Split-Test

Was ist ein Split-Test?

Ein Split-Test – oft auch als A/B-Test bezeichnet – zeigt zwei oder mehr Varianten einer Seite oder eines Elements gleichzeitig verschiedenen Segmenten des Live-Traffics an und vergleicht eine bestimmte Kennzahl, typischerweise die Conversion-Rate. Da die Besucher zufällig aufgeteilt und parallel getestet werden, isolieren Sie den Effekt der genauen Änderung, die Sie testen, anstatt auf Basis von Vorher-Nachher-Zahlen zu raten. Ein reiner A/B-Test ändert ein Element auf derselben URL, während ein Split-URL-Test Segmente des Traffics auf völlig separate Seiten leitet.

Warum ist ein Split-Test wichtig?

In einem Online-Shop kostet jede Annahme Geld: Eine neue Buttonbeschriftung, ein anderes Bild oder ein neuer Preis können den Umsatz ebenso leicht senken wie steigern. Ein Split-Test liefert Ihnen tatsächliche Beweise anstelle eines Bauchgefühls. Führen Sie den Test immer so lange durch, bis er statistische Signifikanz und eine ausreichende Stichprobengröße erreicht hat – ein vorzeitiges Abbrechen bei einer Handvoll Besuchern birgt das Risiko, einen zufälligen Gewinner zu küren.

Typische Anwendungsfälle

• Testen von CTA-Buttons: Beschriftung, Farbe und Platzierung auf Produktseiten.
• Preisgestaltung und Schwellenwerte für kostenlosen Versand, um die Auswirkungen auf den durchschnittlichen Bestellwert zu sehen.
• Produktbilder, Titel und Beschreibungen im direkten Vergleich.
• Checkout-Flow, Formularfelder und Zahlungsoptionen.
• Layout und Überschriften von Landingpages für bezahlten Traffic.

Shopify-Perspektive

Shopify verfügt über keine native Funktion für storefrontseitige A/B-Tests, weshalb die meisten Händler Apps wie Intelligems, Shoplift oder Neat A/B Testing nutzen, um den Traffic aufzuteilen und die Ergebnisse zu messen. Vermeiden Sie es, mehrere sich überschneidende Tests gleichzeitig auf demselben Traffic laufen zu lassen, da diese die Daten des jeweils anderen verfälschen können – isolieren Sie die Tests oder führen Sie sie nacheinander durch. Stellen Sie außerdem sicher, dass das Splitting der App keine doppelten Seiten (Duplicate Content) oder ein Flackern (Flicker-Effekt) erzeugt, was sowohl die Messung als auch die Benutzererfahrung beeinträchtigt.