10 Auswahl der besten A/B-Testsoftware
Mit der besten A/B-Testsoftware können Sie mit Produktfunktionen, Änderungen an der Benutzeroberfläche und Nachrichten experimentieren, sodass Sie datengestützte Entscheidungen treffen können, die die Leistung verbessern.
Ohne solche Software verlassen sich Teams häufig auf ihr Bauchgefühl oder unvollständige Analysen. Das führt zu Änderungen, die keinen Unterschied bewirken oder Risiken mit sich bringen.
Ich habe mehr als 20 A/B-Testtools bewertet und weiß, welche zuverlässiges Targeting, statistische Genauigkeit und leicht verständliche Ergebnisse bieten.
In diesem Leitfaden finden Sie Plattformen, mit denen Produktteams effizient Tests durchführen, schneller Erkenntnisse gewinnen und mit Zuversicht optimieren können.
Warum Sie unseren Software-Bewertungen vertrauen können
Seit 2020 testen und bewerten wir Software für Produktmanager. Als Produktmanager wissen wir selbst, wie kritisch und schwierig es ist, beim Softwarekauf die richtige Entscheidung zu treffen. Wir investieren in intensive Recherchen, um unserer Zielgruppe bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Wir haben über 2.000 Tools für verschiedene Produktmanagement-Anwendungsfälle getestet und mehr als 1.000 umfassende Softwarebewertungen geschrieben.Erfahren Sie, wie wir Transparenz gewährleisten & unsere Software-Bewertungsmethodik.
Vergleichstabelle der besten A/B-Testsoftware
Hier finden Sie eine Tabelle, mit der Sie die gerade vorgestellten Tools vergleichen können.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Am besten für Optimierungsempfehlungen in Echtzeit | 7-tägige kostenlose Testphase + kostenlose Demo verfügbar | Ab $79/Monat | Website | |
| 2 | Am besten geeignet für Self-Service-Experimentanalysen | Kostenloser Plan verfügbar | Ab $49/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 3 | Am besten für KI-gesteuertes A/B-Testing | 14-tägige kostenlose Testphase verfügbar | Ab $79/Monat (jährliche Abrechnung) | Website | |
| 4 | Am besten geeignet für anpassbare Feature-Flagging-Optionen | 14-tägige kostenlose Testphase | Ab $12/Service-Verbindung/Monat | Website | |
| 5 | Am besten für Shopify-E-Commerce-Shops geeignet | 30-tägige kostenlose Testversion verfügbar | Ab $29/Monat | Website | |
| 6 | Am besten für datengesteuertes A/B-Testing | Kostenlose Testversion + Gratisplan verfügbar | Ab $350/Monat | Website | |
| 7 | Am besten geeignet für das Erfassen von Website-Verhaltensanalysen | Kostenlose 30-tägige Testversion | Preis auf Anfrage | Website | |
| 8 | Am besten geeignet für gezielte Produkteinführungen | Kostenlose Demo verfügbar | Preise auf Anfrage | Website | |
| 9 | Am besten für codefreie Webseiten-Bearbeitung | Kostenlose Testversion verfügbar | Ab $49/Monat (jährlich abgerechnet) | Website | |
| 10 | Am besten für A/B-Tests von mobilen Benachrichtigungen geeignet | 14 Tage kostenloser Test | Ab $330/Monat | Website |
Übersicht über die 10 besten A/B-Testsoftwares
Hier finden Sie meine ausführliche Bewertung jedes Tools. Ich erläutere die Vor- und Nachteile sowie die Funktionen und Leistungsmerkmale, um hervorzuheben, was jedes Tool besonders macht.
Articos ist eine KI-gesteuerte Plattform für synthetische Nutzerforschung, die anhand von Verhaltenswissenschaft Personas generiert, um Publikumsreaktionen zu simulieren, Messaging- und Konzeptvarianten zu testen und strukturierte Forschungsberichte mit priorisierten Erkenntnissen zu erstellen.
Für wen ist Articos am besten geeignet?
Articos ist eine gute Wahl für Marketer, Produktteams und UX-Researcher, die schnelle Einblicke in Zielgruppen benötigen, ohne reale Teilnehmer rekrutieren oder groß angelegte Live-Experimente durchführen zu müssen.
Warum habe ich Articos gewählt?
Ich habe Articos als eines der besten ausgewählt, weil seine KI-Engine über die reine Analyse hinausgeht, was bei simulierten Personas ankommt. Sie liefert priorisierte Optimierungsempfehlungen, die direkt umgesetzt werden können. Wenn ich einen Konzepttest durchführe, kennzeichnet Articos, welche Messaging-Ansätze am besten abschneiden, und schlägt konkrete Text- oder Positionierungsanpassungen vor. Dadurch entfällt das Rätselraten bei der Interpretation von Ergebnissen und die Zeit zwischen Test und Iteration wird verkürzt.
Wichtige Funktionen von Articos
- Generierung synthetischer Personas: Nutzt KI und Verhaltenswissenschaften, um zu simulieren, wie verschiedene Nutzersegmente auf Ihre Inhalte reagieren würden.
- Testen von Konzeptvarianten: Vergleicht zwei Inhalts- oder Messaging-Varianten mit demselben simulierten Publikumspanel.
- Zielgerichtete Segmentierung der Zielgruppen: Ermöglicht das Definieren von demografischen und psychografischen Profilen für Tests vor dem Launch.
- Strukturierte Erkenntnisberichte: Präsentieren Testergebnisse in thematischen Erkenntnissen und beinhalten Persona-Zitate zur Überprüfung durch Stakeholder.
