Schnelle Conversion-Optimierung: Wie du UX mit A/B-Testing kombinierst
Steckst du fest bei der Conversion-Optimierung?
Du bist nicht allein. Viele Marketer und Website-Betreiber stehen vor Herausforderungen wie:
- Traffic-Priorisierung
- Zu langen Testzyklen
- Schwierigen Entscheidungen bei A/B-Tests
Die Lösung? Die Kombination von UX-Testing und A/B-Testing. Mit diesem Ansatz kannst du nicht nur präzisere Hypothesen entwickeln, sondern auch die Effizienz deiner CRO-Tests erheblich steigern. Dieser Artikel zeigt dir, wie das funktioniert – und wie du durch den Einsatz der richtigen Conversion-Optimierung-Tools die gewünschten Ergebnisse schneller erreichst.
🧠 Das Wichtigste in aller Kürze:
- UX-Testing hilft, Traffic sinnvoller beim A/B-Testing einzusetzen.
- Es liefert das Warum hinter den Daten und ermöglicht bessere Neukonzeptionen.
- Entscheidungen im Team und auf Business-Ebene werden klarer und fundierter.
- UX-Testing integriert sich nahtlos in A/B-Testing-Prozesse.
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Quantitative und qualitative Daten: Die Basis für effektive CRO-Tests
A/B-Testing liefert uns harte Zahlen: Welche Landingpage konvertiert besser? Welche Headline performt stärker? Aber die Zahlen allein beantworten nicht das „Warum“. Warum springen Nutzer ab? Warum klicken sie nicht?
Hier kommt UX-Testing ins Spiel. Qualitative Methoden wie Nutzertests, Experten-Reviews und Kundenbefragungen decken Conversion-Stopper auf, die in den quantitativen Daten verborgen bleiben.
Beispiel:
- Eine hohe Verweildauer auf deiner Seite – gut oder schlecht?
- Gut, wenn der Inhalt relevant ist.
- Schlecht, wenn Nutzer wichtige Informationen nicht finden.
Die Kombination aus quantitativen Daten (A/B-Tests) und qualitativen Insights (UX-Testing) führt zu fundierteren Hypothesen, effizienteren Tests und besseren Ergebnissen.
Außerdem lassen sich durch bestimmte Methoden sogar tiefgreifende Analysen und Optimierungen durchführen, ohne viel Traffic zu verbrennen, doch dazu weiter unten mehr (HiQuant).
Klarheit und Struktur: UX-Research und der Einfluss auf A/B-Testing
UX-Research ist der Schlüssel zu erfolgreichen CRO-Tests. Warum?
Mit A/B-Testing tauchst du in die Welt der Web-Performance ein und entdeckst, was funktioniert und was nicht.
Aber ohne den Kontext und das Verständnis für die Nutzer könntest du die falschen Schlüsse ziehen.
UX-Research hilft daher, die richtigen Fragen zu stellen: Nicht nur „Welche Elemente konvertieren besser?“, sondern „Warum konvertieren sie besser?“.
Doch damit nicht genug.
UX-Research und Designprinzipien bringen Klarheit und Struktur in A/B-Testing-Prozesse. Hierzu zählen im Wesentlichen 2 Bereiche:
- Vor einem Test helfen Methoden aus dem UX-Research, Hypothesen besser, fundierter und leichter zu erstellen.
- Während des Testens stellt der Blick auf UX-Research sicher, dass Veränderungen, die untersucht werden, auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer abgestimmt sind.
Zusammengefasst bedeutet dies, dass wir bei der Entwicklung von A/B-Testvarianten die UX, Usability und das Gesamterlebnis des Nutzers berücksichtigen sollten.
Beispielsweise könnte ein A/B-Test zeigen, dass bestimmte Formulierungen und Anordnungen zu mehr Klicks führen. Doch ohne die UX-Perspektive wissen wir nicht, ob diese Änderungen auch ein angenehmes und verständliches Nutzererlebnis bieten.
Vielleicht führen die Änderungen zu mehr Klicks, aber auch zu Verwirrung, Unklarheit oder Frustration – was letztlich die Gesamtperformance der Website beeinträchtigen könnte.
Ein häufiger Fehler bei A/B-Tests ist, dass Entscheidungen nur auf Zahlen beruhen, ohne das Nutzerverhalten zu berücksichtigen. Das Ergebnis: Änderungen, die zwar kurzfristig die Conversion steigern, aber langfristig das Nutzererlebnis verschlechtern.
So integrierst du UX-Testing in deine A/B-Testing-Prozesse
Durch das Zusammenspiel von UX und A/B-Testing kannst du sicherstellen, dass deine Tests nicht nur auf Zahlen basieren, sondern auch auf einer soliden Grundlage des Nutzerverständnisses. So steigerst du die Effektivität deiner Optimierungsanstrengungen und erzielst letztendlich bessere Ergebnisse.
Nachfolgend, ein aus unserer Erfahrung heraus, typischer Prozess, der beide Disziplinen gewinnbringend miteinander verbindet. Es gibt hier auch nicht den einen richtigen Weg. Du solltest daher immer für deine internen Abläufe und Ziele prüfen, was am ehesten Sinn ergibt.
