Nur zu raten, was Ihre Kunden wollen, funktioniert selten von allein. Wir können zunächst eine fundierte Vermutung anstellen – und was wir nach dieser Vermutung tun, macht den größten Unterschied.
Tests, d.h. Versuch und Irrtum, sind das Rückgrat aller Geschäftsaktivitäten. Unabhängig von der Branche müssen Unternehmen auf Tests angewiesen sein, um herauszufinden, welche Botschaften, Bilder und Platzierungen von Elementen bei ihren Kunden am besten ankommen.Um Tests über digitale Erlebnisse hinweg zu verwalten und zu messen, ist eine speziell dafür entwickelte Plattform ein Muss im Unternehmensalltag. Und hier kommt Adobe Target ins Spiel.
A/B-Tests in Adobe Target durchführen
A/B-Tests in Adobe Target, früher bekannt als Adobe Test & Target, ist der Prozess des Vergleichs einer oder mehrerer Varianten Ihrer digitalen Erlebnisse mit einem Kontrollerlebnis. Zum Beispiel könnten Sie eine neue Variante Ihrer Preisseite gegen die bestehende Version testen.
Es gibt drei Arten von A/B-Tests in Adobe Target: manuelle A/B-Tests, A/B-Tests mit automatischer Zuweisung (Auto-Allocate) und A/B-Tests mit automatischer Zielgruppenansprache (Auto-Target). Zusätzlich zu diesen drei Optionen bietet Adobe Target auch die Möglichkeit für komplexere multivariate Tests. Lassen Sie uns jede dieser Optionen etwas genauer betrachten.
Manuelle A/B-Tests
Die manuellen A/B-Tests von Adobe Target sind die unkomplizierteste aller A/B-Testoptionen. Sie ermöglichen es Ihnen, mehrere Varianten Ihrer digitalen Erfahrung gegen Ihre bestehende Erfahrung zu testen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu finden.
Mit manuellen A/B-Tests können Sie die Zielgruppen und die Zuweisung festlegen, die jede Ihrer Varianten bedienen wird.
Manuelle A/B-Tests sind eine gute Wahl, wenn:
- Sie bereits wissen, welche Elemente Ihrer Experience Sie in Varianten testen müssen.
- Ihre Anzahl an Testvarianten beträgt 5 oder weniger, und sie decken nicht mehrere Standorte ab.
- Sie testen umfassende Änderungen (einschließlich kompletter Layout-Redesigns).
- Das Design Ihrer neuen Variante isoliert keine spezifischen Elemente für Tests.
Sollten Sie in eine Situation geraten, in der Sie die oben genannten Kriterien nicht erfüllen, sollten Sie zuerst das multivariate Testen in Betracht ziehen (diese Option werden wir gleich behandeln).
A/B-Tests mit Auto-Allocate
Auto-Allocate ist eine weitere Art von A/B-Tests, die Ihnen speziell hilft zu entscheiden, welchen Testvarianten die größte Aufmerksamkeit zugewiesen werden soll.
Anstatt bis zum Ende eines Tests zu warten, um auf die Ergebnisse zu reagieren, wie Sie es normalerweise tun würden, beginnt Auto-Allocate, mehr Traffic an die leistungsstärksten Varianten zu senden, während der Test noch läuft. Dies hilft Ihnen, Ihre Erfolgsmetriken während des Tests proaktiv zu optimieren, anstatt reaktiv danach.
Der Auto-Allocate-Algorithmus erreicht dies, indem er 80 % Ihres Traffics den Varianten mit der höchsten Leistung zuweist, während 20 % Ihres Traffics weiterhin zur wahllosen Verteilung auf alle Varianten reserviert bleiben.
Die verbleibenden 20 % stellen sicher, dass Ihr Test Änderungen im Nutzerverhalten im Laufe der Zeit berücksichtigt und sich entsprechend anpassen kann, falls unerwartete Varianten später im Test besser abschneiden.
Auto-Allocate ist eine kluge Wahl für A/B-Tests, wenn:
- Sie schnellstmöglich eine Gewinner-Variante finden müssen (typischerweise werden Gewinner mit Auto-Allocate schneller ermittelt als bei manuellen A/B-Tests).
- Sie den Traffic, den Sie für schlechter performende Varianten opfern, minimieren und konsistentere oder vorhersehbarere Leistungsgewinne sicherstellen möchten.
- Sie eine Lizenz für Adobe Target Premium besitzen (oder planen zu besitzen).
