Die Idee ist, mehrere Elemente gleichzeitig auf derselben Seite zu ändern und dann herauszufinden, welche Kombination unter allen möglichen die größte Auswirkung auf die überwachten Indikatoren hat.

Multivariate Testing (MVT) hilft dabei, Zusammenhänge zwischen Variablen zu testen, was bei aufeinanderfolgenden A/B-Tests (oder A/B/C-Tests usw.) nicht der Fall ist. Im Gegensatz zum klassischen A/B-Test ermöglicht das multivariate Testen, zu verstehen, welche Kombination von Elementen am besten für deine Besucher und deren spezifische Bedürfnisse funktioniert. Klingt verlockend, oder? In diesem Leitfaden zum multivariaten Testen erfährst du alles, was du wissen musst, und kannst jede Kombination deiner Ideen ausprobieren.

Was ist ein multivariater Test?

Während eines A/B-Tests darfst du nur ein Element gleichzeitig ändern (zum Beispiel den Text eines Buttons), um die Auswirkungen messen zu können. Wenn du sowohl den Text als auch die Farbe des Buttons änderst (zum Beispiel einen blauen „Kaufen“-Button vs. einen roten „Nutze es aus“-Button) und eine Verbesserung feststellst, wie wirst du wissen, ob es die Änderung des Textes oder der Farbe war, die zur Leistung beigetragen hat? Der Effekt einer einzelnen Änderung könnte geringfügig sein oder sie könnten beide gleichwertigen Einfluss haben.

Das multivariate Testen bietet hier eine Lösung. Du kannst gleichzeitig einen Titel und ein Bild ändern. Mit multivariaten Tests testest du eine Hypothese, bei der mehrere Variablen verändert werden, und bestimmst, welche Kombination aus allen möglichen Lösungen am besten abgeschnitten hat. Wenn du 3 verschiedene Versionen von 2 spezifischen Variablen erstellst, hast du insgesamt neun Kombinationen (Anzahl der Varianten der ersten Variablen X Anzahl der Varianten der zweiten).

Weitere Artikel zu Multivariate Testing:

• Was sind multivariate Tests
• Multivariate testing (Wikipedia)

Die Geschichte des Multivariate Testing

Testmethoden wie das multivariate Testen (MVT) begannen bereits im 18. Jahrhundert. Skorbut war damals ein großes Problem. Ohne es zu wissen, führte ein Schiffsarzt der britischen Marine den allerersten multivariaten Test in der Geschichte durch, als er kranken Crewmitgliedern verschiedene Lösungen verabreichte und sie unter unterschiedlichen Bedingungen behandelte. Eine hohe Anzahl an Variablen, die er schließlich vergleichen konnte, um zu sehen, wie diese Variablen miteinander interagierten.

Dieses multivariate Testen ermöglichte es ihm, die Wirksamkeit jeder Kombination zu messen und die perfekte Behandlung für Skorbut herauszufinden: Zitrusfrüchte, frische Luft und viel Schlaf.

Welche Art von Website ist für Multivariate Testing relevant?

Multivariate Testing kann jede Website verbessern, die ein Ziel verfolgt. Denn technisch gesehen kann der Weg, ein Ziel zu erreichen, immer verbessert werden. Und das gilt auch für jede Website. Einige Seiten zielen auf die Generierung von Leads ab, E-Commerce-Seiten auf Verkäufe. Medienseiten könnten beispielsweise von multivariaten Tests profitieren, indem sie redaktionelle Funktionen verbessern, nicht die Anzahl der Transaktionen.

Die meisten Websites führen multivariate Tests wie folgt durch:

• Testen verschiedener Kombinationen von Text und Farbe eines Call-to-Action-Buttons.
• Testen, wie Text und visuelle Elemente auf einer Webseite am effektivsten zusammenarbeiten.

Welche Arten von multivariaten Tests gibt es?

Es gibt 2 Hauptmethoden zur Durchführung multivariater Tests:

• “Full Factorial”: Dies ist die Methode, die normalerweise gemeint ist, wenn wir über multivariates Testen sprechen. Bei dieser Methode werden alle möglichen Kombinationen von Variablen erstellt und auf gleichmäßige Teile des Traffics getestet. Wenn du 2 Varianten eines Elements und 3 Varianten eines anderen testest, erhält jede der 6 Kombinationen 16,66 % deines Traffics.
• “Fractional Factorial”: Wie der Name schon sagt, wird hier nur ein Bruchteil der möglichen Kombinationen tatsächlich getestet. Die Conversion Rate der ungetesteten Kombinationen wird statistisch anhand der getesteten Kombinationen abgeleitet. Diese Methode ist weniger präzise, benötigt aber weniger Traffic.

Warum Multivariate Testing durchführen?

Die drei Vorteile des MVT:

• Vermeide aufeinanderfolgende A/B-Tests und spare Zeit, da multivariates Testen als Durchführung mehrerer A/B-Tests auf derselben Seite zur gleichen Zeit betrachtet werden kann.
• Bestimme die Auswirkungen jeder Variable auf die gemessenen Ergebnisse.
• Miss die Auswirkungen der Interaktionen zwischen verschiedenen Elementen, die als unabhängig angesehen werden (zum Beispiel Seitentitel und bildliche Darstellung).

Grenzen des Multivariate Testing

Die erste Einschränkung betrifft die Anzahl der Besucher, die erforderlich ist, damit die Ergebnisse deines multivariaten Tests signifikant sind. Wenn du die Anzahl der getesteten Variablen und Versionen in deinem multivariaten Test vervielfachst, erreichst du schnell eine große Anzahl von Kombinationen. Die für jede Kombination zugewiesene Stichprobe wird proportional reduziert.

Bei einem traditionellen A/B-Test würdest du 50 % deines Traffics der Originalversion und den Rest der Variante zuweisen. Bei einem multivariaten Test weist du nur 5 %, 10 % oder 15 % deines Traffics jeder Kombination zu. In der Praxis führt dies oft zu längeren Tests und einer Unfähigkeit, die statistische Signifikanz zu erreichen, die für eine Entscheidungsfindung erforderlich ist. Dies ist besonders der Fall, wenn du Seiten testest, die tief in deiner Website liegen und wenig Traffic haben, was häufig bei Funnel-Seiten oder Landing Pages für deine Traffic-Akquisitionskampagnen der Fall ist.

Die zweite Einschränkung hängt mit der Definition des multivariaten Tests zusammen. In einigen Fällen ist es das Ergebnis einer Schwächeanerkennung: Die Nutzer wissen nicht genau, was sie testen sollen, und denken, dass sie durch das Testen mehrerer Dinge gleichzeitig in einem multivariaten Test schließlich eine Lösung finden werden, von der sie profitieren können. Oft finden wir dann kleine Änderungen, die in diesen multivariaten Tests wirken. A/B-Tests hingegen erfordern große Strenge und helfen dabei, Testhypothesen besser zu identifizieren, was in der Regel zu kreativeren Tests führt, die durch Daten gestützt werden und bessere Ergebnisse liefern.

Die dritte Einschränkung betrifft die Komplexität. Ein A/B-Test ist oft einfacher durchzuführen als ein multivariater Test, insbesondere bei der Analyse der Ergebnisse. Du musst keine komplexen Gedankengymnastiken durchführen, um zu verstehen, warum ein bestimmtes Element in einem Fall positiv mit einem anderen interagiert, in einem anderen Fall jedoch nicht. Einen einfachen und schnellen Prozess aufrechtzuerhalten hilft, Vertrauen zu bewahren und Optimierungsideen schnell zu wiederholen.

Multivariate Test-Ideen und Hypothesen

Der Schlüssel zu einem erfolgreichen MVT-Ansatz ist eine starke Hypothese für jedes getestete Element. Diese Hypothese sollte später in den verschiedenen Testmodulen und Kombinationen deines Multivariate Testing umgesetzt werden.

Um eine starke MVT-Hypothese zu erstellen, musst du:

• klar identifizieren, welche Frage du mit deinem MVT beantworten möchtest
• Aber Achtung: Eine Hypothese ist eine Aussage, keine Frage. Sie ist eine sehr klare, testbare Vorhersage darüber, was passiert, wenn bestimmte Änderungen an einer Website vorgenommen werden.
• sie eindeutig formulieren und deine Vorhersage mit einem Problem verknüpfen, das erkennbare Ursachen hat.
• eine mögliche Lösung nennen.

Weitere Artikel zur Erstellung von MVT-Testhypothesen:

• How to Find a Winning A/B Testing Hypothesis
• What type of hypothesis test for multivariate testing

Testgröße

Um eine MVT-Hypothese zu testen, benötigst du eine größere Stichprobengröße. Stell dir deinen multivariaten Test als mehrere parallele A/B-Tests vor und erhöhe entsprechend die Anzahl der getesteten Besucher.

Kurz gesagt: Ein guter multivariater Test erfordert genug Website-Traffic, um mehrere Varianten gleichzeitig zu testen. Daher sollte die erforderliche Stichprobengröße niemals dein vorhandenes Website-Traffic-Niveau überschreiten, es sei denn, du möchtest ewig auf valide Testergebnisse warten.

Was ist die ideale Dauer für meinen MVT?

Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf diese Frage, aber um dir eine Vorstellung zu geben, hier eine einfache Berechnung: Angenommen, deine Website hat 30.000 Besucher am Tag und etwa 5 % der Besucher konvertieren, und du möchtest drei Varianten testen, dann sollte dein Test 11 Tage laufen. Wenn deine Website hingegen nur 5.000 Besucher am Tag hat und eine durchschnittliche Conversion Rate von 2 %, beträgt die erforderliche Anzahl getesteter Besucher pro Variation 78.039, was erfordert, dass dein Test 468 Tage läuft.

Wenn die durchschnittliche Besucherzahl sehr gering ist, ist ein multivariater Test möglicherweise nicht geeignet. Schau dir stattdessen A/B-Tests an! Außerdem findest du hier sechs Techniken, um mit Tests bei geringem Traffic zu beginnen.

Möchtest du wissen, wie wir diese Zahlen berechnet haben? Schau dir unseren kostenlosen Stichprobenrechner an!

Unser Stichprobenrechner hilft dir dabei, die minimale Stichprobengröße sowie die Dauer deiner Tests basierend auf deiner Zielgruppe, deinen Conversions und anderen Informationen wie dem Minimum Detectable Effect zu berechnen. So kannst du dein Vertrauen in die Ergebnisse erhöhen, bevor du Entscheidungen zur Verbesserung deiner Conversion Rate triffst.

Tipps und Best Practices für Multivariate Testing

Hier sind einige Tipps, die dir helfen, deine ersten multivariaten Tests einzurichten und häufige Fehler zu vermeiden.

1. Wähle ein starkes Testing-Tool

Multivariate Testing wird oft als sehr technisch angesehen, daher empfehlen wir ein Tool, das einfach zu bedienen ist. AB Tasty beispielsweise macht es Marketern leicht, ins multivariate Testen einzusteigen und wertvolle Kunden-Insights zu gewinnen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.

2. Stelle ein gutes Testing-Team zusammen

In einem starken CRO-Team sollten Aufgaben klar definiert und verteilt sein. Zum Beispiel könnte ein „Conversion Manager“ das Team leiten und für die Qualitätssicherung verantwortlich sein. Ein anderes Teammitglied könnte das Verhalten der Besucher und den Status quo analysieren. Ein Designer kümmert sich um ästhetische Änderungen auf der Website, und ein technischer Experte (JS und CSS Developer) sollte die Implementierung fortgeschrittener Tests übernehmen. Ein Data Scientist könnte am Ende die Ergebnisse auswerten. Eine Person kann auch mehrere Aufgaben übernehmen, wenn sie die nötigen Fähigkeiten und ausreichend Zeit hat.

3. Erstelle einen Plan und kläre den Zeitrahmen

Eine gute Struktur ist entscheidend. Bevor du multivariate Tests erstellst, definiere klar, welche Elemente getestet werden sollen, warum sie getestet werden und setze einen Zeitrahmen. Zu wissen, wann die MVT-Ergebnisse benötigt werden, hilft dir, effizienter zu arbeiten.

4. Setze Ziele und definiere Erfolg und Misserfolg

Setze jährliche Ziele, die jedes Jahr angepasst werden können, zum Beispiel die Anzahl der gestarteten Kampagnen. Quantitative Messungen sind einfach und präzise. Definiere klar, was einen Test erfolgreich macht. Beachte, dass auch ein fehlgeschlagener Test wertvoll ist, weil er zeigt, was nicht funktioniert und in Zukunft geändert werden muss.

5. Erstelle eine Wissensdatenbank

Halte die wichtigsten Erkenntnisse fest, speichere das Testing-Wissen in einer Datenbank und vermeide zukünftige Fehler. Einmal erworbenes Wissen sollte allen Teammitgliedern zur Verfügung stehen. Dies macht auch den Onboarding-Prozess neuer Teammitglieder effizienter.

6. Integriere alle notwendigen Dritten

Isolation am Arbeitsplatz ist ein echtes Problem. Dein CRO-Team sollte nicht isoliert arbeiten. Lass andere wissen, woran das CRO-Team arbeitet, und teile die Testergebnisse. Sei offen für neue Ideen und Input von außerhalb deines Teams!

7. Identifiziere und teste verschiedene Zielgruppensegmente

In deinen multivariaten Testkampagnen könntest du feststellen, dass wiederkehrende Besucher ein anderes Website-Design bevorzugen als neue Besucher. Innovative Tools wie AB Tasty erkennen und schlagen automatisch Besuchersegmentierungen vor.

Artikel zu Best Practices, die sich lohnen, gelesen zu werden:

• Grundlagen und Best Practices für multivariates Testing
• Multivariate Testing – Best Practices & Tools für MVT
• A/B-, Split Testing oder MVT: So wählst du die richtige Testmethode aus

Beispiele

Suchst du nach Ideen für deine eigenen multivariaten Tests? Unten findest du einige Links zu Beispielen und Inspirationen für Tests:

• AB Tasty Case Studies
• Multivariate Tests oder A/B/n-Tests
• Kissmetrics

Software für Multivariate Testing

Stelle sicher, dass du ein Tool verwendest, das tatsächlich die Probleme löst, die du angehen möchtest. Bei der Optimierung der Conversion Rates deiner Website sollte ein umfassender Optimierungsprozess mehr beinhalten als nur das Testen. Wähle daher ein Tool, das dir hilft, das Nutzerverhalten vollständig zu verstehen. Wir empfehlen AB Tasty, da es dir zahlreiche Informationsquellen bietet, die du nutzen kannst, um ein vollständiges Bild zu erhalten:

• Heatmaps
• Session Recording
• Kunden-Feedback
• Mehrere Zielkriterien und Nutzer-Segmentierung

Weitere Testmethoden

Es gibt weitaus mehr als nur Multivariate Testing. Hier ist eine Liste weiterer Testszenarien:

• A/B/n Testing: Vergleiche zwei oder mehr Varianten desselben Elements, um herauszufinden, welche am besten funktioniert.
• Split Testing: Leite den Verkehr auf verschiedene URLs um. Ideal für neue Seiten, die auf deinen Servern gehostet werden.
• Multi-Page Testing: Führe konsistente Änderungen über mehrere Seiten hinweg durch (Funnel Testing), um den gesamten Nutzerpfad zu optimieren.

Sieh dir diesen Artikel an, um zu erfahren, wie du zwischen diesen verschiedenen Testmethoden wählen kannst.

Website-Optimierung beschränkt sich nicht nur auf Tests. Du kannst fortschrittliche Zielgruppensegmentierung und Personalisierung nutzen, um maßgeschneiderte Erlebnisse an jedem Kundenkontaktpunkt und darüber hinaus zu bieten.

Der Beitrag Multivariate Testing – Alles was du über MVT wissen musst​ erschien zuerst auf abtasty.

Der Prozess muss sorgfältig gehandhabt werden. Schließlich lieferst du als Product Manager etwas an die Kunden, das du mühsam recherchiert hast und von dem du weißt, dass sie es brauchen. Du kannst jedoch nicht einfach ein Produkt veröffentlichen und hoffen, dass es erfolgreich ist. Die Planung des Releases ist eines der wichtigsten Elemente, um einen erfolgreichen Launch sicherzustellen und deinen Endkunden ein hochwertiges Produkt zu bieten.

Der folgende Guide wird den Release-Prozess von der Planung bis zur Ausführung anhand verschiedener Deployment-Strategien basierend auf deinen Zielen und Anwendungsfällen erläutern.

Was ist Release Management?

Release Management ist dein Managementprozess zur Steuerung des Software Development Lifecycles – von der Planung über das Testing bis hin zum Release.

Es hilft deinem Team, auf Kurs zu bleiben und auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten, indem sichergestellt wird, dass jedes Teammitglied auf einer Linie ist.

Einfach gesagt stellt der Release-Management-Prozess sicher, dass dein Produkt bereit für die Produktion und den Release an die Nutzer ist.

Wenn es richtig gemanagt und implementiert wird, führt es zu qualitativ hochwertigen Releases und erhöhter Produktivität, sodass du häufiger und mit weniger Risiko releasen kannst.

Im Herzen einer effektiven Agile Roadmap steht das Feature Release Management, das die Entwicklung in Sprints unterteilt und benutzerzentrierter ist.

Weiterlesen: Die wichtigsten Elemente, die du in deiner Agile Release Planung berücksichtigen solltest.

Phasen des Release Managements

Der Release-Management-Prozess ist dem Software Development Process sehr ähnlich, also dem Software Development Life Cycle (SDLC), der aus den folgenden Schritten besteht:

1. Planen
2. Bauen
3. Testen
4. Deployen
5. Überprüfen

Am Anfang plant der Product Manager die neue Funktionalität, indem er ein Problempunkt der Kunden identifiziert und festlegt, wie eine Funktion das Problem lösen wird. Er beantwortet Fragen wie: Was wird dieses Release bewirken? Wie wird es genutzt werden? Und wer wird es nutzen?

Anschließend entwickelt der Product Manager eine Strategie und beginnt mit der Arbeit an der Produkt-Roadmap. Die Funktion wird dann durch die verschiedenen Developmentzyklen entwickelt und geführt.

