A/B-Tests: Manchmal sind Sieger keine!

Küren Sie bei A/B-Tests nicht vorschnell einen Sieger! Warum? Das zeigt sich unter anderem bei Tests auf Seiten zur Leadgenerierung: Da kann es nicht nur um die Anzahl gewonnener Kontaktdaten gehen. Um zu beurteilen, welche Version erfolgreicher war, muss man die Qualität der Leads prüfen und das Ergebnis ans Testing-Team weiterleiten. Wie solch ein Prozess im Detail funktioniert, zeigt der neue ConversionBoosting-Praxisguide „Leadqualität in A/B-Tests messen“. Hier schon mal ein paar Tipps.

Sie machen also einen A/B-Test auf einer Landingpage zur Leadgenerierung. Dabei zeigt sich, dass Testvariante B mehr Kontakte zu Interessenten (Leads) bringt als die Originalversion. Also ist die Testvariante B der Sieger. Wirklich? Noch nicht ganz. Schließlich macht man mit Kontaktdaten allein noch keinen Umsatz. Es gibt Menschen, die ihre Kontaktdaten ohne ernsthaftes Interesse am Angebot hinterlassen. Andere geben falsche Daten an.

In unserem Beispiel könnte es also sein, dass die Testvariante B zwar mehr Kontakte ergeben hat – diese aber zu weniger umsatzbringenden Kundenkontakten geführt haben als die Leads von der Originalvariante. Und dann? Ist die Testvariante B immer noch der Testsieger?

Ergo: Testet man zwei Varianten von Seiten zur Leadgenerierung, reicht es nicht, einfach die Zahl der Leads zu vergleichen. Man sollte zudem prüfen, was die Leads wirklich wert sind. Das Ergebnis der Prüfung muss man dann wieder ans Testing-Team zurückgeben. Wie man dabei genau vorgeht, zeigt der neue Praxisguide.

Leads und ihre Herkunft speichern

Die Speicherung der Daten entstandener Leads findet auf der „Vielen Dank“-Seite statt. Geht es um relativ wenige Daten bei der Leadgenerierung eines kleinen Unternehmens, reicht zur Speicherung oft eine kleine Datenbank mit zwei Spalten: Links wird die Lead-ID eingetragen, durch die jeder Lead identifizierbar wird; rechts wird eingetragen, ob der Lead auf der Originalseite A oder der Testseite B zustande gekommen ist. So lässt sich relativ einfach die Herkunft des Leads ermitteln.

Für größere Unternehmen und in die Website integrierte Landingpages eignet sich dieser Weg nicht. Hier empfiehlt Julian Kleinknecht, Chief Research Officer von ConversionBoosting und Autor des Praxisguides, den Weg über das Webanalyse-Tool und zeigt, wie man die Lead-ID und Herkunftsdaten zu Google Analytics sendet und einen benutzerdefinierten Bericht zum Thema erstellt.

Die Überprüfung

Nicht nur bei Leads, sondern generell gilt: Man sollte Kennzahlen stets richtig einordnen und ihre Steigerung nicht als Erfolg feiern, wenn sie noch gar kein echter Erfolg ist.

• SEO-Maßnahmen bringen reichlich Zusatztraffic für eine kommerzielle Website? Schön. Aber wenn kaum jemand dieser neuen Besucher etwas kauft, waren die Maßnahmen weitgehend wertlos.
• Bei einer Mail-Marketingaktion öffnen zahlreiche Adressaten die Mail und klicken sogar auf den enthaltenen Link? Schön. Aber wenn viele schnell wieder abspringen, hat man auch in diesem Fall wenig gewonnen.

Leads sind (wie Traffic) kein Selbstzweck für kommerzielle Website-Betreiber. Leads zu sammeln ist oftmals gut, weil der Kontakt zum potenziellen Kunden nicht selten tatsächlich zu einem Kauf führt. Aber eben nicht immer. Manche Leads taugen nichts. Die Kontaktaufnahme mit dem potenziellen Kunden ist deshalb immer auch eine Überprüfung des Leads. Ermöglicht der Lead überhaupt die Kontaktaufnahme oder hat da jemand Fantasiedaten hinterlassen? Und falls eine Kontaktaufnahme möglich ist, bleibt immer noch die Frage: Wie groß ist das Interesse am Angebot tatsächlich?

Bei der Überprüfung lässt sich das natürlich nur bis zu einem gewissen Grad feststellen. Vielleicht überprüft man nur die Möglichkeit der Kontaktaufnahme und sortiert diejenigen Leads aus, die einfach falsch sind. Man könnte aber zusätzlich die übrigbleibenden Leads über einen Zeitraum X beobachten – indem man ihnen regelmäßig Werbemails schickt und schaut, wer vom Interessenten zum Kunden wird.

Es sollte allen an diesem Prozess Beteiligten klar sein, ab wann ein Lead als Erfolg gilt und welche Daten zum Vergleich der Leadqualität herangezogen werden. Zur Beurteilung eines Leads könnte man nämlich den durch ihn generierten Umsatz heranziehen.

Beispiel: Wenn in einem A/B-Test zehn Leads von der Originalseite im Zeitraum X 350 Euro Umsatz bringen und acht Leads von der Testseite 400 Euro, dann bringt die Testseite vielleicht weniger Leads, die zu Käufen führen, aber dennoch mehr Umsatz. Zumindest wäre das eine Diskussion wert, welche Seitenvariante als erfolgreicher gelten sollte.

Es folgt: die Rückmeldung

Wenn klar ist, welche Leads als minderwertig gelten, muss das ans Testing-Team kommuniziert werden, damit die Ergebnisse beim A/B-Test neu bewertet werden. „Vielleicht haben Besucher, die ihre Daten gegen ein Whitepaper eintauschen, weniger Interesse an Ihrem Angebot als Besucher, die sich für ein Webinar anmelden“, schreibt Julian Kleinknecht im Praxisguide.

Beispiel: Ein A/B-Test zeigt, dass das angebotene Whitepaper signifikant mehr Leads bringt als das angebotene Webinar. Ohne Blick auf die Leadqualität wäre damit klar: Whitepaper versprechen mehr Erfolg als Webinare. Eine Überprüfung der Leads zeigt aber vielleicht, dass die durchs Whitepaper generierten Leads zu deutlich weniger echten Erfolgen (z.B. Käufen) führen als Leads, die durch das Webinar zustande kamen.

Sie sehen: Was Sie brauchen, sind Rückmeldungen mit Aussagen zur Güte der Leads. Ohne sie ist kein qualifiziertes Urteil darüber möglich, welche Seitenvariante als Sieger aus dem A/B-Test hervorgeht.

Abschließend: Neue Prüfung der statistischen Relevanz

Entfernt man minderwertige Leads aus der Liste, muss man eventuell nicht nur einen neuen Sieger des A/B-Tests küren. In manchen Fällen muss man den Test auch wiederholen, weil er durch die niedrigere Leadzahl statistisch nicht mehr aussagekräftig ist. Der Praxisguide nennt Online-Kalkulatoren, mit denen sich prüfen lässt, ob Tests den Anforderungen der Statistik genügen.

Tipps zum Weiterlesen:

1×1 der Leadgenerierung (Webinaraufzeichnung, für Premium-Mitglieder) Ein Call-to-Action ist mehr als ein Button (Blogbeitrag) Der Sieger ist nicht immer der Gewinner – das Simpson-Paradoxon (Blogbeitrag mit noch mehr Rechenbeispielen)