Articos-Integrationen
Native Integrationen sind derzeit nicht aufgeführt.
Pros and Cons
Pros:
- KI-Personas beinhalten eingebaute Skeptiker
- Führt vollständige Studien in weniger als 30 Minuten durch
- Vergleicht Messaging-Varianten ohne Live-Traffic
Cons:
- Synthetische Personas liefern keine wirklich unerwarteten Reaktionen
- Unklare Eingaben führen zu weniger verlässlichen Ergebnissen
Am besten geeignet für Self-Service-Experimentanalysen
Amplitude ist eine Plattform für Feature-Experimente und A/B-Tests, die Feature-Flags, einen visuellen Experiment-Editor und integrierte statistische Analysen mit ihrer Produkt-Analytics-Suite kombiniert.
Für wen ist Amplitude am besten geeignet?
Amplitude eignet sich für Produkt- und Wachstumsteams von mittelgroßen bis großen digitalen Unternehmen, die Experimente zusammen mit Produktanalysen durchführen.
Warum ich Amplitude ausgewählt habe
Ich habe Amplitude aufgrund seiner Self-Service-Experimentanalysen ausgewählt, die Teams helfen, Tests ohne großen technischen Aufwand durchzuführen und zu verstehen. Die geführte Experiment-Benutzererfahrung begleitet die Teams beim Einrichten anhand integrierter Best Practices, sodass Produktmanager Experimente gestalten, starten und Ergebnisse auswerten können, ohne auf Data Science angewiesen zu sein. Außerdem gefällt mir, dass Amplitude zeigt, welche Nutzersegmente Auswirkungen verursachen, und Datenqualitätsprobleme kennzeichnet, sodass ich nicht hinterfrage, ob ein Ergebnis gültig ist.
Amplitude Schlüsselfunktionen
- Feature-Flags: Verwalten Sie Funktionsfreigaben, Zielgruppen und verknüpfen Sie Experimente mit Produktverhaltensdaten.
- Mutual Exclusion Groups: Verhindern Sie, dass Nutzer an konkurrierenden Experimenten teilnehmen, indem Sie Testgruppen trennen.
- Sequentielles Testen: Analysieren Sie Experimente kontinuierlich und erkennen Sie signifikante Ergebnisse, ohne auf feste Testzeiträume angewiesen zu sein.
- Experimentmetriken: Definieren Sie Haupt- und Nebenmetriken, um zu messen, wie Varianten das Nutzerverhalten und die Ergebnisse beeinflussen.
Amplitude Integrationen
Amplitude integriert sich mit über 60 Tools, darunter Segment, Snowflake, BigQuery, Braze, Salesforce, Attribution-Tools und Experimentierplattformen. Es bietet zudem APIs für individuelle Integrationen, unterstützt jedoch aktuell keine native Zapier-Integration.
Pros and Cons
Pros:
- Experimente sind direkt mit Verhaltensanalysen verknüpft
- Zusätzliche Metriken nach Abschluss von Experimenten erkunden
- CUPED-Varianzreduktion verbessert die Testgenauigkeit
Cons:
- Erweiterte Experimentierfunktionen erfordern eventuell höherwertige Pläne
- Eigene Metrikdefinitionen können schwierig sein
Am besten für KI-gesteuertes A/B-Testing
Instapage ist ein Landing-Page-Builder, der sich auf die Optimierung von Conversions und die Maximierung des Anzeigen-ROIs konzentriert. Es wurde entwickelt, damit Sie personalisierte und hochkonvertierende Landing Pages erstellen können, die auf Ihre Werbekampagnen zugeschnitten sind.
Warum ich Instapage ausgewählt habe
Beim A/B-Testing bietet Instapage KI-gesteuerte Experimente, mit denen Sie den Traffic automatisch auf die leistungsstärksten Seitenvarianten lenken können. Das spart Zeit und hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen einfach zu treffen. Außerdem bieten die Analysen von Instapage Heatmaps und Echtzeitdaten zu Besuchern und Conversions, sodass Sie Einblicke in das Nutzerverhalten erhalten und Ihre Kampagnen gezielt optimieren können. Diese Tools machen es jedem Teammitglied leicht zu verstehen, was funktioniert und was angepasst werden muss.
Ein weiterer Grund, warum ich mich für Instapage entschieden habe, ist das AdMap®-Feature. Damit lassen sich die Strukturen Ihrer Werbekampagnen visualisieren und Anzeigen mit den passenden Landing Pages verknüpfen. Das macht das Aktualisieren Ihrer Kampagnen effizienter und stellt sicher, dass Ihre Anzeigen immer mit Ihren Landing Pages übereinstimmen. Zusätzlich sorgt die Thor Render Engine® für schnelle Ladezeiten auf mobilen Endgeräten, was die Nutzererfahrung verbessert und zu höheren Konversionsraten führen kann. Diese Funktionen schaffen gemeinsam eine umfassende A/B-Testing-Umgebung, mit der Sie das Maximum aus Ihren Kampagnen herausholen können.
Besondere Funktionen
Zu den Funktionen gehören KI-generierte Inhalte, die Ihnen helfen, schnell Überschriften, Texte und Handlungsaufforderungen für schnelles A/B-Testing zu erstellen. Die visuelle Zusammenarbeit ermöglicht Ihrem Team echtes Echtzeit-Feedback und einfaches Abstimmen von Seiten-Designs, um den Überprüfungsprozess zu optimieren. Instablocks® und globale Blöcke erlauben das Erstellen wiederverwendbarer Vorlagen, sodass Sie mehrere Seiten schnell skalieren und aktualisieren können, ohne jedes Mal von vorn zu beginnen.