Der Manager muss dann, je nach Anwendungsfall, Zielen und Budget, eine geeignete Release-Strategie festlegen.

Die Rolle eines Product Managers dreht sich also hauptsächlich um das Management von Product Releases. In diesem Guide werden wir erläutern, was wir unter Releases verstehen und welche Arten von Release- oder Deployment-Strategien Product Managern ermöglichen, ihre Produkte zu testen und zu optimieren, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren.

Zuerst sammelt der Product Manager in der Planungsphase Feedback, um Ideen für eine neue Funktion zu entwickeln. Er bestimmt ein Kundenproblem und wie es durch diese neue Funktion gelöst werden kann.

In dieser Phase werden die Nutzer-Persona und die Wertigkeit festgelegt. Der Product Manager definiert KPIs, um den Erfolg des Produkts nach dem Release zu messen. Er entwickelt dann einen Plan, was für die Lieferung dieser neuen Funktion benötigt wird und legt das erwartete Release-Datum fest, basierend auf den folgenden Punkten:

• Zusammenstellung des Teams für den Aufbau der Funktion.
• Definition von Anforderungen und Endzielen.
• Erstellung einer Roadmap.

Von der Produktstrategie zur Produktlieferung: Planung eines Releases

Sobald eine Produktstrategie festgelegt wurde, ist der Aufbau eines Release-Management-Prozesses der nächste logische Schritt. Dieser Prozess erfordert eine sorgfältige Planung des Umfangs und der Phasen der Arbeit sowie das Festlegen klarer Erwartungen und Anforderungen.

Ein Release-Plan hilft jedem Teammitglied zu wissen, was es zu tun hat und wie der Zeitrahmen der Arbeit aussieht. Er legt die Prioritäten und den Ablauf des Projekts fest. Weitere Punkte, die in einem Release-Plan enthalten sein sollten, sind:

• Das Ziel des Produkts und die Roadmap
• Neue Features, die hinzugefügt werden sollen
• Arbeitsphasen
• Schätzungen zu den Deliverables

Die Product Roadmap ist ein wesentlicher Bestandteil, um den Erfolg deiner Produkte sicherzustellen. Sie wird die Strategie, Vision und Ziele skizzieren und als Leitfaden dienen, damit die verschiedenen beteiligten Teams diese Strategie umsetzen und alle auf Kurs bleiben.

Ein Product Manager ist daher dafür verantwortlich, eine priorisierte Liste von Features zu erstellen und zu definieren, die im Laufe der Zeit entsprechend den Zielen der Organisation entwickelt werden sollen. Diese Liste wird in der Regel in Zusammenarbeit mit dem Senior Management und anderen Stakeholdern erstellt.

Eine Agile Roadmap zu entwickeln, wird weitaus flexibler sein als eine traditionelle, da sie kürzere Zeitrahmen und Anpassungen ermöglicht, um sich ändernden Prioritäten gerecht zu werden.

In der Agile-Methodologie wird erwartet, dass der Product Manager regelmäßig neue Features bereitstellt, sei es vierteljährlich, monatlich oder sogar wöchentlich. Da eine Agile-Methode benutzerzentriert ist, wird der Erfolg anhand von User Feedback, Engagement, Conversion usw. gemessen.

Sobald der Release-Plan feststeht, wird die eigentliche Veröffentlichung geplant. Es gibt viele Release- oder Deployment-Strategien, die ein Product Manager je nach Zielen und geschäftlichen Anforderungen in Betracht ziehen sollte, wobei auch die Auswirkungen auf die Nutzer berücksichtigt werden müssen.

Welche Teams sind am Release-Prozess beteiligt?

Wie bereits erwähnt, erfordert ein erfolgreiches Release die Unterstützung mehrerer Abteilungen. Daher muss das Product Team die Zusammenarbeit mit anderen Teams koordinieren:

• Product Team: Je nach Organisation kann es klein oder groß sein und besteht aus verschiedenen Rollen mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten, einschließlich Product Owners und Product Managers. Die Grenzen zwischen diesen beiden Rollen verschwimmen oft, aber es gibt dennoch Unterschiede zwischen einem Product Manager und einem Product Owner.
• Development: Das Product Team arbeitet eng mit den Developern zusammen, um die Anforderungen des Releases zu erarbeiten und die Fristen für jede Phase des Releases festzulegen. Sobald die Anforderungen definiert sind, erstellen die Entwickler die Dokumentation und entwerfen die Funktionalität.
• Sales: Dieses Team benötigt Schulungen und muss mit Materialien und Dokumentationen versorgt werden, um bereit zu sein, das Produkt zu verkaufen.
• Marketing: Das Marketing-Team hilft dabei, effektive Kommunikation rund um das Release zu entwickeln, um potenzielle Kunden über das Produkt aufzuklären und zu überzeugen, es auszuprobieren.

Es gibt auch andere, technische Rollen im Release Management, neben den Product Managern:

• Release Manager: Sie spielen eine zentrale Rolle im Release Management, indem sie alle Aspekte des Software Delivery Lifecycles verwalten.
• DevOps Engineers: Sie überwachen die Veröffentlichung neuen Codes.
• Site Reliability Engineers: Sie schaffen eine Brücke zwischen IT und Operations, entwickeln skalierbare und zuverlässige Softwaresysteme und behalten mögliche Systemausfälle im Blick.

Auswahl einer Deployment-Strategie

Es gibt verschiedene Methoden, um neue Features in die Produktion zu bringen. Die Wahl der richtigen Strategie ist entscheidend und hängt von zahlreichen Faktoren ab, einschließlich der Auswirkungen auf die Nutzer und die Anwendungsfälle.

Es gibt sogenannte „Big Bang“-Deployments, bei denen die gesamte Anwendung auf einmal bereitgestellt wird, was längere Entwicklungs- und Abschlusszyklen erfordert. Solche Deployments sind jedoch im modernen Software Development aufgrund der hohen Risiken, wie Ausfälle und nahezu unmögliche Rollbacks, nicht mehr praktikabel.

Daher konzentrieren wir uns in diesem Guide auf vier Strategien innerhalb der phasenweisen Deployment-Strategien, die von Organisationen und modernen Teams häufig verwendet werden.

Blue-Green Deployment

Blue-Green Deployment ist eine Technik, bei der zwei Produktionsumgebungen, Blue und Green, verwendet werden, und der Traffic wird an eine dieser Umgebungen geleitet, sobald Änderungen bereit sind.

Bei dieser Art des Deployments sind also zwei Produktionsumgebungen vorhanden, aber nur eine ist aktiv, während die andere im Leerlauf bleibt. Diese inaktive Umgebung dient als Backup, falls Probleme in der aktiven Umgebung auftreten, sodass du schnell zur inaktiven Umgebung zurückwechseln kannst, während das Problem behoben wird.

Diese Praxis bietet viele Vorteile, einschließlich schneller Releases und einfacher Rollbacks. Allerdings erfordert Blue-Green Deployment viele Ressourcen, um zwei Produktionsumgebungen zu warten, insbesondere für Product Manager, die spezielle Software benötigen, um die Leistung ihrer Features zu überwachen.

Erfahre mehr in unserem Blog über die Vor- und Nachteile von Blue-Green Deployment, um herauszufinden, ob es eine praktikable Option für dein Team ist.

Canary Deployment

Canary Deployment ist eine Deployment-Strategie, die das Risiko neuer Releases reduziert, indem sie zunächst nur an einer Teilmenge von Nutzern getestet wird, bevor sie allen anderen zur Verfügung gestellt wird.

Das bedeutet, dass du einen Prozentsatz der Nutzer auswählen kannst, um das Release basierend auf bestimmten Attributen zu testen. Wenn keine Probleme entdeckt werden, kannst du das Release schrittweise an den Rest deiner Nutzer ausrollen.

Canary Deployment unterscheidet sich von Blue-Green Deployment dadurch, dass durch erstere gezieltere Releases ermöglicht werden, was besonders vorteilhaft ist, wenn das Release besonders risikobehaftet ist. Bei Blue-Green-Deployment handelt es sich mehr um eine „Alles oder nichts“-Strategie.

Erfahre mehr: Alles, was du über Canary Deployments wissen musst.

Ring Deployment

Ring Deployment ermöglicht es, neue Features schrittweise an verschiedene Benutzergruppen einzuführen, um die Auswirkungen zu minimieren. Diese Benutzergruppen werden als eine sich ausdehnende Reihe von Ringen dargestellt, daher der Name.

Diese Technik beginnt mit einer kleinen Gruppe von Nutzern, wie zum Beispiel internen Nutzern, und wechselt dann allmählich zu größeren Gruppen, bis du zunehmend Vertrauen in das Release gewinnst und es schließlich an alle deine Nutzer ausrollen kannst.

A/B -Testing

A/B-Testing ist eine gängige Release-Strategie, die von Product Managern verwendet wird, um Features in der Produktion mit geringem Risiko zu testen. Es handelt sich um eine Strategie, die besonders für Experimente genutzt wird, um zu beobachten und zu testen, welche Variante am besten bei den Nutzern ankommt.

A/B-Tests werden im Feature Testing eingesetzt, bei dem Product Manager ihre Ideen an der Zielgruppe testen, indem sie Daten zur Leistung der Features sammeln, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Bei diesem Test treten zwei Versionen eines Features oder Systems gegeneinander an. Basierend auf festgelegten KPIs wird die Version, die zu mehr Conversions oder Umsatz usw. geführt hat, als die erfolgreichere Variante angesehen, und alle Nutzer werden dann auf diese Version geleitet.

Diese Methode ist besonders nützlich für Product Manager, da sie es ihnen ermöglicht, ihre Ideen an ihren Zielkunden zu testen, jedoch mit geringerem Risiko. Sie können verschiedene Varianten weiter testen, bis sie die perfekte Lösung basierend auf dem Feedback der Live-Nutzer gefunden haben.

Schrittweises Release durch phasenweise Rollouts

Wie wir gesehen haben, können Deployments entweder komplett oder schrittweise in Form von progressiven Rollouts erfolgen, wie bei Canary Deployments und A/B-Tests. Erfahre in unserem Guide zu progressiven Rollouts, wie sie dir helfen können, schnelle Releases zu liefern und warum sie ein wesentlicher Bestandteil der Agile-Methode sind.

Das Release Management führt ein Produkt von der Entwicklung über das Testing bis hin zur Produktion.

Die Implementierung von Feature Flags im Release-Management-Prozess kann dabei helfen, noch schnellere und qualitativ hochwertigere Releases mit noch weniger Risiko zu ermöglichen. Durch den Einsatz von Feature Flags können alle neuen Änderungen bereitgestellt und von deinen Kunden genutzt werden, während unfertige Änderungen verborgen und durch ein Flag gekennzeichnet bleiben, bis sie abgeschlossen sind.

Mit Feature Flags entscheidest du, wann und für wen die Änderungen verfügbar sind, und erhältst so vollständige Kontrolle.

Alle oben genannten Deployment-Strategien können die Nutzung von Feature Flags integrieren, sei es bei prozentualen Releases in Form von Canary Deployments oder beim Freigeben oder Verbergen bestimmter Features in einem Ring Deployment.

Genauso wie Feature Flags bei schnelleren Deployments helfen, sind sie auch entscheidend, wenn du schnelle Rollbacks durchführen musst, falls Bugs entdeckt werden, die behoben werden müssen, bevor du sie allen anderen zur Verfügung stellst. Solche schnellen Rollbacks geben Product Managern mehr Kontrolle über den Deployment-Prozess und ermöglichen es ihnen, neue Features mit größerem Vertrauen zu testen, um wertvolles Feedback zur Verbesserung ihres Produkts zu sammeln. Finde heraus, wann du ein Feature Rollback durchführen musst.

Wahl der richtigen Release-Strategie

Wie wir gesehen haben, gibt es verschiedene Möglichkeiten, eine neue Version einer Anwendung oder neue Features zu veröffentlichen. Welche Strategie du wählst, hängt von deinen Zielen und deinem Budget ab.

Die gewählte Release-Strategie wird daher von vielen Faktoren beeinflusst:

• Die Bedürfnisse deiner Kunden
• Die Art des einzuführenden Features
• Die Ziele oder Zahlen, die du mit dem Release erreichen möchtest
• Verfügbare Ressourcen

Wenn du beispielsweise über ausreichende Ressourcen verfügst, um zwei Umgebungen zu verwalten, wie es bei Blue-Green Deployments der Fall ist, bietet dies dir erhebliche Vorteile bei gleichzeitig minimaler Downtime.

Wenn dein Budget und deine verfügbaren Ressourcen jedoch begrenzt sind und dein Release eher konfigurationsgetrieben ist, wäre eine Canary-Deployment-Strategie wahrscheinlich die beste Wahl.

Es wird auch stark von deinen Geschäftszielen abhängen. Wenn du zum Beispiel Änderungen mit möglichst wenig bis gar keiner Downtime ausrollen möchtest, ist Blue-Green Deployment eine sinnvolle Option. Wenn du hingegen deine Features an einer kleinen Nutzergruppe testen möchtest, könntest du zum Beispiel phasenweise Rollouts unter Verwendung von Feature Flags in Betracht ziehen.

Nach dem Release

Nach dem Release ist es wichtig, die Releases kontinuierlich zu überwachen, um mögliche Probleme sofort beheben zu können.

Drittanbieter-Dienste wie die Flagging-Funktionalität von AB Tasty bieten ein anspruchsvolles Kontrollpanel, welches es Teams außerhalb der Entwicklungsteams ermöglicht, die verwendeten Flags zu überwachen und auf Berichterstattung zuzugreifen, um festzustellen, ob das Release die zu Beginn des Experiments festgelegten KPIs erfüllt hat.

Solche fortschrittlichen Funktionen in einer Feature-Flagging-Plattform geben Product Managern mehr Zugriffskontrolle über Releases, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein.

Feedback ist ein zentraler Bestandteil der Agile-Methode. Die Idee des Feedback Loops, also der Prozess des kontinuierlichen Sammelns von Feedback von Kunden und der entsprechenden Verbesserung des Produkts, stellt sicher, dass das Produkt, das du entwickelst, echten Mehrwert für deine Kunden liefert.

Warum Continuous Delivery für Product-Teams wichtig ist

Wie bereits erwähnt, sind häufige Releases das Herzstück der Agile-Methode. Daher ist es wichtig, ein Umfeld der kontinuierlichen Lieferung (Continuous Delivery) aufrechtzuerhalten.

Das bedeutet im Wesentlichen, dass Teams Produkte in kürzeren Chargen und Zeiträumen veröffentlichen, um Produkte schneller an die Verbraucher zu bringen. Dies ermöglicht es ihnen, wertvolles Feedback zu sammeln, um ihre Produkte kontinuierlich zu verbessern.

Ähnlich wird eine DevOps-Kultur oft mit Continuous Delivery in Verbindung gebracht, da beide Konzepte darauf abzielen, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Operations-Teams zu verbessern und beide automatisierte Prozesse im Software-Entwicklungsprozess nutzen, um schnellere und häufigere Releases zu erreichen.

Zusätzlich ist Continuous Deployment, das Continuous Integration und Continuous Delivery kombiniert, für Product-Teams ebenso essenziell, da es darauf abzielt, Software ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen. Das bedeutet, dass es auf eine Reihe von automatisierten Prozessen angewiesen ist.

Erfahre mehr dazu, wie Continuous Deployment in agiles Product Management integriert werden kann.

Continuous Delivery ist für Product-Teams aus folgenden Gründen von entscheidender Bedeutung:

• Continuous Delivery ermöglicht es Product-Teams, ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen, was entscheidend ist, um auf die Anforderungen eines sich schnell verändernden Marktes zu reagieren.
• Durch häufigere Releases können Teams den Feedback Loop beschleunigen, anstatt auf eine vollständige Bereitstellung zu warten, bei der das Risiko höher ist. So können sie in kleineren Batches veröffentlichen und schneller auf Kundenfeedback reagieren.
• Das kontinuierliche Feedback von Zielkunden ermöglicht es, die Produkte zu verbessern und so Releases von höherer Qualität zu gewährleisten, die genau den Kundenanforderungen entsprechen.

Zusammenfassung

Als Product Manager hast du sorgfältige Schritte unternommen, um das richtige Produkt zu entwickeln. Daher musst du ebenso gewissenhaft vorgehen, wenn es veröffentlicht wird.

Um sicherzustellen, dass du einen erstklassigen Release lieferst, ist es unerlässlich, in der Produktion mit echten, aktiven Nutzern zu testen. Dies ist eine der wichtigsten Best Practices für jeden Product Manager.

Das Testen in der Produktion ermöglicht es dir, wertvolles Feedback von den Nutzern zu sammeln, die am meisten zählen. Dadurch kannst du das Produkt besser an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen. Aber es geht nicht nur darum, das Produkt zu verbessern – du sammelst auch Ideen für zukünftige Releases und Features, die du vielleicht zuvor nicht in Betracht gezogen hast.

Erfahre mehr darüber, warum das Testen in der Produktion heutzutage ein wichtiger Bestandteil der Rolle eines Product Managers ist, indem du dir diesen Artikel ansiehst sowie eine humorvolle Herangehensweise an die Bedeutung des Testens in der Produktion, erklärt durch Memes.

Der Beitrag Leitfaden zum Release Management für Product Manager erschien zuerst auf abtasty.

Um deine passiven Website-Besucher in aktive Kunden auf deiner E-Commerce-Seite zu verwandeln, musst du eine einzigartige User Experience für deine Kundschaft schaffen.

Laut Forbes interagieren 72 % der Online-Konsumenten nur mit personalisierten Nachrichten, und 62 % der Online Shopper haben angegeben, dass sie ohne personalisierte Nachrichten höchstwahrscheinlich keinen Kauf tätigen würden.

Mit anderen Worten: Kunden wollen Personalisierung.

Vor ein paar Jahren war es noch etwas völlig Neues und Revolutionäres, eine personalisierte E-Mail oder Nachricht von einer Marke zu erhalten. Heute ist es fast schon eine Erwartung, ein Wunsch und eine Notwendigkeit, um in der hyperkompetitiven digitalen Welt mithalten zu können.

