19. Mai 2020

Für mehr Treffsicherheit im Marketing: A/B-Testing

Intuition ist oft ein guter Ratgeber. Aber nicht immer. Schon gar nicht im Marketing, wenn es um den optimierten Einsatz des Budgets und maximale Conversion geht. Gut, dass es einige hilfreiche Methoden gibt, die Ihnen dabei helfen, Daten zu nutzen, statt rein auf Ihr «Gefühl» zu vertrauen. Eine davon ist der A/B-Test, den wir für Newsletter und E-Mails in unserer Marketing-Automation-Lösung anbieten. Und der kann sogar multivariates Testing.

Was ist eigentlich ein A/B-Test?

Ein A/B-Test hilft, zwei oder mehrere Versionen eines Contents – Newsletter, Landingpage und ähnliches – zu vergleichen, um herauszufinden, welche Variante besser performt. Werden mehrere Elemente eines Contents gleichzeitig verändert, wird auch von multivariatem Testing gesprochen. Dabei werden in der Regel gleich grosse Empfänger-/Besuchergruppen gebildet, die zufällig eine der Versionen erhalten. Es können beispielsweise verschiedene Betreffzeilen, Headlines, Bilder oder Call to Actions (CTAs) in Newsletter verglichen werden, um zu ermitteln, ob sich die Öffnungsraten, Klickzahlen, die Lesedauer oder andere KPIs dadurch verändern. Denn das Ziel jedes Marketers ist es, den Inhalt für ihre Zielgruppen so unwiderstehlich wie möglich zu machen.

Und wie geht das mit BSI?

Gute Neuigkeiten: Mit BSI geht A/B-Testing jetzt ganz einfach – dank der Möglichkeit, verschiedene Content-Varianten in BSI Studio anzulegen. Ein Content kann beliebig viele Varianten enthalten, d.h. es lassen sich auch mehr als zwei Versionen vergleichen: Dabei kann an ganz unterschiedlichen Stellen geschraubt werden: Am Betreff, beim Headerbild, am Text, bei den Absendern.

BSI bietet Ihnen die Möglichkeit, zu definieren, wie mit den verschiedenen Varianten umgegangen werden soll. Welche Varianten sollen überhaupt berücksichtigt werden? Möchten Sie einen automatischen oder manuellen A/B-Test ausführen? Sollen auch die Absender variieren?

Für den automatischen A/B-Test müssen Sie lediglich die Anzahl der Empfänger für die Testgruppe, ein KPI und deren Bewertung und die Testdauer definieren. Beachten Sie: Ein A/B-Test ohne im Vorhinein eine Hypothese aufzustellen, die mittels Kennzahlen geprüft werden soll, macht wenig Sinn. Nur so können Sie die Ergebnisse genau nachvollziehen und ein Fazit aus dem Test ziehen. Überlegen Sie sich daher immer, welche Variante wohl besser performen wird und warum.

Mit nur wenigen Klicks erstellen Sie einen automatischen A/B- oder multivariaten Test.

Apropos: Wir arbeiten gerade daran, dass zukünftig nicht das beste KPI für alle gilt, sondern unsere KI für jeden Empfänger einzeln entscheidet, welche Variante die besten Erfolgsaussichten verspricht. Ein Schritt in Richtung Hyperpersonalisierung.

Raten Sie noch oder testen Sie schon?
Wenn Sie mehr darüber erfahren wollen, wie A/B-Testing funktioniert und wie auch Sie davon profitieren können, melden Sie sich bei unseren Experten.  In diesem Sinne: Let the testing begin!

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