Tools zum Testen und Optimieren von Seiten
Optimierung basiert nicht auf Meinungen oder Intuition. Sie beruht auf validiertem Lernen.
Datengetriebene Optimierung ermöglicht:
- Steigerung der Konversionsraten im Zeitverlauf;
- Identifikation und Behebung von Reibungspunkten (unklare CTAs, schwache Layouts);
- Verbesserung des ROI durch Maximierung der Leistung nach dem Klick;
- Fundierte Entscheidungen auf Basis von Belegen.
A/B-Testing ist eine Methode zum Vergleich zweier Versionen einer Seite, um festzustellen, welche im Hinblick auf ein definiertes Ziel besser abschneidet.
Statistische Signifikanz ist ein Vertrauensniveau, das anzeigt, dass Testergebnisse mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zufällig sind.
Was ist A/B-Testing?
Beim A/B-Testing werden zwei Versionen einer Landingpage verglichen, indem jede Version unterschiedlichen Nutzern angezeigt und gemessen wird, welche im Hinblick auf ein definiertes Ziel besser abschneidet.
Typische Testziele sind:
- Formularübermittlungen;
- Button-Klicks;
- Anmeldungen oder Käufe.
Testbare Elemente
A/B-Test-Workflow (Konzeptuell)
- Klare Zielsetzung definieren (z. B. Formularübermittlung)
- Eine Variante mit einer bedeutenden Änderung erstellen
- Traffic gleichmäßig auf beide Versionen aufteilen
- Test durchführen, bis statistische Signifikanz erreicht ist
- Erfolgreiche Version implementieren
Immer nur eine Hauptvariable testen, um Ursache und Wirkung zu verstehen.
Verhaltensanalyse
Während A/B-Tests zeigen, was besser funktioniert, erklären Verhaltens-Tools, warum.
Verhaltensanalysen decken Muster auf, die mit traditionellen Kennzahlen nicht sichtbar sind.
Häufige Verhaltensmuster
Diese Erkenntnisse helfen, Folgendes aufzudecken:
- Ausstiegsstellen
- Verwirrende Navigation
- Ignorierte CTAs
- Durch Performance-Probleme verlangsamte Bereiche
Verhaltensbasierte Tools decken Reibungspunkte auf, die sich allein durch Zahlen nicht erklären lassen.
Danke für Ihr Feedback!
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- Steigerung der Konversionsraten im Zeitverlauf;
- Identifikation und Behebung von Reibungspunkten (unklare CTAs, schwache Layouts);
- Verbesserung des ROI durch Maximierung der Leistung nach dem Klick;
- Fundierte Entscheidungen auf Basis von Belegen.
A/B-Testing ist eine Methode zum Vergleich zweier Versionen einer Seite, um festzustellen, welche im Hinblick auf ein definiertes Ziel besser abschneidet.
Statistische Signifikanz ist ein Vertrauensniveau, das anzeigt, dass Testergebnisse mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zufällig sind.
Was ist A/B-Testing?
Beim A/B-Testing werden zwei Versionen einer Landingpage verglichen, indem jede Version unterschiedlichen Nutzern angezeigt und gemessen wird, welche im Hinblick auf ein definiertes Ziel besser abschneidet.
Typische Testziele sind:
- Formularübermittlungen;
- Button-Klicks;
- Anmeldungen oder Käufe.
Testbare Elemente
A/B-Test-Workflow (Konzeptuell)
- Klare Zielsetzung definieren (z. B. Formularübermittlung)
- Eine Variante mit einer bedeutenden Änderung erstellen
- Traffic gleichmäßig auf beide Versionen aufteilen
- Test durchführen, bis statistische Signifikanz erreicht ist
- Erfolgreiche Version implementieren
Immer nur eine Hauptvariable testen, um Ursache und Wirkung zu verstehen.
Verhaltensanalyse
Während A/B-Tests zeigen, was besser funktioniert, erklären Verhaltens-Tools, warum.
Verhaltensanalysen decken Muster auf, die mit traditionellen Kennzahlen nicht sichtbar sind.
Häufige Verhaltensmuster
Diese Erkenntnisse helfen, Folgendes aufzudecken:
- Ausstiegsstellen
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- Ignorierte CTAs
- Durch Performance-Probleme verlangsamte Bereiche
Verhaltensbasierte Tools decken Reibungspunkte auf, die sich allein durch Zahlen nicht erklären lassen.
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