Beim A/B-Testing (auch Split-Testing genannt) im UX-Design wird eine Version von etwas direkt mit einer anderen verglichen - sei es eine Schaltfläche, eine Schriftart, eine Farbe, eine Platzierung oder ein anderer integrierter Vorgang. Es gibt alle möglichen Bereiche, in denen ein digitales Produkt die Nutzer verwirren und vom Weg abbringen könnte. Um zu verstehen, was sie lieber sehen würden und was ihre Entscheidungsfindung und UX vorteilhafter machen würde, kann es so einfach sein, eine Version einer Komponente gegen eine andere zu testen.
Warum führen wir A/B-Tests durch? Beim UX-Design geht es um die Menschen, die unsere Produkte am ehesten nutzen. Wenn diese Nutzer nicht dem vorhergesagten Weg zur Konversion folgen, müssen wir herausfinden, wo sie vom Weg abgekommen sind und wie wir sie effizienter zu den erwarteten Zielen führen können.
Außerdem kann es vorkommen, dass Designer trotz ihrer großen Erfahrung und ihres Fachwissens anfängliche Entscheidungen treffen, die nicht ganz mit der Zielgruppe übereinstimmen. In solchen Situationen müssen wir diese Elemente testen, um sicherzustellen, dass wir in die richtige Richtung gehen.
Vorteile von A/B-Tests
Das Schöne an A/B-Tests ist, dass sie die leistungsstärksten Elemente liefern, um Websites, Apps oder digitale Produkte schrittweise zu verbessern. Jeder UX-Designer strebt danach, datengestützte Designentscheidungen zu treffen, und A/B-Tests liefern diese Daten, indem sie sich mit der Zielgruppe auseinandersetzen. Da wir jeweils nur eine Variable testen, können wir unsere Testergebnisse genau bestimmen und so einen klaren Gewinner ermitteln.
- Einfach, relativ schnell, benutzerfreundlich und wirtschaftlich
- Rein auf dem Nutzerverhalten basierend
- Validierung von Qualität und leistungsstarken Elementen
- Zeigt leistungsstärkere Alternativen auf
- Sie können praktisch jedes Element eines Produkts testen
- Beseitigt Rätselraten und falsche Annahmen
- Verbessert die Benutzerfreundlichkeit und maximiert die Produktleistung
- Optimiert Inhalt, Layout, Konversionsraten, Anmeldungen und mehr
- Es kann helfen, hohe Absprungraten zu senken
- Und Verbesserung niedriger Konversionsraten
Wann sollte man A/B-Tests verwenden?
A/B-Tests sind in allen Phasen des digitalen Produktdesigns von Bedeutung.
Für neue Produkte oder Merkmale: Wenn Sie die idealen Optionen finden, können Sie bei der Markteinführung das beste Produkt liefern.
Für bestehende Produkte: Mit Hilfe von Live-A/B-Tests können Sie die leistungsfähigsten Produkte und Prozesse in Ihrer aktuellen Betriebsumgebung ermitteln und so die Produkte und Prozesse optimieren, die schlecht oder gut abschneiden.
Es wäre leicht, sich hinreißen zu lassen und auf jeder Seite alles zu testen. Das führt jedoch nicht zur kosteneffizientesten Lieferung. Für jeden Test brauchen Sie einen Grund; das bedeutet, dass Sie klare Ziele haben und wertvolle Hypothesen aufstellen müssen.
Designelemente, die in A/B-Tests getestet werden können
Das Schöne an A/B-Tests ist, dass Sie fast alles testen können. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, eine Variable innerhalb der beiden Varianten zu testen.
- Layout
- Kopieren
- Aufruf zum Handeln
- Schaltfläche "Aufruf zum Handeln
- Schaltflächen und Links
- Bilder, Videos und GIFs
- Icons und Illustrationen
- Optionen der Benutzeroberfläche
- Navigation und Navigationselemente
- Schriftarten
- Farben
- E-Mail-Kampagnen
- Digitale Marketingmaterialien
- Gestaltung der Landing Page
- Kulturelle Bezüge und demografische Daten der Nutzer in Bildern, Texten und Hintergründen
Wie man einen A/B-Test durchführt
Schritt 1: Definition von Zielen und Vorgaben
Wenn Sie nicht die von Ihnen erwarteten Anmeldungen, Verkäufe, Leads oder Click-Throughs erzielen, fragen Sie sich wahrscheinlich, welcher Teil Ihres Layouts, Ihrer Werbung, Ihrer Texte oder Ihrer Navigation dazu führt, dass Ihre Nutzer den Prozess abbrechen.
