AB-Testing im E-Commerce für mehr Umsatz

Was ist AB-Testing?

AB-Testing ist eine Methode im User Experience Consulting, um unterschiedliche Varianten einer Webseite, einer Funktion im Online-Shop oder eines bestimmten Inhalts zu testen. Das Ziel ist die Messung und Analyse der Auswirkungen auf das Nutzungsverhalten und die Conversion Rate. Dabei werden von unserem User Experience Design Team zwei oder mehr Varianten einer Seite oder eines Elements parallel verschiedenen Nutzergruppen präsentiert. So kannst Du herausfinden, welche Variante besser performt.

Ein Praxisbeispiel aus dem digitalen Handel:

Ein Online-Shop für Gartenprodukte testet zwei unterschiedliche Produktseiten für ein neues saisonales Angebot. Während Variante A emotionale Bilder und Ansprache im optischen Einklang mit Offline-Kampagnen und dem Markenbild nutzt, setzt Variante B auf detaillierte Produktinformationen und priorisiert die Top-Seller in der Customer Journey. Eine Kontrollgruppe hilft außerdem, die ursprüngliche Version zu den veränderten Varianten gegenzutesten. So zeigt ein AB-Test bzw. ein ABN-Test (mit Kontrollgruppe), welche der live ausgespielten Versionen mehr Verkäufe erzielt – und liefert so eine fundierte Grundlage für die Gestaltung der Produktseiten.

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Warum ist AB-Testing im E-Commerce unverzichtbar?

Für Unternehmen im E-Commerce ist ein AB-Test ein wertvolles Werkzeug, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Überall dort wo Präzision, Geschwindigkeit, Transparenz und Sicherheit im Prozess von Vorteil ist, kannst Du einen AB-Test durchführen. Häufig wird dies von Content-Redaktionen, im Marketing bei Werbekampagnen und für Vertriebsstrategien oder von Designteams eingesetzt. Auch in der Produktentwicklung und bei der Softwareentwicklung durch Agile Teams kann ein AB-Test sinnvoll sein.

Denn statt persönlichen Annahmen oder subjektiven Meinungen zu folgen, können konkrete Nutzerreaktionen analysiert und Optimierungen darauf basierend vorgenommen werden. Dies reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen. Beispielsweise kann Variante B gegenüber Variante A die Conversion Rate um 30 Prozent steigern, was sich wirkt positiv auf den Umsatz auswirkt. Oder Variante B sorgt für eine bessere Usability der Seite, wodurch 15 Prozent mehr Klicks auf ein bestimmtes Produkt erzielt werden.

Unser User Experience Consulting hilft Dir dabei, klare Hypothesen und messbare Ziele für ein effizientes AB-Testing zu definieren. Wir können gemeinsam mit Dir fast alle Bereiche Deines E-Commerce-Projekts durch AB-Tests optimieren:

• Landingpages & Produktseiten: Einfluss von Bildern, Videos, Texten oder Layouts testen
• Call-to-Action (CTA): Platzierung, Farbe, Größe oder Textvariante verändern
• Preis- & Rabattstrategien: Unterschiedliche Preisangebote oder Sonderaktionen vergleichen
• Navigation & Nutzerführung: Einfluss verschiedener Menüstrukturen auf die Nutzerfreundlichkeit testen
• Checkout-Prozesse: Reduzierung von Absprüngen durch Optimierung der Bestellschritte

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Wie funktioniert AB-Testing?

Bei jedem AB-Test sollten individuelle Geschmackspräferenzen von Dir und Deinem Team außen vor bleiben. Auch Konzepte von Mitbewerbern zu kopieren ist kein Garant für Erfolg. Ein erfolgreicher AB-Test beginnt mit einer klar definierten Hypothese. Du solltest eine begründete Hypothese formulieren, die konkret getestet und gemessen werden kann. Beispiele für sinnvolle Hypothesen:

• "Es wird im etablierten Newsletter nicht auf den CTA bzw. die wichtigsten Links geklickt, weil wir nicht genügend Anreiz oder Erklärung liefern / weil der CTA nicht präsent genug ist."
• "Die Absprungrate unserer Blogartikel wird geringer wenn wir mehr Bildmaterial verwenden."
• "Eine Landingpage wird oft besucht, das Gratis PDF am Ende aber unerwünscht wenig heruntergeladen, weil die Seite zu lang ist / der CTA nicht im ersten Viewport ist."
• "Wir steigern unseren Warenkorbwert, wenn wir Zubehör im Warenkorb empfehlen."