A/B-Tests mit Auto-Target
Auto-target nutzt fortschrittliches maschinelles Lernen, um jedem Nutzer individuelle Erlebnisse zu liefern. Anstatt jedem Nutzer dasselbe Testerlebnis zu zeigen, optimiert es auf Ihre Ziele hin, indem es Nutzern ein personalisiertes Erlebnis basierend auf ihren Profilen und der Aktivität ähnlicher Kunden zeigt.
Diese Art von A/B-Test gilt als „Dauerbetrieb“-Test, was bedeutet, dass er nie beendet werden muss, da er ständig daran arbeitet, jedem Nutzer die am besten passenden Erlebnisse zu zeigen, um die Leistung dauerhaft zu steigern.Auto-target verwendet einen Random Forest-Algorithmus, um Daten aus zufällig bereitgestellten Erlebnissen und von Ihnen bereitgestellten Kundendaten zu sammeln, um leistungsstarke personalisierte Erlebnisse für jeden Nutzer vorherzusagen.
Ähnlich wie bei Auto-allocate reserviert Auto-target immer einen Teil des Traffics als „Kontrolle“, der zufällige (nicht-personalisierte) Erlebnisse erhält, um die Leistungssteigerung durch seine personalisierten Variationen besser messen zu können.
Auto-target ist eine gute Wahl für A/B-Tests, wenn:
- Sie eine Adobe Target Premium-Lizenz besitzen (oder voraussichtlich besitzen werden) (es ist nicht in Adobe Target Standard verfügbar).
- Sie die Reife Ihrer Customer Experience anstreben, indem Sie in personalisierte Erlebnisse investieren, die auf individuelle Kundenprofile und -reisen zugeschnitten sind.
- Sie eine „Dauerbetrieb“-Leistungssteigerung durch maschinelles Lernen erzielen möchten und Zeit bei manuellen Tests sparen möchten, die auf menschlichen Schätzungen der Steigerung basieren.
Adobe Target Multivariates Testen
Multivariates Testen in Adobe Target beinhaltet das gleichzeitige Testen mehrerer Variationen mehrerer Elemente auf Ihrer Website, um 1) die leistungsstärkste Kombination aller Elemente und 2) das wirkungsvollste einzelne Element zu finden.
Die schiere Anzahl an Kombinationen von Elementen und deren Variationen, für die Adobe Target Daten sammeln muss, bedeutet, dass diese Art von Test mehr Website-Traffic erfordert, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen, und länger dauern wird.
Aber Sie müssen keinen Permutationsrechner bemühen, um zu schätzen, wie viel Traffic Sie benötigen würden, um einen Gewinner aus all diesen Kombinationen zu ermitteln. Adobe Target bietet einen Traffic Estimator, der diese Arbeit für Sie erledigt.
Multivariates Testen wäre eine gute Wahl, wenn:
- Sie drei oder mehr Elemente auf der Seite testen möchten. (Bei weniger sollten Sie einen A/B-Test durchführen).
- Sie über ein ausreichend hohes Traffic-Volumen verfügen, um die absolut minimale Anzahl der zu testenden Elemente zu rechtfertigen.
- Sie keine klare Vorstellung von der effektivsten Kombination von Elementen auf einer Seite haben.
- Sie kein klares Bild davon haben, welcher Elementtyp den größten Einfluss auf eine Seite hat.
- Sie gerade ein Redesign einer Seite durchgeführt oder eine neue Seite entwickelt haben, was zu den beiden oben genannten Unbekannten führt.
Wir empfehlen auch, multivariates Testen und A/B-Tests in Kombination miteinander einzusetzen (sie müssen nicht unabhängig voneinander existieren). Ein Beispiel für einen idealen Zeitpunkt, sie zusammen zu verwenden, wäre, multivariates Testen einzusetzen, um festzustellen, welches Element den größten Einfluss auf eine Seite hat, und anschließend A/B-Tests zu nutzen, um neue, leistungsstärkere Variationen dieses einen Elements zu finden.
Der A/B-Testprozess
Egal in welcher Phase der digitalen Customer Experience Sie sich befinden, A/B-Tests sind der beste Weg, um die Erlebnisse zu finden, die am besten geeignet sind, Interessenten zu begeisterten Fans Ihrer Marke zu machen.
