7 umsetzbare Beispiele für A/B-Testing für deinen E-Commerce-Shop (2025)

Marketing-Expert:innen können Stunden damit verbringen, darüber zu debattieren, welches Tagline am besten ist oder welches Bild am überzeugendsten wirkt. Mit A/B-Tests können diese Diskussionen jedoch eindeutig geklärt werden. Noch wichtiger ist, dass A/B-Tests es Marketing-Teams ermöglichen, proaktiv mehr über ihre Kund:innen, ihre Website und ihre Produkte zu lernen, auf eine Weise, die ohne diese Tests nicht möglich wäre. Doch um A/B-Tests erfolgreich in deine Marketingstrategie zu integrieren, ist es wichtig, die Prinzipien hinter dieser Praxis zu verstehen.

Weiterlesen, um mehr über A/B-Tests zu erfahren, einschließlich Beispielen für Tests, die du in deinem eigenen E-Commerce-Shop durchführen kannst.

Was sind A/B-Tests?

A/B-Tests, auch Split-Tests genannt, sind die Praxis, verschiedenen Versionen einer Webseite, Anzeige oder E-Mail einem Publikum vorzulegen, um zu sehen, welche besser abschneidet. Dies ist die gängigste Testmethode für Online-Shops.

In einem ordnungsgemäßen A/B-Test werden die zwei (oder mehr) Versionen über denselben Zeitraum an zufällig ausgewählte Mitglieder der Zielgruppe ausgespielt, im Gegensatz zu einem Vorher/Nachher-Test, bei dem die Versionen nacheinander angezeigt werden. Ähnlich wird in einem A/B-Test nur eine Variable getestet, auch wenn es mehrere Versionen gibt. Zum Beispiel wäre das Testen von drei unterschiedlichen Button-Texten ein A/B-Test. Das Testen mehrerer Variablen, wie Button-Texten und Bannerbildern, würde hingegen als multivariater Test gelten.

A/B-Tests erfordern Code, um die verschiedenen Versionen gleichzeitig unterschiedlichen Nutzer:innen anzuzeigen. Bei Werbe-A/B-Tests erledigen Meta und Google dies automatisch. Ebenso haben einige E-Mail-Plattformen wie Klaviyo eine integrierte A/B-Testfunktionalität. Für Website-A/B-Tests ist benutzerdefinierter oder Drittanbieter-Code erforderlich, wie zum Beispiel Google Optimize.

Vorteile von A/B-Testing

Alle digitalen Marketingmaßnahmen erzeugen Daten. Werbekampagnen liefern Daten zu Click Rates, Webseiten zu Conversion Rate und so weiter. Der Hauptvorteil von A/B-Tests besteht darin, die Daten zu sammeln, die du benötigst, um spezifische Entscheidungen zu treffen.

A/B-Tests beginnen immer mit einer spezifischen Hypothese. Zum Beispiel: „Ich denke, unser Anmeldeformular wird besser konvertieren, wenn wir einen Rabatt von 10 % anbieten.“ Die Daten ermöglichen es dem Unternehmen, eine Schlussfolgerung über die Hypothese zu ziehen. Dies hilft nicht nur, die unmittelbare Hypothese zu beantworten, sondern liefert auch mehr Informationen über das Unternehmen insgesamt. In diesem Beispiel hilft es zu verstehen, wie preissensibel die Kundschaft ist.

Obwohl A/B-Tests in erster Linie eine Marketingaktivität sind, können die gewonnenen Erkenntnisse für eine Vielzahl anderer Geschäftsentscheidungen verwendet werden, einschließlich UX, Produktentwicklung, Branding und Vertrieb.

7 A/B-Testbeispiele für E-Commerce-Unternehmen

Es gibt viele Arten von A/B-Tests, die ein Online-Shop durchführen kann. Im Folgenden sind einige der häufigsten und wirkungsvollsten Testarten aufgeführt.

Header-Text

Dies bezieht sich auf die Überschrift oben auf einer Seite, typischerweise einer Landingpage. Da dies der erste und größte Text ist, den ein Besucher sieht, ist es eine hervorragende Möglichkeit, den wertvollsten ersten Eindruck deiner Seite zu testen.

Zum Beispiel könnte Gymshark verschiedene Versionen der Zeile „Power. Made to fail in“ testen.

