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A/B Test und der Einsatz des Marketinginstrumentes im B2B-Bereich
Welche Überschrift der E-Mail Kampagne führt zu mehr Klicks? Bevorzugen die Kunden einen grünen oder blauen Button? Hierfür eignet sich der Einsatz von A/B Tests. Kontrollierbare Experimente wandeln Entscheidungen in einen wissenschaftlichen Prozess – und nicht in eine intuitive Reaktion. A/B Tests sind ein ganzheitliches Marketinginstrument für eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage. Aber gilt dies auch für den B2B-Bereich?
A/B Test als simple Methode mit weitreichender Wirkung
Beim A/B Test wird gemessen, was passiert, während der*die Nutzer*in etwas benutzt. Nutzer*innen bekommen nach dem Zufallsprinzip zwei Versionen angezeigt, die anhand festgelegter Parameter miteinander verglichen werden. Es ist eine simple Methode bei kleinen Änderungen, um ein ausreichend valides Feedback zu erhalten. Beispielsweise hat ein Onlinehändler viele Warenkorb-Abbrecher. Er versucht einzelne Elemente im Warenkorb hervorzuheben, um den Kaufprozess intuitiver gestalten zu können. Welches Element erzielt die bessere Leistung? Welche visuelle Darstellung kommt besser an? Die zwei verschiedenen Elemente werden mit dem A/B Test verglichen und dadurch wird der Kaufprozess optimiert.
Die Studie „Conversion Rate Optimization Report 2017“ zeigt, dass 72 % der Befragten den A/B Test als hoch wertvolles Instrument einschätzen. Im Vergleich zum Jahr 2016 gab es einen Anstieg von 12 Prozentpunkten. Das unterstreicht die Wichtigkeit des Testing-Tools für Marketers.
Setup des A/B Testings
„Setting goals is the first step in turning the invisible into the visible“
– Tony Robbins
Am Anfang jedes Testes steht die Identifikation eines Problems und eines Ziels. Erst dann können Hypothesen formuliert und Testkriterien definiert werden. Wichtig ist darauf zu achten, dass die Hypothesen überprüfbar, klar, präzise und zielgerichtet sind. Das Testfeld sollte so genau wie möglich dargestellt werden. Am besten führt man einen Pre-Test durch, um Fehler oder Missverständnisse zu umgehen.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die präzise Definition und die repräsentative Auswahl der Zielgruppe. Ergebnisse sind nur eindeutig, wenn sie auf Basis der richtigen Zielgruppe erhoben werden, beispielsweise keine Bestandskunden.
A/B Tests im B2B-Bereich nicht so einfach wie sie scheinen
A/B Tests eignen sich gut, um die Resonanz der Kunden bzw. Kundinnen zu beurteilen, ohne sich dabei auf das subjektive Empfinden zu stützen. Allerdings müssen die Tests statistisch sauber durchgeführt werden. Die Testergebnisse müssen ein bestimmtes Signifikanzniveau überschreiten, um die Fehlerwahrscheinlichkeit zu minimieren und die Richtigkeit der Ergebnisse zu garantieren. Dafür ist eine bestimmte Anzahl an Testpersonen und eine bestimmte Anzahl an Forschungstagen erforderlich. Deshalb sind statistische Signifikanzen bei kleinen Stichproben schwierig zu erreichen. Das ist ein Problem im B2B-Bereich, denn B2B-Kunden und Kundinnen unterscheiden sich stark voneinander. Wichtig ist auch, dass die Tests lange genug laufen und nicht davor abgebrochen werden. Eine geringe Anzahl an Forschungstagen kann auch die Ergebnisse verzerren.
Des Weiteren möchte man im B2B-Bereich den Customer Lifetime Value optimieren und nicht nach Klicks oder Conversions – jedoch testen gerade A/B Testings Klicks oder Conversions.
Ebenfalls sind die zu erwartende Gewinne nicht allzu groß. Wie viel Gewinn bringt eine Steigerung von 5 % der Website-Besucher für B2B-Unternehmen?
Daher sollten A/B Testings für B2B-Unternehmen nur dann angewendet werden, wenn es für die Zielsetzung relevant ist und die Stichprobe groß sowie eindeutig genug ist.
Fazit
A/B Tests führen zu fundierten Ergebnissen, wenn sie statistisch sauber durchgeführt werden. Besonders im B2B-Bereich muss dabei genau vorgegangen werden. A/B Testing ist ein kontinuierliches Optimierungsverfahren. Nach jedem Test werden Schlüsse gezogen und diese führen zu neuen Test-Hypothesen. Es gibt viele Tools die Hypothesen statistisch überprüfen. Jedoch muss man das Verhalten seiner Kunden bzw. Kundinnen erst selbst verstehen – dann können Hypothesen gebildet und getestet werden.
Autor
Hanna Volm
Hanna Volm ist studierte Marktforscherin und Konsumentenpsychologin. Während ihrer Studienzeit hat sie zahlreiche Praktika in verschiedenen Agenturen absolviert. Bei MARCIS arbeitete sie in 2021 neben Markt- und Zielgruppenanalysen sowie Reports vor allem konzeptionell und operativ in den Marketing-Disziplinen Suchmaschinen-Werbung, -Optimierung und Social Media Marketing.
Quellen:
https://t3n.de/news/digitale-produkte-richtig-testen-1405723/?utm_source=newsletter&utm_medium=entwicklung-design&utm_campaign=220921#Produkttests_Die_groessten_Fehler_und_wie_man_sie_vermeiden_kann
https://www.markletic.com/blog/what-is-b2b-a-b-testing-an-hbr-study/
https://www.abtasty.com/de/ab-testing/
https://www.ionos.de/digitalguide/online-marketing/web-analyse/ab-testing-zur-webseitenoptimierung/
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