Dank der sich weiterentwickelnden Technologie (und ihrer Fähigkeit, enorme Mengen an persönlichen Informationen über Nutzer, ihre Vorlieben und ihr früheres Einkaufsverhalten zu sammeln) erwarten moderne Verbraucher, dass Unternehmen sie kennen. Und sie erwarten, dass sie für mehr als nur ihre Vorlieben und Abneigungen bekannt sind.

Kunden verbinden Personalisierung mit positiven Erlebnissen und gutem Kundenservice. Personalisierung ist wichtig, weil sie den Kunden zeigt, dass das Unternehmen sich um ihre Bedürfnisse kümmert, nicht nur um den Umsatz.

Durch sorgfältiges und ethisch vertretbares Sammeln von Nutzerdaten können Unternehmen die User Experience gezielt an die Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen – zur richtigen Zeit und auf die richtige Weise. Dies schafft nicht nur ein besseres Erlebnis für deine Käufer, sondern erhöht auch den Umsatz, die Conversion Rate und den durchschnittlichen Bestellwert in deinem E-Commerce.

Lass uns alles aufschlüsseln, was du über Personalisierung in der E-Commerce-Welt wissen musst: Was ist Personalisierung, welche Vorteile bietet sie, welche Datenschutzbedenken gibt es und welche Best Practices solltest du auf deiner Website anwenden, um deine Online-Präsenz auf das nächste Level zu heben.

Was ist Personalisierung?

Personalisierung ist der Prozess, für jeden Besucher, der Zeit auf deiner Website oder App verbringt, ein einzigartiges Erlebnis zu schaffen.

Diese Technik wird genutzt, um relevante Kundenerlebnisse entsprechend der individuellen Bedürfnisse und Wünsche zu jedem Zeitpunkt der User Journey der Kunden zu bieten.

Dazu gehören die Anpassung spezifischer Landing Pages und einzigartiger Nachrichten, die Präsentation personalisierter Empfehlungen, die Erstellung individueller Anzeigen und vieles mehr.

Wie sammelst du Kundendaten, um ihre Experience zu verbssern?

Die Vorlieben jedes Besuchers können durch die Analyse seines Verhaltens auf deiner Website, seiner Interaktionen mit deinem Unternehmen und jedem anderen Berührungspunkt mit deiner Marke entdeckt werden.

Eine einfache Möglichkeit, Daten über jeden Nutzer zu sammeln, ist das Angebot der Kontoerstellung auf deiner Website. Hier hast du Zugang zu einer kleinen Datenbank mit relevanten Informationen wie Name, Geburtstag, Kontaktdaten, demografischen Daten und bisherigen Käufen.

Was ist das Ziel der E-Commerce-Personalisierung?

Das Ziel der Personalisierung sollte es sein, wiederkehrende Geschäfte zu fördern, Markentreue aufzubauen, Engagement zu steigern und letztendlich die User Experience zu verbessern. Unternehmen sollten lernen, was dem Kunden wirklich wichtig ist, um ein bedeutungsvolleres und fesselndes Erlebnis zu schaffen. Ein paar Beispiele:

• Produktempfehlungen basierend auf dem Browsing-Verhalten kuratieren
• Auf unbekannte oder Erstbesucher mit Modal-Pop-ups und Anleitungen zugehen
• Personalisierte Gutscheine und E-Mails an Geburtstagen der Kunden senden
• Eine herzliche Willkommensnachricht anzeigen, wenn Nutzer auf deiner Seite landen, und diese je nach Neu- oder Bestandskunde anpassen

Warum ist es wichtig für E-Commerce-Marken, die User Experience zu personalisieren?

Viele Unternehmen vereinfachen die Personalisierung sehr.

Es gibt einen großen Unterschied zwischen ein paar persönlichen Akzenten und dem tatsächlichen Wissen darüber, was deine Kunden von deinem Unternehmen wollen (und erwarten). Die Unternehmen, die Personalisierung richtig machen, sind diejenigen, die ihre Personalisierung kontinuierlich weiterentwickeln, während sie den Kunden besser kennenlernen.

Personalisierung ist der Schlüssel zur Kundentreue. Wenn sie gut gemacht ist, kann Personalisierung über die Zeit hinweg wiederholtes Engagement fördern, weil die Kunden das Gefühl haben, dass das Unternehmen genau weiß (und sich bemüht, zu liefern), was sie suchen. Je mehr ein Nutzer mit der Marke interagiert, desto mehr Daten kann das Unternehmen sammeln und nutzen, um noch bessere Kundenerlebnisse zu schaffen.

Aber warum ist Personalisierung wichtig? Lass es uns herausfinden:

Kundenerwartung

Kunden erwarten mittlerweile Personalisierung. Online-Händler wie Amazon und Unterhaltungsplattformen wie Netflix haben die Kunst perfektioniert, Kunden personalisierte Empfehlungen und relevante Angebote zu unterbreiten. Für viele von uns ist Personalisierung zur Norm geworden. Kunden haben hohe Erwartungen und vergleichen mit vielen anderen Anbietern.

Wenn dich deine Lieblings-Delivery-App mit einer Galerie deiner Pizza-Favoriten und einem schnellen „Zum Warenkorb hinzufügen“-Button begrüßt, warum kann dein Lieblings-Supermarkt nicht dasselbe tun? Deine Kunden sind verwöhnt mit Auswahlmöglichkeiten und werden immer zu den Unternehmen tendieren, die scheinbar wissen, was sie wollen (und bereit sind, es ihnen zu geben).

Personalisierung treibt Exploration und Engagement an

Je besser wir andere Menschen kennenlernen (und umgekehrt), desto wohler und glücklicher fühlen wir uns in ihrer Gesellschaft. In ähnlicher Weise neigen Kunden zu den Unternehmen, die sie am besten kennen.

Je genauer eine Marke den Geschmack und die Persönlichkeit eines Kunden widerspiegeln kann, desto engagierter wird der Kunde sein. Dies macht sie zur offensichtlichen Wahl für Konsumenten, die nach ihrem nächsten Kauf suchen. Wenn du deine Personalisierung optimierst, wird jeder Kunde bei jedem Besuch auf deiner Seite eine einzigartige, wirkungsvolle Interaktion mit deiner Marke genießen, was wiederholte Einkäufe fördert und deinen Umsatz steigert.

Personalisierung kann Conversions steigern

Im Kern geht es bei Personalisierung um Relevanz. Sie nutzt die Daten der Besucher und maschinelles Lernen, um Konsumentenpräferenzen zu verstehen und neue sowie bestehende Produkte auf die Geschmäcker jeder und jedes Einzelnen abzustimmen. Indem Unternehmen ständig mehr über ihre Kunden lernen und ihnen bessere maßgeschneiderte Angebote und Nachrichten präsentieren, schaffen sie relevante Empfehlungen, die die Wahrscheinlichkeit einer Conversion erhöhen. Schließlich gilt: Je relevanter deine Empfehlungen, desto wahrscheinlicher ist es, dass Kunden kaufen.

Was ist der Unterschied zwischen Personalisierung und Individualisierung?

Es ist üblich, dass selbst erfahrene Marketer Personalisierung und Individualisierung verwechseln. Während die beiden Konzepte oft Hand in Hand gehen, gibt es feine Unterschiede, die dir helfen können, sie zu unterscheiden.

Individualisierung dreht sich darum, den Kunden die Möglichkeit zu geben, ein Produkt oder eine Dienstleistung nach ihren besonderen Vorlieben zu ändern.

Die Firma Vans zum Beispiel bietet Kunden an, Sneaker nach ihren eigenen Vorlieben anzupassen. Nutzer können Farben und Stile aus einer Vorlage auswählen, um ihr eigenes Produkt zu erstellen, das dann vom Unternehmen produziert wird.

Kurz gesagt, die Individualisierung wird vom Kunden gesteuert, der den ersten Schritt macht, indem er seine Vorlieben angibt. Das Unternehmen stellt dann die Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sie ein bestehendes Produkt anpassen können, das anschließend nach ihren Spezifikationen produziert oder geliefert wird.

Personalisierung hingegen ist eine weitaus komplexere Praxis. Sie nutzt verschiedene Methoden, um zu verstehen, was der (manchmal potenzielle) Kunde will, meist ohne dass er seine Vorlieben explizit angibt, damit Marken das richtige Produkt zur richtigen Zeit an den richtigen Nutzer vermarkten können. Durch eine Kombination aus künstlicher Intelligenz und Segmentierung arbeitet sie daran, relevante Nachrichten, Angebote und Inhalte für jede Person zu identifizieren und zu präsentieren.
Insgesamt ist es wichtig, zu verstehen, wie Personalisierung und Individualisierung funktionieren und wie sie zum Vorteil deiner Marke eingesetzt werden können.

Wie und wo implementiert man Personalisierung im E-Commerce?

Personalisierung ist ein komplexes Thema, und eine erfolgreiche Implementierung erfordert viel Planung. Wie wirst du personalisierte Elemente auf deiner Website implementieren? Wie wirst du testen, ob sie effektiv sind oder nicht?

In den meisten Fällen sollten Marken sowohl client-side als auch server-side Personalisierung nutzen, da jeder Ansatz seine eigenen Vorteile und Nachteile hat.

Während die Wahl einer Personalisierungsstrategie davon abhängt, was für dein Unternehmen richtig ist und was dir ermöglicht, das richtige Erlebnis für deine Kunden zu bieten, bieten einige Lösungen das Beste aus beiden Welten, indem sie Client-Side-Insights mit Server-Side-Daten verbinden.

Was ist der Unterschied zwischen clientseitiger und serverseitiger Personalisierung?

Client-Side-Lösungen operieren in den Browsern deiner Kunden, während Server-Side-Tools auf einem Server laufen. Zusätzlich erfordern Client-Side-Lösungen normalerweise keine Coding-Kenntnisse, was den Marketing-Teams die Implementierung erleichtert. Im Gegensatz dazu erfordern Server-Side-Tools technisches Know-how und umfangreiche Codierung, um sie in deinen Code zu integrieren und einzusetzen.

Dies sind die Vorteile der clientseitigen Personalisierung:

• Clientseitige Lösungen sind oft so konzipiert, dass sie den Bedarf an kundenspezifischer Codierung reduzieren. Marketing-Teams können Personalisierungen und Experimente ohne Unterstützung erstellen und verwalten.
• Clientseitige Lösungen sind einfach, effizient und können schnell implementiert werden. Sie erleichtern die Datenerfassung, und Hypothesen können innerhalb weniger Tage getestet werden.

Dies sind die Vorteile der serverseitigen Personalisierung:

• Serverseitige Personalisierung ist besonders nützlich, wenn eine Lösung viel Code erfordert und Daten aus externen Quellen, wie einer Customer Data Platform, benötigt.
• Serverseitige Lösungen erfordern einen technischeren Ansatz, was bedeutet, dass dein Produkt- oder Tech-Team das Projekt übernehmen könnte.

Möchtest du deine Website optimieren? AB Tasty ist eine erstklassige Optimierungsplattform, die dir hilft, mehr Kunden zu konvertieren, indem sie Experimente und Personalisierung nutzt, um schnell ein reichhaltigeres digitales Erlebnis zu schaffen. Egal, ob du client- oder serverseitige Lösungen implementieren möchtest, AB Tasty kann dir helfen, das perfekte digitale Erlebnis mühelos zu erreichen.

Welche Option ist die beste?

Die Debatte darüber, ob client- oder serverseitiges Testing besser ist, läuft oft auf die grundlegende Frage hinaus: Welche Option ist die beste für dein Unternehmen? Während die Wahl der besten Methode letztendlich von den Bedürfnissen deines Unternehmens abhängt, ist es durchaus möglich, das Beste aus beiden Lösungen zu kombinieren.

Factbox: Definitionen

Die Vorteile der E-Commerce-Personalisierung

Es gibt viele Gründe, warum Personalisierung ein wesentlicher Bestandteil jeder erfolgreichen Online-Marketing-Strategie ist. Wir haben bereits die allgemeinen Vorteile der Personalisierung angesprochen, aber insbesondere für E-Commerce-Unternehmen gibt es mehrere überzeugende Vorteile.

Schauen wir uns an, wie Personalisierung deinem Unternehmen zugutekommen kann.

Relevante Produktempfehlungen

Ein Hauptvorteil der Personalisierung, insbesondere für E-Commerce-Websites, ist die Fähigkeit, relevante Produktempfehlungen zu generieren. Laut einer Studie von Accenture geben 48 % der Verbraucher mehr aus, wenn ihre Erfahrung personalisiert ist.

Du kannst mithilfe der bereits gesammelten Daten präzise Empfehlungen zu Artikeln geben, die deine Kunden als nächstes kaufen könnten.

Besseres Verständnis für Kunden gewinnen (und Kundenloyalität)

Zu wissen, was Kunden wollen, versetzt ein Unternehmen in eine bessere Position, um Kundenerwartungen zu erfüllen. 

Du kannst die gesammelten Informationen analysieren, um Käufer-Personas zu entwickeln, die dir helfen, die gängigsten Kundenprofile zu segmentieren und deine gesamte Website an ihre Bedürfnisse anzupassen. Das spart langfristig viel Zeit, da du dich auf eine Handvoll definierter Kundenprofile konzentrieren kannst, anstatt zu versuchen, die individuellen Vorlieben von Tausenden einzigartiger Kunden abzudecken.

Hochkonvertierende CTAs und Landing Pages generieren

Personalisierung spielt eine große Rolle bei der Generierung von Conversions, da sie deine Landing Pages und Call-to-Actions (CTAs) effektiver macht. 

Relevante Angebote erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden auf ein Angebot reagieren und einen Kauf tätigen. Zum Beispiel, wenn du gerade ein tolles Spielzeug für deine Kinder zu Weihnachten gekauft hast und der Laden vorschlägt, ein Batterien-Pack hinzuzufügen, damit sie damit spielen können, wirst du es sehr wahrscheinlich sofort in deinen Warenkorb legen.

Denke daran, dass Relevanz bedeutet, den richtigen Kunden mit dem richtigen Produkt zur richtigen Zeit zusammenzubringen. Es zahlt sich auch aus: McKinsey fand heraus, dass schnell wachsende Unternehmen, die personalisierte Web-Erlebnisse schaffen, 40 % mehr Umsatz durch Personalisierung erzielen als ihre langsamer wachsenden Konkurrenten.

Verweildauer auf der Seite erhöhen

Hast du dich schon einmal stundenlang durch YouTube-Videos geklickt oder auf Buzzfeed Quizze gemacht? 

Wir neigen dazu, mehr Zeit mit Dingen zu verbringen, die uns interessieren, weshalb es in deinem Interesse liegt, eine Website zu erstellen, die deine Kunden anspricht und ihre Aufmerksamkeit fesselt. Je mehr du über die Vorlieben deiner Kunden weißt, desto besser kannst du deine Seite anpassen und Besucher dazu animieren, deine Seite zu erkunden.

Relevantere Produktempfehlungen erstellen

Was passiert, wenn du ein neues Lied entdeckst, das dir gefällt? Wahrscheinlich wirst du tiefer eintauchen, um mehr von diesem Künstler zu finden.

Spotify nutzt Machine Learning, um Musik nach deinen Vorlieben zu kategorisieren – es geht sogar so weit, neue Genres vorherzusagen, von denen du nicht einmal wusstest, dass du sie magst!

Das Gleiche kannst du auf deiner Website tun, indem du Informationen sammelst und Produktempfehlungen teilst, die frisch und relevant sind, um Kunden neue Produkte und sogar neue Kategorien zu zeigen, die ihnen gefallen werden.

Stärkere Markenbindung erzeugen

Wusstest du, dass 80 % deines zukünftigen Gewinns von nur 20 % deiner treuen Kunden kommen werden?

Loyalität ist wichtig, aber Verbraucher haben so viele Auswahlmöglichkeiten, dass Loyalität schwer zu erreichen ist. Personalisierung sorgt dafür, dass sich deine Kunden glücklicher und wertgeschätzter fühlen, was ihre Bindung an deine Marke erhöht.

Wenn du das Erlebnis deiner Nutzer personalisierst, haben Kunden sofort das Gefühl, dass du dich bemühst, positive Erlebnisse für sie zu schaffen, was in ihre Entscheidung einfließt, wenn es darum geht, wo sie einkaufen.

Kunden schätzen Marken, die sich um sie kümmern. Wenn du deine Nutzer verstehst und deine Website entsprechend dem, was du über sie weißt, anpasst, werden sie dir treu bleiben!

Wie sieht gut umgesetzte Personalisierung aus?

Einige Unternehmen haben die Kunst der Personalisierung perfektioniert:

• Grammarly: Eine Online-Anwendung zur Rechtschreib- und Grammatikprüfung, die es sich zum Ziel gesetzt hat, nicht nur die Texte der Nutzer zu korrigieren, sondern ihnen auch zu helfen, bessere Schreiber zu werden. Sie senden ihren Kunden wöchentliche Berichte mit Verbesserungsvorschlägen und zeigen, wie sich das Schreiben der Kunden im Laufe der Zeit verbessert hat. Dies fördert ein Gefühl der Leistung bei den Nutzern und zeigt, dass Grammarly wirklich möchte, dass sie erfolgreich sind.
• Whole Foods: Die App von Whole Foods speichert jeden Artikel, den Kunden gekauft haben, und erleichtert das Nachbestellen von Artikeln basierend auf vergangenem Verhalten. Außerdem nutzen sie diese Daten, um personalisierte Angebote an Kunden zu senden, wenn sie sich in der Nähe eines Whole Foods Geschäfts befinden.
• Nike: Nike macht das Einkaufen dank ihres Treueprogramms einfacher als je zuvor. Nutzer des Treueprogramms können Artikel scannen, um herauszufinden, ob sie in ihrer Größe und bevorzugten Farbe verfügbar sind.

Datenschutz, persönliche Daten und Personalisierung

Das Sammeln von Daten ist ein heikles Thema für viele Verbraucher. Sie befürchten, dass Unternehmen sie mit unerwünschter Kommunikation bombardieren oder ihre Daten an Dritte verkaufen. Das bedeutet jedoch nicht, dass man Kunden nicht dazu bewegen kann, ihre Informationen im Austausch für etwas, das das Unternehmen bietet, anzugeben. Laut einer Untersuchung von Merkle sind 71 % der Nutzer bereit, persönliche Informationen mit Marken zu teilen, wenn sie dafür ein personalisiertes Erlebnis erhalten.

