A/B-Test (Split-Test)
A/B-Testing ist der Vergleich zweier Versionen einer E-Mail — die sich in einer Variablen wie Betreff, Inhalt oder Sendezeit unterscheiden — indem jede an eine Stichprobe geht und man misst, welche besser abschneidet, bevor man den Gewinner ausrollt.
Wie A/B-Testing funktioniert
Sie erstellen zwei Varianten, die sich in genau einem Element unterscheiden, und senden jede an einen zufälligen, vergleichbaren Ausschnitt Ihres Publikums. Sind genug Reaktionen zusammengekommen, vergleichen Sie eine gewählte Kennzahl — Öffnungen, Klicks oder Conversions — und küren einen Sieger. Viele Plattformen senden die Gewinnerversion dann automatisch an die restlichen Kontakte.
Die Disziplin ist, jeweils eine Sache zu ändern. Testen Sie Betreff, CTA und Bild gleichzeitig, sagt Ihnen ein Anstieg nichts darüber, welche Änderung ihn bewirkte.
Was Sie testen
- Betreff und Vorschautext — der größte Hebel auf die Öffnungsrate
- Text, Farbe und Platzierung des Call-to-Action — treibt Klicks
- Sendezeit und -tag — passend zu den Gewohnheiten Ihres Publikums
- Absendername — beeinflusst Vertrauen und Öffnungen
- Layout, Länge und Bilder des Inhalts — beeinflussen Klicks und Conversions
Einen validen Test durchführen
- Ändern Sie eine Variable je Test, damit das Ergebnis zuordenbar ist
- Nutzen Sie Stichproben groß genug für ein verlässliches Ergebnis, keinen Münzwurf
- Wählen Sie die Kennzahl passend zum Ziel — Conversions über Öffnungen für Umsatz
- Geben Sie dem Test genug Zeit, Reaktionen zu sammeln, bevor Sie entscheiden
- Dokumentieren Sie den Sieger und speisen Sie ihn in den nächsten Test — Testen wirkt kumulativ
Häufig gestellte Fragen
Wie groß muss meine Liste für einen A/B-Test sein?
Groß genug, dass jede Variante eine aussagekräftige Zahl an Reaktionen erhält, sonst ist der „Sieger“ Rauschen. Kleine Listen können dennoch häufige Automations-Flows testen, wo Stichproben über die Zeit zusammenkommen.
Was soll ich zuerst testen?
Den Betreff, denn er hat den größten Effekt auf die Öffnungsrate und ist leicht zu isolieren. Sind Öffnungen optimiert, gehen Sie zu CTAs und Inhalt über, die Klicks und Conversions treiben.
Warum lieferte mein A/B-Test ein irreführendes Ergebnis?
Meist zu kleine Stichprobe, mehrere Änderungen zugleich oder zu frühes Ende. Ändern Sie eine Variable, nutzen Sie ausreichende Stichproben und lassen Sie den Test auslaufen.
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