Integrationen
Zu den Integrationen zählen ActiveCampaign, Zapier, Mailchimp, Salesforce, Google Analytics, WordPress, Shopify, Google Ads, HubSpot, Slack, Zendesk und AWeber.
Pros and Cons
Pros:
- benutzerfreundlicher Builder für die Erstellung von Landing Pages
- starke Integrationsmöglichkeiten
- schnelle Ladezeiten dank Dual-Cloud-Netzwerk
Cons:
- einige Nutzer berichten von begrenzten Anpassungs- und Vorlagenoptionen
- höherer Preis
Am besten geeignet für anpassbare Feature-Flagging-Optionen
LaunchDarkly ist eine robuste Plattform für das Feature-Flag-Management, die Ihnen hilft, wertvolle und sichere Software-Releases bereitzustellen. LaunchDarkly ermöglicht es Ihnen, in einem agilen Umfeld enormen Mehrwert für Ihre Software-Sprint-Zyklen zu liefern.
Warum ich LaunchDarkly gewählt habe: Ich bin beeindruckt von den Funktionen für Feature-Flags und Experimentieren, die LaunchDarkly bietet. LaunchDarkly umfasst vier einfache Schritte zur Nutzung von Feature-Flags: Flag-Erstellung, Zuordnung von Metriken, Aufzeichnung und Identifikation. Darüber hinaus ist LaunchDarkly aus technischer Sicht eine umfassende Testplattform, die Full-Stack-Tests einschließlich Backend- und Frontend-Komponenten unterstützt.
Zusätzlich bietet der Experiment-Builder von LaunchDarkly eine übersichtliche und einfach zu bedienende Benutzeroberfläche. Mit dem Builder können Sie Parameter wie Metriken und Varianten anpassen. Außerdem können Sie die Traffic-Zuweisung für Ihre Varianten definieren, um fein granulierte Testfälle zu erstellen.
LaunchDarkly: Herausragende Funktionen und Integrationen
Ein herausragendes Merkmal sind Flag-Triggers, mit denen Sie Änderungen basierend auf individuell angepassten Metriken automatisieren können. Beispielsweise können Sie konfigurieren, dass ein bestimmtes Feature-Flag deaktiviert wird, wenn ein spezifischer Wert (wie die CPU-Auslastung) einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet.
Integrationen umfassen Werkzeuge wie Akamai, Amplitude, Azure DevOps, Census, Cloudflare, Confluence, Datadog, Grafana, Heap, Honeycomb, Okta und Pendo. Zusätzlich ist eine kostenpflichtige Integration mit Zapier möglich, um sich mit Tausenden von cloudbasierten Apps zu verbinden. Und wenn Sie experimentierfreudig sind, können Sie die API nutzen, um eigene Integrationen zu entwickeln.
Pros and Cons
Pros:
- Hervorragende regelbasierte Targeting-Funktionen
- Detaillierte Dokumentation
- Einfache API-Nutzung
Cons:
- Schwierig bei der Erstellung benutzerdefinierter Rollen
- Zeitweilige Verzögerungen bei der Ticketbearbeitung
Am besten für Shopify-E-Commerce-Shops geeignet
Crazy Egg wurde 2006 gegründet und entwickelte eine der ersten Heatmap-Technologien, um das Besucherverhalten auf Websites zu verfolgen. Heute bietet Crazy Egg zahlreiche Optimierungsfunktionen, darunter A/B-Tests, Fehlererkennung, Umfragen und mehr.
Warum ich Crazy Egg ausgewählt habe: Ich bin beeindruckt von der Shopify-Integration, die Crazy Egg anbietet. Gleich am Anfang bietet Crazy Egg eine 'Fünf-Visualisierungs-Snapshot'-Funktion, die Heatmaps, Scrollmaps und einen interessanten Konfetti-Bericht umfasst, der einzelne Klicks auf Ihrer Website darstellt.
Crazy Egg bietet eine leistungsstarke A/B-Testlösung. Sie können schnell Elemente auf Ihren Landingpages oder Checkout-Seiten anpassen und die jeweilige Auswirkung auf Ihre Verkäufe nachverfolgen. Zudem ist die Testeinrichtung sehr einfach: Sie müssen lediglich das Crazy Egg-Snippet zu einer beliebigen Webseite hinzufügen und schon kann es losgehen.
Crazy Egg: Hervorstechende Funktionen und Integrationen
Eine besondere Funktion ist die Analyse abgebrochener Warenkörbe. Crazy Egg hilft Ihnen zu verstehen, an welcher Stelle potenzielle Käufer abspringen. Sie können die Surfgewohnheiten dieser Website-Besucher analysieren und A/B-Tests einsetzen, um diese 'Quick Wins' zu konvertieren.
Integrationen umfassen Tools wie Drupal, Google Tag Manager, Joomla, Marketo, Segment, Shopify, Squarespace, Wix, WordPress und weitere.
Pros and Cons
Pros:
- Umfangreiches Reporting
- Kampagnen können dupliziert werden
- Ausgezeichnete Heatmapping-Funktionen
Cons:
- Fehlende Integration mit Drittanbieter-Analysetools
- Wiedergaben von Sitzungsaufzeichnungen sind nicht sehr zuverlässig
Am besten für datengesteuertes A/B-Testing
Für Unternehmen, die ihre Strategien mit datengesteuerten Erkenntnissen optimieren möchten, hebt sich Omniconvert als umfassende Lösung für A/B-Testing und Conversion-Rate-Optimierung hervor. Speziell für E-Commerce-Unternehmen entwickelt, bietet es fortschrittliche Segmentierung und Kundenanalytik, um Nutzererlebnisse zu verbessern und Konversionen zu steigern. Egal, ob Sie die Interaktionen mit Kunden personalisieren oder die Kundenbindung stärken möchten, stellt Omniconvert die nötigen Werkzeuge bereit, um diese Herausforderungen effektiv zu meistern.