Beim Sammeln von Nutzerdaten solltest du jedoch darauf achten, dass du ein feines Gleichgewicht zwischen Personalisierung und dem Schutz der Privatsphäre findest.

Warum ist das Sammeln von Daten wichtig für die Personalisierung?

Du kannst deine Kundendaten nutzen, um genau zu bestimmen, wer deine Kunden sind, was sie wollen und welche Absichten sie haben. Du kannst herausfinden, wie, wann und warum sie in der Vergangenheit mit deiner Website interagiert haben und vorhersagen, was sie als Nächstes tun werden. Deine Kundendaten ermöglichen es dir, ihre aktuellen und zukünftigen Bedürfnisse zu erfüllen und dein Angebot genau im richtigen Moment auf ihre Absichten abzustimmen.

Verantwortungsvolle Datenerfassung

Daten müssen gemäß DSGVO, CCPA und anderen Regulierungsbehörden gesammelt werden. Du benötigst eine Mischung aus Datentypen (Verhaltensdaten, geografische, demografische und psychografische Daten), ein gutes Verständnis deiner digitalen Traffic-Level und granulare Kundendaten. Letztere können unauffällig über eine Customer Data Platform (CDP) gesammelt werden, die genutzt werden kann, um verschiedene Datenquellen zusammenzuführen und deine wertvollsten Kundensegmente zu identifizieren.

Balance zwischen Personalisierung und Datenschutz

Sobald du die Informationen hast, musst du die Personalisierung und den Datenschutz sorgfältig abwägen.

Stell dir das so vor: Wenn dir ein Freund ein Paar Sneaker empfiehlt, das dir gefallen könnte, wirst du die Geste schätzen, aber wenn ein völlig Fremder auf dich zukommt und dasselbe tut, wird es sich unangenehm anfühlen.

Wenn du nach Möglichkeiten suchst, deine Kundenerlebnisse zu personalisieren, ohne zu persönlich zu werden, schau dir unseren Artikel an, wie du Daten erfolgreich für 1:1 Personalisierung nutzt.

Best Practices für den Aufbau deiner Personalisierungsstrategie

Personalisierung kann dein Unternehmen, deine Marketingkampagnen und deine Website transformieren. Personalisierung ist ein Muss für Unternehmen, die in der Erlebnisökonomie erfolgreich sein wollen, also lass uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie du deine Website-Personalisierungsstrategie aufbauen kannst, sowie einige Personalisierungstipps.

Setze klare und messbare Personalisierungsziele

Was möchtest du durch Personalisierung erreichen? Mehr Conversions? Höheren Website Traffic durch verbessertes Retargeting? Größere Warenkörbe? Sobald du weißt, was du erreichen möchtest, und klare Ziele zur Verfolgung deiner KPIs gesetzt hast, kannst du den Erfolg deiner Personalisierungsmaßnahmen messen und testen.

Hier sind einige Beispiele für Ziele, die du verfolgen könntest:

• Steigerung des Engagements (mehr Klicks, bessere Öffnungsrate, etc.)
• Mehr Zeit auf der Website
• Erhöhter Umsatz (mehr Transaktionen, verstärktes Cross Selling, etc.)
• Erhöhte Loyalität (ein höherer Prozentsatz an wiederkehrenden Kunden)

Setze einfache, aber klare Ziele

Der Schlüssel zur Personalisierung ist es, dir Zeit zu nehmen und klein und einfach anzufangen.

Es wäre ideal, eine perfekt zugeschnittene digitale Erfahrung in Echtzeit zu schaffen, die den Wünschen und Bedürfnissen jedes Nutzers entspricht … aber das passiert nicht über Nacht. Es erfordert sorgfältige Planung sowie eine Menge Zeit, Ressourcen und Daten. Wir empfehlen, klein und einfach zu starten und dann von dort aus zu skalieren.

Beginne mit den breitesten Segmenten

Viele Unternehmen machen den Fehler, zu stark zu segmentieren. Ein granularer Ansatz kann überwältigend sein und tatsächlich dein Verständnis deiner Kundenbasis einschränken, da du das große Ganze aus den Augen verlierst. Starte mit der Personalisierung für breitere Segmente und verfeinere deine Strategie von dort aus.

Verwende No-Code-Tools für schnellere Ergebnisse

Marketer haben oft Schwierigkeiten, die verfügbaren Daten zur Kundensegmentierung und Personalisierung zu nutzen, weil sie Developer Ressourcen benötigen, um den Content tatsächlich zu ändern. Ein Drag-and-Drop-Editor mit einer vorgefertigten Widget-Bibliothek kann deinem Marketing-Team helfen, Änderungen schneller umzusetzen, sodass deine Website (und Kunden) sofort davon profitieren können.

Nutze KI, wenn es sinnvoll ist

KI ist ein nützliches Werkzeug für die Personalisierung, aber es kann nicht als Black-Box-Lösung eingesetzt werden. Wenn du zum Beispiel Natural Language Processing (NLP) verwendest, stelle sicher, dass es mit den von dir ausgewählten Interessen gepaart ist. Wenn du den Engagement Score der Besucher analysieren möchtest, stelle sicher, dass du die Kriterien festlegst, die zur Bestimmung der Engagement-Level verwendet werden. KI sollte immer mit deinem Wissen und den vorhandenen Daten kombiniert werden, um das beste Ergebnis zu erzielen.

Optimiere deine Personalisierungskampagnen mit A/B-Tests

Sobald du dich entschieden hast, eine Personalisierungskampagne durchzuführen und deine Ziele gesetzt hast, musst du wissen, wie du messen kannst, ob sie funktioniert. Hier sind einige Richtlinien, die du beachten solltest:

Testen, testen und nochmal testen

Vielleicht nutzt du bereits A/B-Testing-Tools, um deine Website oder deine Landing Pages zu optimieren, aber du kannst noch weiter gehen und A/B-Tests durchführen, um herauszufinden, welche personalisierte Version deiner Website für ein bestimmtes Segment am besten funktioniert. Jeder Test wird das effektivste Element aufdecken, das du einsetzen kannst, um deine Website kontinuierlich zu verbessern.

Sichere die Verlässlichkeit der Daten deiner A/B-Testlösung

Führe mindestens einen A/A-Test durch, um sicherzustellen, dass der Traffic wirklich zufällig auf verschiedene Versionen verteilt wird. Wenn es eine dramatische Abweichung zwischen den Versionen gibt, ist etwas schiefgelaufen, und dies wird deine Ergebnisse verfälschen.

Teste eine Variable nach der anderen

Dies ist die goldene Regel des A/B-Testings! Um den Einfluss einer bestimmten Variable zu messen, musst du sicherstellen, dass dies die einzige ist, die sich zwischen den verschiedenen Tests ändert.

Führe einen Test nach dem anderen durch

Wenn du mehrere Tests gleichzeitig durchführst, kann es schwierig sein, die Ergebnisse zu interpretieren und herauszufinden, welche Elemente den größten Einfluss hatten. Konzentriere dich auf einen einzigen Test, bevor du zum nächsten übergehst, um sicherzustellen, dass du den Einfluss jeder Änderung korrekt misst.

Passe die Anzahl der Varianten an das Traffic-Volumen an

Beachte, dass du bei einer größeren Anzahl von Varianten mehr Traffic benötigst. Wenn du nicht genügend Traffic generieren kannst, um deine Annahmen zu testen, solltest du zunächst die Variante testen, von der du glaubst, dass sie den größten Einfluss hat, und nach und nach weitere Varianten hinzufügen.

Beachte: Stichprobenverhältniskonflikte (SRM) beim A/B-Testing.

Erreiche statistische Verlässlichkeit, bevor du definitive Änderungen vornimmst

Warte, bis der Test eine statistische Verlässlichkeit von mindestens 95 % erreicht hat, bevor du Änderungen an deiner Website fest einbaust. Du möchtest nicht voreilig eine Änderung implementieren, die deine bestehende Website nicht wirklich verbessert.

Messe mehrere Key Performance Indicators (KPIs)

Setze immer ein primäres Ziel und sekundäre Ziele, um deine Ergebnisse zu messen. Dies kann deine Add-to-Cart-Rate, den durchschnittlichen Warenkorbwert, Klickraten etc. umfassen.

Beachte Marketingaktionen während eines Tests

Denke daran, dass groß angelegte Marketingkampagnen und andere externe Variablen deine Ergebnisse verfälschen können. Stelle sicher, dass du mit deinem Marketing-Team abgestimmt bist und dir bewusst bist, welche Kampagnen im Hintergrund laufen, bevor du die Testergebnisse interpretierst.

Beispiele für gelungene Personalisierung

Es gibt zwar immer Raum für Experimente und keine richtige oder falsche Methode, wenn es um Personalisierung geht, aber einige Unternehmen scheinen mit ihren Kampagnen und der Nutzung persönlicher Präferenzen immer den Nagel auf den Kopf zu treffen. Hier sind einige unserer Lieblingsbeispiele für Website-Personalisierung:

Amazon

Amazon hat eine Produktdatenbank mit Millionen von Produkten, sodass es nicht einfach ist, das Gesuchte zu finden. Zum Glück nutzt das Unternehmen Personalisierung, um deine Interessen zu ermitteln und in Echtzeit verwandte Inhalte und Vorschläge zu präsentieren. Dies ist ein perfektes Beispiel dafür, wie Personalisierung Kunden helfen kann, das zu finden, was sie suchen.

Spotify

Spotify verwendet zahlreiche Personalisierungsmethoden. Die neueste, Blend, hilft Nutzern, ihre Playlists mit ähnlichen Listen von Freunden zu kombinieren. Blend bietet Übereinstimmungsbewertungen für den Musikgeschmack und teilbare Datenstories. Spotify Blend zeigt, dass Personalisierung zu viralen, teilbaren und sozialen Erlebnissen führen kann, die auch noch Cross Promotion für die Plattform durchführen.

Stitch Fix

Stitch Fix sammelt Informationen, die Nutzer über ihre Größe, ihren persönlichen Stil und ihre Körperform angeben, und wählt dann Outfits basierend auf dem Geschmack und der Persönlichkeit jedes Einzelnen aus. Stitch Fix nutzt fortschrittliche KI zur Stil-Kategorisierung und zeigt deutlich, wie Personalisierung und maschinelles Lernen zusammenarbeiten können, um eine ebenso gute (wenn nicht sogar bessere) Erfahrung wie ein persönlicher Stylist zu bieten.

LinkedIn

Alle Social-Media-Plattformen sind großartig im Hinblick auf Personalisierung, weil die Nutzer bereitwillig eine Fülle von Daten bereitstellen. LinkedIn ist ein leuchtendes Beispiel für ein Unternehmen, das weiß, wie man Datenschutzbedenken mit Nutzen ausgleicht. Durch sanftes Bereitstellen personalisierter Vorschläge und Links basierend auf den aktuellen Verbindungen und Suchanfragen der Nutzer macht LinkedIn es einfach, zu netzwerken, nach Jobs zu suchen oder sich mit ehemaligen Kollegen auszutauschen.

Häufig gestellte Fragen zur Personalisierung

Hast du noch mehr Fragen zur Personalisierung? Kein Problem – wir beantworten sie!

Der Beitrag Alles, was du über Personalisierung wissen musst erschien zuerst auf abtasty.

Was ist Split Testing?

Split Testing ist eine Methode zur Durchführung von A/B-Tests.

Durch den Vergleich mehrerer Versionen deiner Webseiten, wie zum Beispiel Landing Pages oder Homepages, hilft dir ein Split-Test dabei, herauszufinden, welche Version eine bessere Conversion Rate für deine Besucher hat.

Wenn der Split-Test gestartet wird, wird der Traffic deiner Seiten zufällig auf die verschiedenen Versionen verteilt. Die Leistung jeder Version wird vom Split Testing Tool verfolgt und analysiert, um die Version zu ermitteln, die am besten konvertiert, mit der höchsten Signifikanz. Split Testing bestimmt die Version, die am besten konvertiert hat.

Erfahre mehr zum Split Testing:

• The Digital Marketing Glossary
• What is Split Testing?

Der Unterschied zwischen Split Testing und A/B-Tests

Im Gegensatz zum A/B-Testing, das direkt über unsere AB Tasty Software funktioniert, werden beim Split-URL-Testing die verschiedenen Versionen auf unterschiedlichen URLs gehostet. Split Testing erfordert daher Eingriffe durch dein technisches Team.

Während A/B-Testing Änderungen verwendet, die nah am Original bleiben, wird Split Testing eingesetzt, wenn das Design und der Inhalt der neuen Version deutlich von der ursprünglichen abweichen. Split Testing ist besonders nützlich, wenn es um große Designänderungen auf deiner Website geht. Wenn du beispielsweise das Design deiner Startseite komplett ändern möchtest, ist Split Testing das ideale Werkzeug, um die Conversions zu optimieren.

Beim Testen einer radikal anderen Version deiner Website werden offensichtliche grundlegende Änderungen vorgenommen, die Back-End-Operationen erfordern, die deine Marketing Teams nicht durchführen können. Split Testing, das technisches Eingreifen benötigt, bleibt daher die beste Lösung, wenn Änderungen am Back-End vorgenommen werden.

A/B-, Split oder MVT: So wählst du die richtige Testmethode aus

Warum sollte ich Split-Tests auf meiner Website durchführen?

Um zu verstehen, warum deine Besucher nicht zu Kunden werden, ist es wichtig, sich zu fragen, welcher Inhalt sie von der Conversion abhält. Deine Intuition reicht nicht aus; entscheidend ist die Wirkung des Produkts auf deine Besucher. Durch die Durchführung eines Split-Tests stellst du deine Besucher in den Mittelpunkt deines Entscheidungsprozesses. Die Ergebnisse des Split-Tests zeigen dir einerseits, welche Seitenversion am meisten Interaktion erhält und andererseits, welche Informationen und Designs sie in wiederkehrende Kunden verwandeln. Split-Tests bieten qualitative Rückmeldungen zur Benutzererfahrung, um Barrieren zu identifizieren und deinen Conversion-Trichter zu optimieren. (Wie man qualitative Daten verwendet, um den nächsten A/B-Test zu planen). Split-Tests können auf jeder Website durchgeführt werden. Mit den richtigen A/B-Testing-Tools ist das weder kompliziert noch eine hohe Investition. Und genau deshalb solltest auch du auf den Split-Testing-Zug aufspringen! Die Vorteile sind:

• Perfekt für Websites mit niedrigem Traffic. Wenn deine Website nur wenig Traffic hat, ist Split-URL-Testing einfach die einzige Methode, die du verwenden kannst (andere Test-Szenarien wie multivariate Tests erfordern eine bestimmte Menge an täglichem Traffic). Außerdem erleichtert es die Analyse der Ergebnisse erheblich. Erstelle einfach zwei Versionen einer Website oder Landing Page und teile den Traffic entsprechend auf. Danach siehst du, welche Version mehr Conversions generiert hat.
• Mehr Umsatz. Ganz klar: Split Testing hilft dir, die beste Version deiner Website zu finden. Je besser du deine Conversion Rates optimierst, desto höher wird der durchschnittliche Bestellwert und dein Umsatz.

Wie wähle ich das beste Split Testing Tool aus?

Da die Verbesserung der Conversion Rates deiner Website ein Prozess ist, der nicht nur das Testen, sondern auch das Analysieren von Daten und das Aufstellen starker Hypothesen beinhaltet (mehr über die einzelnen Schritte erfährst du später), können wir dir nur empfehlen, ein Tool zu verwenden, das alle notwendigen Funktionen beinhaltet, wie AB Tasty. Es bietet:

• Daten-Insights: Sitzungsaufzeichnungen, Heatmaps und NPS-Scores, um den Kundenpfad zu verstehen.
• Split Testing & MVT: Ein einfach zu bedienender visueller Editor zum schnellen Erstellen von Experimenten.
• Marketing-Kampagnen: Erweiterbare Vorlagenbibliothek, um die Kontrolle über deine Website zurückzugewinnen.
• Personalisierte Experiences: Erweiterte Personalisierungsfunktionen, um die richtige Zielgruppe zu erreichen.
• Plus: Einfache Bedienung. AB Tasty hat einen WYSIWYG-Editor entwickelt, der es dir ermöglicht, einfache Änderungen per Drag & Drop und mit nur wenigen Klicks vorzunehmen.

So startest du deinen eigenen Split-Test

Unabhängig vom Ziel musst du vor der Erstellung einer Testkampagne wissen, was du testen kannst und welche Test-Szenarien ideal für Split-Tests sind. Im Allgemeinen empfehlen wir Split-Tests bei größeren Änderungen auf einer Website.

Relaunch einer gesamten Website oder Landing Page
Ein Split-Test garantiert eine bessere Leistung und weniger Code-Implementierung, da du eine neue Seite in deinem CMS erstellen kannst. Keine zusätzlichen Skripte erforderlich. Besonders nützlich für Seiten, bei denen du drastische Änderungen testest – wie einen vollständigen Umbau deiner bestehenden Startseite, Produktdetailseite oder verschiedener Landing Pages.

Intensive Back-End-Tests
Wir empfehlen Split-Tests, wenn du Back-End-intensive Tests durchführen möchtest, wie verschiedene Checkout-Prozesse mit technisch komplexen Seitenlogiken. Split Testing erleichtert auch hier den Prozess, da du den neuen Checkout-Prozess in deinem CMS und Backend erstellen und dann den Traffic mit AB Tasty aufteilen kannst. Die erfolgreiche Variation kann dann fast sofort implementiert werden, ohne zusätzlichen Aufwand für deine Developer, da du einfach die neue Seite oder den neuen Checkout live schaltest. Split Testing funktioniert über eine einfache, schlanke JavaScript-Weiterleitung, die deine bestehende SEO nicht beeinflusst.

Text-Längen
Allgemein wird gesagt, dass kurze Texte besser sind als endlose Absätze. Erste Eindrücke werden innerhalb von Sekunden gemacht. Du wirst jedoch nie genau wissen, bis du einen Split-Test auf deiner Website oder Landing Page selbst durchführst. Letztendlich geht es nämlich auch hier um datengesteuerte Entscheidungen.

