A/B-Tests

Mit A/B-Tests lässt sich die Wirkung verschiedener Versionen von Aktionen oder Content-Elementen auf die Aktivitäten von Kunden in der Storefront, z. B. das Absenden einer Bestellung, bestimmen. Mithilfe der A/B-Tests können Aktionen und Content-Elemente so lange getestet und optimiert werden, bis sie die erwarteten Resultate erzielen.

Beispiel: Sie planen, mit einer Rabattaktion Ihre Online-Verkäufe zu steigern, sind aber nicht sicher, ob Sie mit einem Rabatt von 10% oder von 20% Ihr Umsatzziel erreichen. Mit der A/B-Test-Funktion können Sie beide Rabatte mit willkürlich ausgewählten Kundensegmenten testen. Während des Tests protokolliert das System detailliert alle Kundenaktivitäten. Mit diesen Daten können Sie die Wirkung der beiden Rabattversionen auswerten und darauf basierend Ihre Entscheidung treffen.

Mit A/B-Tests unterstützt Intershop Commerce Management folgende Aspekte:

• Testen von Aktionen und Content-Elementen

  Sie können Aktionen, Komponenten und Seitenvarianten testen. Nach Prüfung der Ergebnisse können Sie z. B. die getesteten Rabatte mit einem Mausklick in Ihre Kampagnenliste übernehmen.

• Mehrere Testgruppen

  Sie können eine beliebige Anzahl von Testgruppen definieren und so einfache und komplexe Testszenarien abbilden.

• Session- und Cookie-Stabilität

  Das Test-System stellt sicher, dass Benutzer mit einer Session-ID die gleichen Rabatt- und Content-Versionen sehen. Darüber hinaus versucht das System, einen Cookie zu setzen, um mehrere Sessions mit dem gleichen Client bei nicht registrierten Benutzern identifizieren zu können. Wenn der Client Cookies zulässt, erkennt das System neue Sessions, erhöht jedoch nicht die Anzahl der Teilnehmer im Test. Erlaubt der Client hingegen keine Cookies, zählt das System jede neue Session als einen neuen Teilnehmer.

Das Anlegen eines A/B-Tests beinhaltet die folgenden Schritte:

• Tests erstellen

  Neben dem Namen und einer Beschreibung müssen Sie Start- und Enddatum/-zeit festlegen, für die der Test laufen soll.

• Zielgruppen und Testgruppen festlegen

  Die Zielgruppe bestimmt, welche Kunden am Test teilnehmen sollen. Um eine Zielgruppe zu definieren, können Sie ein oder mehrere Kundensegmente, Affiliate-Partner oder Partnerprogramme auswählen. Die Mitglieder der Zielgruppe werden dann proportional in zwei oder mehr Testgruppen verteilt. Im einfachsten Fall haben Sie z. B. zwei Testgruppen, denen jeweils 50% der Mitglieder der Zielgruppe angehören. Die Testgruppe bestimmt dann, welche Aktion, welches Content-Element oder welche Seitenvariante der Testteilnehmer sieht. Entsprechend der proportionalen Aufteilung weist das System die Kunden, die der Zielgruppe angehören, willkürlich einer der Testgruppen zu.

  Eine der Testgruppen ist die Kontrollgruppe. Die anteilige Größe der Kontrollgruppe kann manuell festgelegt werden, der prozentuale Anteil der Teilnehmer der übrigen Testgruppen wird automatisch angepasst, um 100% zu erhalten. Beispiel: Mit zwei Testgruppen (neben der Kontrollgruppe) mit jeweils 50% der Mitglieder der Zielgruppe wird der prozentuale Anteil für die Kontrollgruppe automatisch auf 25% gesetzt. Ändern Sie den Anteil einer Testgruppe von 50% auf 40%, wächst der Anteil der Kontrollgruppe automatisch auf 30%.

  Es ist auch möglich, URLs zu Test- und Kontrollgruppen zuzuweisen, die für die Verfolgung von Klickereignissen erforderlich sind.

  Anmerkung: Um Kundensegmente als Zielgruppe zuordnen zu können, muss mindestens ein Segmentierungsdienst für den Channel konfiguriert sein, siehe Kundensegmente.