Sie können diese Probleme durch Tests untersuchen, aber Sie müssen wissen, warum Sie Ihre Tests durchführen. Wenn ein Bereich Ihrer Website nicht die gewünschte Leistung erbringt und Sie glauben, dass einige Änderungen die gewünschte Wirkung erzielen, sollten Sie diese dokumentieren und testen. Dies ist ein Muss, damit Ihr Designteam informiert ist und versteht, warum und worauf es testen muss.
- Lokalisieren Sie Problembereiche ? Aus früheren Tests oder leistungsschwachen Analysen und Datenströmen.
- Setzen Sie sich ein klares Ziel ? Was Sie verbessern wollen.
- Festlegen, was getestet werden soll? Welche Elemente sind für die Schmerzpunkte der Nutzer verantwortlich?
- Eine Hypothese aufstellen ? Die Annahme, die mit Ihrem Ziel und Ihrem Testverfahren verbunden ist: Wir glauben, dass eine stärkere Aufforderung zum Handeln bzw. eine prominentere Positionierung der Schaltfläche zu mehr Anfragen/Verkäufen/Umsätzen führt.
Schritt 2: Varianten erstellen und umsetzen
Das Wichtigste bei A/B-Tests ist, die Dinge einfach zu halten und die beiden Versionen des Tests nicht zu verkomplizieren. Wir empfehlen den Designern dringend, in jedem Test nur ein Element zu ändern. Und warum? Nehmen wir an, Sie testen einen Call-to-Action-Button und verwenden für beide Versionen unterschiedliche Bilder, Farben, Schriftarten und Größen. Wie auch immer sie bewertet werden, wie würden Sie feststellen, welche Änderungen die größte Wirkung haben? Das kann man nicht. Deshalb neigen wir dazu, die Auswahlmöglichkeiten auf ein Minimum zu beschränken.
Wenn Sie mehrere Elemente testen müssen, sollten Sie sie in separaten Tests einsetzen. Schlagen Sie beispielsweise in Ihrem ersten Test zwei Farboptionen vor; im zweiten Test sollten Sie die Größe der Schaltflächen variieren, und im dritten Test sollten Sie verschiedene Call-to-Action-Sätze testen. Jeder Test liefert die Präferenzen der Nutzer und erspart ihnen das Rätselraten.
Schritt 3: Einteilung der Benutzer in Testgruppen
Wie bei jeder UX-Forschung sollten die Tests innerhalb Ihrer Zielgruppe durchgeführt werden. Teilen Sie Ihre Testpersonen gerecht nach demografischen Gesichtspunkten auf und stellen Sie sicher, dass die Stichprobengröße für jeden Dienst, jede Website oder jede Funktionsversion gleich ist.
Schritt 4: Den Test durchführen und Daten sammeln
Wie Sie Ihre Tests verwalten, hängt davon ab, was Sie testen und in welchem Stadium.
Zur Prüfung während des Entwurfsprozesses: Sie können der gleichen Gruppe zwei Versionen der gleichen Komponente, Seite, Navigation usw. zeigen, um zu sehen, welche am beliebtesten ist. Diese Art von Test erfordert eine Technik namens Gegengewicht. Das Counterbalancing stellt sicher, dass jedes Werbemittel gleich oft in gleicher Reihenfolge zu sehen ist, erst das erste, dann das zweite. Wie bei A/B-Tests kann es auch zum Testen zahlreicher Designbehandlungen unter verschiedenen Bedingungen verwendet werden.
Bei der Produktentwicklung erklären qualitative Forschungsmethoden, wie und warum Nutzer bestimmte Optionen bevorzugen. A/B-Tests sind eine gute Möglichkeit, diese Informationen während des Design- und Entwicklungsprozesses zu ermitteln.
Zum Testen von Funktionen und Komponenten von Live-Anwendungen und Websites: Die UX-Designer teilen den Traffic auf eine Website oder eine Funktion auf, um zu beobachten, wie die Nutzer mit den verschiedenen Versionen interagieren. Dies ist durchaus zulässig und bietet aufgrund des Verkehrsaufkommens zuverlässige Messungen. Live-Tests können sich jedoch auf Ihre Analysedaten und die Suchmaschinenoptimierung auswirken, daher gibt Google Anweisungen für wie UX-Designer solche Auswirkungen minimieren können.