Anordnung der Texte
Die Webseiten-Texte sind nicht nur dazu da, dein Produkt oder deine Dienstleistung zu beschreiben. Die Page Copy umfasst auch Call-to-Actions, Kundenbewertungen und vieles mehr. Die perfekte Positionierung zu finden, ist entscheidend. Die gängigste Faustregel ist die „Above the Fold“-Regel, die besagt, dass du die wichtigsten Informationen oben auf deiner Seite platzieren solltest. Das funktioniert für die meisten Websites, garantiert jedoch nicht, dass es auch für deine individuellen Geschäftsziele funktioniert. Also: Teste es und lass Split Testing entscheiden.

Anmelde-Workflow
Wenn du völlig unterschiedliche Funnel-Prozesse oder Anmelde-Workflows gegeneinander testest, solltest du ebenfalls einen Split-Test verwenden. Dies erfordert weniger Code auf einer einzelnen Seite und verbessert die Gesamtleistung beim Durchführen der Tests.

Entscheidende Schritte für ein starkes Split-Testing-Szenario

Schritt 1:  Analyse deiner Website-Daten

Es dreht sich alles um die Auswertung von Daten. Eine starke Split-Testing-Kampagne beginnt mit den Daten deiner Website. Verwende ein Website-Analysetool, um Schwachstellen in deinem Conversion-Funnel, Absprungraten sowie deine besten Landing Pages zu finden. Dies hilft dir, den richtigen Ansatz zu bestimmen und Testideen zu priorisieren.

Schritt 2: Erstellen einer starken Hypothese

Ein Split-Test sollte niemals auf einer persönlichen Meinung oder einem Gefühl basieren. Formuliere für deine Split-URL-Testing-Kampagne eine Annahme, auf deren Basis du den Test durchführen kannst, damit du am Ende verstehst, warum du die Ergebnisse erhältst, die du siehst. Eine starke Test-Hypothese beschreibt auch ein spezifisches Ziel.

Hier ein Beispiel zur Formulierung der perfekten Hypothese:

Stell’ zuerst eine Frage und überlege dir eine passende Antwort. „Warum melden sich User nicht für meinen Newsletter an?“ – „Niemand meldet sich für meinen Newsletter an, weil das Formular schlecht platziert (versteckt) auf meiner Website ist.“
Schlage dann eine Lösung vor: „Mehr User werden sich für meinen Newsletter anmelden, wenn ich das Sign-up-Formular auf der Homepage meiner Website platziere.“
Zu guter Letzt definiere klar deine Erfolgskriterien: „Ich werde das Platzieren des Sign-up-Formulars für den Newsletter auf der Frontpage meiner Website als Erfolg betrachten, wenn ich innerhalb des nächsten Monats einen Anstieg der Sign-ups um 10 % verzeichne.“

Schritt 3: Hypothese testen

Nun ist es an dir, eine Variation zu erstellen und diese gegen die ursprüngliche Seite zu testen. Um herauszufinden, welche effektiver ist, nutze deine Erkenntnisse aus Schritt 1 als Basis zur Messung deiner Ergebnisse.

Berechne die beste Testdauer mit unserem Stichprobenrechner hier.

Schritt 4: Datenbasierte Entscheidungen treffen

Welche Version deiner Website hat die höchste Conversion Rate erzielt? Fortschrittliche Split Testing Tools wie AB Tasty bieten bayesianisches A/B-Testing, das dir hilft, den Einfluss jeder Variante auf die Conversion Rate abzuwägen.

Mit einer starken Test-Hypothese gibt es einen klaren Gewinner. Wenn es keinen klaren Gewinner gibt und die Ergebnisse unklar bleiben, empfehlen wir dir, zu Schritt 2 zurückzukehren und deine Hypothesen zu überdenken oder dir von unseren Conversion Experten Rat einzuholen.

Der Beitrag Split Testing erschien zuerst auf abtasty.

Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD) sind wichtige Begriffe im Bereich DevOps. Sie umfassen Praktiken, die es modernen Entwicklungsteams ermöglichen, Codeänderungen häufiger und schneller zu liefern.

Dies wird durch Automatisierung beim Erstellen, Bereitstellen und Freigeben von Anwendungen erreicht.

CI sorgt dafür, dass Codeänderungen regelmäßig getestet und nach dem Zusammenführen in ein gemeinsames Repository (Versionskontrollsystem) freigegeben werden. Dadurch wird die Stabilität gewährleistet. CD ermöglicht die schnelle und reibungslose Bereitstellung dieser Änderungen, sodass sie in einer Live-Produktionsumgebung eingesetzt werden können.

CI und CD erleichtern die effiziente Veröffentlichung von Software. So können neue, hochwertige Produkte schneller als je zuvor auf den Markt gebracht werden.

Continuous Integration

Zuerst schauen wir uns das Konzept der Continuous Integration genauer an.

In der modernen Softwareentwicklung arbeiten Entwickler oft gleichzeitig an verschiedenen Funktionen.

Ohne kontinuierliche Integration kann es leicht passieren, dass beim Zusammenführen von Codeänderungen aus verschiedenen Branches Konflikte auftreten. Das nennt man dann ‘Merge-Conflict-Hölle’. Das passiert besonders häufig, wenn mehrere Feature Branches gleichzeitig zusammengeführt werden sollen.

• Erfahre mehr: Vor- und Nachteile verschiedener Git-Branching-Strategien.

Erster Schritt: Continuous Integration

Mit Continuous Integration (CI) können Developer ihre Codeänderungen hingegen in einen gemeinsamen Hauptzweig, den sogenannten Trunk, zusammenführen. Das nennt man trunk-basierte Entwicklung und ist ein wesentlicher Bestandteil von CI.

Dank dieser Methode können Entwickler ihre Änderungen in kleinen Schritten integrieren, oft sogar mehrmals am Tag. Jeder Commit löst dann einen automatisierten Build- und Testprozess aus.

Einfach gesagt, sobald diese Änderungen zusammengeführt sind, überprüfen automatisierte Tests den Build und erkennen eventuelle Fehler. So können Bugs schnell behoben werden, ohne dass die Software darunter leidet.

Vorteile der Continuous Integration

Da Developer häufig kleine Änderungen integrieren, wird eine schnellere Bereitstellung ermöglicht. Zudem gibt es schnelleres Feedback, sodass Developer Bugs nahezu sofort beheben können.

Bei trunk-basierter Entwicklung ist der Master Branch der einzige langfristige Branch, während alle anderen Branches nur eine begrenzte Lebensdauer haben.

Im Gegensatz dazu wird beim Feature Branching eine Kopie der Codebase erstellt, sodass Developer separat an ihren Features arbeiten können. Dies führt häufig zu Merge-Konflikten und im Extremfall zu Merge-Hölle, da Developer gleichzeitig zahlreiche Branches zusammenführen.

Da Developer in diesem Fall ihre Änderungen nicht häufig integrieren, erhalten sie kein schnelles Feedback. Sie können keine neuen Änderungen sehen oder ihre eigenen Features freigeben, bis alle Änderungen der anderen Developer fertig sind.

Anschließend versuchen sie, mehrere langfristige Branches zusammenzuführen, die möglicherweise erhebliche Änderungen (und somit größere Bugs) enthalten, die vermieden worden wären, wenn sie häufiger zum Trunk gemerged hätten.

Die Continuous Integration führt daher zu qualitativ hochwertigeren Releases, da Bugs schnell erkannt und behoben werden können. Dies führt zu erhöhter Effizienz und Produktivität, da Developer nicht länger darauf warten müssen, dass alle anderen ihre Änderungen abgeschlossen haben.

Erfahre mehr: Welche Branching-Strategien eignen sich am besten zur Unterstützung von Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Prozessen.

Nächster Schritt: Continuous Delivery

Continuous Delivery ist ein Ansatz zur Softwarefreigabe, bei dem Teams häufig qualitativ hochwertige Produkte durch eine Reihe automatisierter Tests veröffentlichen. Für einen effizienten Prozess der kontinuierlichen Bereitstellung muss auch die kontinuierliche Bereitstellung in deine Pipeline integriert werden. Mehr dazu später.

Das Ziel der Continuous Delivery ist es, Software zu haben, die immer bereit ist, aus dem Quell-Repository in eine Produktionsumgebung bereitgestellt zu werden. Mit anderen Worten, der Code ist immer in einem bereitstellbaren Zustand, selbst wenn mehrere Developer täglich Änderungen durch kontinuierliche Integration vornehmen. Obwohl dies meist ein automatisierter Prozess ist, kann die tatsächliche Freigabe in die Produktionsumgebung manuell durch das Team erfolgen.

Die Vorteile der Continuous Delivery sind klar

Schnellere Time to Market: Der offensichtlichste Vorteil ist die schnellere Markteinführung, da der Code immer bereit ist, an die Nutzer ausgeliefert zu werden.

Kontinuierliche Feedback-Schleife: Eine kontinuierliche Feedback-Schleife ermöglicht es Teams, kontinuierlich Feedback von ihren Endnutzern zu erhalten und dieses Feedback in die nächste Version zu integrieren.

Höhere Produktivität: Teams müssen sich nicht mehr mit langweiligen Aufgaben beschäftigen. Diese werden stattdessen von Pipelines erledigt. So können sich die Teams auf die Entwicklung besserer Produkte konzentrieren, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Risikoreduzierung: Wenn Änderungen häufiger in kleinen Schritten veröffentlicht werden, können Fehler leicht und schnell erkannt und behoben werden. Dadurch werden die typischen Risiken, die mit Releases verbunden sind, reduziert.

Continuous Integration vs. Continuous Delivery vs. Continuous Deployment

In der Softwareentwicklung beginnt der Prozess mit Continuous Integration. Continuous Delivery baut auf diesem Prozess auf, um die während der Continuous Integration in den gemeinsamen Trunk gemergten Änderungen freizugeben. Das bedeutet, dass Continuous Delivery die automatische Bereitstellung des Codes vom Entwicklungs- bis zum Produktionsstadium ermöglicht.

Daher stehen CI/CD für den kontinuierlichen Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsprozess neuer Releases.

Oft mit Continuous Delivery verwechselt, geht Continuous Deployment tatsächlich einen Schritt weiter.

In dieser Phase werden alle Änderungen automatisch und ohne menschliches Eingreifen veröffentlicht. Bei Continuous Delivery werden die Änderungen zwar für die Bereitstellung vorbereitet, aber der Zeitpunkt der Veröffentlichung wird manuell vom Team bestimmt.

Mit anderen Worten, Continuous Delivery ist ein teilweise manueller Prozess, während Continuous Deployment den gesamten Veröffentlichungsprozess automatisiert. Wenn ein automatisierter Test in dieser Phase fehlschlägt, wird die Änderung nicht veröffentlicht. Bestehen die Änderungen den Test, werden sie automatisch bereitgestellt.

Daher ist Continuous Deployment ein effizientes Mittel, um den Feedback Loop mit deinen Endnutzern zu beschleunigen.

Zusammengefasst die drei Hauptkonzepte:

• Continuous Integration
  • Kurzlebige Branches, die mehrmals täglich in einen gemeinsamen Trunk gemergt werden. Eine Reihe automatisierter Tests gibt Feedback zu den eingeführten Änderungen.
• Continuous Delivery
  • Nach der Continuous Integration bereitet Continuous Delivery die Software für die Bereitstellung vor; die Bereitstellung in die Produktion erfolgt meist manuell.
• Continuous Deployment
  • Nach CI und CD werden Änderungen automatisch in die Produktion bereitgestellt; ein vollständig automatisierter Prozess.

Continuous Testing

Wir haben bereits erwähnt, dass Software während CI/CD eine Reihe automatisierter Tests durchläuft. Ein CI/CD-Prozess kann daher die folgenden Testarten umfassen:

• Unit Tests: Überprüfen einzelne Teile der Anwendung. Diese isolierten Teile der Code-Basis werden als Units bezeichnet.
• Integration Tests: Da Unit Tests sich auf einzelne Komponenten konzentrieren und möglicherweise allein nicht ausreichen, stellen Integration Tests sicher, dass mehrere Komponenten zusammen korrekt funktionieren und testen, wie Teile der Anwendung als Ganzes zusammenarbeiten.
• Functional Tests: Stellen sicher, dass die Funktion wie vorgesehen arbeitet.
• End-to-End Tests: Simulieren eine Benutzererfahrung, um sicherzustellen, dass echte Benutzer eine reibungslose, fehlerfreie Erfahrung haben.
• Acceptance Tests: Überprüfen das Verhalten der Software unter signifikanter Belastung, um ihre Stabilität und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Die folgende Testpyramide zeigt die verschiedenen Arten von Tests, die du durchführen kannst. In einigen Fällen musst du möglicherweise nicht alle diese Tests durchführen, insbesondere wenn du gerade erst anfängst.

Da Unit Tests am einfachsten zu implementieren sind und weniger Ressourcen benötigen, bilden sie in der Regel eine gute Grundlage für einen schnellen Build und ermöglichen Entwicklern schnelleres Feedback.

UI-Tests hingegen, die sicherstellen, dass eine Anwendung aus Benutzersicht korrekt funktioniert, sind viel langsamer und komplexer durchzuführen.

Zusammengefasst: Nicht jeder CI/CD-Prozess wird all diese Tests enthalten, aber es ist wichtig zu beachten, dass Continuous Testing durch Automatisierung ein wesentlicher Bestandteil von Continuous Integration und Continuous Delivery ist.

Was ist eine CI/CD-Pipeline?

Eine CI/CD-Pipeline ist eine Serie von automatisierten Tests, die Software durch ihren gesamten Lebenszyklus begleitet, indem sie den Quellcode bis zur Produktion bringt.

Eine typische Pipeline baut den Code, führt Tests durch und setzt die neue Software anschließend in einer originalgetreuen Nachbildung des Softwareentwicklungszyklus in die Produktion um.

Die Integration einer CI/CD-Pipeline ist ein wesentlicher Faktor für die Aufrechterhaltung einer DevOps-Kultur, da sie die schnelle und effiziente Veröffentlichung von Software mit minimalem Risiko gewährleistet. Der Aufbau einer CI/CD-Pipeline setzt die DevOps-Ideale in die Praxis um, indem sie Entwicklern ermöglicht, ihre Änderungen häufig zu committen und schnelles Feedback zu erhalten. Dies führt zu einer Kultur der Zusammenarbeit, erhöhter Produktivität und Transparenz innerhalb der Teams. Diese schnellen Feedback-Schleifen helfen, das Hauptziel einer effizienten CI/CD-Pipeline zu erfüllen: die Reduzierung des Risikos, das normalerweise mit neuen Releases verbunden ist.

Eine solche Pipeline umfasst die folgenden Elemente:

• Code bauen, mergen und testen – Continuous Integration
• Code für die Bereitstellung vorbereiten – Continuous Delivery
• Code automatisch bereitstellen – Continuous Deployment

Beispiel einer typischen CI/CD-Pipeline

Daher können wir die Phasen der CI/CD-Pipeline wie folgt zusammenfassen:

1. Source: Die CI/CD-Pipeline wird ausgelöst, wenn neuer Code ins Repository committet wird.
2. Build: Hier fügen Entwickler ihre neuen Codeänderungen ein und kompilieren sie, damit sie die erste Testphase durchlaufen können.
3. Test: Der neue Code wird durch automatisierte Tests geprüft (zum Beispiel durch Unit Tests während der kontinuierlichen Integration). Je nach Größe und Komplexität der Software kann dieser Schritt von Sekunden bis Stunden dauern. Diese Phase liefert das notwendige Feedback, damit Entwickler eventuelle Probleme beheben können.
4. Deploy: Der Code wird in eine Test- oder Staging-Umgebung bereitgestellt, um ihn auf die endgültige Freigabe vorzubereiten, also Continuous Delivery. Normalerweise wird der Build automatisch bereitgestellt, sobald er eine Reihe automatisierter Tests bestanden hat.
5. Deploy to Production: Der Code wird in eine Live-Produktionsumgebung freigegeben, um die Endnutzer zu erreichen, entweder manuell oder automatisch.

Es ist wichtig, eine solche Pipeline in modernen Softwareentwicklungsteams zu haben, da diese Prozesse den Teams ermöglichen, ihre Energie und Zeit auf das Schreiben von Code und die Verbesserung von Produkten zu konzentrieren, während mühsamere Aufgaben automatisiert werden.

Dies entspricht der Idee einer echten DevOps-Kultur, bei der manuelle Prozesse durch Automatisierung reduziert werden. Ohne CI/CD würde das Integrieren, Testen und Bereitstellen von Änderungen separate Prozesse erfordern, die erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand bedeuten.

Solche automatisierten Prozesse sorgen daher für weniger Fehler und erhöhen die Zusammenarbeit und Effizienz im gesamten Softwareentwicklungszyklus.

Die Implementierung einer CI/CD-Pipeline fördert tatsächlich ein Umfeld der Zusammenarbeit, da Entwicklungs-, IT- und Betriebsteams zusammenarbeiten, um qualitativ hochwertigere Software häufiger bereitzustellen.

CI/CD: Best Practices

Zu den bewährten Methoden für eine effiziente CI/CD-Pipeline gehören unter anderem:

1. Änderungen früh und oft einpflegen

Denke daran, je öfter du Änderungen einpflegst, desto schneller erhältst du Feedback zu den Änderungen, die in den Trunk eingeführt wurden. Dies fördert die Zusammenarbeit und Produktivität im Team und reduziert das Risiko von Fehlern und Merge-Konflikten, wenn große Änderungen statt kleiner, häufiger Änderungen integriert werden.

Die allgemeine Regel lautet, mindestens einmal täglich Änderungen einzupflegen, damit alle im Team über die aktuellen Änderungen auf dem Laufenden bleiben. Selbst wenn die Features noch nicht vollständig sind, können unvollständige Änderungen mithilfe von Feature Flags vor dem Endnutzer verborgen werden. Mehr dazu später.

2. Mache es zur einzigen Möglichkeit, die Produktion bereitzustellen

Nachdem du eine zuverlässige und schnelle Pipeline aufgebaut hast, solltest du den Prozess nicht umgehen.

