Wenn Sie Produktempfehlungen in Ihren E-Mails per A/B-Test prüfen wollen, verändern Sie immer nur eine Dimension des Empfehlungsblocks: die Quelle (Bestseller vs. personalisiert vs. passend zum letzten Kauf), die Position in der E-Mail oder die Anzahl der gezeigten Produkte. Und beurteilen Sie das Ergebnis am Umsatz pro Empfänger, nicht an den Klicks. Führen Sie den […]
Das A/B-Testen von SMS funktioniert wie das Testen von E-Mails, mit zwei wichtigen Unterschieden: Ihre Stichprobe ist kleiner und jede Variante kostet Geld. Also ändert sich die Methode. Testen Sie jeweils eine Variable, küren Sie Sieger nach Umsatz pro Nachricht statt nach Klicks und – das ist der Teil, den die meisten Anleitungen überspringen – […]
Um E-Commerce-E-Mail-Kampagnen richtig per A/B-Test zu prüfen: Testen Sie jeweils eine große Sache auf einmal, teilen Sie Ihre Liste zufällig 50/50 auf, küren Sie den Sieger nach Klicks oder Umsatz statt nach Öffnungen und – das ist der Teil, den fast jeder überspringt – wiederholen Sie das Siegerergebnis bei einem zweiten Versand, bevor Sie ihm […]
Sie A/B-testen ein Popup, indem Sie jeweils eine Sache auf einmal ändern, echten Traffic gleichzeitig an beide Versionen schicken und warten, bis Sie genug Anmeldungen haben, um dem Ergebnis zu trauen – und dann den Sieger nach dem Umsatz beurteilen, den diese Anmeldungen später ausgeben, nicht nach der Anmelderate des Popups selbst. Dieser letzte Teil […]
Teilen Sie die Automatisierung am Einstiegspunkt 50/50 auf, ändern Sie zwischen den Zweigen nichts außer dem Angebot, geben Sie jedem Zweig einen eigenen Rabattcode, damit sich Bestellungen sauber zuordnen lassen, und küren Sie den Sieger nach dem Gewinn pro Empfänger – niemals nach der Conversion-Rate. Diese letzte Regel entscheidet über alles. Ein größerer Rabatt schlägt […]
Um eine Kanalsequenz per A/B-Test zu prüfen, teilen Sie eine Automatisierung in zwei Pfade, die sich in genau einer strukturellen Weise unterscheiden – E-Mail dann SMS gegen SMS dann E-Mail, oder Push hinzugefügt gegen Push entfernt – und bestimmen den Gewinner am Gewinn pro Empfänger nach Nachrichtenkosten, nicht an Öffnungen oder Klicks. Führen Sie den […]
Ein Cross-Selling per A/B-Test zu prüfen ist einfach zu beschreiben und leicht zu ruinieren: Ändern Sie eine Sache, teilen Sie Ihre Käufer zufällig zwischen der alten und der neuen Version auf, warten Sie, bis genügend Menschen durchgelaufen sind, um dem Unterschied zu vertrauen, und behalten Sie dann den Gewinner. Die meisten Shops brechen mindestens zwei […]
Um Betreffzeilen für Wiederverfügbarkeits-E-Mails richtig per A/B-Test zu prüfen, teilen Sie Ihr Benachrichtigungspublikum in zwei Hälften, schicken jeder Hälfte für denselben Restock eine andere Betreffzeile und bestimmen den Gewinner anhand von Klicks und Bestellungen – nicht an Öffnungen. Öffnungen sind nicht mehr vertrauenswürdig, seit Apples Mail Privacy Protection begann, Bilder vorzuladen und die Öffnungsraten für […]
Das Timing ist das Hebelstärkste, was Sie in einem Browse-Abandonment-Flow per A/B-Test prüfen können, denn die Verzögerung vor der ersten E-Mail – ein paar Stunden gegen den nächsten Tag – verändert die Ergebnisse stärker als die meisten Textanpassungen, und die Änderung kostet nichts. Um es richtig zu testen: Wählen Sie zwei Verzögerungen, teilen Sie Ihr […]
Um eine Willkommensserie richtig A/B zu testen, ändern Sie eine Sache nach der anderen, beurteilen Sie sie nach Umsatz pro Empfänger statt nach Öffnungen und seien Sie ehrlich, ob Sie genug Abonnenten haben, damit das Ergebnis überhaupt etwas bedeutet. Die meisten Shop-Betreiber fahren einen “Test”, sehen, dass eine Version an einem Wochenende eine um 3 […]