Wenn Sie mit professionellen UX-Designern zusammenarbeiten, können Sie sicher sein, dass ihre Methoden sicherstellen, dass die Leistung, für die Sie hart gearbeitet haben, nicht durch A/B- oder Usability-Tests beeinträchtigt wird.
Schritt 5: Analyse und Interpretation der Ergebnisse
Bevor Sie etwas analysieren, müssen Sie sicherstellen, dass Sie über genügend Daten verfügen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Das bedeutet, dass Sie Tests über einen angemessenen Zeitraum durchführen oder Ihre neuen Designoptionen einer ausreichenden Zahl von Nutzern vorführen müssen. Dies ist bekannt als statistische Signifikanz/statistische Analyse.
Wenn die Tests abgeschlossen sind, sollte die beste der beiden Versionen ziemlich offensichtlich sein - diejenige, die die meisten Benutzer bevorzugen. Die Entscheidung darüber, welche Verbesserung Sie sehen müssen, um Änderungen vorzunehmen, kann jedoch variieren. Normalerweise erwarten (oder erhoffen) wir einen Schwellenwert von 90% oder höher. Bei niedrigeren Schwellenwerten ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie zu statistisch signifikant Ergebnisse und den Aufschwung in der Praxis, den Ihre Hypothesen erfordern.
Bei Elementen, die nur geringfügige Verbesserungen zeigen, können weitere Tests vielleicht die Probleme eingrenzen, die Ihr Defizit verursachen. Wenn A/B-Tests für Sie nichts bringen, ist es vielleicht an der Zeit, auf andere Methoden der quantitativen Nutzerforschung zurückzugreifen, z. B. Usability-Tests und Monitoring.
Häufige Fallstricke und Herausforderungen bei A/B-Tests
- Selektionsverzerrungen und verzerrte Ergebnisse
- Fehlende statistische Signifikanz
- Fehlende Validierung der Ergebnisse durch qualitative Forschung
- Abstriche machen oder die Tests zu früh abbrechen
- Saisonale Schwankungen werden nicht erkannt
Tools für die Durchführung von A/B-Tests
Es gibt eine Fülle von A/B-Testing-Tools; viele richten sich ausschließlich an professionelle UX-Designer, Forscher und andere, die Produktmanager und ihre Teams bei der täglichen Überwachung unterstützen. Google ist bereit zu helfen (wie immer und mit allem) mit Optionen zum Einrichten von A/B-Tests in Google Analytics und Google Optimieren.
Wenn Sie erwägen, selbst A/B-Tests durchzuführen, finden Sie bei einer schnellen Suche unzählige kommerzielle Optionen, deren Hauptmerkmale und Eignung für Ihr Vorhaben sowie die so wichtigen Nutzerbewertungen.
Bewährte Praktiken für wirksame A/B-Tests
- Testen auf der Grundlage von Zielen
- Klare Hypothesen aufstellen
- Berücksichtigung von Stichprobengrößen und statistischer Signifikanz
- Fokussierung auf einen einzigen Aspekt während der Prüfung
- Praktizieren Sie iterative Tests und kontinuierliche Verbesserungen
- Kombination von A/B-Tests mit anderen Forschungsmethoden zur Maximierung der Ergebnisse
Schlussfolgerung
A/B-Tests sind eine schnelle und kostengünstige Methode, um die Präferenzen der Nutzer innerhalb der UX eines Produkts zu ermitteln. Die Verbesserung einer Komponente oder Funktion, die sich in einem bestimmten Bereich negativ ausgewirkt hat, behebt nicht nur einen Schmerzpunkt, sondern verbessert oft auch die Konversionsrate und den ROI.
Für welche Methode oder welches Tool Sie sich auch entscheiden, A/B-Tests können einen großen Einfluss auf die Produktleistung haben. Wenn Sie mehr über diese oder eine andere UX-Forschungs- und Testmethode erfahren möchten, steht Ihnen UX24/7 gerne zur Verfügung.
Wenn Sie mehr über A/B-Tests erfahren möchten und darüber, wie sie Ihnen helfen können, leistungsstarke Produkte und Dienstleistungen anzubieten, senden Sie uns eine E-Mail an hello@ux247.com.