How to: Die optimale Hypothese als Basis fĂŒr einen erfolgreichen A/B-Test

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Titelbild zum Blogbeitrag Die optimale Hypothese fĂŒr deinen A/B Test

Eine Testhypothese ist eine zentrale Komponente im Testprozess, die es CRO-Teams ermöglicht, ihre Annahmen zu ĂŒberprĂŒfen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Deshalb ist eine gute Formulierung ausschlaggebend fĂŒr den Erfolg eines A/B-Tests (auch Split-Test genannt) und kann dabei helfen, Zeit und Ressourcen effizient einzusetzen. 

In diesem Artikel werden wir uns genauer mit dem Konzept der Testhypothese befassen und warum es gar nicht so einfach ist, eine gute Testhypothese aufzustellen.

Was ist eine Testhypothese?

Ein Blick in den Duden verrĂ€t, dass hinter einer Hypothese (vom griechischen “hypothesis”, wörtlich “Unterstellung”) eine “von WidersprĂŒchen freie, aber zunĂ€chst unbewiesene Aussage, Annahme (von Gesetzlichkeiten oder Tatsachen) als Hilfsmittel fĂŒr wissenschaftliche Erkenntnisse” steckt. 

Um eine Hypothese aufzustellen, die zu einem erfolgreichen (A/B-)Test fĂŒhrt, bedarf es allerdings mehr. Sie mĂŒssen folgende Kriterien erfĂŒllen, damit sie wissenschaftlichen Charakter aufweisen: 

  • verifizierbar / falsifizierbar (können bestĂ€tigt oder widerlegt werden)
  • eindeutig (widerspruchsfrei)
  • nachvollziehbar (begrĂŒndet)
  • messbar bzw. operationalisierbar (in Variablen ĂŒbersetzbar)

Eine Testhypothese besteht normalerweise aus zwei Teilen: einer unabhĂ€ngigen Variable und einer abhĂ€ngigen Variable. Die unabhĂ€ngige Variable ist die Änderung oder das Feature, das getestet werden soll, wĂ€hrend die abhĂ€ngige Variable das erwartete Ergebnis oder Verhalten ist.  In der Regel legt man Hypothesen als Konditionalsatz mit “wenn
, dann
” oder “je
, desto
”-Formulierungen fest.

 

Beispiele:

  • "Wenn wir die Ladezeit der Webseite optimieren (unabhĂ€ngige Variable), dann wird die Absprungrate um 20% reduziert (abhĂ€ngige Variable).”
  • “Je grĂ¶ĂŸer der Aktions-Button gestaltet ist (unabhĂ€ngige Variable), desto höher ist die Conversion Rate (abhĂ€ngige Variable).”

Step by Step zur optimalen A/B Testhypothese:

Das Aufstellen einer guten Testhypothese kann eine Herausforderung sein, da es eine sorgfĂ€ltige Analyse und Planung voraussetzt. Was du abseits der oben bereits genannten, erforderlichen Kriterien fĂŒr eine wissenschaftliche Hypothesenformulierung beachten musst, haben wir nachstehend fĂŒr dich zusammengefasst:

1. Verstehe das Problem:

Am Anfang steht immer ein Problem -  analysiere die Herausforderung, die du mit dem A/B-Test lösen möchtest. Stell dabei immer deine Nutzer:innen oder Kund:innen in den Fokus und versuche dich bei der Formulierung der Hypothese an den Motivationen und BedĂŒrfnissen deiner Zielgruppe zu orientieren. Identifiziere, welche Variablen und Faktoren der Grund fĂŒr dieses bestehende Problem sein und das Ergebnis beeinflussen könnten.

Einige Informationsquellen und Tools, die dir beim Aufdecken von Problemen helfen können: 