Eine präzise Hypothese hilft, den Test richtig aufzubauen und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Eine schwache oder zu weit gefasste Hypothese führt dagegen zu wenig aussagekräftigen Ergebnissen.

Definiere direkt ein klares Ziel dieser Maßnahme: Worauf kommt es Dir wirklich an? Je nach Inhalt oder Plattform gibt es viele erstrebenswerte Ziele, deren Messbarkeit Du mit einem AB-Test überprüfen kannst:

• Average Order Value erhöhen
• Customer Lifetime Value erhöhen
• Service-/Retourenaufkommen verringern
• Barrierefreiheit verbessern
• Warenkorbabbrecher verringern
• Interaktionsrate/Conversion Rate erhöhen
• Absprungrate verringern
• Gerätespezifische Verbesserungen

Jedes einzelne Ziel sollte messbar sein, damit der Test eine eindeutige Auswertung ermöglicht. Daher empfiehlt sich pro AB-Test nur ein Ziel zu überprüfen – und mit weiteren Durchführungen eines AB-Tests wieder ein weiteres Ziel. Nutze neben der reinen digitalen Durchführung und Datenerfassung auch moderierte Interviews für die Auswertung. Beachte, dass die zu testende bzw. zu verändernde Komponente identifiziert werden muss. Dabei können sich folgende Fragen ergeben:

• Ist das zu testende Produkt für die Testgruppe zugänglich? (Livesystem)
• Kann das zu testende Produkt zugänglich gemacht werden? (Staging Umgebung / Link)
• Ist das zu testende Produkt/Ziel ohne Aufsicht oder Erklärung möglich? (Prototyp o.ä.)
• Gibt es bereits allgemeine Benutzerstatistiken, Auswertungen oder integrierte Analysetools zur Hypothesenprüfung und Sicherstellung der Messbarkeit?

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Welche Faktoren beeinflussen den Erfolg eines AB-Tests?

Ein AB-Test liefert Dir nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn er methodisch sauber durchgeführt wird. Das gesamte AB-Testing erweist sich nur dann als statistisch signifikant, wenn die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass ein Ergebnis dem Zufall zu verdanken ist.

• Laufzeit: Je länger ein Test läuft, desto sicherer zeichnet sich ein Trend ab.
• Probengröße: Je größer die Testgruppe ist, desto schneller zeichnet sich ein Trend ab.
• Homogenität: Je geringer der Unterschied der Varianten, desto schneller aussagekräftig ist ihr Effekt.
• Signifikanzniveau: Je weniger Fehlerwahrscheinlichkeit im Zeitraum erwünscht, desto größer muss die Stichprobe sein.

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Fazit: AB-Testing als Schlüssel für die datenbasierte Optimierung

Im E-Commerce musst Du auf das Bauchgefühl verzichten, denn Daten sind Gold wert. Ein gezieltes AB-Testing hilft Unternehmen, ihre E-Commerce-Plattform datengetrieben zu optimieren und Nutzererfahrungen gezielt zu verbessern. Durch eine klare Hypothesenbildung, die Definition messbarer Ziele und eine saubere Durchführung des AB-Tests können datenbasierte Entscheidungen getroffen werden, die langfristig für Wachstum sorgen.

Starte jetzt mit der Unterstützung von unserem User Experience Consulting durch und nutze die Vorteile datenbasierter Optimierung für Dein E-Commerce-Business. Sprich mit uns, damit wir Dein AB-Testing effizient aufsetzen und gemeinsam durchführen.