Mit anderen Worten, stelle sicher, dass alle eingeführten Änderungen durch die Pipeline gehen und dass dies der einzige Weg ist, um Code in die Produktionsumgebung zu bringen.

3. Überprüfe kontinuierlich deine Automatisierungsprozesse

In der modernen Softwareentwicklung entwickeln sich ständig neue Technologien und Prozesse. Daher ist es wichtig, kontinuierlich zu bewerten, welche Prozesse und Tests in deine Pipeline integriert werden können, um die Effizienz zu steigern.

Denke auch daran, dass nicht alles auf einmal automatisiert werden muss. Es ist manchmal besser, manuell zu starten, um zu überprüfen, was tatsächlich automatisiert werden muss.

4. Beschleunige deine Pipeline

Der Sinn einer CI/CD-Pipeline besteht darin, Dinge zu beschleunigen, um Software schneller als zuvor durch Automatisierung herauszubringen.

Eine allgemeine Faustregel ist, die schnellsten Tests zuerst auszuführen, bevor die Pipeline die anspruchsvolleren, zeitaufwändigeren Tests durchführt. Beispielsweise werden zuerst Unit-Tests, dann Integrationstests und anschließend Funktionstests ausgeführt. Auf diese Weise kannst du mit einfacheren, schnelleren Tests Fehler schnell erkennen und beheben, während die anspruchsvolleren Tests laufen.

Es geht also darum, zu wissen, wie die Tests in deiner Testsuite priorisiert werden.

5. Überwache deine Pipeline

Achte auch auf Verbesserungsmöglichkeiten, um zu verstehen, ob es Phasen in deiner Pipeline gibt, die optimiert werden müssen.

Überwache die von deinem CI/CD-Tool gesammelten Metriken, um Probleme zu identifizieren, die behoben werden müssen, um die Zuverlässigkeit und Leistung deiner Infrastruktur sicherzustellen.

CI/CD-Tools zur Gestaltung einer effizienten Pipeline

CI/CD kann Teams dabei helfen, die Prozesse der Entwicklung, des Testens und der Bereitstellung zu automatisieren. Einige Tools konzentrieren sich auf die kontinuierliche Integration, während andere eher auf die kontinuierliche Bereitstellung ausgerichtet sind.

In diesem Abschnitt stellen wir einige gängige Tools vor, die zur Automatisierung dieser Prozesse verwendet werden. Die Wahl der richtigen Tools ist entscheidend für die Implementierung einer effizienten CI/CD-Pipeline, die am besten zu deiner Organisation passt.

Beliebte Tools sind:

1. Jenkins

Eines der bekanntesten Open-Source-Tools für CI/CD. Als erweiterbarer Automatisierungsserver kann es als CI-Server verwendet und in ein Continuous-Delivery-Hub verwandelt werden.

2. CircleCI

Ein Tool, das flexible Umgebungen und tausende vorgefertigte Integrationen bietet. CI/CD-Orchestrierung in der Cloud oder die Möglichkeit, selbst gehostete Runner für zusätzliche Flexibilität und Kontrolle zu nutzen.

3. GitLab CI/CD

Dieses Tool ermöglicht es dir, deinen Release-Prozess zu optimieren und zu automatisieren, und bietet sichere und flexible Bereitstellungsoptionen. GitLab fungiert auch als die einzige Quelle der Wahrheit für CI/CD, sodass du deinen Code von einer einzigen Anwendung aus erstellen, testen, bereitstellen und überwachen kannst.

4. Travis CI

Eine Open-Source-CI/CD-Plattform, die Entwicklern hilft, Code schnell und einfach zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Dieses Tool ist schnell einzurichten und unterstützt über 30 Sprachen, was große Flexibilität bietet.

5. Semaphore

Dieses Tool unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und Plattformen, einschließlich iOS-Apps. Es kann verwendet werden, um deine Releases zu beschleunigen und über Web-, Desktop- und mobile Apps bereitzustellen.

6. Spinnaker

Eine Open-Source-Continuous-Delivery-Plattform, die mit einer Vielzahl von Cloud-Anbietern arbeitet, um schnelle, sichere und wiederholbare Bereitstellungen zu ermöglichen.

CI/CD + Feature Flags: Die magische Formel für noch schnellere Deployments 

Wie wir gesehen haben, sind Continuous Integration und Continuous Delivery zwei wesentliche Praktiken, um qualitativ hochwertige Software schneller zu liefern.
Durch die Implementierung von Feature Flags in diese Prozesse wird zusätzlicher Wert geschaffen und das Risiko bei der Integration und Bereitstellung neuer Änderungen weiter reduziert.

Was sind Feature Flags?

Feature Flags sind ein Werkzeug in der Softwareentwicklung, mit dem bestimmte Funktionen ein- oder ausgeschaltet werden können, um sicher in der Produktion zu testen. Sie ermöglichen es, die Code-Bereitstellung von der Feature-Veröffentlichung zu entkoppeln.

Stellen wir uns folgendes Szenario vor: Mehrere Developer arbeiten an verschiedenen Änderungen über unterschiedliche Zeiträume hinweg. Was passiert, wenn einige Developer ihre Änderungen fertig haben, während andere noch nicht fertig sind? Früher bedeutete das, dass Developer warten mussten, bis alle im Team mit ihren Änderungen fertig waren, bevor sie diese schließlich integrieren und bereitstellen konnten.

Das führte oft zu unzufriedenen Kunden, die länger auf neue Releases warten mussten, und zu einer Unterbrechung des Feedback Loops, da Änderungen nicht häufig genug gemerged wurden. Mit Feature Flags können Developer ihre Änderungen pushen, ohne auf andere Developer warten zu müssen, indem sie einfach die unvollständigen Teile des Codes ausschalten.

Mit anderen Worten, diese unvollständigen Änderungen können hinter einem Feature Flag verborgen werden, während die fertigen Änderungen veröffentlicht werden. Sobald sie fertig sind, können sie eingeschaltet werden, um für Endnutzer sichtbar zu werden.

Das ist wichtig, da das Hauptziel der kontinuierlichen Integration darin besteht, Änderungen mindestens einmal täglich zu integrieren. Feature Flags helfen, dieses Tempo beizubehalten.Auf ähnliche Weise unterstützen Feature Flags die Continuous Integration. 

Ebenso tragen Feature Flags dazu bei, das Versprechen Continuous Delivery einzulösen, denn Developer können weiterhin ein Release durchführen, während unvollständige Änderungen hinter einem Flag verborgen bleiben, sodass sie die Benutzererfahrung nicht beeinträchtigen.

Das bedeutet schnellere Markteinführungen und die Möglichkeit, kontinuierliches Feedback zu sammeln, um deine Produkte ständig zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. 

Feature Flags sind auch als “Kill Switches” nützlich. Wenn ein Bug die automatisierten Tests passiert, kann er leicht ausgeschaltet oder zurückgerollt werden. Auf diese Weise wird nur die fehlerhafte Funktion deaktiviert und nicht das gesamte Release.

Das Hauptfazit ist, dass du mit Feature Flags Releases schneller und sicherer an Endnutzer liefern kannst.

Zusammenfassung

Zusammengefasst sind Continuous Integration und Continuous Delivery unverzichtbare Bestandteile der modernen Softwareentwicklung. Mit Feature Flags werden sie jedoch noch besser und leistungsfähiger, indem sie deiner CI/CD-Pipeline und letztlich deinen Kunden erheblichen Mehrwert bieten.​

Der Beitrag Continuous Integration und Delivery (CI/CD) erklärt erschien zuerst auf abtasty.

Zum Beispiel hören wir oft den Begriff „DevOps-Kultur“, aber wir sehen auch, dass er als Ansatz oder Methode bezeichnet wird, die Organisationen in ihren täglichen Praktiken anwenden. Also, was genau ist es oder kann es mehrere Dinge gleichzeitig bedeuten?

In diesem Leitfaden wollen wir DevOps untersuchen, um zu verstehen, wie es entstanden ist und welche Probleme dieser Begriff für moderne Technikteams zu lösen versucht und warum immer mehr Organisationen es heute als Basis ihres Workflows integrieren.

In diesem Leitfaden möchten wir folgende Fragen beantworten:

• Was ist DevOps? 
• Wie funktioniert DevOps? 
• Woher stammt dieser Begriff?
• Was ist der Unterschied zwischen DevOps und Agile?
• Wie war das Leben vor DevOps und welche Probleme versucht es zu lösen? 
• Welche Vorteile bietet DevOps? 
• Welche Fähigkeiten werden benötigt?

DevOps – bringt Developer und Operations zusammen

Wie du dir vielleicht schon gedacht hast, stammt der Begriff DevOps aus der Kombination von „Development“ (Entwicklung) und „Operations“ (Betrieb).

In diesem Sinne können wir DevOps als eine Philosophie betrachten, die darauf abzielt, eine bessere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen diesen Teams sicherzustellen und zu fördern. Durch die Kombination von Entwicklungs- und Betriebsprozessen können Organisationen mit der Geschwindigkeit der Entwicklung Schritt halten.

DevOps ist nicht an sich eine Technologie. Stattdessen kann es als Oberbegriff betrachtet werden, der die Prozesse, den Ansatz und die Kultur umfasst, die darauf abzielen, den Softwareentwicklungszyklus zu verkürzen, indem die Geschwindigkeit erhöht wird, mit der Organisationen neue Softwareanwendungen veröffentlichen.

Erfahre mehr: Building a Culture of DevOps

Deshalb umfasst es eine Reihe von Praktiken und Werkzeugen, die die Fähigkeit einer Organisation erhöhen, neue Software schnell zu liefern und Produkte zu verbessern und zu optimieren, was mit traditionellen Softwareentwicklungsmethoden nicht möglich wäre.

Wie funktioniert DevOps?

Wir können aus dem oben Genannten ableiten, dass die Hauptprämisse des Begriffs DevOps darin besteht, Software häufig in kleinen Schritten zu veröffentlichen, um schnelle Feedback-Schleifen zu erreichen, die es den Teams ermöglichen, die Software kontinuierlich zu verbessern und zu optimieren.

So können Entwicklungsteams Software schneller bereitstellen, um im sich schnell ändernden Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und die sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen.

Durch diese Feedback-Schleifen können die Teams schnell Kundenfeedback integrieren, sodass sie sicher sind, dass sie nur hochwertige Produkte veröffentlichen, die ihre Kunden tatsächlich benötigen.

Daher kannst du den DevOps-Prozess am besten als endlosen Zyklus oder kontinuierlichen Kreislauf von Aufbau, Test, Bereitstellung und Überwachung von Softwareversionen visualisieren, wobei der Zyklus durch kontinuierliches Feedback, das während dieser verschiedenen Phasen der Software gesammelt wird, zurückgesetzt wird, wie im Bild unten dargestellt.

Hier sind einige der Prinzipien, die die Grundlagen eines DevOps-Ansatzes bilden:

Continuous Integration – Softwareentwicklungsmethoden, bei denen Entwickler häufig in ein gemeinsames Repository einpflegen.

Continuous Delivery – Da der Code kontinuierlich integriert wird, muss er immer in einem bereitstellbaren Zustand sein, sodass er jederzeit und regelmäßig an Endbenutzer freigegeben werden kann.

Continuous Testing – Diese Strategie umfasst das Testen in jeder Phase des Softwareentwicklungszyklus, um wertvolles Feedback zu erhalten, die Qualität der Software zu validieren und Probleme zu beheben, sobald sie auftreten.

Continuous Monitoring – Dies beinhaltet die kontinuierliche Überwachung des Codes und der zugrunde liegenden Struktur, die ihn unterstützt, um schnell Fehler zu erkennen und diese in Echtzeit zu beheben.

Zusammenarbeit über Teams hinweg – Wie wir gesehen haben, ist eines der Hauptziele von DevOps, die Zusammenarbeit und den Austausch von Feedback zu fördern, um eine effiziente DevOps-Pipeline aufrechtzuerhalten.

Automatisierung – Dies ist das Herzstück jeder DevOps-Strategie, da Automatisierung entscheidend ist, um die Geschwindigkeit zu erhöhen und konsistentere und zuverlässigere Software zu produzieren. Mit anderen Worten, die Implementierung von DevOps beinhaltet die Nutzung von Technologie, hauptsächlich Automatisierungstools, um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und den Teams zu ermöglichen, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine der wesentlichen Praktiken von DevOps darin besteht, häufig in kleinen Chargen zu veröffentlichen, um Raum für ständige Innovation zu schaffen.

Das bedeutet, dass Teams, die nach dem DevOps-Modell arbeiten, Veröffentlichungen und Updates viel schneller bereitstellen als unter dem traditionellen Softwareentwicklungsmodell.

Once upon a time …

Der Begriff DevOps begann 2009 während der ersten DevOpsDays-Veranstaltung in Belgien von Patrick Debois, der von einigen als „Vater der DevOps-Bewegung“ bezeichnet wird, Gestalt anzunehmen. Er war frustriert über die Trennung zwischen IT- und Entwicklungsteams, nachdem er ein Regierungsprojekt für eine große Rechenzentrumsmigration übernommen hatte.

DevOpsDays ist inzwischen eine weltweite Reihe von technischen Konferenzen, die Developer und Betriebsprofis zusammenbringen, um vielfältige Themen innerhalb der modernen Softwareentwicklung abzudecken.

Die Veranstaltung wurde durch einen Vortrag inspiriert, den Debois besucht hatte: „10+ Deploys per Day: Dev and Ops Cooperation at Flickr“ von zwei Flickr-Mitarbeitern, John Allspaw und Paul Hammond. Während dieser Präsentation beschrieben Allspaw und Hammond, wie sie kontinuierliche Integrationspraktiken integrierten, um häufige Bereitstellungen durch verbesserte Zusammenarbeit zwischen Developern und Operations zu ermöglichen.

Nachdem die erste DevOpsDays-Veranstaltung stattfand, die von Debois selbst gestartet wurde, begann DevOps an Bedeutung und Popularität zu gewinnen.

Der Begriff entstand hauptsächlich aus Frustration über die Isolation der beiden Departments und die Konflikte, die aus dieser Trennung resultierten. Dieses Video erklärt weiter die Geschichte hinter DevOps, und das Bild unten bietet auch eine großartige Visualisierung der Geschichte von DevOps und wie es sich im Laufe der Zeit entwickelt hat.

DevOps entstand also als Mittel zum Brückenschlag zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams, um deren Produktivität zu steigern und kontinuierlich hochwertige Produkte zu liefern.

DevOps vs. Agile

In der modernen Softwareentwicklung tauchen die Begriffe DevOps und Agile oft zusammen auf. Sind sie tatsächlich dasselbe oder gibt es doch Unterschiede zwischen diesen beiden Begriffen? Ersteres wäre korrekt.

Um DevOps und Agile und deren Unterschiede wirklich zu verstehen, ist es wichtig, ihre grundlegende Philosophie hervorzuheben.

DevOps, wie bereits erwähnt, zielt darauf ab, die Zusammenarbeit zwischen Developern und Operations zu verbessern, während Agile ein iterativer Ansatz ist, der sich auf Zusammenarbeit, Kundenfeedback und kleine, häufige Veröffentlichungen konzentriert.

Agile wurde eingeführt, um die traditionellere Wasserfallmethodik zu ersetzen, die als zu starr und unflexibel galt, um die Erwartungen einer schnelllebigen Welt kontinuierlicher technologischer Entwicklung und Innovation zu erfüllen.

Der Fokus von Agile liegt daher auf der Annahme und Implementierung von Agile Frameworks wie Kanban und Scrum, die dabei helfen, Projekte in überschaubare Phasen oder Sprints zu unterteilen. Ziel ist es, die Lücke zwischen dem Development Teams und den Endnutzern zu schließen, um den Fokus auf den Benutzer neu auszurichten.

Beide Konzepte bieten jedoch den Rahmen, um schnellere Softwarebereitstellungen zu erreichen. Daher wäre es sinnvoll, beide Methoden zu nutzen, da sie sich gegenseitig ergänzen.

Betrachte Agile als eine Sammlung von Methoden, die deinem Team helfen, ihre Arbeit zu organisieren und Releases bereitzustellen, die auf sich schnell ändernde Kundenbedürfnisse reagieren können, und DevOps als die Grundlage und Kultur, die eine schnellere und zuverlässigere Softwarebereitstellung vorantreibt.

Die folgenden vier grundlegenden Werte bilden die Grundlage der Agile Softwareentwicklung, die im Agile Manifesto von 2001 festgelegt sind und die zentralen Werte und Prinzipien dieses Konzepts umreißen:

• Individuen und Interaktionen
• Funktionierende Software 
• Kundenkooperation
• Reaktion auf Veränderungen 

Ein wichtiger Punkt aus diesem Abschnitt ist, dass es eine große Überschneidung zwischen diesen beiden Konzepten gibt, da die Ziele von Agile und DevOps dieselben sind, nämlich die Geschwindigkeit und Qualität von Software Releases und den Softwareentwicklungsprozess im Allgemeinen zu verbessern.

Daher macht es wenig Sinn, diese Konzepte isoliert zu betrachten, da DevOps Agile-Prinzipien und -Praktiken integriert und diese weiter auf Betriebsprozesse anwendet, wo die Agile-Methodik an ihre Grenzen stößt.

Leben vor DevOps

Vor DevOps verließen sich Organisationen mehr auf das traditionelle Wasserfallmodell, aber mit der zunehmenden Komplexität und Geschwindigkeit der heutigen digitalen Welt konnte dieses Modell die ständig sich ändernden und weiterentwickelnden Kundenanforderungen nicht mehr erfüllen. Daher zielt DevOps darauf ab, Probleme und Herausforderungen anzugehen, die oft mit traditionellen Softwareentwicklungsmethoden und -techniken verbunden sind. Die folgende Tabelle vergleicht, wie das Leben vor DevOps war und wie Organisationen sich mit der Implementierung dessen transformiert haben:

Vorteile

Software durchläuft normalerweise eine Reihe von Phasen oder Stufen, um hochwertige Software durch den Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu produzieren. Die Phasen hängen von der verwendeten Methodik ab, aber die grundlegenden Prinzipien des SDLC sind mehr oder weniger dieselben. Weitere Informationen über den Softwarelebenszyklus findest du in unserem Artikel über die verschiedenen Phasen des SDLC in traditionellen und Agile-Methoden. Basierend auf dem oben Genannten müssen Teams und Organisationen zu Beginn eines jeden Softwareentwicklungsprozesses entscheiden, welche Methodik sie anwenden werden, um hochwertige Produkte sicherzustellen. Wasserfall und Agile sind zwei der beliebtesten Methoden, wobei Agile schnell an Bedeutung gewinnt.

