Personalisierte Erlebnisse vs. A/B-Tests: Anders, aber gemeinsam besser

Bei Instapage bekommen wir viele Fragen zum Unterschied zwischen A/B-Tests und Personalisierung. Und es ist nicht verwunderlich, wenn man bedenkt, dass sie ein gemeinsames Ziel haben: die Leistung einer Seite zu optimieren.

Aber obwohl sie sich in vielen fortgeschrittenen Marketingstrategien überschneiden, sind die beiden sehr unterschiedlich. Es gibt eine Zeit und einen Ort, um jeden zu verwenden.

Das bedeutet jedoch nicht, dass die beiden in Ihrer Optimierungsstrategie getrennt bleiben sollten. Wie Sie bald feststellen werden, sind sie gemeinsam stärker.

Was ist A/B-Testing und wie funktioniert es in Instapage?

Einfach ausgedrückt ist A/B-Test eine Methode zum Testen der Wirksamkeit zweier verschiedener Versionen eines Designs: der Originalversion, bekannt als „A“-Version oder „Kontrolle“, vs. der „B“-Version, bekannt als „ Variation." Nachdem Sie für beide gleich viel Verkehr gefahren haben, können Sie bestimmen, welche Methode effektiver ist, um das angestrebte Ziel zu erreichen.

Natürlich gibt es noch viel mehr: Auf dem Weg zur statistischen Signifikanz müssen Daten sortiert, eine Hypothese aufgestellt und Störvariablen kontrolliert werden (für einen umfassenden Blick auf A/B-Tests lesen Sie unseren vollständigen Leitfaden).

Obwohl es sich oft lohnt, in A/B-Tests zu investieren, kann es ein langer und schwierig zu verwaltender Prozess sein. Glücklicherweise ist es mit Instapage einfach einzurichten.

Wie funktioniert A/B-Testing in Instapage?

Der Einrichtungsprozess ist bei vielen A/B-Testtools schwierig. Bei Instapage finden Sie jedoch einen intuitiven Einrichtungsprozess, mit dem Sie sofort loslegen können. So sieht es aus:

Navigieren Sie zu der Seite, die Sie testen möchten. Es wird über die linke Seitenleiste zugänglich sein:

Wählen Sie es aus und klicken Sie oben rechts auf "Design bearbeiten". Sie gelangen auf die Seite.

Klicken Sie in der oberen linken Ecke des Builders auf „A/B-Test erstellen“.

Dadurch wird die Option zum Erstellen einer Variation Ihrer Seite angezeigt. Klicken Sie auf „Neue Variation“, um die „B“-Version Ihrer Seite zu erstellen, und es erscheint ein Dropdown-Menü, aus dem Sie auswählen können:

• „Neue Variante“, um ein anpassbares Duplikat Ihrer A-Version zu erstellen
• „Aus Vorlage auswählen“, um eine B-Version mit einer neuen Instapage-Vorlage zu erstellen
• „Variation importieren“, um eine Seitenvariation von außerhalb des Builders zu importieren

Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie Ihre Daten bereits konsultiert und eine Hypothese zum Testen aufgestellt haben. Jetzt werden Sie in Instapage Ihre „B“-Seite anpassen, um dies widerzuspiegeln.

Bearbeiten Sie die Variante „B“, indem Sie auf das Element klicken, das Sie anpassen möchten, und nehmen Sie die gewünschten Änderungen vor. Wenn Sie fertig sind, sollten Sie Ihre Arbeit speichern und beide Versionen Ihrer Seite in der Vorschau anzeigen. Wenn alles gut aussieht, ist es Zeit, zum Dashboard zurückzukehren.

Sobald Sie dort sind, klicken Sie auf die Schaltfläche "Analytics" neben der Seite, auf der Sie A/B-Tests durchführen. Hier können Sie die Traffic-Aufteilung Ihres A/B-Tests festlegen (wie viel Prozent Ihres Traffics das von Ihnen durchgeführte Experiment sehen wird):

Wenn Sie das Experiment ausführen möchten, kehren Sie zum Dashboard zurück, wählen Sie Ihre Zielseite aus und klicken Sie auf "Veröffentlichen".

Was ist Personalisierung in Instapage?

Bei der neuen Lösung dreht sich alles um Erfahrungen. Um einzigartige Erlebnisse zu bieten, identifizieren Sie die UTM-Parameter, dh den Tracking-Code innerhalb von Instapage. Auf diese Weise können Werbetreibende und Vermarkter die Conversions mit 1:1-personalisierten Post-Click-Landingpages maximieren.

Die Personalisierung zielt darauf ab, jedem Verkehrssegment die relevanteste Seite bereitzustellen, anstatt den Durchschnitt zu ermitteln. Es basiert nicht auf der Zufälligkeit von A/B-Tests, sondern basiert auf der Segmentierung des Traffics basierend auf Faktoren wie Demografie, Verhalten, Referrer usw. und liefert dann eine auf diese Faktoren zugeschnittene Seite.

