Wie interpretieren Sie Ihre A/B-Testergebnisse?

Einen A/B-Test durchzuführen ist der einfache Teil. Die Ergebnisse sinnvoll zu verstehen und in nützliches Wissen über Ihre Zielgruppe umzuwandeln, erfordert etwas mehr Überlegung. Dieser Artikel hilft Ihnen, Ihre Testergebnisse korrekt zu lesen, realistische Erwartungen zu setzen und eine Testgewohnheit aufzubauen, die Ihre Kampagnen im Laufe der Zeit tatsächlich verbessert.

Was Ihre Ergebnisse Ihnen tatsächlich sagen

Wenn Ihr A/B-Test abgeschlossen ist, sehen Sie die Öffnungsrate oder Klickrate für jede Variante in Ihrem Kampagnenbericht. Die gewinnende Variante ist klar markiert, aber die Zahl selbst verdient etwas Kontext, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen.

Ein Unterschied von 1 oder 2 Prozentpunkten zwischen zwei Varianten ist kein aussagekräftiges Ergebnis. Besonders bei kleineren Kontaktlisten können kleine Abstände das Ergebnis von Timing, Zufall oder den spezifischen Kontakten sein, die an diesem Tag zufällig in der Testgruppe waren. Bevor Sie Ihren gesamten Ansatz auf Basis eines Ergebnisses ändern, fragen Sie sich: Ist dieser Unterschied groß genug, um überzeugend zu sein?

Eine grobe Orientierung:

• Ein Unterschied von weniger als 2 Prozentpunkten: Behandeln Sie dies als nicht schlüssig. Beide Varianten haben für Ihre Zielgruppe ähnlich abgeschnitten.
• Ein Unterschied von 3 bis 5 Prozentpunkten: Dies ist ein nützliches Signal, das es aber wert ist, mit einem Folgetest zu bestätigen.
• Ein Unterschied von mehr als 5 Prozentpunkten: Dies ist ein klares Ergebnis, auf das Sie mit Zuversicht reagieren können.

Erwarten Sie keine dramatischen Veränderungen

Es ist üblich zu erwarten, dass die richtige Betreffzeile oder das richtige Bild Ihre Ergebnisse dramatisch verändern wird. In der Praxis tendiert A/B-Testing dazu, schrittweise Verbesserungen zu erzeugen. Ein Betreffzeilen-Test könnte Ihre Öffnungsrate von 24 % auf 27 % verschieben. Das ist keine spektakuläre Schlagzeile, aber konsequent über jede von Ihnen gesendete Kampagne angewendet, summiert sich das im Laufe der Zeit zu einer deutlich besser performenden Liste.

Der Wert des A/B-Testings liegt nicht darin, eine Zauberformel zu finden. Er liegt darin, stetige, evidenzbasierte Verbesserungen zu erzielen, die sich über Monate und Jahre kumulieren.

Häufigkeit und Konsistenz sind wichtig

Ein Test sagt Ihnen etwas über eine Kampagne. Konsequentes Testen über viele Kampagnen hinweg sagt Ihnen etwas über Ihre Zielgruppe.

Wenn Sie nur gelegentlich testen, werden Sie kein echtes Muster von einem einmaligen Ergebnis unterscheiden können. Eine Betreffzeile, die im Januar gut performt hat, könnte von einem saisonalen Thema, einem bestimmten Nachrichtenereignis oder der Zusammensetzung dieser speziellen Sendeliste profitiert haben. Erst wenn Sie sehen, dass derselbe Typ von Betreffzeile konsistent über mehrere Versände hinweg überdurchschnittlich abschneidet, können Sie mit Sicherheit sagen, dass er für Ihre Zielgruppe funktioniert.

Streben Sie danach, in jede Kampagne, bei der es sinnvoll ist, einen A/B-Test einzubeziehen. Im Laufe der Zeit werden Sie beginnen, Muster zu bemerken: Ihre Kontakte reagieren möglicherweise konsistent besser auf Fragen in Betreffzeilen, auf einen bestimmten Absendernamen oder auf einen bestimmten Stil von Call-to-Action-Bildern. Dieses angesammelte Wissen ist nützlicher als jedes einzelne Testergebnis.

Eine Sache auf einmal testen

Dieser Punkt ist es wert, wiederholt zu werden, selbst wenn Sie ihn bereits anderswo gelesen haben. Wenn Sie sowohl die Betreffzeile als auch den Absender in derselben Kampagne ändern, können Sie nicht wissen, welche Änderung den Unterschied in der Öffnungsrate verursacht hat. Jeder Test sollte eine einzige Variable isolieren.

Das bedeutet auch, geduldig zu sein. Das Testen eines Elements pro Kampagne bedeutet, dass Sie Wissen schrittweise aufbauen, nicht alles auf einmal. Das ist der richtige Ansatz.

Halten Sie ein Protokoll Ihrer Ergebnisse fest

Flexmail zeigt Ihnen die Ergebnisse jedes einzelnen Tests in Ihrem Kampagnenbericht, aggregiert jedoch nicht automatisch Muster über Kampagnen hinweg für Sie. Führen Sie ein einfaches Protokoll – selbst eine Tabelle mit Kampagnenname, was Sie getestet haben, dem Ergebnis für jede Variante und dem Abstand. Nach zehn oder zwanzig Tests werden Sie ein klares Bild davon haben, was bei Ihrer Zielgruppe ankommt.

Wie gute Öffnungsraten und Klickraten tatsächlich aussehen

Wenn Sie neu im E-Mail-Marketing sind, kann es schwer sein zu wissen, ob Ihre Ergebnisse gut sind oder nicht. Branchenbenchmarks variieren je nach Sektor, Listengröße und Sendefrequenz erheblich – nutzen Sie sie daher als grobe Orientierung, nicht als Ziel, das Sie unbedingt erreichen müssen.

Relevanter als Branchendurchschnitte ist Ihr eigener Trend im Laufe der Zeit. Verbessert sich Ihre Öffnungsrate, bleibt sie stabil oder sinkt sie über Ihre letzten zehn Kampagnen? Dieser Trend ist das, wohin Ihre A/B-Test-Bemühungen sich positiv entwickeln sollten.

Support-Tipp Wenn Ihre Öffnungsraten im Laufe der Zeit gesunken sind, liegt das Problem möglicherweise überhaupt nicht an Ihren Betreffzeilen. Listenqualität, Sendefrequenz und Absenderreputation beeinflussen alle die Zustellbarkeit und das Engagement. A/B-Testing funktioniert am besten bei einer gesunden, engagierten Liste. Wenn Sie einen breiten Rückgang beobachten, kontaktieren Sie unser Support-Team, bevor Sie stark in Betreffzeilen-Tests investieren.

Nächste Schritte

• Prüfen Sie Ihre letzten drei Kampagnenberichte und notieren Sie den Abstand zwischen den Varianten. Waren einige davon zu knapp, um schlüssig zu sein?
• Beginnen Sie mit einem einfachen Protokoll, um Ihre Testergebnisse im Laufe der Zeit zu verfolgen.
• Lesen Sie „Was macht eine gute Betreffzeile aus?" für Ideen, was Sie als Nächstes testen können.
• Sobald Sie einige Tests absolviert haben, versuchen Sie, A/B-Testing mit Segmentierung zu kombinieren, um zielgruppenspezifische Erkenntnisse zu gewinnen.