Warum ich Omniconvert gewählt habe
Ich habe Omniconvert wegen seiner außergewöhnlichen Fähigkeit ausgewählt, datengestützte A/B-Tests durchzuführen, was für Unternehmen, die ihre Marketingstrategien verfeinern wollen, entscheidend ist. Die leistungsstarke Segmentierungs-Engine der Plattform ermöglicht es, personalisierte Erlebnisse basierend auf dem Verhalten der Besucher, UTM-Parametern und benutzerdefinierten Attributen zu schaffen, wodurch gezieltes Targeting gewährleistet wird. Zudem unterstützt Omniconvert sowohl Frequentist- als auch Bayessche Statistikmodelle zur Auswertung von Testergebnissen und bietet damit Flexibilität bei der Interpretation der Daten. Mit diesen Funktionen ist es eine starke Wahl für alle, die Daten zur Steigerung der Nutzerbindung und Konversionsraten nutzen möchten.
Omniconvert Hauptfunktionen
Neben seinen datengestützten A/B-Testmöglichkeiten bietet Omniconvert zahlreiche Funktionen, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind, die ihre Marketingstrategien optimieren wollen:
- Web-Personalisierung: Gestalten Sie Nutzererlebnisse je nach Besucherverhalten, geografischer Lage und Verkehrsquellen, um die Interaktion zu erhöhen.
- Visueller Editor: Erstellen und implementieren Sie A/B-Tests einfach, ohne komplexen Programmieraufwand, und ermöglichen Sie so schnelle Experimente.
- Split-URL-Testing: Nehmen Sie umfangreiche Webseitenänderungen vor, indem Sie verschiedene URLs testen und so die leistungsstärkste Variante identifizieren.
- Detaillierte Berichte: Analysieren Sie Testergebnisse mit umfassenden Reportings und integrieren Sie die Erkenntnisse beispielsweise mit Google Analytics für tiefergehende Analysen.
Omniconvert Integrationen
Integrationen umfassen Shopify, Google Analytics, Magento, WordPress, WooCommerce, PrestaShop, BigCommerce, Salesforce, HubSpot und Mailchimp.
Pros and Cons
Pros:
- Leistungsstarke Segmentierungs-Engine ermöglicht präzises Targeting für Tests.
- Unterstützt Frequentist- und Bayessche Modelle für flexible Datenanalyse.
- Nutzer heben das hilfreiche und reaktionsschnelle Support-Team hervor.
Cons:
- Unhandliche mobile Einstellungen beeinträchtigen die Optimierung für Mobilgeräte.
- Veraltetes Benutzerinterface kann die Bedienbarkeit erschweren, insbesondere bei Navigation und Datenanzeige.
VWO
Am besten geeignet für das Erfassen von Website-Verhaltensanalysen
VWO ist eine End-to-End-Plattform für Testoptimierung, die Unternehmen dabei unterstützt, Analysen durchzuführen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. VWO verfügt über drei Hauptproduktkategorien: Experiment, Observe und Personalize. A/B-Tests sind ein Angebot des Experiment-Moduls. Zu den nützlichen Verhaltensanalysen, die VWO erfasst, gehören unter anderem Dead Clicks, Rage Clicks, verbrachte Zeit, Abbrüche und viele weitere.
Warum ich mich für VWO entschieden habe: Früher habe ich selbst einen Blog betrieben und war besessen von verschiedenen Website-Metriken wie Absprungrate, Seitenaufrufen, eindeutigen Besuchern usw. VWO ist die richtige Wahl, wenn Ihre digitalen Produkte überwiegend Webseiten umfassen.
VWO bietet verschiedene Testmethoden für Webseiten an, darunter multivariate Tests, Split-Tests und A/B-Tests. Außerdem verfügt die Plattform über einen hilfreichen visuellen Editor mit Point-and-Click-Funktionen. So können Sie Designelemente wie Bilder und Hintergründe schnell bearbeiten, ohne HTML/CSS-Code schreiben zu müssen.
VWO-Herausragende Funktionen und Integrationen
Eine herausragende Funktion sind sofort einsetzbare Widgets, mit denen Sie das Nutzerverhalten beeinflussen können. VWO stellt eine große Widget-Bibliothek zur Verfügung, mit der Sie testen können, um die Generierung von Leads und Konversionen zu verbessern.
Integrationen umfassen Tools wie 6sense, AT Internet, Adobe Analytics, BigCommerce, Braze, Clearbit, Contentful, Contentsquare, Drupal und FullStory. Darüber hinaus sind Plugins für Content-Management-Systeme (WordPress) und E-Commerce-Plattformen wie Shopify verfügbar.
Pros and Cons
Pros:
- Einfache Anpassung von Landingpages
- Robuste Bayessche Datenanalyse
- Testplanung
Cons:
- Gelegentliche Plattformfehler
- Credits können nicht zwischen internen Teams aufgeteilt werden
Am besten geeignet für gezielte Produkteinführungen
Optimizely ist ein Schwergewicht im Bereich Conversion-Rate-Optimierung (CRO) und A/B-Testing. Optimizely hilft Marken weltweit, den Customer Lifetime Value und den Umsatz zu steigern. Mit über 10.000 Kunden gliedert sich Optimizely in drei große Produktbereiche: Orchestrate, Experiment und Monetize. Die A/B-Testing-Funktionen fallen unter die Produktkategorie Experiment.