Das neue Angebot ermöglicht Vermarktern:

• Erstellen Sie eine beliebige Anzahl einzigartiger Seitenerlebnisse für eine Post-Click-Landingpage
• Zuordnen von Erlebnissen zu bestimmten Zielgruppen (derzeit basierend auf UTM-Parametern)
• Bieten Sie der richtigen Zielgruppe das richtige Erlebnis in Echtzeit
• Automatisch auf ein Standarderlebnis für Zielgruppen zurückgreifen, die keinem Erlebnis zugeordnet sind
• Hinzufügen oder Löschen von Erlebnissen auf einer Seite in Echtzeit
• Erstellen Sie Variationen für eine Seitenerfahrung, um einen Split-Test innerhalb einer bestimmten Zielgruppe durchzuführen
• Identifizieren Sie leistungsstarke Zielgruppen, indem Sie Metriken auf Zielgruppenebene verfolgen

Mit der Personalisierung können Marketer in wenigen Minuten und in großem Maßstab einzigartige Erlebnisse für jede Zielgruppe einer Post-Click-Landingpage erstellen und optimieren und so eine 1:1-Personalisierung ermöglichen.

Wie sich personalisierte Erlebnisse von A/B-Tests unterscheiden

Nachdem Sie auf „Veröffentlichen“ geklickt haben, beginnt Ihr A/B-Test. Und so funktioniert es: Wenn Sie Ihre Traffic-Aufteilung in Instapage auf 50/50 eingestellt haben, besuchen 50 % Ihrer Besucher Ihre Kontrolle und 50 % besuchen Ihre Variante.

Wer jedoch wo ankommt, ist völlig zufällig. Dies ist sowohl eine Stärke als auch eine Schwäche des A/B-Testings als Optimierungswerkzeug. Der Zufall verhindert, dass das Experiment in die eine oder andere Richtung verzerrt, aber Sie können nur die durchschnittlich leistungsstärkste Seite finden.

Es hilft Ihnen jedoch nicht, für jeden Besucher die Seite mit der besten Leistung zu finden. Einige Besucher werden zum Beispiel Design A lieben. Andere werden es nicht und werden möglicherweise nie konvertieren.

Wenn Design "A" jedoch am Ende des Tests die höchste Conversion-Rate aufweist, führen Sie Design "A" aus. Sie haben den Mittelweg gefunden – wo die Mehrheit konvertieren wird –, aber Sie haben die Minderheit vernachlässigt, die immer noch einen großen Teil Ihres Traffics ausmacht.

Beispiel für A/B-Tests

Betrachten Sie dieses Beispiel eines hypothetischen A/B-Testlaufs für eine Pulloverfirma, der darauf abzielte, die Pulloverfarbe mit der höchsten Konversion für ein Heldenbild zu finden:

Die Conversion-Raten steigen für die Benutzer, die die blaue Version sehen. Grüne Pullover sind auch nicht schlecht. Rot ist die schlechteste Leistung. Bei herkömmlichen A/B-Tests können diese Ergebnisse dazu führen, dass Sie allen Benutzern das siegreiche blaue Pullover-Bild anzeigen, da dies die besten Chancen hat, Menschen zu einer Conversion zu führen.

Angenommen, 60 % Ihrer Nutzer bevorzugten blaue Pullover, 35 % grüne und nur 5 % rote. Obwohl Sie also für die Mehrheit optimiert haben, gibt es immer noch 40% der Besucher, die nicht sofort von Ihrem Heldenbild angezogen werden und Gefahr laufen, direkt von Ihrer Website abzuspringen.

Die Vernachlässigung der „Minderheit“ von 40 % ist das Ziel der Personalisierung, indem die relevanteste Seite für jedes Verkehrssegment bereitgestellt wird (rot für diejenigen, die rote Pullover bevorzugen, grün für grün usw.), anstatt den Durchschnitt zu ermitteln.

A/B-Tests vs. Personalisierung: ein hypothetisches Beispiel

Die vielleicht beste Illustration des Unterschieds zwischen den beiden kommt von Harsha Kalapala in einem Blogbeitrag für Bound Engagement:

Zwei Männer betreten eine Bar. Nennen wir sie Alex und Ben. In einer Bar, die A/B-Tests verwendet, bekommt Alex eine Weinkarte und Ben eine Bierkarte. Die Bar verfolgt, ob Alex oder Ben einen Drink kaufen oder mit leeren Händen gehen, und führt das Ergebnis auf die Wirksamkeit der Wein- oder Bierkarte zurück.

