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Unter A/B-Testing ist eine Methode bekannt, durch die zwei Varianten einer Webseite oder auch einer App miteinander verglichen werden können. Durch A/B-Testing kann somit festgestellt werden, welche Variante mit einer besseren Leistung punktet und wo es noch Verbesserungspotential gibt. Beide Versionen – A und B – der Webseite werden den Besucher:innen zufällig ausgespielt, sodass es diesbezüglich keine Vorauswahl gibt.
Durch unterschiedliche Indikatoren ist es dann möglich, die Effizienz der Varianten A und B zu ermitteln. Eine statistische Analyse ist dafür notwendig und die Conversion Rate ist beispielsweise ein wichtiger Indikator für die Analyse der Leistung. Somit kann überprüft werden, welche Version der Webseite oder App die besseren Resultate bringt, also zum Beispiel mehr Verkäufe, größeren Umsatz oder mehr Anmeldungen zum Newsletter. Mithilfe der Resultate aus der Analyse kann dann die Marketingstrategie optimiert werden.
Schon vor dem Internet gab es das A/B-Testing, um zwei verschiedene Versionen zu vergleichen. Der britische Biologe Ronald Fisher nutzte das System schon in den 1920er Jahren. Verschiedene Erfahrungen wollte er damit wissenschaftlich analysieren. Dies führte dazu, dass die Wissenschaft starke Fortschritte machen konnte.
Später fand das A/B-Testing dann auch in der Medizin seinen Einsatz und kam für klinische Studien infrage. Erst im Jahr 1960 folgte der Bereich Marketing. So wie das A/B-Testing heute genutzt wird, fand es erstmals in den 1990er Jahren seine Anwendung. Vor allem im Direktmarketing wurde dieses Verfahren genutzt. Durch die fortschreitende technische Entwicklung, gab es in der Folge immer mehr Möglichkeiten, das AB-Testing zu nutzen.
Vor allem im E-Commerce kommt A/B-Testing heute zum Einsatz, um so die Effizienz hinsichtlich des Vertriebs zu erfassen. Es lässt sich damit einfach ermitteln, welche Variante die meisten Sales bringt und somit effizienter ist. Dabei lassen sich mit A/B-Testing nicht nur einzelne Seiten wie Landingpages überprüfen, sondern auch einzelne Elemente der Webseite – so zum Beispiel Call-to-Action Bereiche oder Elemente auf Produktseiten. Das macht die Analyse recht einfach möglich.
Bei Leads kann das A/B-Testing ebenso genutzt werden. Bei E-Mails funktioniert dies soweit recht gut und das A/B-Testing gibt schnell Auskunft darüber, welche Variante der E-Mail eine bessere Performance liefert und die Zielgruppe somit besser anspricht.
