Im Shop den Besuchern ein persönliches Erlebnis bieten – das wollen alle Händler. Mit A/B-Tests finden Sie heraus, was die Kundschaft will. Und Sie haben damit den Schlüssel für die Personalisierung in der Hand.

Auf die Wünsche des Kunden abgestimmte Serviceangebote und Inhalte bilden die Grundlage für den Erfolg im Handel. Erhält der Nutzer von einer App persönliche Empfehlungen und Produktvorschläge, steigert das die Chancen auf den weiteren Einsatz. Sonst besteht die Gefahr, dass die Händler-App in dem Überangebot an Progrämmchen für das Smartphone schlicht übersehen wird.

Im Webshop verführen maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu weiteren Käufen. Je individueller, desto besser. Aber wie finden Sie heraus, was die Kunden wollen? Wie lassen sich die Parameter für eine Empfehlungssoftware am besten bestücken? A/B-Tests können wichtige Erkenntnisse liefern.

Hier machen sich A/B-Tests nützlich

Ein A/B-Test dient dem Vergleich unterschiedlicher Varianten eines Systems. Meist werden dabei unmittelbar zwei Alternativen verglichen. Diese unterscheiden sich eher geringfügig. Es ist natürlich auch möglich, mehrere Versionen miteinander zu vergleichen, allerdings steigert das deutlich die Komplexität und macht auch die Auswertung komplizierter.

Warum?

Ein klassisches Anwendungsgebiet für A/B-Tests ist das Design von Webseiten oder Programmoberflächen. Soll beispielsweise die Frage untersucht werden, ob der Schalter für den Warenkorb besser links oder rechts angebracht werden soll, werden zwei Varianten von ansonsten identischen Seiten vorbereitet und ausgespielt. Die Software für den A/B-Test zeigt den Besuchern dann abwechselnd die beiden Versionen. Am Ende des Testzeitraums werden anschließend die Klicks auf die Elemente ausgewertet. Mit solchen Detailveränderungen wird versucht, die Performance zu optimieren.

Wo?

Das Instrument der A/B-Tests eignet sich aber auch für weniger offensichtliche Fragestellungen. So lassen sich mit dem entsprechenden Szenario auch Erkenntnisse für die Konfiguration von Engines für Empfehlungen erzielen. Besteht Unsicherheit darüber, ob es sinnvoller ist, weitere Produkte aus der gleichen Kategorie oder einer anderen anzuzeigen, wird ein einfaches Testfeld aufgebaut. Teilnehmer der Gruppe A erhalten dann Empfehlungen aus der gleichen Kategorie, die Gruppe B dann aus einer anderen. Mit der Auswertung überprüft dann, welche Empfehlung die höhere Akzeptanz erreicht hat bzw. welche Einflüsse es auf den Umsatz gegeben hat.

Wie?

Ähnlich funktioniert das Werkzeug im Bereich dynamischer Preisgestaltung. Hier liegt die Kunst der Aussteuerung ja darin, die Optionen nicht zu überreizen, um den Kunden nicht zu verlieren.

Damit die Messergebnisse auch verglichen werden können

Damit ein A/B-Test auch seine Aussagekraft gewinnt, ist bei der Vorbereitung und Durchführung ein methodisches Vorgehen erforderlich. Dies beginnt mit der Zusammenstellung der Varianten. Außerdem muss die Vergleichsgröße definiert werden. Die Aussagekraft des Vergleichs steht und fällt mit der Größe und Verteilung des Testfelds. Um belastbare Zahlen zu erhalten, ist einerseits eine ausreichend große Menge von Besuchern bzw. Kunden notwendig. Während des Tests ist darauf zu achten, dass die Verteilung auf die Varianten möglichst gleich verteilt ist. Dies sollte genauso kontrolliert werden, wie auch die Fehlerfreiheit des Systems. Nötig ist aber auch etwas Geduld. Je geringer die Besucher- oder Nutzerzahlen sind, desto längere Zeit muss für den Test eingeplant werden, um überhaupt nennenswerte Ergebnisse zu erreichen.
Schematischer Ablauf eines A/B-Test.
© Prudsys.de
Schematischer Ablauf eines A/B-Test.

