AB-Testing-Studie #uplift - Die Ergebnisse

42% der DACH Unternehmen setzen laut der AB-Testing-Umfrage #uplift2017 AB-Testing bereits ein. Im Umkehrschluss bedeutet das aber auch, dass die meisten Unternehmen noch nicht das Maximum aus ihrer Testingstrategie herausholen. Der Mangel an wirklich signifikanten Ergebnissen stellt das größte Problem dar und sorgt oft dafür, dass die Ursachen für den Uplift oder Erfolg unklar bleiben.

Wieso testen die meisten deutschen Unternehmen nicht?

Unsere #uplift-Studie (kostenloser Download hier) zeigt, dass 58% der Unternehmen ihre Online-Marketing-Kanäle noch nicht testen. Wenn man bedenkt wie groß der Hebel ist, wenn man seine Conversion-Rate um nur wenige Prozentpunkte hebt, ist das eigentlich ziemlich verwunderlich.

Die häufigsten Gründe nicht zu testen, stellen mit 52% der Mangel an Know-how sowie Personalkapazitäten dar. Immerhin: Die Unternehmen, die Testing schon einsetzen, testen zumindest in einem monatlichen Zyklus (75%) und folgen damit dem Konzept von Continual Improvment und Learning. Statt einer großen Kampagne und Relaunch für Relaunch, versucht man die Ursachen für den Erfolg oder Misserfolg zu erkennen, um diese auf neue Projekte zu übertragen.

Wozu AB-Testing?

Die Steigerung von Produktverkäufen ist mit 60% der am häufigsten genannte Grund, um in AB-Testing einzusteigen. 74% der Unternehmen testen vor allem auf Landingpages, die mit Paid Traffic promotet werden. Hier sind Einsparungen durch Fehlervermeidung oder Optimierung am ehesten greifbar. Am Ende geht es dabei nicht nur um mehr, sondern meist vor allem auch um passendere Kunden und Leads.

Customer Journey Mapping laut Studie eher unbekannt, qualitative Methoden unterrepräsentiert

Die Customer Journey Map gilt noch immer als wenig genutzt. Dabei wäre sie ein Schlüssel zur Verknüpfung von qualitativen und quantitativen Daten. Stattdessen starren Conversion Manager oftmals leider immer noch häufig und sehr isoliert auf Analytics-Daten (89%), orientieren sich an Best Practices (53%) oder sehen sich Heatmaps an (47%). Mit diesen fragmentierten Informationen versuchen sie daraus erfolgsversprechende Tests zu entwickeln. Qualitative Methoden der Nutzerforschung scheinen im Toolkit der Optimierer eher unterrepräsentiert.

AB-Testing starten: Stillstand ist keine Lösung

Mit welchen Personalkapazitäten man bei AB-Testing in etwa rechnen muss, wie ein Testing-Team aufgebaut ist und welche Tools am häufigsten zum Einsatz kommen, kannst Du direkt in der Studie nachlesen.

Ergebnisse der A/B-Testing Studie #uplift

Die vorliegende Studie betrachtet die Aspekte der Teststrategie, -entwicklung, -umsetzung, -organisation, Testauswertung und Verankerung von Learnings im Unternehmen. Über 200 Unternehmen wurden im Zeitraum von November 2016-Januar 2017 befragt. Die Studie gibt einen guten Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen von A/B-Testing und liefert wertvolle Impulse für das eigene A/B-Testing.

Die volle Studie bieten wir zum kostenlosen Download:

Conversionrate steigern mit A/B-Testing

Ob eine Conversion-Rate von 5% gut oder schlecht ist, haben wir auf bereits ausführlich betrachtet. Welchen Impact eine Steigerung der Conversion-Rate um wenige Prozentpunkte hat, kann sich jeder Online-Marketer selbst ausrechnen. Für uns stellt sich daher in dieser Studie nicht die Frage, ob man Testing einsetzen sollte, sondern wie und in welchem Umfang.