Betreffzeile

Im E-Mail-Marketing ist deine Betreffzeile dein wichtigstes Werkzeug. Sie beeinflusst die Öffnungsrate einer E-Mail, und wenn dein Publikum deine E-Mail nicht öffnet, hat der Rest der E-Mail keinen Einfluss. Es ist eine großartige Möglichkeit, zu testen, was die Aufmerksamkeit deiner bestehenden Zielgruppe auf sich zieht und die E-Mail-Leistung zu verbessern.

Zum Beispiel könnte DUER eine andere Variante der E-Mail-Betreffzeile „Introducing: The Premium Dura Soft Midweight Tee“ testen.

Werbe-Tagline

Werbeplattformen ermöglichen ein schnelles und einfaches A/B-Testing von vielen verschiedenen Textvarianten. Dies schafft einen sich selbst verstärkenden Kreislauf – Erkenntnisse über Werbe-Taglines helfen, zukünftige Taglines und zukünftige Versionen zu informieren, die getestet werden sollen.

Zum Beispiel könnte BN3TH in dieser Anzeige entweder den Haupttext („Numb crotch? No thanks.“) oder die Überschrift („Ride Longer & Comfier, Save 25%🚵‍♂️“) testen.

Call-to-Action-Text

Call-to-Action-Text kann auf einer Website, in einer Anzeige oder in einer E-Mail getestet werden. Gute Call-to-Actions helfen deinem Publikum, den Satz „Ich möchte …“ zu vervollständigen, sodass das Testen deiner CTA dir helfen kann, die Absicht der Nutzer:innen auf deiner Seite zu verstehen.

Zum Beispiel könnte dieses Exit-Intent-Popup-Formular von Vahdam verschiedene Texte auf dem Button testen, um zu sehen, was mehr Formularübermittlungen erhält.

Produktbildtyp

Das Testen deines Produktbildtyps kann dir helfen, die Faktoren zu verstehen, die die Conversions deines Produkts beeinflussen. Einige Produkte sind praktischer und profitieren von einfachen Bildern, die die Funktionen hervorheben, während andere eher lifestyle-orientiert sind und davon profitieren, wenn Produkte zunächst im Nutzungskontext gezeigt werden.

Zum Beispiel könnte Blender Bottle mit einer Landingpage experimentieren, die ein Lifestyle-Foto zeigt, etwa eine Person in professioneller Kleidung, die das Fitnessstudio verlässt und auf dem Weg ins Büro ist, bevor die einfachen Flaschenbilder mit den Funktionen gezeigt werden.

Preise und Rabatte

Preise können aus technischer und Kundensicht schwierig zu testen sein. Die meisten Website-A/B-Test-Tools bieten nicht die Möglichkeit, Preise zu testen. Und diese Tests laufen Gefahr, Kund:innen zu verärgern, die das Produkt zum höheren getesteten Preis kaufen und dann erfahren, dass jemand anderes es günstiger erworben hat. Shopify-Apps wie Intelligems ermöglichen jedoch Preis-Tests.

Alternativ kann das Testen von Rabattcodes eine effektive Möglichkeit sein, ähnliche Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Beispiel könnte eine Marke zwei Marketingkampagnen durchführen, die sich an dasselbe Publikum richten, mit denselben Anzeigen, aber einem unterschiedlichen Rabattangebot, wie 25 % oder 25 € Rabatt. Sie könnten sehen, welche Kampagne basierend auf der Click Rate und der Conversion Rate besser abschneidet.

Elemententfernung

Ein A/B-Test kann durch das Weglassen von Elementen zu Ergebnissen führen. Wenn eine Website viele verschiedene Optionen für das Einkaufen oder die Navigation hat, testen Marketer manchmal das Ausblenden einer Option und beobachten die Auswirkungen auf die Conversion.

Zum Beispiel könnte LOLA den Effekt auf die Kauf-Conversion Rate testen, indem sie Links zu ihrem Blog, The Spot, aus der Navigation entfernt:

Das Durchführen von A/B-Tests ist ein systematischer Prozess. Jeder Test folgt diesen fünf Schritten:

1. Hypothese formulieren

Ein guter A/B-Test beginnt mit einer Theorie darüber, wie die Leistung verbessert werden kann. Diese Theorie kann auf bestehenden Daten basieren oder auf deiner Meinung. Um deine Theorie in eine Hypothese zu verwandeln, formuliere sie in der Form „Ich glaube, dass (Änderung X vornehmen) zu einer Verbesserung (in der Metrik Y) führen wird.“

Zum Beispiel: „Ich glaube, dass die Vergrößerung des Hauptproduktbildes auf unseren Produkt-Landingpages zu einer verbesserten Conversion Rate führen wird.“

Hypothesen müssen nicht den genauen Verbesserungsgrad angeben – sie müssen nur in eine Richtung formuliert werden.