Warum ich Optimizely ausgewählt habe: Als ehemaliger Produktmanager erinnere ich mich an das ständige Hin und Her bei der Priorisierung von Produkt-Features. Optimizely ermöglicht mit seinem beeindruckenden gezielten Rollout die schrittweise Einführung neuer Funktionen.
Mit gezielten Rollouts (auch Feature Flags genannt) können Sie individuelle Traffic-Zuteilungen für bestimmte Produktfunktionen definieren. Dadurch lassen sich Zielgruppen anhand verschiedener Parameter segmentieren. Beispielsweise kann eine neue Chatbot-Funktion nur bei Beta-Kunden ausgerollt werden. So validieren Sie Features, bevor sie in die Produktion gehen.
Herausragende Funktionen und Integrationen von Optimizely
Eine hervorstechende Funktion sind KI-generierte Einblicke, die Ihnen in Echtzeit Hinweise zur Optimierung von Inhalten geben, um die Conversion zu verbessern. Zudem bietet Optimizely KI-gestützte Empfehlungen zur Personalisierung von Website- und E-Mail-Texten.
Integrationen umfassen Tools wie 6Sense, Figma, FullContact, Glassbox, Hawksearch, Hearsay, Hootsuite, Invoca, Milanote und Sprout Social. Über die Optimizely-Integrationsplattform können Sie neue Integrationen erstellen oder über Zapier (kostenpflichtiger Plan erforderlich) auf tausende weitere Apps zugreifen.
Pros and Cons
Pros:
- Übersichtliche Benutzeroberfläche
- Multivariates Testen
- Leistungsstarkes serverseitiges Testing
Cons:
- Zersplitterte Dokumentation
- Schwierig, Datenquellen von Drittanbietern zu integrieren
Am besten für codefreie Webseiten-Bearbeitung
Convertize ist eine A/B-Testing-Software, die entwickelt wurde, um die Leistung Ihrer Website zu optimieren. Durch das Testen verschiedener Versionen Ihrer Webseiten können Sie datenbasierte Entscheidungen treffen, um Ihre Conversions zu steigern.
Warum ich Convertize gewählt habe
Eines der herausragenden Merkmale von Convertize ist der Smart Editor, mit dem Sie Webseiten ohne Programmierkenntnisse anpassen können. So können Sie schnell Tests einrichten und sehen, welche Version Ihrer Seite bei Ihrem Publikum besser ankommt. Außerdem ist die Autopilot-Funktion ein echter Game-Changer, da sie automatisch mehr Traffic auf die besser performende Seite leitet und Ihnen so Zeit und Aufwand bei der manuellen Überwachung und Steuerung des Traffics spart.
Ein weiterer Grund, warum ich mich für Convertize entschieden habe, ist die umfangreiche Bibliothek mit über 150 A/B-Test-Ideen, die auf Konsumpsychologie basieren. Diese Bibliothek bietet Ihnen einen Vorsprung, indem sie umsetzbare Ideen bereitstellt, mit denen Sie sofortige Verbesserungen erzielen können. Die hybride Statistik-Engine ist ein weiteres Feature, das mir ins Auge gefallen ist, da sie den Prozess beschleunigt, mit dem festgestellt werden kann, welche Version einer Webseite besser abschneidet, sodass Sie schnell fundierte Entscheidungen treffen können.
Herausragende Funktionen
Zu den Funktionen gehören dynamischer Text, mit dem Sie Inhalte basierend auf dem Verhalten der Besucher personalisieren können, sowie Geotargeting, das die Benutzererfahrung je nach Herkunft der Besucher anpasst. Die Plattform bietet außerdem einen Lightning-Modus, der Flickering bei Tests verhindert und so für eine reibungslose User Experience während Ihrer Experimente sorgt. Diese Funktionen schaffen zusammen eine leistungsstarke Umgebung für A/B-Tests und erleichtern es Ihnen, Ihre Conversion-Ziele zu erreichen.
Integrationen
Zu den Integrationen gehören ClickFunnels, HubSpot, Wix, Shopify, WordPress, Google Analytics 4 (GA4), Google Tag Manager, Magento, WooCommerce, BigCommerce, PrestaShop und Squarespace.
Leanplum
Am besten für A/B-Tests von mobilen Benachrichtigungen geeignet
Die Gründer von Leanplum sind ehemalige Google-Mitarbeiter, die an YouTube-Monetarisierungsalgorithmen gearbeitet haben. Leanplum wurde 2012 gegründet und hilft Unternehmen dabei, die Kundenbindung zu steigern. Leanplum konzentriert sich auf A/B-Tests für mobile Websites und Apps, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Nutzerbindungsraten zu verbessern.
Warum ich Leanplum ausgewählt habe: Es erstaunt mich, dass schon kleine Änderungen (wie der Zeitpunkt einer Benachrichtigung) massive Engagement-Spitzen bewirken können. Mit Leanplum können Sie Parameter definieren, die Benachrichtigungsauslöser beeinflussen. Sie können beispielsweise einen „sofortigen“ Auslöser wählen oder eine „Verzögerung“ anwenden, abhängig davon, ob der Nutzer eine vorherige Benachrichtigung geöffnet hat.
