A/B-Tests sind dafür da, Websites oder Mobilesites datenbasiert zu optimieren. Doch vielen Teams fällt es schwer, relevante, aussagekräftige und umsetzbare Testideen zu entwickeln. Warum?
Oft fehlt ein bisschen die Struktur bei der Suche nach den Ideen. Dadurch entstehen Ideen für Tests häufig spontan aus dem Bauch heraus oder beschäftigen sich mit Details, die zwar gerade interessant scheinen aber viel zu wenig Traffic auf sich vereinen. Besser sind Ideen, die auf soliden Daten oder Nutzerfeedback fußen und klaren Zielen folgen. Zudem hemmt die Angst vor negativen oder „nicht signifikanten“ Ergebnissen viele Mitarbeitende, eigene Vorschläge einzubringen. Auch siloartige Organisationen können den Austausch über funktionierende Tests oder Erkenntnisse erschweren.
Abhilfe schaffen hier gezielte Methoden und Tools:
-Ideation-Frameworks wie PIE oder ICE helfen dabei, Testideen nach Potenzial, Impact und Einfachheit zu bewerten und zu priorisieren
– User- und Funnel-Analysen liefern datenbasierte Hinweise auf Schwachstellen im Prozess.
– KI-Tools und LLMs können auf Basis von Zielen, Nutzerverhalten oder historischen Daten systematisch Testideen generieren, beispielsweise für Headlines, CTAs oder Checkout-Prozesse.
– Zentrale Testdatenbanken ermöglichen es Teams, auf vergangene Tests und ihre Ergebnisse zuzugreifen und so schneller neue Ansätze abzuleiten.
Wer diese Methoden wenigstens in Teilen anwendet, wird sich mit der Findung relevanter Testideen für seine A/B-Tests sicher leichter tun.