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Intuition, Fachwissen und eine ausgeprägte Kenntnis der Zielgruppe sind Grundvoraussetzungen für den Erfolg der Designs von Creatives, Websites, E-Mails und Inhalten allgemein. Doch für den langfristigen Erfolg einer Marke und eines Unternehmens ist das Testing unerlässlich. Daher sind regelmäßige A/B-Tests immens wichtig, um immer bessere Angebote für User liefern zu können. Ihr Einsatz kann die Conversion Rates und User-Bindung optimieren und das Content Marketing enorm unterstützen. Hypothesen lassen sich verifizieren oder falsifizieren, gut funktionierende Elemente für den späteren Einsatz planen und dergleichen mehr. Allerdings werden auch beim A/B-Test allzu häufig Fehler gemacht. Und diese können die Effektivität der Praktik deutlich senken. Daher zeigen wir dir im Folgenden sieben Warnsignale, die darauf hindeuten, dass dein Split-Test eindeutig Optimierungsbedarf hat. Dabei wird ebenfalls verdeutlicht, wie du diese Art von Test so einsetzt, dass du Traffic und Conversions steigerst, während die Bounce Rates und Kaufabbrüche und Co. minimiert werden.

Ein guter A/B-Test schafft Budget mehr Möglichkeiten

Erfolgreiche A/B-Tests haben eine Menge Vorteile für ein Unternehmen. Einer der wichtigsten dieser ist aber, dass Budgetverantwortliche Gelder für als erfolgreich getestete Kampagnen und Inhalte eher bewilligen. Das erleichtert Marketing und Content Teams die Arbeit. Damit sorgen diese Tests auch immer wieder für positive Erlebnisse, weil faktenbasiert ermittelt werden kann, welche Designs, Creatives, Inhalte etc. gut bei der relevanten Zielgruppe ankommen. Letzten Endes zahlt ein A/B-Test aber vor allem auf das größte Unternehmensziel ein: mehr Umsatz. Vor dem Start eines solchen Tests sollten sich Teams verschiedene Fragen stellen, zur Ausrichtung der Testziele, aber auch zur Durchführung. Wichtig dabei sind Fragen wie:

Welche Elemente kann ich gegeneinander testen?Wie randomisiere ich die Zielgruppe?Welchen Testzeitraum setze ich an?Welche KPIs setze ich ein und wie messe ich sie?Kann der Test eine negative Performance hervorrufen und wie gehe ich mit diesem etwaigen Ergebnis um? Hypothesen geben dem A/B-Test erst

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Quelle: https://onlinemarketing.de/performance-marketing/7-warnsignale-ab-test-nicht-effektiv

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