A/B Testing gehört zu den wichtigsten Methoden im UX Design, Marketing und Produktmanagement. Egal ob Button-Farbe, Landing-Page-Layout, Headline oder ein kompletter Checkout-Prozess: Mit A/B Tests findest du heraus, welche Variante wirklich besser funktioniert – basierend auf Daten, nicht auf Bauchgefühl.

Dieser Anfänger-Guide erklärt dir verständlich:

• Was A/B Testing ist

• Wie man Hypothesen formuliert

• Wie man einen Test aufbaut

• Welche Tools du nutzen kannst

• Wie man Ergebnisse auswertet

• Häufige Fehler und Best Practices

Perfekt, wenn du neu im UX Design, Conversion Design oder CRO (Conversion Rate Optimization) bist.

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Was ist A/B Testing?

A/B Testing ist ein Experiment, bei dem du zwei Versionen einer Seite, eines Elements oder eines Features vergleichst, um herauszufinden, welche besser performt.

• Variante A = Original

• Variante B = Veränderung

Ziel ist es, messbar herauszufinden:

• Welche Version bringt mehr Klicks?

• Welche führt zu mehr Käufen?

• Welche aktiviert mehr Nutzer?

• Welche bietet bessere Usability?

A/B Tests sind quantitative Experimente, die auf statistischen Methoden basieren.

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Warum A/B Testing wichtig ist

✔ 1. Entscheidungen basieren auf Daten, nicht Meinungen

UX Designer, Marketer und Stakeholder diskutieren weniger – Tests beweisen, was funktioniert.

✔ 2. Verbesserungen sind messbar

Du kannst jede Optimierung in Zahlen ausdrücken, z. B. +18 % mehr Conversions.

✔ 3. Kleiner Aufwand, große Wirkung

Schon minimale Änderungen können massive Effekte haben, etwa:

• Label ändern

• Button-Farbe anpassen

• Layout vereinfachen

• Trust-Elemente hinzufügen

✔ 4. Risikoarm

Du testest nur einen Teil des Traffics. Wenn eine Variante schlecht ist, wird sie automatisch aussortiert.

✔ 5. Kontinuierliche Verbesserung

A/B Tests machen deine Website und App Monat für Monat besser – ein zentraler Teil jeder CRO-Strategie.

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Wie funktioniert A/B Testing? Schritt-für-Schritt

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Schritt 1 – Problem oder Ziel definieren

Jeder Test beginnt mit einer klaren Zielsetzung.

Beispiele:

• „Wir möchten die Klickrate des CTA Buttons erhöhen.“

• „Wir möchten die Abbrecherquote im Checkout senken.“

• „Wir möchten die Newsletter-Anmeldungen steigern.“

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Schritt 2 – Hypothese formulieren

Eine gute Hypothese enthält:

1. Was du änderst

2. Warum du das tust

3. Welche Auswirkung du erwartest

Beispiel:

„Wenn wir den CTA von ‘Jetzt registrieren’ zu ‘Kostenlos testen’ ändern, werden mehr Nutzer klicken, weil der Nutzen klarer kommuniziert wird.“

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Schritt 3 – Varianten erstellen

Erstelle mindestens zwei Varianten:

🔹 Variante A – Original

🔹 Variante B – Geänderte Version

Beispiele, was man testen kann:

• Button-Labels

• Farben

• Bilder

• Header-Texte

• Formulare

• Navigation

• Hero-Section

• Preisgestaltung

• Layouts

• Landing Page Struktur

Wichtig:
Immer nur ein Element ändern, damit du weißt, welche Änderung den Unterschied verursacht hat.

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Schritt 4 – Zielmetriken definieren

Was misst du?

• Conversion Rate

• Click-Through-Rate (CTR)

• Scrolltiefe

• Time on Page

• Add-to-Cart Rate

• Bounce Rate

• Registrierung

• Kaufabschluss

Wähle eine Hauptmetrik – nicht zehn.

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Schritt 5 – Test starten & Traffic verteilen

Tools teilen den Traffic automatisch auf:

• 50 % sehen A

• 50 % sehen B

Manchmal ändert man die Verteilung:

• 90/10 (bei riskanten Tests)

• 70/30 (bei sensiblen Funktionen)

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Schritt 6 – Daten sammeln & Testdauer

Wichtig:
Ein Test muss lange genug laufen, um statistische Signifikanz zu erreichen.

Empfehlung:

• Mindestens 1–2 Wochen

• Mindestens 1–2 volle Kaufzyklen

• Mindestens 300–1.000 Conversions (je nach Produkt)

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Schritt 7 – Ergebnisse analysieren

Fragen, die du stellst:

• Welche Variante hat gewonnen?

• Ist der Unterschied statistisch signifikant?

• Passt das Ergebnis zu unseren Hypothesen?

• Warum hat die Variante gewonnen/verloren?

Gute Tools berechnen die Signifikanz automatisch.

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Schritt 8 – Gewinner implementieren

Wenn Variante B gewinnt → implementieren.

Wenn keine Variante gewinnt → neuer Test.

Wenn B schlechter ist → Hypothese anpassen, Neues testen.

A/B Testing ist ein iterativer Prozess.

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Was sollte man testen? Ideen für Anfänger

✔ Navigation & UX

• Label „Kontakt“ vs. „Support“

• FAQ sichtbar oder versteckt?

• Kürzere vs. längere Formulare

✔ Landing Pages

• Unterschiedliche Hero-Section

• Testimonial-Varianten

• Preisboxen

✔ E-Commerce

• Produktbilder

• Varianten in der Produktbeschreibung

• „In den Warenkorb“-Button

✔ Content

• Headlines

• Länge von Blogartikeln

• Layout von Artikeln

✔ CTAs

• Farbe

• Position

• Text („Jetzt kaufen“ vs. „Jetzt entdecken“)

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Tools für A/B Testing (Einsteigerfreundlich)

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Häufige Fehler beim A/B Testing

❌ Zu viele Änderungen auf einmal
❌ Testdauer zu kurz
❌ Falsche Zielmetriken
❌ Zielgruppen mischen
❌ Zu kleine Stichprobe
❌ Ergebnisse zu schnell interpretieren
❌ Keine Hypothese definiert
❌ Gewinner wird nicht implementiert
❌ Test wird abgebrochen, wenn die Lieblingsvariante verliert
❌ Mehrere Tests gleichzeitig im selben Flow

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Best Practices für Anfänger

✔ Nur eine Änderung testen
✔ Hypothesen sauber dokumentieren
✔ Mindestens 2 Wochen testen
✔ Auf statistische Signifikanz achten
✔ Mobile vs. Desktop separat analysieren
✔ Tests nicht während großer Aktionen/Feiertage durchführen
✔ Nach jedem Test Learnings festhalten

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Beispiel: Einfacher A/B Test (Beginner-Level)

Ziel: Newsletter-Anmeldungen steigern
A – Original CTA: „Anmelden“
B – Neuer CTA: „Exklusive Tipps erhalten“

Ergebnis:

• A: 4,2 % Conversion Rate

• B: 6,1 % Conversion Rate

🚀 Ergebnis: +45 % mehr Anmeldungen
B wird implementiert.

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Fazit

A/B Testing ist eine der effektivsten Methoden, um Websites, Apps und Marketingkampagnen messbar zu verbessern. Mit klaren Hypothesen, sauberen Varianten und den richtigen Tools können selbst Anfänger große UX- und Conversion-Erfolge erzielen. Entscheidend ist: Testen, messen, lernen – und immer weiter optimieren.