Wenn Sie A/B-Tests für Ihre digitalen Erlebnisse in Betracht ziehen, gibt es bestimmte Schritte, die Sie befolgen sollten, um erfolgreiche und aussagekräftige Tests sicherzustellen.
1. Definieren Sie Ihre Testziele
Jeder gute Test beginnt mit einer Hypothese. Diese Hypothese wird wahrscheinlich aus Daten stammen, die Sie bereits über Ihre bestehende Erfahrung gesammelt haben und die auf eine Verbesserungsmöglichkeit hinweisen.
Zum Beispiel könnten Sie aus einer Heatmap oder einer Activity Map Ihrer Website abgeleitet haben, dass Kunden Ihren CTA-Button nicht so oft anklicken, wie sie könnten. Oder Sie haben vielleicht bemerkt, dass mobile Website-Besucher nach einem bestimmten Punkt auf einer Seite das Interesse verlieren und abspringen.
Ihr Ziel wird das sein, was Sie mit diesem Test verbessern möchten, sei es die Klickraten auf Ihrem CTA-Button, die Verweildauer auf der Seite/Website usw. Sobald Sie ein klares Ziel dessen haben, was Ihnen wichtig ist, kann die Testentwicklung beginnen.
Sie können Ihre Ziele (zusammen mit Ihren Erfolgsmetriken) in der Ziele- und Einstellungen-Funktion von Adobe Target definieren.
2. Legen Sie Ihre Erfolgsmetriken fest
Letztendlich wird das Erfolgsmaß Ihres Tests mit Ihren ursprünglichen Zielen zusammenhängen. Sie können nicht unbedingt erwarten, dass Ihre Erfolgsmetriken zwischen verschiedenen Tests gleich sind.
Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, die Anzahl der Personen zu erhöhen, die auf Ihren CTA-Button klicken, wäre es sinnvoll, dass Ihre Erfolgsmetrik die Klickrate auf diesem Button ist.
Sobald Sie wissen, welche(n) Erfolgskennzahl(en) Sie haben werden, müssen Sie auch ein realistisches Ziel für die Verbesserung dieser Kennzahlen definieren. Realistische Ziele sind typischerweise kleine, inkrementelle Verbesserungen, und Sie müssen unbedingt den relativen Schwierigkeitsgrad berücksichtigen, diese Ziele über Ihren gesamten Funnel hinweg zu erreichen.
Es könnte eine leichte inkrementelle Anforderung sein, eine 20%ige Verbesserung der auf der Website verbrachten Zeit anzustreben. Es ist jedoch möglicherweise weniger realistisch, eine 20%ige Verbesserung bei den ausgefüllten Lead-Formularen zu erwarten (da dies ein bewussteres Engagement der Nutzer erfordert).
3. Test-Variationen erstellen
Sobald Sie wissen, was Sie testen, müssen Sie die Erfahrungs-Variation für Ihren Test einrichten. Diese Variation ist eine Version Ihrer Website-Erfahrung, die die Änderungen hosten wird, die Sie gegen Ihre „Standard“-Erfahrung testen möchten.
Diese Variationen können so klein oder so bedeutend sein, wie Sie es benötigen. Denken Sie daran, manchmal können selbst die kleinsten Änderungen die größten Unterschiede bewirken.
Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass Kunden eine Schaltfläche nicht anklicken, könnten Sie eine andere Farbe der Schaltfläche testen oder einen Text hinzufügen, der häufige Einwände anspricht, z. B. „keine Karte erforderlich“.
Oder, wenn Sie feststellen, dass mobile Nutzer zu oft abspringen, bevor sie den Hero-Bereich einer Landingpage passieren, könnten Sie testen, schwere Bilder für das mobile Design zu entfernen.
4. Zielgruppensegmente einrichten
Sie müssen Ihre Test-Variation nicht jedem zeigen. Tatsächlich ist es in den meisten Fällen am besten, wenn Sie neue Dinge nicht an jedem auf der Welt ausprobieren. Ihre Test-Zielgruppe hängt jedoch von den Daten oder Analysen ab, die Sie überhaupt dazu veranlasst haben, diesen Test zu starten.
Wenn es mobile Nutzer sind, die abspringen, bevor sie das Hero-Bild passiert haben, dann sind es mobile Nutzer, an denen Sie diesen Test durchführen möchten.
Wenn Sie feststellen, dass Mac-Nutzer in den Vereinigten Staaten Ihren CTA-Button nicht anklicken, sollten Sie ihnen eine neue Variante zeigen, um herauszufinden, welche Art von CTA bei diesem Publikum besser ankommt.