Während Sie verschiedene Varianten testen, begeben Sie sich bald auf die Suche nach der geheimen Rezeptur, die das Engagement maximiert. Leanplum hilft Ihnen nachzuvollziehen, über welche Kanäle Sie bessere Ergebnisse erzielen – basierend auf der gesammelten Stichprobe. So können Sie zum Beispiel datenbasiert entscheiden, ob Sie auf In-App-Benachrichtigungen oder Push-Benachrichtigungen setzen wollen.
Leanplum: Besonderheiten und Integrationen
Ein besonderes Feature ist die Automatisierung von Benachrichtigungs-Workflows. So können Sie etwa einen individuellen Workflow erstellen, der definiert, welche Benachrichtigungen nach einem Tag, zwei Tagen oder fünf Tagen erscheinen. Dadurch haben Sie eine sehr detaillierte Kontrolle über Ihre Benachrichtigungs- und Messaging-Strategie in der mobilen Anwendung.
Integrationen umfassen Amplitude, Branch.io, Inkit, InMobi, Kochava, Marketo, Twilio, Tune und Radar. Es steht zudem eine API für individuelle Integrationen zur Verfügung.
Pros and Cons
Pros:
- Umfangreiches Kampagnen-Reporting
- Hervorragende Daten-Segmentierung
- Leistungsstarke Analysetools
Cons:
- Gelegentliche Synchronisationsprobleme
- Probleme bei der iOS-Integration
Wann Sie A/B-Testsoftware verwenden sollten
Mit A/B-Testsoftware können Sie kontrollierte Experimente mit Ihrem Produkt durchführen, um herauszufinden, was tatsächlich Conversions, Kundenbindung oder Umsatz steigert. Sie nimmt Produktentscheidungen das Rätselraten und ersetzt Bauchentscheidungen durch Daten, die Sie fundiert vertreten können. Wenn Ihnen eines der folgenden Szenarien bekannt vorkommt, ist es wahrscheinlich an der Zeit, A/B-Testsoftware in Ihren Technologiebestand aufzunehmen:
- Ihr Team veröffentlicht Funktionen und hofft auf das Beste: Sie haben im letzten Quartal einen überarbeiteten Onboarding-Ablauf eingeführt, können aber nicht feststellen, ob er etwas bewirkt hat. A/B-Tests verknüpfen jede Änderung mit einem messbaren Ergebnis, sodass Sie wissen, was funktioniert, bevor Sie weiter darauf setzen.
- Freigabezyklen ziehen sich hin, weil niemand sich einigen kann: Ihr Designer möchte den CTA im sichtbaren Bereich platzieren, Ihr CPO darunter, und die Debatte kostet zwei Wochen. Ein Test klärt die Frage innerhalb weniger Tage anhand von Nutzerdaten statt in endlosen Besprechungen.
- Sie optimieren die Conversion, können die Variable aber nicht isolieren: Angenommen, Ihre Rate von Testversion zu zahlendem Kunden ist nach der Überarbeitung der Startseite um 8 % gesunken. Mit A/B-Tests können Sie genau die Änderung isolieren, die den Rückgang verursacht hat, und sie rückgängig machen, bevor sie Sie noch mehr kostet.
- Das Verwalten von Wachstumsexperimenten über mehrere Teams hinweg wird unübersichtlich: Drei Teams führen separate Tests in Tabellen durch, ohne gemeinsame Übersicht. Eine geeignete Testplattform zentralisiert die Ergebnisse, verhindert Überschneidungen und stellt die statistische Validität der Experimente sicher.
- Die Validierung neuer Preise oder Pakete dauert zu lange: Wenn Sie eine neue Tarifstufe oder einen Jahresrabatt manuell testen, müssen Sie monatelang auf Verhaltensdaten warten. A/B-Tests beschleunigen diese Rückkopplung, sodass Sie vor der nächsten Vorstandssitzung Anpassungen vornehmen können.
Weitere Optionen für A/B-Testsoftware
Hier finden Sie weitere Tools, die es nicht in meine Bestenliste geschafft haben, aber dennoch eine Überlegung wert sind:
- Yieldify
Am besten geeignet für KI-basierte Prognosen von Erlebnissen
- Adobe Target
Am besten für personalisierte Zielgruppenerlebnisse
- Oracle Maxymiser
Am besten für die Konsolidierung von Kundendaten
- Google Optimize
Ideal für A/B-Tests und datengestützte Erkenntnisse
- Monetate
Am besten für dynamisches A/B-Testing
- Statsig
Am besten geeignet für fortgeschrittene statistische Analysen
- Split
Am besten geeignet für Full-Stack-Anwendungstests
- Apptimize
Am besten für mobiles A/B-Testing geeignet
- Intellimize
Am besten geeignet für E-Commerce- und SaaS-Unternehmen
- Zoho Pagesense
Am besten für Conversion-Optimierung
- Tggl
Am besten für schrittweise Feature-Einführungen
Wie ich A/B-Test-Software bewerte
Ich schaue mir zwei Ebenen an: die Grundvoraussetzungen, die jedes Tool erfüllen muss – Dinge wie statistische Analyse, Traffic-Zuweisung und SDK-Tiefe – sowie die Unterscheidungsmerkmale, die das passende Tool vom Rest abheben.
Kernfunktionen (Mindestanforderungen für diese Liste)
Wenn ich Tools für meine Liste auswähle, bewerte ich jedes einzelne auf einer Skala von 0 (bietet die Funktion nicht) bis 5 (ist in diesem Bereich herausragend) für jede der unten aufgeführten Kernfunktionen. Anschließend rechne ich die Gesamtpunktzahl in einen Prozentsatz um. Jedes Tool muss mindestens 65% der Gesamtpunktzahl erreichen, um berücksichtigt zu werden.
