Mehr Umsatz durch Conversion Optimierung

A/B Testing & Personalisierung

Beratung und technische Umsetzung Ihrer A/B Testing- und Personalisierungskampagnen. Von der Idee, Zielgruppendefinierung, Zielsetzung und Testing, bis hin zur Implementierung und Auswertung Ihrer Erfolge.

Mehr Umsatz durch Conversion Optimierung

A/B Testing & Personalisierungs Agentur

Beratung und technische Umsetzung Ihrer A/B Testing- und Personalisierung-Kampagnen.Von den Ideen, Zielgruppen, Ziele und Testseiten bestimmen bis zur Implementierung und Auswertung Ihrer Erfolge.

Zufriedene Kunden

Abgeschlossene A/B-Tests

Kaffees

A/B-Testing & CRO Zertifizierungen

CRO & IT Experten

J. Muñoz

Gründer / MarTech & Digital Analytics

j.munoz@palacios-online.de

J. Arcos

A/B Test Developer (Full-Stack)

E. Kuzmina

Account & Marketing Managerin

G. Rosales

CRO & Tracking Developer

M. Bergerau

Full-Stack Developer

A. Enciso

UX / Design

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Was ist "Personalisierung"?

Personalisierung ist eine Strategie, in der Angebote, Botschaften und Erfahrungen auf einer Webseite für Besucher mit ähnlichen oder gleichen Eigenschaften (Segmenten) ausgespielt werden.

Was ist eine Null-Hypothese?

Der Ansatz beim A/B Testen ist es meist Hypothesentest durchzuführen. Es gibt zwei typische Konzepte bei einem Hypothesentest : die Nullhypothese und die Alternativhypothese. Im klassischen Fall besagt die Nullhypothese, dass die beiden Varianten A und B identisch sind, während die Alternativhypothese besagt, dass sie es nicht sind.

Wie häufig sollte ich A/B-Tests durchführen?

Hier gehen die Meinungen auseinander. Ein kontinuierliches Testen ist empfehlenswert. Sie sollten ein klares Ziel und genügend Seitenbesucher haben. Dann lässt sich eine statistische Relevanz innerhalb eines akzeptablen Zeitraums erzielen.

 

Client vs. Server Side Testing?

Eine der Grundlagen, nach der Sie Ihre A/B-Testanforderungen differenzieren können, ist das Client-seitige oder Server-seitige A/B-Testen. Dieser Aspekt wird häufig übersehen, da beide ihre Vor- und Nachteile haben.

  • Client-seitig: Wird traditionell zur Optimierung der Konversionsraten im Marketing oder Funnel verwendet.
  • Server-seitig: Ermöglicht es, Produkte (Features) zu optimieren und Erfahrungen für Engagement, Bindung, Nutzung und Dauer auszuwerten.
Wie viele User brauche ich zum Testen?

Eine falsche Interpretation der statistischen Signifikanz ist eine der größten Fehlerquellen des A/B-Testings. Üblicherweise berechnet sich der mindestens benötigte Traffic anhand folgender Kennzahlen:

  • Conversion-Rate Ihrer Referenz
  • Minimale Auswirkung auf die Conversion-Rate durch die Test-Variante
  • Konfidenzlevel für die Erkennung der Auswirkung
  • Konfidenzlevel für die Erkennung der Auswirkung, wo keine Auswirkung ist

Für eine Beispielrechnung nutzen Sie bitte unseren Laufzeitrechner auf dieser Seite.

Haben A/B-Tests negative Auswirkungen auf SEO?

Irrtümlicherweise denken viele, dass A/B-Tests negative Auswirkungen auf SEO haben könnte, doch das Gegenteil ist der Fall: Webseiten verbessern sich durch A/B-Tests.

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Loop-Workflow

1. Ideen & Hypothesen sammeln
2. Ideen & Hypothesen priorisieren
3. Kampagnen umsetzen und durchführen
4. Auswertung & Analyse