  • Web-Analyse-Tools: Tools wie Google Analytics, Adobe Analytics oder Matomo (ehemals Piwik) ermöglichen es dir, umfangreiche Daten ĂŒber das Verhalten deiner Besucher:innen zu sammeln. Sie können dir Informationen ĂŒber Seitenaufrufe, Verweildauer, Absprungraten und Conversions liefern und so helfen, Problembereiche zu identifizieren und Verbesserungspotenziale zu erkennen.
  • Heatmap-Tools: Tools wie Hotjar oder Crazy Egg bieten Heatmap-Funktionen, mit denen du sehen kannst, wo Besucher:innen auf deiner Website klicken, scrollen oder ihre Maus bewegen. Durch die Analyse dieser Daten lĂ€sst sich herausfinden, welche Bereiche deiner Website Aufmerksamkeit erregen oder vernachlĂ€ssigt werden.
  • Conversion-Tracking: Durch das Einrichten von Conversion-Tracking-Möglichkeiten kannst du zB den Erfolg deiner Marketingkampagnen und den Umsatz in deinem Onlineshop verfolgen. Unter anderem Google Ads oder Facebook Pixel ermöglichen es dir, Conversions zu messen und zu analysieren, welche MarketingkanĂ€le die besten Ergebnisse liefern.
  • Usability-Tests: Durch die DurchfĂŒhrung von Usability-Tests kannst du echte Benutzer:innen (Fokusgruppe) einladen, deine Website oder deinen Onlineshop zu testen und Feedback zu geben. Das kann dir helfen, Probleme in der Benutzer:innenerfahrung zu identifizieren und zu verstehen, wie Besucher:innen mit deiner Website interagieren. Diese qualitativen Daten beziehen sich zwar nur auf eine kleine Stichprobe, können aber tiefgehendere Informationen und Probleme aufdecken, die man mit quantitativen Methoden nicht hĂ€tte erfassen können.

2. Definiere Ziele und Metriken:

Du musst wissen, was du wissen willst. Eine gute Testhypothese erfordert klare Ziele und Metriken, um den Erfolg des A/B Tests zu messen. Es ist wichtig, dass du dir vorab grĂŒndlich ĂŒberlegst, welche spezifischen Ergebnisse oder VerhaltensĂ€nderungen du erwartest und wie diese gemessen werden können. Ohne klare Ziele und Metriken kann es schwierig sein, den Erfolg oder Misserfolg eines Tests zu bewerten. Stelle eine klare und prĂ€zise Aussage auf, die deine Vermutung darĂŒber beschreibt, wie sich die Änderung oder das Feature auf das Verhalten oder die Leistung der Anwendung auswirken wird. Achte unbedingt darauf, dass die Hypothese messbar und ĂŒberprĂŒfbar ist.

3. Mach große Unterschiede in den Testvarianten:

Damit dein A/B Test ein signifikantes Ergebnis liefert, musst du darauf achten, dass sich deine Testvarianten deutlich voneinander unterscheiden. Zu kleine Adaptierungen reichen oft nicht aus, um ein klares Resultat und zB eine deutliche Steigerung der Conversion Rate zu erzielen.

4. VerÀndere nur einen Faktor:

Damit du am Ende des Tests sicher sein kannst, dass die in der Hypothese enthaltene Ursache auch tatsĂ€chlich der Verursacher der angenommenen Wirkung ist, sollte normalerweise nur ein Faktor / eine Variable verĂ€ndert werden. 

In der Hypothese “Wenn wir die Ladezeit der Webseite optimieren und im Checkout mehr Zahlungsmöglichkeiten anbieten, dann wird die Absprungrate um 20% reduziert” ist genau das nicht gegeben. Es sind zwei unabhĂ€ngige Variablen enthalten, was dazu fĂŒhrt, dass nach Abschluss des Tests nicht feststehen wird können, welche der beiden Variablen der ausschlaggebende Faktor fĂŒr die Verifizierung oder Falsifizierung der Hypothese ist und so kein eindeutiges Ergebnis erzielt werden kann.

 

Fazit

Ein gelungener A/B Test setzt eine durchdacht formulierte Hypothese voraus. Das Aufstellen einer optimalen Testhypothese erfordert zwar Zeit und MĂŒhe, ist aber ein wichtiger Schritt, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die QualitĂ€t und Leistung deines Testobjektes (sei es eine Produktdetailseite, Landingpage oder Werbekampagne) zu verbessern. Indem du klare Ziele setzt, mögliche Störfaktoren berĂŒcksichtigst und deine Testvarianten ausreichend stark Ă€nderst, legst du die Basis fĂŒr einen effektiven Testprozess und zuverlĂ€ssige Ergebnisse.

Du wĂŒnscht dir UnterstĂŒtzung bei der Umsetzung deiner A/B Test? Wir sind fĂŒr dich da.