A/B Test

Was ist ein A/B-Test und wie optimiert er Cookie-Banner?

Ein A/B-Test ist eine Methode der vergleichenden Analyse, bei der zwei Versionen einer Webseite, eines Cookie-Banners oder einer anderen visuellen Einheit getestet werden, um festzustellen, welche der beiden Alternativen eine bessere Leistung in Bezug auf vordefinierte Metriken erbringt. Die zwei Varianten (A und B) werden einem Publikum unter identischen Bedingungen vorgeführt, um herauszufinden, welche Version besser bei Kriterien wie Nutzerengagement, Konversionsrate oder anderen spezifischen Zielen abschneidet. Häufig wird der A/B-Test verwendet, um die Effektivität von Cookie-Bannern zu optimieren, indem unterschiedliche Gestaltungen und Texte getestet werden, um so die Zustimmungsrate der Nutzer zu maximieren.

Wie verwendet CCM19 A/B-Tests für Cookie-Banner?

In CCM19 ermöglicht das A/B-Test-Plugin spezifische Funktionen und Vorgehensweisen für die Durchführung von A/B-Tests innerhalb des Frontends mittels Widgets. Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erklärung der Funktionen und Schritte, die innerhalb von CCM19 für A/B-Tests erforderlich sind.

Wie erstellt und bearbeitet man A/B-Tests in CCM19?

1. Erstellen eines Tests:
   Durch Klicken auf den grünen "Erstellen" Button kann ein Nutzer einen neuen A/B-Test anlegen. Die dabei verwendete Maske ist vorausgefüllt, was die Erstellung vereinfacht.
2. Bearbeiten eines Tests:
   Durch Klicken auf den "grünen Stift" des jeweiligen Tests kann ein bereits erstellter Test bearbeitet werden.

   
   

Wie konfiguriert man A/B-Tests in CCM19?

1. Theme-Auswahl und Frequenzeinstellung:
   Benutzer können auswählen, welches der beiden konkurrierenden Themes in welcher Frequenz angezeigt werden soll. Es ist möglich, ein neues Theme zunächst nur einem kleinen Teil der Besucher zu zeigen, um dessen Effektivität zu überprüfen.
2. Deaktivierung des Widget-Caches:
   Um einen effektiven Vergleich der Themes zu gewährleisten, muss im Menüpunkt "Developer-Einstellungen" der "Widget-Cache" deaktiviert werden.
3. Aktivierung des Tests:
   Ein A/B-Test wird erst aktiv, wenn der Schalter "aktivieren" gesetzt wird. Es kann jeweils nur ein A/B-Test aktiv sein.

   
   

Tipps zur Wahl der Frequenz für A/B-Tests für Cookie-Banner

Die Festlegung der richtigen Frequenz für einen A/B-Test ist entscheidend, um aussagekräftige und verwertbare Ergebnisse zu erzielen. Die Frequenz gibt an, welcher Anteil des Publikums die Version A und welcher die Version B einer Webseite, eines Cookie-Banners oder einer anderen digitalen Einheit sieht. Diese wird in Prozent angegeben, und die Standard-Einstellung ist oft auf ein Verhältnis wie 20/80 verteilt. Hier sind einige Tipps, wie Sie die richtige Frequenz für Ihren Test auswählen können:

1. Ziel des Tests definieren:
   Bevor Sie eine Frequenz festlegen, sollten Sie klar definieren, was Sie mit dem Test erreichen möchten. Geht es darum, eine grundlegende Änderung zu bewerten, oder sind Sie an Feinjustierungen interessiert? Je riskanter oder grundlegender die Änderung, desto vorsichtiger sollten Sie mit der Frequenz umgehen.
2. Risikobewertung:
   Wenn eine neue Version (z.B. ein neues Design eines Cookie-Banners) potenziell kontrovers oder riskant sein könnte, starten Sie mit einer niedrigeren Frequenz für diese Version, wie z.B. 10% bis 20%. Dies begrenzt das Risiko, dass eine schlecht performende Variante negative Auswirkungen auf die Benutzererfahrung oder Geschäftskennzahlen hat.
3. Traffic-Volumen berücksichtigen:
   Je höher der Traffic auf Ihrer Webseite, desto kleiner kann der Prozentsatz sein, den Sie für experimentelle Zwecke nutzen. Bei Websites mit geringem Traffic sollten Sie möglicherweise höhere Prozentwerte verwenden, um in einer vernünftigen Zeit statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen.
4. Statistische Signifikanz:
   Für aussagekräftige Testergebnisse muss eine ausreichende Anzahl von Nutzern beide Varianten sehen. Nutzen Sie Tools zur Berechnung der statistischen Signifikanz, um zu schätzen, wie groß Ihre Stichproben sein müssen, damit die Ergebnisse des A/B-Tests verlässlich sind.
5. Anpassung während des Tests:
   Überwachen Sie die Leistung beider Varianten regelmäßig. Wenn vorläufige Daten zeigen, dass eine Version deutlich schlechter abschneidet, können Sie die Frequenz anpassen oder den Test frühzeitig beenden, um negative Auswirkungen zu minimieren.
6. Feedback sammeln:
   Nutzen Sie qualitative Feedbacks von Nutzern zusammen mit den quantitativen Daten aus dem A/B-Test. Manchmal bieten Nutzerkommentare Einblicke, die pure Daten nicht liefern können.
7. Langfristige Planung:
   Denken Sie daran, dass A/B-Tests oft iterativ sind. Beginnen Sie mit einer vorsichtigen Verteilung und planen Sie, die Frequenz in nachfolgenden Tests anzupassen, basierend auf den gesammelten Erkenntnissen und verbesserten Versionen.

Indem Sie diese Faktoren berücksichtigen, können Sie sicherstellen, dass Ihre A/B-Tests sowohl aussagekräftige Ergebnisse liefern als auch das Nutzererlebnis auf Ihrer Webseite optimieren, ohne unnötige Risiken einzugehen.

Wie erfolgt die Auswertung von A/B-Tests in CCM19?

1. Ergebnisanalyse:
   Durch Klicken auf den blauen Button mit der Kurve gelangen Sie zur Auswertung des A/B-Tests. Hierbei werden die Leistungsdaten der beiden Varianten gegenübergestellt. Die Variante mit der besseren Klickrate oder einem anderen definierten Erfolgskriterium wird automatisch als Gewinner gekennzeichnet.
2. Änderungsverlauf:
   In der rechten Spalte über der Grafik kann der Änderungsverlauf des Tests eingesehen werden, inklusive aller Modifikationen, die an den verwendeten Themes durchgeführt wurden.
   

   
   

Diese spezifische Anwendung innerhalb von CCM19 zeigt, wie A/B-Tests zur Verbesserung von Benutzererfahrungen eingesetzt werden können, indem datengesteuerte Entscheidungen über die effektivste Gestaltung von Cookie-Bannern und anderen Benutzeroberflächen getroffen werden.