Definition und Bedeutung
Ein Split-Test (auch A/B-Test genannt) ist eine Methode, bei der zwei oder mehr Varianten einer Webseite oder eines Marketing-Elements gleichzeitig getestet werden, um die effektivste Version zu ermitteln. Dabei wird der Website-Traffic gleichmäßig zwischen den Varianten aufgeteilt, wobei eine Version als Kontrolle dient.
Bedeutung für Unternehmen
- Ermöglicht datenbasierte statt bauchgefühlte Entscheidungen
- Verbessert die Benutzererfahrung systematisch
- Steigert nachweislich Conversion-Rates
Warum brauchst du einen Split-Test für deinen Marketing Funnel?
Ein erfolgreicher Funnel steht und fällt mit seiner Performance. Doch woher weißt du, ob deine Anzeige, Landingpage oder E-Mail wirklich die Zielgruppe erreicht? Hier kommt der Split-Test ins Spiel! Mit einem A/B-Test kannst du zwei Varianten von Elementen (z. B. Design, Texte oder Call-to-Actions) testen und herausfinden, was besser funktioniert. Ohne klare Tests arbeitest du im Dunkeln – und das kann dich Conversions und damit Geld kosten.
Mit Split-Tests kannst du Hypothesen überprüfen, wie kleine Anpassungen (z. B. ein anderes Bild oder ein kürzerer Text) die Ergebnisse verbessern können. Und, was noch wichtiger ist: Du kannst datengetriebene Entscheidungen treffen, statt dich auf Vermutungen zu verlassen.
Praktisches Beispiel: Der Funnel aus dem Bild erklärt
Stell dir vor, du hast zwei Versionen deines Funnels, die du gegeneinander testest: Version A und Version B. Beide starten mit 100.000 Impressions. Schauen wir uns an, wie durch gezielte Optimierungen in Version B unerwartet starke Ergebnisse erzielt werden können:
- Werbeanzeige: CTR-Steigerung durch bessere Texte und Bilder
- Version A: Klickrate (CTR) von 1 % = 1.000 Klicks
- Version B: Optimierung der Call-to-Action (CTA) und Bilder führt zu 1,5 % CTR = 1.500 Klicks.
- Hebel: Aussagekräftigere Texte und relevantere Bilder ziehen mehr Nutzer an.
- Landingpage: Leads durch prägnantes Design und Texte
- Version A: 20 % der Besucher (200 Leads)
- Version B: Mit kürzeren Formularen und überzeugender Headline auf 25 % gesteigert (375 Leads).
- Hebel: Fokussiere dich auf die Bedürfnisse der Zielgruppe und reduziere Hindernisse.
- E-Mail-Öffnungsrate: Zeit und Betreffzeile optimieren
- Version A: 25 % öffnen die Mail (50 Personen)
- Version B: Mit besserem Timing und persönlicherem Absendernamen auf 35 % erhöht (131 Personen).
- Hebel: Kleine Änderungen wie personalisierte Betreffzeilen machen einen großen Unterschied.
- E-Mail-Klickrate: Interaktion durch ansprechenden Inhalt
- Version A: 20 % Klicks (10 Personen)
- Version B: Ein klarer CTA steigert Klicks auf 25 % (33 Personen).
- Hebel: Klar strukturierte E-Mails mit ansprechenden Inhalten und leicht zu findendem CTA.
- Sales Page: Mehr Verkäufe durch Vertrauenselemente
- Version A: 10 % der Klicker kaufen (1 Verkauf)
- Version B: Mit Fokus auf Nutzen und Vertrauenselementen 15 % Conversion-Rate (5 Verkäufe).
- Hebel: Kundenvertrauen stärken – etwa durch Testimonials, Garantien oder klare Mehrwerte.
Ergebnis: Durch scheinbar kleine Veränderungen in jedem Schritt führt Version B zu 5 Verkäufen – statt nur einem! Bei größeren Kampagnen (z. B. 500.000 oder 1 Mio. Impressions) skalieren sich diese Effekte noch weiter.
Weitere Ideen für Split-Tests
Multivariaten-Tests für komplexere Hypothese
Statt nur zwei Varianten (A/B) kannst du mit Multivariaten-Tests mehrere Variablen gleichzeitig testen. Zum Beispiel: Kombinationen von Bildern, Überschriften und Call-to-Actions. Das hilft dir herauszufinden, welche Elemente wirklich harmonieren.
Ich würde es dir aber nicht empfehlen, da diese Variante komplex ist und sehr viele Daten benötigt. Wir testen immer nur eine Variable, und das dann nacheinander.
Zum Beispiel kannst du erst 3 Wochen lang zwei Überschriften testen, dann den Gewinner nehmen. Dann den nächsten Test durchführen: z.b. zwei Farben. Und so weiter.
Das ist besonders sinnvoll für eine Landing Page mit viel Traffic.
Optimierung von Landing Pages mit Künstlicher Intelligenz
Stell dir vor, du möchtest herausfinden, ob ein neues Design deiner Landing Page mehr Conversions bringt. Mithilfe von KI-gestützten Tools du Split-Tests mit verschiedenen Varianten. So bekommst du wertvolle Insights und kannst die Seite weiter verbessern. Du hast es ja oben im Beispiel gesehen.
E-Mail-Marketing auf Autopilot
Ein Split-Test im E-Mail-Marketing klingt nach viel Arbeit, oder? Nicht, wenn du Tools wie Klick-Tipp oder Quentn verwendest (ich selbst bin 2019 zu Quentn gewechselt). Diese Plattformen ermöglichen automatisierte A/B-Tests für Betreffzeilen, Inhalte und Call-to-Actions. Mit KI erstellst du verschiedene Varianten. Die Software analisiert dann, welche Version die besten Öffnungs- und Klickraten erzielt, und sendet automatisch die Gewinner-Version an den Rest deiner Liste. Effizienter geht’s nicht!
Teste dich reich!
Hast du auch das Gefühl, dass dein Funnel noch nicht sein volles Potenzial erreicht? Vielleicht fehlen dir die richtigen Tests oder du weißt nicht, wo du anfangen sollst? Keine Sorge, du bist nicht allein. Split-Tests können anfangs herausfordernd sein, aber sie sind der Schlüssel zu mehr Erfolg.
Buche jetzt ein kostenloses Strategiegespräch und wir helfen dir, deinen Funnel zu optimieren. Gemeinsam bringen wir deine Conversion Rates aufs nächste Level!
Bis bald,
Dein Sebastian Glöckner