• Aktionen und Content-Elemente zuordnen

  Für jede Testgruppe können Sie einen oder mehrere Rabatte oder Content-Elemente definieren. Beachten Sie, dass Sie nicht für jede Testgruppe eine Aktion definieren müssen, z. B. wenn Sie eine Testgruppe, der ein bestimmter Rabatt (über eine Aktion) angeboten wird, mit einer Kontrollgruppe, der kein Rabatt angeboten wird, vergleichen wollen.

• Tests aktivieren

  Der letzte Schritt beim Einrichten eines A/B-Tests ist die Aktivierung.

• Testergebnisse anzeigen

  Nachdem die Session abgelaufen ist und der Job "UpdateTrackEvents" ausgeführt wurde, können Sie die ersten Testergebnisse sehen. Wenden Sie sich für nähere Informationen zu diesen Einstellungen an Ihren Systemadministrator. Die Ergebnisse werden regelmäßig aktualisiert, solange der Test läuft.

  Die Testergebnisse lassen sich in einer Tabelle mit den wichtigsten Daten auf einen Blick anzeigen oder in detaillierten Ansichten der verschiedenen Kundenaktivitäten, die das System protokolliert.

Details zu Aufgaben im Zusammenhang mit A/B-Tests finden Sie unter Verwaltung von A/B-Tests.

Der Erfolg von A/B-Tests hängt von einer sorgfältigen Planung und Durchführung ab. Da A/B-Tests im Online-Marketing ein etabliertes Mittel sind, empfiehlt es sich, die einschlägige Literatur zu studieren. Die folgenden Aspekte sind von grundlegender Bedeutung:

• Testziel definieren

  Vor dem Einrichten eines Tests sollten Sie definieren, welche Frage mithilfe des Tests geklärt werden soll. Bedenken Sie, dass mit einem einfachen A/B-Test die Wirkung eines einzelnen Faktors ermittelt werden kann, z. B. "Rabattwert". Ein A/B-Test ist nicht in der Lage, die Wirkung mehrerer Faktoren gleichzeitig oder die Interaktion zwischen mehreren Faktoren zu testen. Wenn Sie mehrere Faktoren testen wollen, sollten Sie mehrere A/B-Tests durchführen.

• Tests einfach gestalten

  Die Komplexität des Tests betrifft die Anzahl der verschiedenen Rabatte oder Content-Versionen und entsprechend die Anzahl der Testgruppen. Beachten Sie, dass die Rabatt- oder Content-Versionen sich nur in Bezug auf den Faktor unterscheiden, dessen Wirkung Sie tatsächlich testen wollen. Wenn Sie z. B. ermitteln wollen, ob ein 10%-Rabatt oder ein 20%-Rabatt die Verkäufe stärker steigert, variieren Sie nur den Rabattwert und halten alle anderen Parameter identisch. Je mehr Unterschiede Sie einbauen, desto schwieriger wird die Auswertung der Testergebnisse.

• Kriterien zur Erfolgsmessung definieren

  Während des Tests protokolliert Intershop Commerce Management eine Reihe verschiedener Daten, u. a. die Anzahl der Sessions oder die Anzahl der erzeugten Bestellungen. Bestimmen Sie vor dem Test, welche Variablen für das Auswerten Ihrer Testergebnisse und das Bestimmen des Testerfolgs besonders wichtig sind.

• Passende Testgruppengröße wählen

  Die Testgruppengröße, d. h. die Anzahl der Teilnehmer im Test, ist wichtig, um aus den Testergebnissen möglichst allgemeingültige Schlüsse ziehen zu können. Bei zu wenigen Teilnehmern treten eventuell einige Effekte nicht ein oder zufällige Differenzen könnten falsch eingeschätzt werden. Bei zu vielen Teilnehmern könnte jeder Unterschied zu bedeutsam erscheinen. Ein einfacher Weg zum Ermitteln einer passenden Testgruppengröße ist ein Vorabtest, in dem alle Testgruppen die gleichen Rabatt- und Content-Versionen erhalten. Sobald die Ergebnisse für die Variablen im Fokus übereinstimmen, ist eine ausreichende Testgruppengröße erreicht.