- Experimenterstellung & Varianten-Einrichtung: Ich beurteile, wie einfach sich A/B- oder multivariate Tests einrichten lassen – sei es über einen visuellen Editor, eine Low-Code-Oberfläche oder über eine Konfiguration im Code.
- Traffic-Zuweisung & Zielgruppentargeting: Flexibilität bei der Traffic-Aufteilung und bei Targeting-Regeln ist hier wichtig, zum Beispiel die Segmentierung nach Nutzer-Level, Gerätetyp oder Verhaltensgruppe.
- Statistische Analyse-Engine: Ich prüfe, ob jedes Tool klare Signifikanzberechnungen, Konfidenzintervalle und Auswahlmöglichkeiten bei der Methodik wie Bayes’sche oder frequentistische Modelle bietet.
- Feature Flag-Unterstützung: Produktteams führen Experimente oft über Flags durch, daher achte ich auf Funktionen wie Flag-basierte Rollouts mit Targeting, Kill-Switches und prozentuale Auslieferungen.
- Ziel- und Metrik-Tracking: Jedes Tool sollte die Definition von primären und sekundären Erfolgsmessgrößen pro Experiment ermöglichen – Konversionsraten, Engagement-Events, Bindung oder Umsatz.
- SDKs & Plattform-Integrationen: Ich bewerte die SDK-Abdeckung für Web-, Mobile- und Server-Umgebungen sowie native Anbindungen an Analyseplattformen und Data Warehouses.
Sobald ich eine Liste von Tools habe, die diese Kriterien erfüllen, prüfe ich, wodurch sich jede Plattform besonders abhebt.
Unterscheidungsmerkmale (Was die Anbieter voneinander unterscheidet)
So vergleiche und kontrastiere ich verschiedene Anbieter:
Herausragende Funktionen
Serverseitige Experimente sind ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal – ich achte auf Tools, mit denen Produktteams Backend-Logik wie Empfehlungsalgorithmen oder Preismodelle testen können, nicht nur Button-Farben. Holdout- und gegenseitig ausgeschlossene Gruppen spielen ebenfalls eine Rolle, wenn Teams mehrere Experimente parallel ausführen, da sie Testüberlagerungen verhindern. Ich prüfe außerdem, ob ein Tool ein durchsuchbares Experiment-Archiv bietet, damit wachsende Teams vermeiden, Tests doppelt durchzuführen und aus bisherigen Erkenntnissen lernen können.
Über Funktionen hinaus
Transparente Preismodelle sind hierbei besonders wichtig – ich bewerte, ob die Kosten planbar mit monatlich erfassten Nutzern oder Experimenten skalieren, denn unerwartete Zusatzkosten können ein wachsendes Testprogramm ausbremsen. Die Geschwindigkeit der Implementierung ist ein weiterer Faktor. Ein Tool, das Teams rasch zum ersten Test bringt und solide Onboarding-Ressourcen sowie SDK-Dokumentation bietet, schafft schneller Mehrwert. Ich schaue auch auf das Integrations-Ökosystem, insbesondere native Anbindungen an Analyseplattformen und Data Warehouses, in denen Produktdaten bereits gespeichert sind.
Was ist A/B-Testsoftware?
A/B-Testsoftware ist ein Tool, mit dem Produktmanager, Marketingfachleute und UX-Teams zwei oder mehr Versionen eines digitalen Erlebnisses vergleichen können, beispielsweise eine Webseite, eine App-Funktion oder einen CTA, um herauszufinden, welche Version bei den Nutzern besser funktioniert. Sie unterstützt Teams dabei, kontrollierte Experimente durchzuführen, Ergebnisse zu analysieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen, um Conversions, Nutzerinteraktion und die Gesamtleistung des Produkts zu verbessern. Diese Software hilft bei Herausforderungen wie Entscheidungen auf Grundlage von Vermutungen, langsamen Iterationen und unklaren Auswirkungen von Design- oder Inhaltsänderungen.
Häufig gestellte Fragen zur A/B-Test-Software
Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zur A/B-Test-Software:
Wie führt man einen A/B-Test durch?
Hier ist ein sechsstufiger Prozess, den Sie für effektive A/B-Tests befolgen können:
\u003col\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eDefinieren Sie Ihr Ziel\u003c/strong\u003e: Bestimmen Sie Ihre Ziele für den A/B-Test.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eLegen Sie den Testumfang fest\u003c/strong\u003e: Entscheiden Sie, welche Elemente Ihres digitalen Produkts Sie testen möchten.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eErstellen Sie Varianten\u003c/strong\u003e: Entwickeln Sie mehrere Varianten Ihrer Testelemente. Wenn Sie beispielsweise eine CTA-Schaltfläche testen, erstellen Sie Varianten mit unterschiedlichen Kombinationen aus Farben, Größen usw.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eTeilen Sie den Datenverkehr auf\u003c/strong\u003e: Teilen Sie den eingehenden Datenverkehr mithilfe einer A/B-Test-Software auf Ihre Varianten auf.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eFühren Sie die Tests durch\u003c/strong\u003e: Lassen Sie die Testsoftware Tests durchführen und Daten sammeln.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAnalysieren Sie die Ergebnisse\u003c/strong\u003e: Analysieren Sie Ihre Ergebnisse, um festzustellen, welche Variante besser abschneidet.\u003c/li\u003e
\u003c/ol\u003e
\u0026nbsp;
Welche Arten von A/B-Tests gibt es?
