A/B Testing im eCommerce

Wir alle wissen wie wichtig A/B-Tests sind und begegnen ihnen schon fast täglich – auch ganz unbewusst. Wer selbst schon Produkte online in seinen Warenkorb gelegt hat, wurde mit grösster Wahrscheinlichkeit schon x-fach «Teilnehmer» einer solcher Testmethode. Im eCommerce ist eine Bewertung zweier Varianten schon fast unumgänglich. Unternehmen wollen damit ihre Conversion Rate verbessern und das Einkaufen möglichst benutzerfreundlich gestalten. In diesem Beitrag finden Sie wertvolle Definitionen und Beispiele von A/B-Tests im eCommerce.

Was ist A/B Testing?

Um später in diesem Beitrag etwas genauer auf den Bereich eCommerce eingehen zu können, müssen wir als erstes verstehen, was ein A/B Test überhaupt ist und wozu wir ihn brauchen können. Dieser Test besteht üblicherweise aus zwei Versionen einer Website. Beide Varianten werden den Usern nach einem Zufallsprinzip angezeigt. Ein Teil der User sieht also die erste Version, ein anderer Teil gelangt zur zweiten Version. Üblicherweise weisen die beiden Versionen minimale Unterschiede im Aufbau, Design oder Funktionalität auf. Nach Abschluss des Testes wird mit einer statistischen Analyse getestet, welche Version besser abgeschnitten hat und daraus wird ein Gewinner ermittelt. Anhand einer anfangs erstellten Hypothese, kann so ermittelt werden, ob sich diese bewahrheitet hat oder nicht. Oftmals soll ein solcher Test ermitteln, welche Version eine bessere Conversion Rate generiert.

In der Praxis ermittelt man pro Test jeweils nur einen Faktor. So kann sichergestellt werden, dass die anschliessende Analyse auch auf einem klaren Ergebnis basiert. Als Beispiele finden Sie hier ein paar Faktoren, die sich in den Test unterscheiden könnten:

• Platzierung des CTA
• Button-Text
• Button-Farbe
• Preiskennzeichnung
• Weitere Produktvorschläge
• Algorithmen
• Reihenfolge der Zahlungsmöglichkeiten
• Thank You Pages
• Navigation
• Bilder
• Überschriften und Texte
• Uvm…

Warum soll ich A/B-Tests durchführen?

Die kurze Antwort ist: Weil man damit die Rentabilität steigern kann.

Die etwas ausführlichere: Als Shopbetreiber sollte man immer die Devise haben, dem Kunden einen möglichst schnellen und effizienten Weg bieten zu können, um einen Abschluss zu tätigen. In der Regel kann so die Conversion Rate erhöht und allenfalls auch mehr Umsatz generiert werden. Unternehmen wollen im eCommerce möglichst massgeschneiderte Angebote und eine ideales Shoppingumfeld bieten. Denn nur so können sie ihre Produkte und Dienstleistungen an den Kunden bringen. Sie sollten wissen, wie sich ihre User verhalten und auf was sie negativ oder positiv reagieren.

Wozu muss ich eine Hypothese machen?

Eine Hypothese ist eine Annahme, eine mögliche Erklärung für mehrere aufeinander folgende Fakten. Nun geht es darum mit einem A/B-Test eine solche Hypothese zu überprüfen und zu bestätigen oder allenfalls auch zu widerlegen. Dadurch, dass Tests sehr preisintensiv und zeitaufwändig sein können, überlegt man sich vorher wo das Problem liegt und trifft eine Annahme. Es gibt diverse Tools, die helfen ein solches Problem aufzuzeigen oder zu finden. Beispielsweise bietet Google Analytics für den Bereich eCommerce eine Bezahlvorgangsanalyse an. Übersichtlich dargestellt, können Sie so einzelne Schritte analysieren und diverse KPI’s wie, Abschlussrate und Ausstiegsrate auswerten.

Um eine Onlinepräsenz optimieren zu können, darf nicht irgendein Problem aufgezeigt werden. Es können auch nicht zufällige Test durchgeführt werden, sondern es sollen wahre Probleme, die Auswirkungen auf die Conversion Rate und auf die Leistung ihrer Website dargelegt werden. Bei einer Hypothese wird jeweils eine relevante Messung definiert. Sie soll auf jeden Fall messbar und quantifizierbar sein. So zum Beispiel ist die Conversion Rate, Absprungrate, usw… wichtige KPI’s für eine Hypothese. Eine A/B Testhypothese könnte zum Beispiel so aussehen:

«Eine Farbänderung des Buttons xy von orange auf grün, erhöht die Conversion Rate.»

