A/B Testing

A/B Testing wird angewandt, wenn zwei unterschiedliche Ausführungen eines bestimmten Features einer Lösung oder Idee vorliegen und geprüft werden soll, welche der Ausführungen/Varianten bei der Zielgruppe besser ankommt bzw. deren Bedürfnisse besser stillt. Diese Testmethode ist vor allem bei digitalen Lösungen wie Websites oder Apps besonders effektiv und wird daher häufig zum Testen im digitalen Bereich eingesetzt. A/B Testing kann jedoch auch mit analogen Ansätzen wie beispielsweise einem Papierprototypen durchgeführt werden.

Vorgehensweise
1. Zu Beginn des Tests sollten die Ziele des A/B Testings klar definiert werden. Es ist wichtig, messbare Bewertungskriterien festzulegen, um den Erfolg der verschiedenen Varianten objektiv bewerten und im Anschluss miteinander vergleichen zu können. Das Ziel kann beispielsweise darin bestehen, die Klickrate (Anzahl der Clicks) eines bestimmten Buttons zu erhöhen.

2. Es werden Vermutungen aufgestellt. Zum Beispiel: "Wir glauben, dass ein roter Button öfter geklickt wird als ein gelber." Diese Vermutungen dienen als Grundlage für den Vergleich der verschiedenen Varianten.

3. Die zu testenden Feature-Variationen werden prototypisch erstellt, sodass eine Testung innerhalb der Zielgruppe möglich gemacht wird. Das kann beispielsweise bedeuten, dass ein und die selbe Website dupliziert und mit jeweils zwei unterschiedliche Farben für einen Button oder verschiedene Anordnungen von denselben Inhalten bespielt wird.

4. Die Zielgruppe wird in zwei Gruppen aufgeteilt, jede Hälfte testet jeweils eine Variation des Prototyps. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Teilnehmer:innen zufällig ausgewählt werden und, dass beide Kohorten eine repräsentative Stichprobe der Zielgruppe darstellen.

5. Die Ergebnisse werden analysiert und verglichen, um festzustellen welche Variante innerhalb der Zielgruppe besser ankommt. Dabei werden die vorher festgelegten Bewertungskriterien und damit verbundenen Messdaten aus den Testungen herangezogen. Die Hypothese wird entweder bestätigt oder widerlegt.
6. Nach Abschluss des Tests kann mit dem nächsten Feature oder der nächsten Variation fortgefahren werden, um weitere Aspekte der Lösung zu testen und zu optimieren.