DevOps Skills

Da immer mehr Organisationen den Wert von DevOps erkennen, hauptsächlich die Fähigkeit, sichere und schnelle Softwarebereitstellung zu ermöglichen, was zu verkürzten Markteinführungszeiten und erhöhter Kundenzufriedenheit führt, bahnen sich kleine, mittlere und große Organisationen ihren eigenen Weg zur Umsetzung einer solchen Kultur.

Dies erfordert bestimmte DevOps-Expertisen, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.

Eine solche wichtige Rolle innerhalb von DevOps ist die des DevOps Engineers. Dies ist jemand, der tiefes Wissen über den Softwareentwicklungszyklus und die Automatisierungstools zur Entwicklung von CI/CD-Pipelines besitzt.

Es versteht sich von selbst, dass ein DevOps Engineer eng mit verschiedenen Teams, hauptsächlich Softwareentwicklern und IT-Teams, zusammenarbeitet, um Code-Deployments zu erleichtern.

Erfahre mehr zu den Anforderungen an DevOps Engineers und einige gängige Werkzeuge, mit denen sie arbeiten.

DevOps beinhaltet ebenfalls Flexibilität und das Verlassen starrer Workflows, um Produkte kontinuierlich zu verbessern und zu optimieren und Raum für schnellere Innovation zu schaffen.

Daher ist der Schlüssel zum Erfolg in einer DevOps-Rolle, flexibel zu sein und neue Fähigkeiten zu lernen, um hohe Performance im gesamten Betrieb zu erreichen, insbesondere da das erforderliche Wissen von der Art des Unternehmens abhängt, für das der DevOps Engineer arbeitet.
Eines ist jedoch klar: Diese Rolle ist sehr gefragt und gehört derzeit zu den bestbezahlten Technologie-Jobs.

Fazit: DevOps an der Spitze der digitalen Transformation

Um einen Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten, müssen Organisationen die Kultur, Werkzeuge und Fähigkeiten übernehmen, die erforderlich sind, um mit der digitalen Transformation Schritt zu halten.

Du kannst nicht einfach eine Reihe von Werkzeugen übernehmen und glauben, dass du bereits weit in deinem DevOps-Weg bist. DevOps beinhaltet einen kulturellen Wandel, der innerhalb deiner Organisation stattfinden muss, um DevOps erfolgreich umzusetzen.

DevOps ist nicht nur eine Sammlung von Werkzeugen oder Technologien, die du übernimmst, sondern ein kultureller Wandel und ein taktischer Ansatz, durch den Teams effektiver zusammenarbeiten und Technologie nutzen, um die Softwarebereitstellung zu optimieren und ihre Leistungsziele zu erfüllen oder zu übertreffen.

Daher können wir schließen, dass das ultimative Ziel von DevOps ist:

• Kommunikationsbarrieren durch die Schaffung von funktionsübergreifenden Teams abzubauen 
• Effizienz im gesamten Unternehmen zu steigern
• Hochwertige Produkte schneller freizugeben

Bleib dran, denn in einem zukünftigen Beitrag werden wir dir erklären, wie du erfolgreich eine DevOps-Kultur in deinem Unternehmen einführen kannst.

Eines scheint klar zu sein: DevOps ist gekommen, um zu bleiben, und das aus gutem Grund.

Der Beitrag DevOps-Leitfaden erschien zuerst auf abtasty.

Feature Flags sind mittlerweile ein unverzichtbares Werkzeug für DevOps- und Softwareentwicklungsteams, um Features schnell und sicher zu veröffentlichen. Sie können für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden und sind unter verschiedenen Namen bekannt, von Feature Toggles bis Feature Flippers. Das Kernkonzept bleibt jedoch dasselbe.

In diesem Leitfaden erfährst du, was Feature Flags sind, warum und wie sie heute von Teams verwendet werden, wie sie implementiert werden und welche Vor- und Nachteile sie mit sich bringen.

Was sind Feature Flags?

Feature Flags sind ein Softwareentwicklungstool, mit dem Funktionen ein- oder ausgeschaltet werden können, um sicher in der Produktion zu testen. Dies geschieht durch Trennung des Code Deployment vom Feature Release.

Ein Feature Flag kann von einer einfachen If-Anweisung bis hin zu komplexeren Entscheidungsbäumen reichen, die auf verschiedenen Variablen basieren.

Es gibt viele Arten von Feature Flags, die je nach ihrer Dynamik und Lebensdauer kategorisiert sind und unterschiedliche Zwecke erfüllen.

Kurzlebige vs. langlebige Feature Flags

Wenn wir von Langlebigkeit sprechen, beziehen wir uns auf Feature Flags, die entweder für eine kurze Zeit in deinem System verbleiben sollen, während andere Flags jahrelang bestehen bleiben können.

Zum Beispiel können Feature Flags kurzlebig sein, um vorübergehend neue Änderungen bereitzustellen und in der Produktion zu testen. Andere Flags, wie z. B. Kill Switches, bleiben dagegen langfristig in deinem System. Daher ist es wichtig, verschiedene Feature Toggles oder Flags je nach ihrer Einsatzdauer zu verwalten.

Erfahre mehr: Kurzlebige und langlebige Feature Flags.

Dynamische vs. statische Feature Flags

In Bezug auf die Dynamik, also wie oft ein Flag in seiner Lebensdauer modifiziert werden muss, gibt es zwei Kategorien von Feature Flags:

• Dynamisch – Wert kann während der Laufzeit geändert werden.
• Statisch – ändern sich nur durch tatsächliche Codeänderungen oder Änderungen an Konfigurationsdateien.

Um mehr über die Unterschiede zwischen statischen und dynamischen Flags und darüber zu erfahren, wo sie je nach Kategorie gespeichert werden sollten, lies unseren Artikel zu Best Practices über die Speicherung von Feature Flags.

Wir können Feature Flags weiter in verschiedene Kategorien von Toggles unterteilen, die unterschiedlich verwaltet werden sollten. Mit anderen Worten: Du musst verschiedene Feature Toggles oder Flags je nach ihrem Einsatz unterschiedlich handhaben. Die Hauptkategorien sind:

• Release Toggles
• Experimentelle Toggles
• Operationale Toggles
• Berechtigungstoggles

Für mehr Details zu diesen verschiedenen Kategorien von Feature Toggles schau dir diesen Artikel an.

Warum soll ich Feature Flags verwenden?

Feature Flags können in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden, von einfachen bis hin zu fortgeschritteneren Verwendungen, da Teams wie Engineering-, DevOps- und Produktionsteams in Organisationen deren Vorteile in der Software-Release-Strategie erkannt haben.

Release jederzeit möglich

Mit Feature Flags kannst du jederzeit deployen, indem du die Code-Bereitstellung von der Veröffentlichung trennst. Dadurch werden nur bestimmte Teile deiner Funktion aktiviert, während unvervollständige Änderungen deaktiviert und für die Nutzer unsichtbar gemacht werden.

In der Produktion testen

Feature Flags bieten eine sichere, weniger riskante Methode, um in der Produktion mit echten Nutzern zu testen. Dies hilft dir, wertvolles Feedback von den relevantesten Nutzern zu erhalten und sicherzustellen, dass deine Produkte von hoher Qualität sind. Feature Flags ermöglichen es dir somit, deine Funktionen in realen Umgebungen schneller als je zuvor A/B zu testen.

Progressive Delivery

Wenn du eine Funktion bereit hast, kontrollierst du, welche Teilmenge von Nutzern Zugriff auf diese Funktion hat, durch schrittweise Rollouts der Veröffentlichungen. Progressive Delivery kann durch Techniken wie Canary Releases oder Ring Deployments umgesetzt werden.

User Targeting

Feature Flags geben dir die Macht, deine Nutzer auszuwählen. Es gibt viele Methoden, um Nutzer mit Feature Flags auszuwählen, je nachdem, wie du deine Ziele definiert hast. Zum Beispiel kannst du eine Gruppe von Nutzern für einen frühen Zugriff auf eine Funktion auswählen oder sie freiwillig durch Beta-Tests teilnehmen lassen. Zu den häufigsten Techniken für den schrittweisen Rollout deiner Funktionen durch Nutzersegmentierung gehören Ring Deployment, Canary Testing und Dark Launch. Ebenso wie du bestimmten Nutzern Zugriff gewähren kannst, kannst du auch bestimmte Nutzer blockieren, z. B. aus einem bestimmten Land oder einer bestimmten Organisation.

Kill Switch

Manchmal kann es beim Testen in der Produktion vorkommen, dass eine Funktion nicht wie erwartet funktioniert. Feature Flags können als Kill Switch verwendet werden, um diese fehlerhaften Funktionen vorübergehend für Nutzer auszuschalten, bis das Problem analysiert und behoben ist. Dies ist auch nützlich, um „sunsetting“ Features zu verwalten, die seit langem in deinem System sind und nicht mehr verwendet werden, und daher rausgenommen werden müssen, um technische Schuld zu vermeiden.

Herausforderungen von Feature Flags

Man kann nie genug von etwas Gutem haben, aber nichts ist perfekt. Es gibt Zeiten, in denen du auf einige Stolpersteine beim Einsatz von Feature Flags stoßen könntest. Während ihre Verwendung empfohlen wird und große Vorteile für den Workflow deines Teams bringt, solltest du vorsichtig sein, insbesondere wenn du auf eine Feature-Flagging-Plattform in-house angewiesen bist.

1. Komplexität

Mit der Zeit können die Anwendungsfälle von Feature Flags komplex werden, insbesondere bei internen Systemen, denen die notwendige Raffinesse fehlt, um Produkte zu unterstützen.

2. Unordentlicher Code & Koordination

Das Ansammeln von Feature Flags in deinem System kann zu unordentlichem Code führen. Verstreute Bedingungsanweisungen stören den Systemfluss und machen es schwierig, Probleme während des Debuggens zu erkennen.

3. Technische Schuld

Wenn veraltete, nicht mehr verwendete Flags in deinem System verbleiben, kann dies letztlich zur Ansammlung technischer Schulden führen. Flags müssen daher bereinigt werden, sobald sie verwendet und nicht mehr aktiv sind.

Es ist unbestreitbar, dass Feature Flags zu einer Notwendigkeit geworden sind, um neue Funktionen schnell und sicher zu veröffentlichen. Ein effizientes Feature-Management-System kann helfen, die Release-Prozesse zu optimieren. Die folgenden Punkte zeigen nur einige der Möglichkeiten, wie sie Wert für deine Software-Entwicklungs- und Release-Prozesse bringen können.

1. Continuous Delivery

Feature Flags ermöglichen es Teams, trunk-basiertes Entwickeln ohne das Risiko von langlebigen Branches und der gefürchteten Merge Hell zu praktizieren.

2. Erhöhung der Produktionsrate

Feature Flags ermöglichen risikofreies Testen in der Produktion, was zu schnelleren Feature Releases für Nutzer und höheren Qualitätsergebnissen mit weniger Bugs führt.

3. Kontinuierliches Experimentieren

Feature Flags ermöglichen es dir, deine Änderungen häufig zu validieren, indem du sie an einer Teilmenge von Nutzern testest und die Leistung basierend auf den gewählten KPIs misst.

4. Risikoreduzierung

Durch die Entkopplung von Deployment und Release und das Veröffentlichen an eine kleine Anzahl von Nutzern kannst du Fehler entdecken und die Funktion bei Problemen während des Tests einfach durch Deaktivieren des Feature Flags in der Produktion zurückrollen.

5. Feature Rollback

Feature Flags ermöglichen es dir, eine Funktion bei Fehlfunktionen durch einen Kill Switch zu deaktivieren.

6. Früher Zugang

Feature Flags ermöglichen es, Funktionen für Early Adopters zugänglich zu machen, die wertvolles Feedback zur Produktverbesserung liefern. Dies ist ideal für riskante Releases, die du nicht sofort mit einem breiteren Publikum teilen möchtest.

7. Umgehung der App-Store-Verifizierung

Mit Feature Flags kannst du neue Releases an kleineren Segmenten deines Publikums testen, ohne auf die Genehmigung des App Stores warten zu müssen (was zeitaufwändig sein kann).

Feature Flags in der Softwareentwicklung integrieren

Software durchläuft in der Regel eine Reihe von Stufen oder Phasen, um qualitativ hochwertige Software durch den Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) zu produzieren. Die Phasen, die integriert werden, hängen von der verwendeten Methodik ab, aber die grundlegenden Prinzipien des SDLC sind mehr oder weniger gleich. Für weitere Informationen zum Softwarelebenszyklus kannst du unseren Artikel über die verschiedenen Phasen des SDLC in konventionellen und agilen Methoden lesen. Basierend auf den oben genannten Aspekten müssen Teams und Organisationen zu Beginn eines jeden Softwareentwicklungsprozesses entscheiden, welche Methodik sie anwenden werden, um qualitativ hochwertige Produkte sicherzustellen. Waterfall und Agile sind zwei der beliebtesten Methoden, wobei Agile schnell gegenüber Waterfall an Bedeutung gewinnt.

• Die Waterfall-Methode ist ein traditionelles Modell. Sie verfolgt einen linearen Ansatz in der Softwareentwicklung, bei dem jede Phase nach unten, wie bei einem Wasserfall, zur nächsten übergeht; jede Stufe muss abgeschlossen sein, bevor die nächste beginnt.
• Die Agile-Methode hingegen folgt einem teamorientierten Ansatz in der Entwicklung. Anstatt das gesamte Projekt im Voraus zu planen, wird die Entwicklung in kleine Batches aufgeteilt, die in Phasen abgeschlossen werden. Das Besondere an der agilen Entwicklung ist, dass sie den Fokus auf den Nutzer legt, da sie auf einem sehr hohen Maß an Kundenbeteiligung während des gesamten Projekts basiert.

Die Integration von Feature Flags in deinen Release-Prozess unterscheidet eine agile Roadmap von einer Waterfall Roadmap und hilft dir, dich auf die wesentlichen nutzerorientierten Aktivitäten zu konzentrieren. Lies weiter, um herauszufinden, warum eine agile Methodik der richtige Weg für die moderne Softwareentwicklung ist und warum du Feature Flags in deine agile Roadmap einbinden solltest, um deine Produkte in die richtige Richtung zu lenken. Wenn es um Release-Management-Strategien geht, gibt es verschiedene Strategien zur Auswahl, je nach deinen Anwendungsfällen.

• Trunk-basiertes Development ist ein Branching-Modell, bei dem Entwickler in einem einzigen Branch zusammenarbeiten und kleinere Änderungen häufiger vornehmen. Die Idee hinter dieser Praxis ist es, langfristige Branches zu vermeiden, die zur Merge Hell führen können. Diese Strategie ist in der Regel gut geeignet, um Features schnell herauszubringen.
• Feature Branching hingegen ist, wenn Entwickler separat an einem Branch arbeiten und ihre Änderungen nach Abschluss in den Hauptbranch (Mainline) zusammenführen. Dies ist eine effiziente Methode, um große Projekte mit vielen Entwicklern, die an spezifischen Features arbeiten, zu verwalten.

Feature Flags: Best Practices

Es gibt viele Praktiken, die beim Arbeiten mit Feature Flags beachtet werden sollten. Die folgenden Best Practices solltest du in Betracht ziehen und umsetzen, um deine Arbeit mit Feature Flags so reibungslos wie möglich zu gestalten:

1. Zugriffskontrolle

Richte einen Login ein, um zu wissen, welche Änderungen von wem vorgenommen wurden. Das ist besonders wichtig, um die Abhängigkeit zwischen Produkt- und Engineering-Teams zu verringern und die Produktivität zu verbessern, da mehr Transparenz herrscht, insbesondere bei der Einführung neuer Änderungen.

2. Verwendung eines standardisierten Benennungssystem

Ohne ein Benennungskonzept könnten die Teammitglieder anfangen, Flags mit denselben Namen zu benennen und die Flags könnten verwechselt werden. Dies könnte dazu führen, dass dein Team das falsche Flag aktiviert, was zu möglichen Störungen in deinem System führen kann.

3. Unterschiedliche Verwaltung verschiedener Toggles

Da es verschiedene Arten von Flags gibt, wäre es unsinnig, beispielsweise ein Release Flag und einen Kill Switch auf dieselbe Weise zu verwalten und umzusetzen.

4. Regelmäßige Bereinigung der Flags

Du solltest sicherstellen, dass du regelmäßig Flags aus deinem System entfernst, die nicht mehr verwendet werden. Einige Flags sind nur für kurze Zeit gedacht und haben einen einmaligen Zweck, daher müssen diese aus deinem System entfernt werden.

Auswahl einer Feature-Flagging-Plattform

Sobald du dich entschieden hast, eine Drittanbieter-Lösung zu nutzen, kann es eine Herausforderung sein, die beste Feature-Flag-Management-Plattform für deine Bedürfnisse zu finden. Besuche unseren Abschnitt zum Vergleich von Feature-Flag-Diensten, um zu sehen, wie sich AB Tasty im Vergleich zu anderen Lösungen schlägt.

AB Tasty’s Feature Experimentation und Experience Rollouts könnten genau die Lösung sein, die du suchst. AB Tasty wurde im Forrester New Wave: Feature Management & Experimentation, Q2 2021 Bericht als führend eingestuft.

AB Tasty ermöglicht dir nicht nur, Funktionen ein- und auszuschalten, sondern gibt dir auch die volle Kontrolle über deine Feature Releases, indem du deine Funktionen in Flags verpackst und sie basierend auf den spezifischen Flag-Werten, die du verschiedenen Benutzersegmenten zuweist, ausrollst. So kannst du fundierte Entscheidungen gemäß den von dir gewählten Metriken und KPIs treffen.

Wenn du weitere Informationen zum Einstieg in unsere serverseitige Funktionalität benötigst, sieh dir unsere Dokumentation an, um loszulegen.