Conversion Funnels im eCommerce

Nun um und das Thema A/B-Tests im eCommerce etwas genauer anzuschauen, erklären wir die Grundsätze eines Conversion Funnels. Auf den meisten Onlineshops läuft der Kaufprozess bis zur Bestellung über mehrere Schritte. Dort wo die Bestellung abgeschlossen werden kann, ist der Ort, wo der User zum Kunden wird. Der klassische Conversion Funnel besteht aus den Schritten: Site Visit, Product View, Add to Cart, Enter Checkout und Purchase. Besonderes Augenmerkt haben die Anbieter auf die Schritte im Checkout Prozess. Denn hier ist die Bounce Rate ausschlaggebend, ob viele Nutzer abspringen, obwohl sie kurz vor dem Abschluss stehen oder nicht.

Das Ziel soll sein jeden einzelnen Schritt des Funnels gezielt zu analysieren und für eine höhere Converion Rate zu optimieren. Durch den Conversion Funnel können einfache Hindernisse oder negative Shoppingerlebnisse aufgedeckt und den Weg zum Kauf besser nachvollzogen werden. Hier unser Beispiel für einen möglichen Funnel im Bereich des Warenkorbes:

Beispiele für A/B-Tests im Checkout Process

Primär gilt es, während des ganzen Checkouts Einfachheit zu vermitteln. Wer schon selbst mühsam einen Button gesucht hat um ein Produkt in den Warenkorb zu legen oder mehr Informationen zu einem spezifischen Produkt nicht gefunden hat, weiss die Geduldsgrenze existiert! Darum sollten Shopanbieter laufend das Einkaufsverhalten analysieren, Hypothesen aufstellen und damit verbunden auch A/B-Tests durchführen. Wir haben uns mal auch die Suche nach möglichen Testideen gemacht und dabei ein Beispiel für jeden Funnel notiert.

Add Product To Cart

• Testen Sie eine andere CTA-Farbe
• Testen Sie die Grösse oder die Platzierung des CTA’s

• Testen Sie eine andere Platzierung der Info «Sie haben das Produkt in Ihren Warenkorb gelegt»

Offer upsells

• Testen Sie Upselling mit verwandten Produkten oder Kategorien

• Testen Sie Upselling mit Produkten, die oft zusammen gekauft werden

Purchase Details

• Testen Sie Zahlungsoptionen vereinfacht und übersichtlich darzustellen

• Testen Sie einzelne Schritte visuell darzustellen (Tunneling)
• Testen Sie aber auch Tunneling vs. einen Schritt

Tipps für einen A/B-Test im eCommerce

Genügend lange Testdauer

Sobald Sie zum Test ansetzen, sollte eine genügend lange Dauer einkalkuliert werden. Nicht an jedem Wochentag ist das Verhalten der User gleich. An manchen Tagen verbringt man mehr Zeit im Internet als an anderen. Obwohl man denkt, die Zuverlässigkeitsrate erreicht zu haben, sollte man den Test weiterlaufen lassen. Nur so kann sichergestellt werden, dass auch mögliche Ausreisser ausgeglättet werden können. Bezüglich der Dauer gibt es kein richtig oder falsch, doch eine Laufzeit zwischen 7 und 14 Tagen ist sicherlich angemessen. Hängt aber natürlich auch stark vom Traffic und der damit zusammenhängenden Fallzahl ab.

Testen Sie jeweils nur eine Variable

Pro Test sollte nur eine Variable getestet und anschliessend analysiert werden. Testet man mehrere Variablen gleichzeitig (multivariate Verfahren), kann im Nachhinein nicht mit der glichen Sicherheit festgestellt werden, welche Änderung zum Ergebnis beigetragen hat.

Ändern Sie nie eine Variante während dem Test

Die beiden Varianten sollten keinesfalls während dem Test geändert werden. Lassen Sie dem Test die Zeit, die er brauch um wirklich genügend Daten zu sammeln. Jede einzelne Veränderung einer Variante kann zur Verfälschung des Ergebnisses beitragen.

Achten Sie auf interne und externe Einflüsse

Es gibt etliche Einflüsse die das Testergebnisse verfälschen könnten. Beispielsweise sollte nie einen Test durchgeführt werden, wenn zum gleichen Zeitpunkt diverse (Online) Marketingkampagnen aktiv sind. Auch Werbeaktionen bringen mehr User und andere Zielgruppen auf die Website, die Ihren Test beeinflussen könnten.

Testen, testen und nochmals testen

Testen Sie was das Zeug hält. Das Verhalten der Nutzer ist nicht nur mehr Conversions wichtig, sondern Werte wie die Bounce Rate oder die Verweildauer auf einzelnen Seiten haben Einfluss auf die Sichtbarkeit bei Suchmaschinen. Zudem schaffen Sie mit einem klar strukturieren Einkaufserlebnis und einem übersichtlichen Bezahlungsprozess eine stärkere Kundenbindung und zufriedene Kunden. Dem Kunden soll letztendlich nichts im Wege stehen, die gewünschten Produkte mühelos und ohne Hindernisse kaufen zu können. Schlussendlich soll der Kunde wiederkommen und der Umsatz gesteigert werden. Aus diesen Gründen sollte das Thema Testen und Conversion Rate Optimierung für jeden Online Shop nicht vernachlässigt werden.