A/B Tests mit Google Analytics

Bei einem A/B-Test lässt man zwei unterschiedliche gestaltete Elemente, z.B. eine andere Headergrafik, ein abweichender Conversionpfad oder ein ganz anderes Design abwechselnd anzeigen und analysiert welche Variante besser abschneidet.

Der Test sollte mit einem klaren Ziel resp. einem Schlüsselindikator (key performance indicator KPI) benutzt werden. Dazu zählt z.B. ein abgewickelter Verkauf in einem Online Shop, eine Newsletteranmeldung oder eine Registrierung.
Bei vielen Webseiten ist die nicht möglich, alternativ können auch Besucherverhalten wie Absprungraten, Verweildauer usw. herangezogen werden. Mehr Informationen über Conversion Optimierung.

Auswertung eines A/B Tests, Beispiel: Besucher, Verweildauer und Absprung, Blindwert

Einrichtung Varianten
Mit einem CMS wie TYPO3 oder mit WordPress lässt sich ein A/B Test in der Regel ohne Probleme einrichten, alternativ kann das ausliefern von Varianten auch mit einem einfachen PHP-Script erzeugt werden.

$Varianten = array('a.html', 'b.html');
$VariantenInsert = mt_rand(0,1);

Beispiel: zufallsmässige Auslieferung von zwei Varianten ohne CMS

Google Analytics
Mit Google Analytics steht mittlerweile ein mächtiges aber immer noch kostenloses Web-Analytik Tool zur Verfügung das alles mitbringt um A/B und Multivarinten Test auszuwerten.

CustomVar
Jeder Variante wird ein Wert mitgegeben in unserem Beispiel ein “A” und ein “B”
Dies kann bei Google Analytics mit CustomVars definiert werden.
“_setCustomVar(index, name, value, opt_scope)”
Genaue Beschreibung wie CustomVars verwendet werden können

Tracking Code
Kompletter Trackingcode mit A/B

Beispiel: asynchroner Script, Variante A
Bei Variante B: muss CustomVar geändert werden _gaq.push(['_setCustomVar',1,'ABTest','B', 1]);

Einrichtung Google Analytics
Um eine aussagekräftige Auswertung zu bekommen sollte ein benutzerdefinierter Bericht mit den gewünschten Kennzahlen und Dimensionen erstellt werden.

Conversion Optimierung mit A/B Tests
Die Conversion Optimierung durch A/B Tests birgt ein enormes Potential und sollte bei klaren KPI’s und bestehenden technischen Möglichkeiten unbedingt genutzt werden. Viele einzelne Studien zeigen dies auf. z.B. eine einfacher A/B Test eines Call-to-Action Button einmal ein grüner einmal ein roter Button kann den Return on Invest (ROI) um 30% erhöhen!