2. Testvarianten erstellen

Dies kann in einem Anzeigenmanager, einer E-Mail-Plattform oder einem A/B-Test-Tool für Websites erfolgen. Varianten sollten beschreibend gekennzeichnet werden, um eine spätere Analyse zu erleichtern. Anstatt eine neue Anzeigenvariante „Variante B“ zu benennen, nenne sie „Variante B – Emotionale CTA.“

3. Zielgruppe auswählen

A/B-Tests können an ein gesamtes Publikum oder an einen Teil deiner Zielgruppe ausgespielt werden. Auf einer Website würde dies zum Beispiel bedeuten, dass die Hälfte deiner Website-Besucher:innen die ursprüngliche Seite sieht und die andere Hälfte die neue Version, die du testest. Du könntest jedoch auch entscheiden, die neue Version nur 25 % deiner Zielgruppe zu zeigen oder nur Besucher:innen aus Deutschland anzusprechen (in diesem Fall würde die Hälfte der deutschen Besucher:innen die ursprüngliche und die andere Hälfte die neue Variante sehen).

Die richtige Zielgruppe für dich hängt davon ab, auf welche Gruppe du glaubst, dass deine Hypothese zutrifft, und wie schnell du genügend Daten sammeln möchtest, um eine Schlussfolgerung zu ziehen.

4. Test durchführen

Typischerweise führen Marketer:innen A/B-Tests mindestens zwei Wochen lang durch, um den Erfolg des Tests sicherzustellen. Dies gibt genügend Zeit, um Zufälle oder Schwankungen zu berücksichtigen, wie etwa, dass sich Kund:innen an einem Wochenende anders verhalten. Stelle sicher, dass du nicht mehrere A/B-Tests auf derselben Webseite oder Zielgruppe gleichzeitig durchführst, da dies deine Testergebnisse verwässern könnte.

5. Ergebnisse analysieren

Bei der Analyse eines A/B-Tests suchst du nach einem statistisch signifikanten Ergebnis. Dies ist eine Datenformel, die anzeigt, dass das Ergebnis, das du siehst, zuverlässig ist und nicht das Ergebnis einer kleinen Stichprobe oder eines Zufalls. Das Konzept dahinter ist, dass du bei einer kleinen Zielgruppe einen großen Unterschied in der Leistung sehen musst, um eine Schlussfolgerung zu ziehen. Bei einer großen Zielgruppe kann jedoch selbst ein kleiner Unterschied in der Leistung entscheidend sein.

Tools wie Google Optimize berechnen die statistische Signifikanz für dich. Für andere Ergebnisse kannst du einen Rechner für statistische Signifikanz (auf Englisch) verwenden.

Sobald du die Ergebnisse analysiert und sie mit deinem Team geteilt hast, bist du bereit, deinen nächsten Test vorzubereiten.

FAQ zu Beispiele für A/B-Testing

Warum sind A/B-Tests wichtig für E-Commerce-Unternehmen?

A/B-Tests können dir helfen, deine Kund:innen, deine Botschaften und deine Website besser zu verstehen. E-Commerce-Unternehmen haben typischerweise Erfolg, indem sie eine enge Beziehung zu ihren Kund:innen pflegen, klare Botschaften kommunizieren und eine hochkonvertierende Website haben. Daher ist es sehr wertvoll, mehr über diese Bereiche zu lernen.

Wie lange dauert ein A/B-Test typischerweise?

Typischerweise laufen A/B-Tests mindestens zwei Wochen, bevor eine Schlussfolgerung gezogen wird. A/B-Tests können jedoch auch nur drei Tage oder bis zu drei Monate dauern. Die Länge wird oft durch die Menge an Daten bestimmt, die das Unternehmen sammeln kann.

Was sind einige Best Practices und Beispiele für A/B-Testing?

Die wichtigsten Best Practices für A/B-Tests sind:

Eine klare Hypothese erstellen

Immer nur ein Element gleichzeitig testen

Sicherstellen, dass deine Ergebnisse statistisch signifikant sind