Adobe Target bietet Ihnen erweiterte Zielgruppen-Targeting-Funktionen, die „und/oder“-Boolesche Regeln verwenden, um Ihre Zielgruppenkriterien so spezifisch wie nötig zu gestalten.
5. Bestimmen Sie die Test-Allokation
Wenn Sie einen manuellen A/B-Test durchführen, müssen Sie festlegen, welcher Prozentsatz der Nutzer die neue(n) Variante(n) und welcher die Kontrollversion sehen soll.
Die Standardeinstellung für einen „echten“ A/B-Test ist 50/50, was bedeutet, dass die Hälfte aller Nutzer in Ihrer Zielgruppe die eine oder die andere Erfahrung sehen wird. Dies ist technisch gesehen die fairste Aufteilung zwischen Varianten, aber es gibt Umstände, unter denen Sie diesen Weg möglicherweise nicht gehen möchten.
Angenommen, Ihre aktuelle Erfahrung funktioniert gut und Ihr Ziel ist es, zu sehen, wie Sie diese weiter verbessern können. Es könnte am besten sein, mehr Traffic der Kontrollversion zuzuweisen und nur einen kleinen Prozentsatz des Traffics auf Ihrer neuen Variante zu testen.
6. Test starten und überwachen
Sobald Sie Ihren Test vollständig eingerichtet, bestimmt haben, wem er angezeigt werden soll und in welcher Kapazität, müssen Sie ihn nur noch starten und beobachten.
Ein wirklich vollständiger Test ist einer, der statistische Signifikanz erreicht hat – d.h. ein Test, der genügend Daten gesammelt hat, um zu beweisen, dass die Ergebnisse, die Sie sehen, nicht zufällig sind und direkt von Ihren Änderungen beeinflusst werden.
7. Analysieren und Erkenntnisse umsetzen
Wenn Ihr Test abgeschlossen ist, beginnt der Spaß. Sie werden Daten haben, die Ihnen helfen zu bestimmen, wie dieser Test verlaufen ist, und können von dort aus entscheiden, worauf sich Ihr nächster Test konzentrieren sollte.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben zwei Testvarianten eines Buttons gegen Ihre Kontrollversion laufen lassen: Eine, die die Farbe des Buttons änderte, aber nicht seinen Text, und eine, die den CTA änderte, aber nicht seine Farbe.
Aus Ihren Testergebnissen geht hervor, dass die Änderung der Schaltflächenfarbe zu einer um 3 % niedrigeren Klickrate führte, während die Textänderung eine um 5 % höhere Klickrate zur Folge hatte. Für Ihren nächsten Test möchten Sie nun neue Textvarianten testen und das Design der Schaltfläche unverändert lassen.Hier ist ein nützlicher Tipp: Wenn Sie Adobe Analytics zum Sammeln und Berichten von Daten verwenden, können Sie auch die Analytics for Target-Integration nutzen. Diese Funktion von Adobe Analytics ermöglicht es Ihnen, Erfolgsmetriken und Zielgruppen, die Sie bereits in Analytics definiert haben, auf Ihre A/B-Tests in Adobe Target anzuwenden. Sie ermöglicht es Adobe Analytics auch, Ergebnisse Ihrer Adobe Target-Aktivitäten zu sammeln und zu berichten.
Fazit
Nachdem Sie die verschiedenen Testmodi von Adobe Target und deren Ausführung kennengelernt haben, hoffen wir, dass Sie inspiriert sind, Ihre A/B-Tests zu verbessern.
Obwohl es viele Optionen zur Verwaltung von A/B-Tests gibt, bieten nur wenige das gleiche Maß an Flexibilität und Freiheit beim Entwerfen, Zuweisen und Messen von Tests wie Adobe Target.
Wir möchten auch als Erste anerkennen, dass die Implementierung einer komplexen Lösung wie Adobe Target für Unternehmen nicht immer ein einfacher Prozess ist, den sie alleine bewältigen können. Es erfordert ein versiertes Tech-Team, um sicherzustellen, dass Sie mit Ihrem bestehenden Plattform-Stack verbunden sind. Wenn Sie jedoch derzeit kein Tech-Team mit der nötigen Zeit und Expertise dafür haben, können Sie dennoch mit der Hilfe eines engagierten Implementierungsteams in Adobe Target mit dem Testen beginnen!