In einer Bar mit Personalisierung weiß der Barkeeper, dass Alex eine Brauerei gegründet hat, also reicht er ihm die Bierkarte. Der Barkeeper kennt Ben vielleicht nicht, aber er hat lila Zähne, also gibt der Barkeeper Ben eine Weinkarte. Sowohl Alex als auch Ben kaufen Getränke, weil der Barkeeper das bot, wonach sie beide suchten. Hier haben wir zwei Zielgruppen: Brauereibesitzer und Leute mit lila Zähnen. In der A/B-Testleiste könnten einer oder beide falsch bedient werden. In der Personalisierungsleiste wird jeder Besucher basierend auf seinem identifizierten Bedarf bedient.

In diesem Beispiel erfährt die A/B-Testbar nur, ob die Bierkarte oder die Weinkarte effektiver ist, um die Leute dort zu halten. Und obwohl die Bierkarte effektiver sein kann, um die Leute in der Bar zu halten, bedeutet dies nicht, dass die Weinkarte wirkungslos ist.

Mit Hilfe von A/B-Tests können Sie alles optimieren, was Sie wollen, aber Sie werden nie eine wirklich optimale Leistung erreichen, indem Sie eine immer bessere durchschnittliche Seite erstellen.

Gleichzeitig können Sie basierend auf wichtigen Identifizierungsinformationen personalisieren, aber Sie haben nicht für alles Informationen.

Also, was ist die Lösung? Verwenden Sie die beiden zusammen.

Warum Sie A/B-Tests durchführen und personalisierte Erlebnisse erstellen sollten

Personalisierung und A/B-Tests mögen unterschiedlich sein, aber das bedeutet nicht, dass sie nicht zusammen verwendet werden sollten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen: eine optimale Benutzererfahrung zu bieten. Um zu bestimmen, wie, schauen wir uns eine grundlegende Hypothese an.

Du betreibst eine landesweite Kette von Fitnessstudios, die eine Mischung aus Männern und Frauen bedient. Derzeit bieten Sie ein Silvesterangebot für eine einjährige Mitgliedschaft an. Sie erstellen also eine Anzeige und eine Zielseite, um dafür zu werben.

Jetzt können Sie sofort mit der Personalisierung mit Faktoren wie Alter und Geschlecht beginnen:

• Männer im Alter von 18-34
• Männer im Alter von 35-55
• Frauen im Alter von 18-34
• Frauen im Alter von 35-55

Aber das würde Sie selbst überholen. Sie wissen nicht einmal, ob Ihre allgemeine Zielseite effektiv ist. Um sofort mit segmentiertem Verkehr zu beginnen, würde man davon ausgehen, dass Sie bereits das beste allgemeine Design erstellt haben.

Zuerst führen Sie also einen A/B- oder A/B/C-Test für alle Ihre potenziellen Interessenten durch: Männer und Frauen jeden Alters, indem Sie ihnen drastisch unterschiedliche Designs zeigen. Am Ende des Tests wissen Sie dann, welche davon die beste durchschnittliche Basisseite ist.

Danach können Sie mit der Personalisierung nach Alter, Geschlecht, Standort usw. beginnen. Unterteilen Sie Ihren Traffic in bestimmte Segmente und führen Sie jetzt A/B-Tests innerhalb dieser Segmente durch. Zum Beispiel:

• Männer im Alter von 18-34 Jahren: Sie können Gelegenheitskopien gegen professionelle testen.
• Männer im Alter von 35-55: Sie können Bilder von älteren Männern gegen Frauen oder junge Männer testen, die im Heldenbild trainieren.
• Frauen zwischen 18 und 34 Jahren: Sie können ein Video von Frauen testen, die an Maschinen trainieren, die bei einem jüngeren weiblichen Publikum beliebt sind, im Vergleich zur Standardseite.
• Frauen im Alter von 35-55: Sie können Transformationen mit Vorher- und Nachher- Fotos im Vergleich zum Standardheldenbild hervorheben.

Durch die Segmentierung nach Ihrem ersten A/B-Test beginnen Sie mit einer Seite, von der Sie wissen, dass sie ein starkes Design ist, das auf der Reaktion all Ihrer Interessenten basiert. Dann stärken Sie es, indem Sie seine Relevanz mit zunehmender Personalisierung steigern.

Best Practices beim Erstellen personalisierter Erlebnisse

Wenn wir den obigen Optimierungsprozess in ein grafisches Format umwandeln, sieht es so aus:

So schließen Sie den Vorgang mit Best Practices mithilfe von Instapage ab:

Erstellen Sie Ihre Basisseite

Der erste Schritt dieses Prozesses besteht darin, Ihre Basisseite im Builder zu erstellen. Denken Sie daran, dass Landing Pages unabhängig von Ihrem Publikum mit sehr spezifischen überzeugenden Elementen wie Social Proof, nützlichen Medien und einem Konversionsverhältnis von 1:1 erstellt werden. Beachten Sie dies bei der Gestaltung.

