A/B-Test

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Der A/B-Test (auch split test) ist eine Testmethode zur Bewertung zweier Varianten eines Systems, bei der die Originalversion gegen eine leicht veränderte Version getestet wird. Anwendung findet diese Methode hauptsächlich bei Software und im Webdesign mit dem Ziel, eine bestimmte Nutzeraktion oder Reaktionen zu steigern.[1]

Vorgehensweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ablauf einer Anzeigenoptimierung durch einen A/B-Splittest

Beim A/B-Test wird die Zielgruppe (z. B. Besucher einer Webseite oder Empfänger eines Newsletters) in zwei Untergruppen aufgeteilt: Gruppe A und Gruppe B. Entsprechend der Aufteilung der Zielgruppe wird auch das Testobjekt, wie beispielsweise eine Landingpage oder eine Anzeige, zweigeteilt produziert: die Originalvariante und eine veränderte Variante. Anschließend wird bei der Gruppe A das Original und bei der Gruppe B die veränderte Version eingesetzt und die Reaktionen verglichen.

Mit Reaktion ist hierbei das gewünschte Wirkungsergebnis gemeint, wie zum Beispiel eine Registrierung, die Anmeldung für einen Newsletter oder Bestellung eines Produktes. Neben der Verbesserung des Nutzererlebnisses sind A/B-Tests somit auch ein Mittel zur Steigerung der Konversionsrate.

Voraussetzung/Abgrenzung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beim A/B-Test wird im Gegensatz zum multivariaten Test nur eine Variable verändert und auf ihre Wirksamkeit hin getestet. Damit ein A/B-Test effektiv ist und die Ergebnisse Validität erreichen, muss eine ausreichende Gruppengröße gegeben sein.

Anbieter und Tools[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Schöberl, Markus: Tests im Direktmarketing: Konzepte und Methoden für die Praxis – Auswertung und Analyse – Qualitätsmanagement und Erfolgsorientierung. 1. Aufl., Frankfurt/M.: Redline Wirtschaft Verlag 2004
  • Kaushik, Avinash: Web Analytics: An Hour a Day. 1. Aufl., New York, NY: Wiley Verlag 2007 S. 238ff
  • Ash, Tim: Landing Page Optimization: The Definitive Guide to Testing and Tuning for Conversions. 1. Aufl., New York, NY: Wiley Verlag 2008 S. 214ff

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Ron Kohavi, Roger Longbotham: Online Controlled Experiments and A/B Tests. 25. April 2015, abgerufen am 8. Februar 2016 (englisch).