Hier sind einige gängige Arten von A/B-Tests:
\u003cul\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eA/B/n-Tests:\u003c/strong\u003e Dies ist lediglich eine Erweiterung der herkömmlichen A/B-Tests. Bei A/B/n-Tests werden mehrere Varianten einbezogen.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eMultivariate Tests:\u003c/strong\u003e Bei MVT werden Kombinationen mehrerer Elemente gleichzeitig getestet. Dadurch können Sie komplexe Seiten mit verschiedenen Elementen optimieren, um die beste Kombination zu finden.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eTests mit geteilten URLs:\u003c/strong\u003e Hier werden Nutzer zu vollständig unterschiedlichen URLs weitergeleitet und nicht zu Varianten derselben Seite.\u003c/li\u003e
\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eBanditentests:\u003c/strong\u003e Dabei wird der eingehende Datenverkehr dynamisch der leistungsstärkeren Variante zugewiesen.\u003c/li\u003e
\u003c/ul\u003e
Die meisten A/B-Test-Tools unterstützen einfache A/B/n-Tests, multivariate Tests und Tests mit geteilten URLs. Mit A/B/n können Sie mehrere Versionen eines einzelnen Elements vergleichen. Multivariate Tests helfen Ihnen, Kombinationen von Änderungen zu testen, während Tests mit geteilten URLs vollständig unterschiedliche Seiten vergleichen. Prüfen Sie vor Beginn, ob Ihr ausgewähltes Tool diese Optionen bietet.
Können A/B-Test-Tools multivariate Tests oder Tests mit geteilten URLs durchführen?
Ja, viele führende A/B-Test-Plattformen bieten neben standardmäßigen A/B-Tests auch multivariate Tests und Tests mit geteilten URLs an. Mit multivariaten Tests können Sie mehrere Änderungen gleichzeitig ausprobieren, während Tests mit geteilten URLs Nutzer zu vollständig unterschiedlichen Seiten weiterleiten. Nicht alle Tools bieten beide Funktionen an. Prüfen Sie daher die Kompatibilität, wenn diese Testmethoden für Ihr Team wichtig sind.
Wie lange sollte ich einen A/B-Test durchführen, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten?
Sie sollten einen A/B-Test so lange durchführen, bis Sie genügend Daten gesammelt haben, um statistische Signifikanz zu erreichen. Die meisten Produktmanager und Marketingfachleute warten mindestens ein bis zwei Wochen auf Datenverkehr. Der genaue Zeitraum hängt jedoch von Ihrem Nutzeraufkommen und Ihren Konversionsraten ab. Einige Softwarelösungen informieren Sie, sobald statistische Signifikanz erreicht ist, und helfen Ihnen so, Tests nicht zu früh zu beenden.
Benötige ich Unterstützung durch Entwickler, um A/B-Tests einzurichten?
Nein, viele moderne A/B-Test-Tools sind für nichttechnische Nutzer konzipiert und bieten visuelle Editoren oder Plugins. Marketingfachleute und Produktmanager können in der Regel einfache Tests ohne Programmierkenntnisse einrichten. Bei komplexeren Experimenten, etwa der benutzerdefinierten Ereignisverfolgung oder dem Testen umfangreicher App-Abläufe, kann die Unterstützung eines Entwicklers dennoch hilfreich sein.\u003c!– wp:heading {\u0022level\u0022:3} –\u003e
\u003ch3 class=\u0022wp-block-heading\u0022\u003eBenutzerfreundlichkeit\u003c/h3\u003e
\u003c!– /wp:heading –\u003e \u003c!– wp:paragraph –\u003e
A/B-Test-Tools mit einer benutzerfreundlichen und übersichtlichen Benutzeroberfläche schneiden in meiner Bewertung besonders gut ab. Darüber hinaus ermöglichen benutzerfreundliche A/B-Test-Tools eine reibungslose Einführung. Anfänger müssen sich schnell mit einem A/B-Test-Tool vertraut machen können, um Tests direkt zu erstellen und durchzuführen.
\u003c!– /wp:paragraph –\u003e \u003c!– wp:heading {\u0022level\u0022:3} –\u003e
\u003ch3 class=\u0022wp-block-heading\u0022\u003eSoftware-Integrationen\u003c/h3\u003e
\u003c!– /wp:heading –\u003e \u003c!– wp:paragraph –\u003e
Ich habe die verschiedenen Integrationsmöglichkeiten erwähnt, die jedes Tool bietet. Sie können A/B-Test-Software mit Anwendungen wie Tools für die Zusammenarbeit, Analyse-Tools von Drittanbietern, CMS-Tools und CRM-Tools integrieren.
\u003c!– /wp:paragraph –\u003e \u003c!– wp:heading {\u0022level\u0022:3} –\u003e
\u003ch3 class=\u0022wp-block-heading\u0022\u003ePreise\u003c/h3\u003e
\u003c!– /wp:heading –\u003e \u003c!– wp:paragraph –\u003e
Zuletzt sollte die A/B-Test-Software kein großes Loch in Ihren Geldbeutel reißen. Ich habe die Preise der einzelnen Tools sowie die Verfügbarkeit kostenloser Testversionen angegeben. Alle Tools bieten ein monatliches SaaS-Abonnement an.
\u003c!– /wp:paragraph –\u003e \u003c!– wp:paragraph –\u003e
Die typische monatliche Abonnementgebühr liegt zwischen $10 und $2000 pro Monat. Bei einigen Tools sind keine Preise angegeben, sodass Sie sich für ein individuelles Angebot an deren Vertriebsteams wenden müssen.
