse liefert. Indem du Daten aus früheren Experimenten nutzt und das Nutzerverhalten in Echtzeit beobachtest, kannst du fundierte Entscheidungen darüber treffen, wie du deinen Shop am besten optimierst, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Konversionsraten zu erhöhen. Es gibt verschiedene Arten von A/B-Tests, die bei E-Commerce-Websites und Apps eingesetzt werden: Split-Tests, multivariate Tests und Personalisierung. Bei Split-Tests (auch „A/B-Tests“ genannt) werden zwei Versionen derselben Seite, bei denen jeweils nur ein einziges Element geändert wurde, miteinander verglichen, um festzustellen, welche Version besser abschneidet. Bei multivariaten Tests werden mehrere Elemente auf derselben Seite gleichzeitig geändert, wobei die Auswirkungen auf das Nutzerverhalten für jede Änderung separat gemessen werden. Personalisierung bedeutet, dass die vorgenommenen Änderungen speziell auf einzelne Nutzer/innen zugeschnitten sind, basierend auf ihren Vorlieben oder ihrem bisherigen Verhalten auf der Website. Bevor du einen A/B-Test für deinen Online-Shop durchführst, solltest du eine Hypothese aufstellen: Was denkst du, wird passieren, wenn du ein Element änderst? Die Formulierung einer solchen Hypothese vor Beginn des Tests hilft dir, deine Bemühungen zu fokussieren und Erfolgskriterien festzulegen, damit die Ergebnisse des Tests leichter zu interpretieren sind. Es gibt verschiedene Elemente in einem Onlineshop, die mit A/B-Tests getestet werden können. Dazu gehören z. B. das Seitenlayout, Bilder, Farbschemata, Call-to-Action-Buttons, Preisstrukturen und vieles mehr – all das kann optimiert werden, um die Kundenbindung zu verbessern und die Konversionsrate zu erhöhen, wenn es richtig gemacht wird. Daher ist es wichtig, alle Aspekte eines digitalen Shops zu berücksichtigen, bevor man ein Experiment startet, damit alle Variablen berücksichtigt und am Ende des Prozesses zuverlässige Ergebnisse erzielt werden können. Bei der Durchführung eines A/B-Tests für einen Onlineshop gibt es einige Best Practices, die befolgt werden sollten: Erstens solltest du sicherstellen, dass vor dem Start eines Tests klare Erfolgskriterien festgelegt werden. So kannst du sicherstellen, dass die Ergebnisse am Ende eines jeden Experiments valide sind und sinnvolle Entscheidungen über weitere Optimierungen oder Änderungen getroffen werden können. Zweitens sollten die Besucher/innen richtig segmentiert werden. So wird sichergestellt, dass bei jedem Test nur relevante Daten gesammelt werden, damit die Ergebnisse nicht verzerrt werden, weil irrelevante Variablen zwischen verschiedenen Versionen ver...