Als nächstes erstellen Sie eine oder zwei sehr unterschiedliche Variationen Ihrer Seite. Ändern Sie nicht nur die Überschrift. Passen Sie die Tastenfarbe nicht einfach an. Dies sollten sehr unterschiedliche Designs sein, die darauf abzielen, das globale Maximum zu finden: die beste allgemeine Version Ihrer Seite.

Führen Sie Ihren A/B-Test durch

Wenn Sie mit dem Design fertig sind, ist es an der Zeit, Ihren A/B-Test durchzuführen. Zusätzlich zu den oben genannten Schritten ist es wichtig, dass Sie sich an ein solides experimentelles Design und eine solide Praxis halten. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Sie wissen sollten, bevor Sie einen A/B-Test durchführen.

Am Ende Ihres A/B-Tests haben Sie das beste allgemeine Design für Ihre Seite. Dies wird die Startrampe für personalisierte Erlebnisse sein.

Personalisieren Sie Ihre Erfahrungen

In Instapage können Sie mit der neuen Personalisierungslösung ganz einfach personalisierte Erlebnisse erstellen. Wenn Sie sich anmelden, klicken Sie auf eine beliebige Seite, um die Standardoberfläche anzuzeigen. Dies ist zum Beispiel die Standarderfahrung für die Journey-Seite:

Hier enthält Ihr Standarderlebnis ein Foto der Golden Gate Bridge. Mit einem Menü am Rand können Sie URL, Integrationen, Conversion-Ziele, SEO, soziale Informationen, Skripte und DSGVO bearbeiten.

Aber was ist, wenn Sie sowohl in San Francisco als auch in London Veranstaltungen haben? Klicken Sie auf die blaue Schaltfläche „Neue Erfahrung“, die ein Modul öffnet, in dem Sie es benennen können:

Dies ersetzt nicht Ihre alte Erfahrung, sondern dupliziert sie mit allen entsprechenden Einstellungen.

Um Ihr London-Erlebnis zu erstellen, können Sie jetzt auf "Design bearbeiten" klicken. Dies führt Sie zum Builder, in dem Sie die folgenden Einstellungen vornehmen können:

Nachdem Sie Ihre Erfahrung bearbeitet haben, müssen Sie ihre Zielgruppe definieren. Klicken Sie unter der London Journey-Erfahrung auf die Registerkarte "Zielgruppen". Sie sehen Folgendes:

Geben Sie Ihre Parameter einfach in beliebiger Reihenfolge ein und erstellen Sie bei Bedarf sogar eigene (Sie müssen nicht alle verwenden). Klicken Sie dann auf "Speichern", und nur der Verkehr, der über URLs läuft, die mit diesen Parametern gekennzeichnet sind, sieht die von Ihnen erstellte Erfahrung (weitere Informationen zur Funktionsweise von URL-Parametern finden Sie in diesem Beitrag). Wenn ein Interessent nicht alle Parameter erfüllt, wird ihm die Standarderfahrung angezeigt.

Teste deine Erfahrungen

Um Änderungen am London-Erlebnis zu testen und die Relevanz für diese Zielgruppe zu verbessern, können Sie jetzt eine A/B-Variante des London-Erlebnisses erstellen. Sie können ein anderes Bild von London, eine Überschrift, einen längeren Text oder sogar ein neues Layout testen.

Indem Sie diese Erfahrungen ständig gegeneinander testen, kommen Sie der wahren Personalisierung immer näher. Und mit zunehmender Relevanz erzielen Sie einen besseren ROI.

A/B-Testing und Personalisierung sind zusammen besser

Zusammenfassend ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass A/B-Tests und Personalisierung zwar ein gemeinsames Ziel haben:

• A/B-Tests helfen Ihnen, die beste durchschnittliche Seite zu finden. Dies ist der beste Ausgangspunkt, wenn Sie eine Kampagne erstellen, da Sie mit dem besten Design beginnen können, bevor Sie segmentieren. Nach der Segmentierung kann es die Personalisierung für eine bestimmte Gruppe verbessern.
• Die Personalisierung funktioniert am besten, wenn Sie Ihr leistungsstärkstes Design gefunden haben. Sobald Sie wissen, was für alle Interessenten gut funktioniert, können Sie damit beginnen, zu untersuchen, was für jede Gruppe gut funktioniert. Dann personalisieren Sie basierend auf Identitätsfaktoren wie Demografie, Psychographie usw.

Jedes dieser Verfahren kann unabhängig voneinander durchgeführt werden. Aber sollten sie? Nicht, wenn Sie das Beste aus Design und Relevanz kombinieren möchten, um die profitabelste Kampagne zu erstellen. Wenn Sie bereit sind zu starten, erhalten Sie noch heute eine Demo zur Instapage-Personalisierung.