1. Mehr & besser: Hypothesen-Generierung 2.0
Hier ist einer meiner beliebtesten A/B-Testing-Tipps:
Nehmen wir mal an, du hast neue Vorgaben erhalten oder durch deine Daten bestimmte Showstopper-Pages oder Steps im Kaufprozess identifiziert, die einen Uplift vertragen könnten. Normalerweise würdest du jetzt Hypothesen erstellen, anschließend dein Design-Team um neue Entwürfe bitten, alles umsetzen und gegentesten.
Um deinen gesamten Umgang mit Hypothesen zu beflügeln, möchte ich dir kurz diesen Schritt vorstellen: Führe eine Initialanalyse deines Kaufprozesses mit UX-Tests und Interviews durch.
2. Absicherung vor einem A/B-Test
Dieser Punkt geht bei den meisten A/B-Tests komplett unter. Aber du kannst und solltest bspw. mittels 5 Sekunden oder 5 Minuten bzw. Ad-hoc Testing deine Neukonzeptionen absichern, bevor du wertvollen Traffic auf deine Entwürfe sendest.
Idealerweise hast du in Schritt 1 bereits Wissen erhalten, welches dir bei der Neugestaltung eine grobe Richtung vorgeben kann. Anschließend kannst du deine Entwürfe blitzschnell mit der Crowd einer Analyse unterziehen und an den für dich wichtigsten Fragen ausrichten.
3. Gewissheit nach einem A/B-Test
Nun kann natürlich auch der Fall eintreten, dass du vorher noch kein UX-Wissen über deine Entwürfe aufgebaut hast. Es spielt dabei auch keine Rolle, ob dich deine A/B-Testing-Ergebnisse zufriedenstellen oder nicht. Sofern du Wissen erhalten möchtest, wie es auf qualitativer und Experience-Ebene zu deinen Ergebnissen gekommen ist, kannst du auch nach einem Test eine gezielte Untersuchung deiner Entwürfe durchführen lassen. Diese Daten werden dir helfen, deine Ergebnisse besser einsortieren sowie Anpassungen mit mehr Klarheit und Sicherheit vornehmen zu können.
A/B-Testing trotz geringem Traffic: Die HiQuant Methodik
Wir alle wissen, dass Traffic wertvoll ist.
Und jeder, der bereits ein mehrwöchiges Experiment laufen hatte, nur um anschließend festzustellen, dass die gewünschten Resultate nicht eingetreten sind, weiß, wie schmerzlich es hier sein kann, diese wertvolle Ressource verbrannt zu haben.
Häufig ist Traffic, bezogen auf das Erreichen einer statistischen Signifikanz, sogar Mangelware. Und Teams streiten anschließend darüber, welche Tests als Erstes gefahren werden sollten.
Stell dir daher vor, du kannst bereits mit geringem Website-Traffic tiefgehende Einblicke gewinnen. Genau das ermöglicht High Involvement Quant, kurz HiQuant.
Einzigartig und unverfälscht: So funktioniert HiQuant
Bei dieser, auf dem Markt einzigartigen, Methode durchlaufen etwa 50 bis 100 Personen mehrere Versionen eines Testgegenstandes – hierbei sammelst du dein erstes qualitatives Feedback.
Nutzer durchlaufen einen Testgegenstand inkl. Screen-Recording, welches später auch angesehen werden kann und beantworten dabei Fragen. Alles, was sie normalerweise durch lautes Denken in einem unmoderierten UX-Test äußern würden, wird während des Testings schriftlich, frisch und unverfälscht in einem Fragebogen festgehalten.
Zum Vergleich: Große quantitative Panels können Umfragen durchführen, aber keinen Test dabei laufen lassen, weil ihre Panels dieses Setting nicht gewohnt sind.
Die Antwortqualität in der HiQuant ist daher 3x besser als die Antwortqualität in einer normalen Umfrage über ein Panel, weil Tester tatsächlich einen Testgegenstand während der Umfrage durchlaufen und so viel stärker in den Testgegenstand involviert sind – daher auch der Name: High Involvement Quant.
Fazit: UX-Testing + A/B-Testing = Schnelle Conversion-Optimierung
Die Kombination von A/B-Testing, UX Research und UX-Testing transformiert deine Conversion-Optimierung. Du verstehst nicht nur, welche Varianten besser performen, sondern auch, warum sie das tun. Mit Methoden wie HiQuant kannst du CRO-Tests auch bei geringem Traffic durchführen und fundierte Entscheidungen treffen.
Dein nächster Schritt:
Teste deine Touchpoints mit RapidUsertests – moderiert und unmoderiert. Du erhältst Insights, die deine Conversion-Optimierung auf das nächste Level bringen.
Lion hat Psychologie und Human Factors studiert und übernimmt bei uns vor allem qualitative/quantitative User Research sowie Usability-Testing. Er unterstützt vor allem Kunden aus seinen Spezialgebieten Finanzen, Gesundheit und Energie.
