Verbesserung des Webauftritts

Sechs Tipps für erfolgreiches Webseiten-Testing

| Autor / Redakteur: Frank Piotraschke / Dr. Gesine Herzberger

Step by Step: ein einziger Test reicht meist nicht aus, um genügend Daten über die Webseite zu erhalten. Stattdessen sollten lieber verschiedene Seiten schrittweise optimiert werden – am besten vor dem Hintergrund einer fest etablierten Testing-Kultur in einem Unternehmen.
Step by Step: ein einziger Test reicht meist nicht aus, um genügend Daten über die Webseite zu erhalten. Stattdessen sollten lieber verschiedene Seiten schrittweise optimiert werden – am besten vor dem Hintergrund einer fest etablierten Testing-Kultur in einem Unternehmen. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Webseiten-Testing steckt in Deutschland auch 2016 noch in den Kinderschuhen. Nur wenige deutsche Unternehmen prüfen ihre Webauftritte auf eventuelle Verbesserungsmöglichkeiten. Oftmals erscheint Führungskräften diese Aufgabe zu gewaltig und sie wissen nicht, welche Vorkehrungen getroffen werden müssen.

Mit den folgenden sechs Tipps für ein erfolgreiches Webseiten-Testing arbeiten Unternehmen kontinuierlich an der Verbesserung ihres Webauftritts und erreichen ihre Conversion-Ziele.

1. Die Basics: klare Hypothesen & Zielsetzung

Um A/B-Testing erfolgreich durchzuführen, ist es sehr wichtig, ein klares Ziel vor Augen zu haben. Deshalb sollte in jedem Unternehmen definiert sein, welche Mitarbeiter sich um die Entwicklung und Durchführung der Tests kümmern. Sie sind verantwortlich, dass eine zentrale Testfrage festgesetzt wird, die sowohl Analysedaten, Nutzerbefragungen als auch die Anregungen der Kollegen mit einbezieht. Überhaupt sollten die Antworten von Mitarbeitern verschiedener Abteilungen in die Ausarbeitung der Testfrage aufgenommen werden, um eine ausbalancierte Hypothese festzulegen. Denn der Kundensupport hat beispielsweise andere Ansichten als das Vertriebsteam. Der Input der anderen Abteilungen sollte sinnvoll gefiltert und auf eine klar umrissene Frage bezogen werden. Werden zum Beispiel weitere Elemente in das Testing eingefügt, kann dies eine veränderte User Experience (UX) zur Folge haben und so die Daten zur Beantwortung der primären Testfrage verfälschen. Aufgrund der gesteigerten Komplexität muss zudem mehr Zeit für die Entwicklung, Qualitätssicherung und Analyse des Tests eingerechnet werden. Unternehmen sollten folglich bei einer Testidee bleiben und für neue, relevante Fragen einfach einen neuen Test aufsetzen.

2. Iterativ: ein Schritt nach dem anderen

Es gibt immer noch genug Unternehmen, die sich für ein komplettes Redesign ihres Webauftritts entscheiden, ohne das neue Layout vorher getestet zu haben. Häufig gibt es ein böses Erwachen, wenn scheinbar grundlos die Anzahl der Conversions sinkt. Denn ein fundamental neues Design verrät nicht, welche der implementierten Neuerungen für das geänderte Nutzerverhalten verantwortlich sind. Daher ist es sinnvoll, eine Website in kleineren Schritten an die gewünschte Zielsetzung anzupassen. Iteratives – also sich schrittweise dem Ziel annäherndes – Testing verhilft Unternehmen zu aussagekräftigen Vergleichen gegenüber der Originalwebseite. Im Verlauf können Firmen prüfen, welche Änderungen sich positiv beziehungsweise negativ auswirken, ohne aus den Augen zu verlieren, wie die einzelnen Elemente zusammenspielen. Zusätzlich kann man leichter auf kleinere Erkenntnisse reagieren und positives Feedback sofort in die Website integrieren. Durch iteratives A/B-Testing lassen sich unschöne Überraschungen vermeiden und man stellt sicher, dass das neue Design mindestens genauso gut wie das alte abschneidet.

3. Testing-Fokus: mit trafficstarken Seiten anfangen

Beim Testing möchten Unternehmen so schnell wie möglich aussagekräftige Daten bekommen. Deshalb beginnen sie am besten dort, wo am meisten Traffic stattfindet: entweder gleich auf der Homepage oder auf der Landing Page der jeweiligen Kampagne. Tester arbeiten sich anhand der Klickraten wie bei einem Trichter – dem sogenannten Funnel – vom größten zum kleinsten Bereich vor und beobachten, wie sich Veränderungen im oberen, breiten Funnel-Bereich auf das Kundenverhalten weiter unten auswirken. Auch Tests, die in der Umgebung des klickstärksten Bereichs stattfinden, sind aussagekräftig, weil sie unmittelbar Einfluss auf die Konversionen nehmen. Zeigen sich dann die ersten erfreulichen Resultate, können komplexere Testszenarien gewagt und zum Beispiel eine kurze gegen eine lange Version der Homepage getestet oder sich tiefer in den Webauftritt hineingearbeitet werden. Je schneller sich statistisch signifikante und valide Ergebnisse ablesen lassen, desto zügiger kann eine Seite an Besucherinteressen angepasst werden.

4. Mehrere Methoden: A/B- vs. Multivariates Testing

Beim Testing überprüfen Unternehmen unterschiedliche Elemente auf ihrer Webseite, beispielsweise ein Navigationsmenü oder verschiedene Buttons. Die ausgewählten Elemente erhalten alternative Varianten, die gegen das Original getestet werden. Das können neue Farben, aber auch geänderte Texte sein. Die Gesamtheit dieser Varianten sind sogenannte Seitenkombinationen. Für das iterative Testing kann man zwischen mehreren Testing-Methoden auswählen: A/B-Testing und Multivariates Testing. Ist auf einer Webseite ein größerer Veränderungsschritt geplant, sind die einzelnen Elemente nicht das Hauptanliegen. Vielmehr soll so schnell wie möglich die Seitenkombination mit der besten Performance ermittelt werden. In diesem Fall ist ein einfacher A/B-Test die erste Wahl. Andererseits ist es aber auch möglich, kleinere Änderungen schrittweise durchzuführen. Oft benötigt man dabei Informationen über den Effekt jeder Änderung für sich. Mit A/B-Tests ist eine gleichzeitige, unabhängige Messung dieser Effekte nicht möglich. Diese Korrelationen, also Wechselbeziehungen, zwischen den Effekten können durch Multivariate Tests voneinander getrennt werden. Soll der Gesamteffekt mehrerer, schrittweise durchgeführter Änderungen auf die Conversion Rate oder den Umsatz ermittelt werden, sind Multivariate Tests zwingend erforderlich. Hierfür ist allerdings ein entsprechend hoher Traffic notwendig.

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