In 5 Schritten zum gelungenen A/B-Test

  1. Es ist bei der Auswahl der Varianten wichtig, dass sich die verschiedenen Testfälle nur im Detail unterscheiden. Wenn Sie inhaltliche Unterschiede ermitteln wollen, lassen Sie das Design einer Seite in Ruhe. Wenn es um die Anordnung von Elementen auf einer Seite geht, muss der Content identisch sein. Je kleinteiliger die Änderung, umso aussagefähiger wird der Test.
  2. Entscheiden Sie über die Messgrößen, die Sie ermitteln wollen. Diese müssen zunächst einmal methodisch sinnvoll sein, unabhängig von anderen Interessenslagen. Und natürlich muss die Messung technisch überhaupt umsetzbar sein. Natürlich interessiert den Händler am Ende, wie sich die Veränderungen auf den Umsatz ausgewirkt haben. Das ist aber eine Businessanforderung, deren Ergebnis sich aus dem A/B-Test nur dann ermitteln lassen würde, wenn ein Tracking des Nutzers bis zum erreichten Umsatz lückenlos möglich wäre. Das ist es aber nur in den wenigsten Fällen. Geht es um die Fragestellung, an welcher Stelle einer Seite ein Schalter positioniert werden sollte, dann ist die verlässliche Messgröße die Zahl der Klicks darauf in beiden Vergleichsgruppen. Seien Sie bei der Auswertung der Tests auch offen für Überraschungen. Denn natürlich kann dabei herauskommen, dass keine der Varianten besonderen Einfluss hat.
  3. Für Einrichtung und Umsetzung des Tests muss Zeit eingeplant werden. Denn hier ist sorgfältiges Arbeiten notwendig. Das beginnt beim Einbetten der so genannten Tags auf den Zielseiten und der damit verbundenen Entwicklung von Varianten. Von elementarer Bedeutung ist, dass die Verteilung der Nutzer bzw. Sessions auf die Gruppen möglichst gleichmäßig, also 50:50 ist. Deshalb ist es besser, eher zwei- oder dreimal zu überprüfen, ob der Counter auch tatsächlich alle Sessions berücksichtigt und nachweist. Ist die Zählung an dieser Stelle bereits fehlerhaft, sind die Messergebnisse verdorben.
  4. Dieser Schritt macht keine Arbeit im eigentlichen Sinne, ist aber trotzdem anstrengend. Denn während des Tests ist Geduld gefragt. Um relevante Aussagen zu erhalten, muss das Testfeld unangetastet bleiben. Es dürfen in dieser Zeit also keine weiteren Änderungen am Design vorgenommen oder neue Content-Elemente bzw. Funktionen eingeführt werden. Diese würden den Nutzer beeinflussen und die Ergebnisse wären nicht mehr vergleichbar. Geduld ist außerdem gefordert, weil es eine Weile dauern kann, bis genügend Nutzer die Varianten gesehen haben.
  5. Nach Ablauf der Testphase folgt die eigentliche Auswertung. Hier bieten die verschiedenen Lösungsanbieter einige Hilfestellung, um die richtigen Rückschlüsse zu ziehen. Wichtig ist dabei nur zu bedenken, dass es sich dabei nicht um einen mathematischen Beweis handelt. Die Ergebnisse sagen vielmehr, dass es eine große Wahrscheinlichkeit dafür gibt, dass die getesteten Elemente Einfluss auf das Nutzerverhalten haben. Mehr nicht.

Womit?

Tools für A/B-Tests

Setzen Sie eine Engine für Produktempfehlungen ein, ist nicht selten auch schon ein Tool für die Durchführung von A/B-Tests enthalten. Wer dagegen separate Werkzeuge nutzen möchte oder ausprobieren will, findet auf dem Markt eine Reihe von Anwendungen, zum Beispiel:

  • Adobe Target: Ist ein Teil der Marketing Cloud und somit eher etwas für größere Händler. Target kann durchaus mehr als reine A/B-Test. So umfasst die Lösung auch Geotargeting.
  • Etracker Optimiser: Ist ein klassisches Self-Service-Tool, das auch für kleinere Budgets erschwinglich ist. Abgerechnet wird nach den Views des Testfelds.
  • Google Analytics: Ist kostenlos und bietet gerade kleineren Händler einen preiswerten Einstieg in das A/B-Testing. Die Einbindung und das Aufsetzen des Testfelds sind einfach. Für die Auswertung ist aber eine Verbindung mit Google Analytics notwendig.
  • Optimizely: Der Anbieter ist seit vielen Jahren im Geschäft. In erster Linie als Self-Service-Lösung gedacht, können mit dem Unternehmen auch individuelle Testfelder geschaffen werden. Auch die Nutzung in einem Enterprise-Umfeld mit der Einbindung entsprechender Schnittstellen ist denkbar und wird individuell besprochen.
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