So implementierst du Feature Flags

Eine typische Implementierung von Feature Flags basiert auf (1) einem Management Service, der das Flag definiert, (2) einer Laufzeitabfrage, um den Wert des Flags herauszufinden, und (3) einer If-else-Anweisungsstruktur.

Es gibt viele Möglichkeiten, Feature Flags zu implementieren. Der einfachste Weg und oft der Ausgangspunkt ist die direkte Verwendung von If-else-Anweisungen in deinem Code.

Du kannst auch auf Open-Source-Projekte und viele Bibliotheken zurückgreifen, die für deine bevorzugte Programmiersprache verfügbar sind. Lies mehr über die Top 10 Feature Flag-bezogenen Projekte auf GitHub.

Jedoch gehen Feature Flags über einfache boolesche Zustände hinaus zu komplexeren logischen Aussagen. Wenn du dich also mit fortgeschritteneren Anwendungsfällen beschäftigen möchtest, benötigst du komplexere Feature Flag Management Tools.

Bevor du dich auf deine Feature-Flag-Implementierungsreise begibst, ist es wichtig, Folgendes zu beachten:

• Probleme identifizieren: Es ist wichtig, deine Ziele und die Probleme, die du im Softwareentwicklungsprozess und in der Produktion angehen möchtest, zu kennen.
• Anwendungsfälle bestimmen: Überlege dir, warum du Feature Flags einsetzen möchtest und wer sie in deiner Organisation neben den Entwicklern verwenden wird.
• Selbst entwickeln oder kaufen: Es gibt viele Faktoren, die du bei der Entscheidung berücksichtigen musst, ob es besser ist, ein Feature-Flag-Management-System selbst zu entwickeln oder eine bestehende Lösung zu kaufen.

Feature Flags FAQs

Was sind Feature Flags?

Feature Flags sind eine Praxis in der Softwareentwicklung, deren Zweck es ist, Funktionen ein- oder auszuschalten, ohne neuen Code deployen zu müssen. Sie ermöglichen es, Code Deployment und Feature Release zu trennen.

Warum sollte man Feature Flags verwenden?

Feature Flags ermöglichen Continuous Delivery, indem sie Teams erlauben, trunk-basiertes Entwickeln ohne die Risiken von langfristigen Branches und der gefürchteten Merge Hell zu praktizieren. Sie erhöhen die Entwicklungsgeschwindigkeit, indem sie Tests in der Produktion vereinfachen und es ermöglichen, Änderungen kontinuierlich an einer Teilmenge von Nutzern zu validieren, während Risiken gemindert werden. Sie werden nicht nur von Engineering Teams, sondern auch von QA- und Produk-Teams sowie von Operations verwendet.

Was ist der Unterschied zwischen Feature Toggles und Feature Flags?

Feature Flags werden oft als Feature Toggles bezeichnet und umgekehrt. Feature Toggles sich quasi von einem einfachen Ein/Aus-Schalter zu komplexeren Anwendungsfällen entwickelt, weshalb der Begriff Feature Flags passender geworden ist.

Ist Feature Flagging dasselbe wie Remote Config?

Remote Config kann durch Feature Flags implementiert werden. Mit Remote Config können Funktionen, die deiner mobilen App hinzugefügt werden, in einem Feature Flag verpackt und aus der Ferne ein- oder ausgeschaltet werden, um zu entscheiden, wer die neuen Funktionen sehen darf.

Unterscheiden sich Feature Flags von Feature Branches?

Ein Feature Branch ist, wenn jeder Entwickler eine Kopie des Codebases in den Trunk in einen Branch erstellt, um dort Änderungen vorzunehmen und diese zurück in den Trunk zu mergen, sobald sie abgeschlossen sind. Erfahre mehr über Git Branching-Strategien.

Feature Branching wird manchmal mit Feature Flags kombiniert, insbesondere wenn ein Entwickler seine Änderungen noch nicht abgeschlossen hat, aber das Release dennoch stattfinden kann. Feature Flags erlauben es, diese unfertigen Änderungen auszuschalten, während fertige Funktionen ohne Verzögerung veröffentlicht werden können.

Sind Feature Flags A/B-Tests?

In gewissem Maße ja. Beide helfen dabei, sicherer zu veröffentlichen. Mit einem A/B-Test kannst du Experimente durchführen und entscheiden, welche Version deiner Website deinen Besuchern angezeigt wird. Du kannst jedoch auch A/B-Tests auf Features deiner Website mithilfe von Feature Flags durchführen. Hier kannst du zwei Varianten deines Features einer Teilmenge von Nutzern präsentieren und analysieren, wie sich die Benutzererfahrung mit dem neuen Feature unterscheidet.

Das heißt, A/B-Testing ist nicht die einzige Testmethode, die du mit Feature Flags implementieren kannst – sie helfen dir zwar bei A/B-Tests, aber ihre Verwendungsmöglichkeiten gehen darüber hinaus.

Der Beitrag Leitfaden Feature Flags erschien zuerst auf abtasty.

Wie du sicher weißt, findet Marketing (und Einkaufen) online statt. Egal, ob du einen E-Commerce-Shop oder ein B2B-Unternehmen betreibst, du versuchst ständig, deine Interessenten zu bestimmten Handlungen zu bewegen, wie z. B. ein Produkt zu kaufen, sich für einen Newsletter anzumelden oder ein kostenloses E-Book herunterzuladen. Wenn eine Nutzerin oder ein Nutzer eine Handlung ausführt, wird das als Conversion betrachtet. Conversion Rate Optimization (CRO) bezeichnet die Praxis, die Anzahl der Nutzer zu erhöhen, die mit deiner Website interagieren. Während dies in der Regel durch eine Reihe von kleinen, schrittweisen Verbesserungen erfolgt, ist das Endziel, den gesamten Online-Marketing-Prozess zu optimieren.

Zuerst wollen wir die Grundlagen der Conversion Rate betrachten: Was ist sie, wie berechnet man sie, wie verbessert man sie und wie stellt man sicher, dass man sich nicht selbst im Weg steht. Bereit? Los geht’s!

Was ist Conversion Rate Optimization?

Bevor wir uns mit der Conversion Rate Optimization beschäftigen, schauen wir uns genauer an, was Conversions und Conversion Rates sind und wie man sie aufzeichnet.

Was ist eine Conversion?

Eine Conversion kann sich auf praktisch jede online durchgeführte Handlung beziehen. Es bezieht sich nicht auf eine einzelne spezifische Handlung, wie z. B. einen Verkauf, sondern auf jede Handlung, die du als wertvoll für dein Geschäft ansiehst. Eine Conversion (auch Event genannt) kann ein Klick, ein Kauf, ein Swipe oder ein Download sein.

Deine Conversion Rate ist die Anzahl der Conversions im Verhältnis zur Gesamtzahl möglicher Conversions in einem bestimmten Zeitraum. (Mehr dazu später!)

Definitionen: Conversion Rate

Es spielt keine Rolle, in welcher Branche du tätig bist – du wirst immer versuchen, deine Conversions zu steigern. Während du vielleicht versucht bist, mehr Geld für Werbung auszugeben, führt ein höheres Bewusstsein nicht immer zu mehr Verkäufen.

Conversion Rate Optimization ist eine viel kostengünstigere und effektivere Möglichkeit, mehr Traffic zu gewinnen, weil du fundierte, datenbasierte Anpassungen vornehmen kannst, die sich auf den bereits vorhandenen Traffic konzentrieren. Du kannst dich auf Mikro-Conversions konzentrieren (zum Beispiel, deine Kunden dazu zu bringen, Formulare auszufüllen, damit dein Vertriebsteam sie anrufen und durch den Funnel führen kann) oder auf Makro-Conversions, wie bestätigte Käufe.

Was ist eine Conversion Rate?

Das einfachste Beispiel zur Veranschaulichung der Conversion Rate ist im Kontext von E-Commerce zu finden. Die Conversion Rate wird häufig von E-Commerce-Seiten verwendet, um den Prozentsatz der Besucher zu messen, die letztendlich Produkte kaufen. Mit anderen Worten, wie viele durchlaufen den gesamten Conversion Funnel.
Wenn du ein E-Commerce-Unternehmen bist, besteht dein Ziel darin, deine Conversion Rate zu optimieren, was zu einer Steigerung deines Gewinns führen sollte. Das Conversion Tracking kann über jede Web-Analyseplattform wie Google Analytics, Adobe Analytics oder Mixpanel für jeden Zeitraum durchgeführt werden.

CRO

CRO ist das Akronym für Conversion Rate Optimization.

Conversion Rate

Eine Conversion Rate ist das Verhältnis der Anzahl der Conversions (oder gewünschten Aktionen), die von Besuchern durchgeführt wurden, zur Gesamtzahl der Besucher deiner Website.

Conversion Rate Optimization

Conversion Rate Optimization ist der strategische Prozess, um den Prozentsatz der Besucher zu erhöhen, die eine gewünschte Aktion auf deiner Website durchführen.

Conversion Funnel

Ein Conversion Funnel bezieht sich auf die verschiedenen Schritte, die potenzielle Kunden durchlaufen, bevor sie zu vollwertigen Kunden deines Unternehmens werden.

CRO-Test

Ein CRO-Test im digitalen Marketing ist ein Online-Experiment, bei dem verschiedene Elemente auf deiner Website hinzugefügt, entfernt, neu angeordnet oder neu gestaltet werden.

Makro- vs. Mikro-Conversions

Vielleicht hast du schon von Makro- und Mikro-Conversions gehört.

Makro-Conversions (oder Website-Ziele) beziehen sich in der Regel auf die Umwandlung eines Besuchers in einen zahlenden Kunden oder Abonnenten eines Webdienstes, z. B. ein Online-Magazin-Abonnement, einen Streaming-Dienst oder ein monatliches Software-Abonnement. Diese werden manchmal auch als Website-Ziele bezeichnet.

Mikro-Conversions hingegen sind kleinere, sekundäre Handlungen, die ein Besucher auf einer Website ausführt, die darauf hindeuten, dass sie Kunden werden, zum Beispiel, wenn sie auf die Website klicken, sich ein Werbevideo ansehen oder einen Artikel in den Warenkorb legen.

Kann ein Nutzer zweimal zum Kunden werden?

Solltest du für eine Conversion bezahlen, wenn ein einzelner Nutzer die gleiche Aktion zweimal ausgeführt hat? Deduplikation ist die Methode, die wir verwenden, um sicherzustellen, dass der richtige Partner anerkannt wird und dass Kunden nicht für Conversions überbezahlt werden.

Bis jetzt haben alle von AB Tasty gemessenen Conversions nach einer Deduplikationsmethode gearbeitet. Wenn ein Nutzer deine Conversion-URL zweimal aufgerufen hat, würden wir nur eine Conversion für diesen Webnutzer zählen. Dies galt für URL- und Ereignistyp-Ziele, wie z. B. Klick-Tracking. Die Transaktionsziele, die explizit durch unser E-Commerce-Tag festgelegt wurden, waren die einzigen Ausnahmen. Für diese Ziele hast du die Möglichkeit, die Conversions im Bericht im deduplizierten (standardmäßig) oder duplizierten Modus anzuzeigen.

Die Deduplikationsmethode eignet sich am besten, wenn du Makro-Conversions verfolgen möchtest. Du möchtest wissen, ob deine Änderungen deine Fähigkeit beeinflusst haben, mehr oder weniger Nutzer in Abonnenten umzuwandeln.

Für Mikro-Conversions (z. B. Hinzufügen zum Warenkorb, Zugriff auf Inhalte) bietet die Duplikationsmethode eine ergänzende Perspektive. Beispielsweise möchtest du möglicherweise messen, ob deine Tests es mehr Nutzern ermöglichen, ein Element der Benutzeroberfläche zu verwenden, und ob es eine große Nutzung generiert. Die Schlussfolgerungen eines Tests bestehen darin, zu betonen, ob eine neue Funktionalität anders wäre, wenn sie trotz der erhöhten Anzahl von Nutzern, die darauf zugreifen, keine wiederholte Nutzung erzeugt (das Konzept der „Stickiness“). Die Deduplikationsperspektive beantwortet die anfängliche Frage, während die Duplikationsperspektive die zweite beantwortet.

Wie berechnest du die Conversion Rate?

Jetzt, da du weißt, was eine Conversion Rate ist, möchtest du deine Conversion Rate berechnen und die Effektivität deiner Website messen. Keine Sorge – du brauchst keine übermenschlichen mathematischen Fähigkeiten. Alles, was du tun musst, ist, die Anzahl der abgeschlossenen Aktionen in einem definierten Zeitraum durch die Gesamtzahl der Besucher deiner Website zu teilen und das Ergebnis mit 100 zu multiplizieren.

Mit anderen Worten:

Conversion Rate = (Conversions oder erreichte Ziele / Gesamtbesucher) * 100

Stell dir vor, deine E-Commerce-Website hatte 25.746 Besucher in einem gewählten Zeitraum; von diesen 25.746 Besuchern haben 4.832 eine Transaktion abgeschlossen. Dann beträgt deine Conversion Rate 18,76 %. Ganz schön gut!

Je nachdem, was du messen möchtest, kannst du die Conversion Rate auch auf folgende Weise berechnen:

Du kannst auch einen automatischen Conversion-Rate-Rechner finden, um eine präzise Berechnung der Conversion Rate deiner Website zu erhalten, falls du nicht selbst rechnen möchtest.

Was ist eine gute Conversion Rate? (mit Beispielen)

Die Bewertung von Conversion Rates ist nicht einfach. Eine E-Commerce-Seite für FMCG (fast-moving consumer goods) oder schnelldrehende Produkte könnte eine völlig andere Conversion Rate haben als eine Seite, die Versicherungen verkauft. Zwei bis fünf Prozent gelten als gute Conversion Rate; denke daran, dass selbst ein kleiner Anstieg bei den Conversions einen erheblichen Einfluss haben kann.

Versuche, eine Seite zu vergleichen, die deiner am ähnlichsten ist. Der ADI Consumer Report für 2020 zeigt folgende Statistiken:

Vorteile der Conversion Rate Optimization

Es gibt viele Gründe, warum CRO ein so wichtiger Bestandteil deiner Online-Marketing-Strategie ist. Während Strategien wie SEO und Werbung zusätzlichen Traffic generieren können, kann dir deine CRO-Strategie helfen, deinen Traffic in qualitativ hochwertige Leads und Verkäufe umzuwandeln. Du erhältst auch wertvolle Einblicke in Kundenpräferenzen und -verhalten. Lass uns ansehen, wie CRO deinem Geschäft zugutekommen kann.

1. CRO schafft nahtlose Einkaufserlebnisse

Conversion Rate Optimization steigert die Verkäufe, kann aber auch Hindernisse auf deiner Website beseitigen, die Kunden daran hindern könnten, einen Kauf abzuschließen. Kleine Verbesserungen in der UX können große Auswirkungen haben und das gesamte Einkaufserlebnis deiner Kunden verbessern.

Ein nahtloses Einkaufserlebnis ohne diese lästigen Hürden wird den Customer Lifetime Value erhöhen, d. h., Kunden dazu bringen, immer wieder zurückzukommen. Dies geschieht durch die Analyse von Feedback und das Testen von Lösungen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungen, die du triffst, auf echten Daten basieren.

2. Mit CRO deine Kundschaft verstehen

Die Zeiten der „fundierten Vermutungen“ sind vorbei. Ein CRO-Spezialist wird dir echte Einblicke basierend auf gesammelten Daten geben und die Ursachen für etwaige Probleme, die du möglicherweise erlebst, herausfinden. Betrachten wir das Thema Warenkorbabbruch.

Du stellst vielleicht fest, dass deine Nutzer auf deiner Seite landen, herumstöbern und sogar Artikel in ihren Warenkorb legen, aber einfach nicht den letzten Schritt des Checkouts machen. Das könnte auf kognitive Dissonanz zurückzuführen sein, eine einfache psychologische Hürde beim Kauf. Du könntest ein Pop-up hinzufügen, das anzeigt, dass der Artikel nur noch 24 Stunden im Angebot ist – oder dass nur noch drei auf Lager sind – um Dringlichkeit zu erzeugen, oder ein Badge hinzufügen, das anzeigt, dass der Checkout sicher ist, um zu sehen, ob das einen Unterschied macht.

Vielleicht möchtest du mehr über deine Kunden erfahren, damit du deine Botschaften besser auf ihre Bedürfnisse zuschneiden kannst. CRO kann dir echte Einblicke in Käufer-Personas und Nutzer-Psychografien liefern.

3. CRO verbessert den Marketing-ROI und senkt Aquisitionskosten

Du kennst wahrscheinlich das Sprichwort, dass es teurer ist, einen neuen Kunden zu gewinnen, als einen bestehenden zu behalten oder zu konvertieren. Das stimmt! Glücklicherweise gilt: Je höher die Conversion Rate auf deiner Seite ist, desto niedriger sind deine Kundenakquisitionskosten.

Wir wissen, dass du in Werbung investieren musst, und wir wissen, dass bezahlte Werbung teuer ist. Beliebte Keywords sind nicht günstig, daher sparst du viel Geld bei ineffektiven bezahlten Ads, wenn du die Probleme auf deiner Seite und die Phrasen identifizierst, die zu den meisten Conversions führen, und verbesserst so deinen Marketing-ROI.

CRO-Strategie erstellen

Laut Forrester Research bewerteten 90 % der Unternehmen ihr CRO-Programm als wertvoll oder äußerst wertvoll auf einer Likert-Skala, wenn es um das Erreichen ihrer strategischen Ziele geht. Und so erstellst du eine erfolgreiche CRO-Strategie.

Warum deine CRO-Strategie wichtig ist

CRO kann dein Geschäft nachhaltig verändern. Eine aktuelle Umfrage des Marketingunternehmens Outgrow ergab, dass unter 3.000 Unternehmen 5 % der Unternehmen, die in CRO-Tools investieren, eine Rendite von über 1.000 % meldeten. Auch wenn dein Unternehmen möglicherweise nicht dieses Wachstumsniveau erreicht, liegt die durchschnittliche Rendite der befragten Unternehmen bei 223 %; und mehr als 70 % der Marketer nutzen die Ergebnisse von CRO-Kampagnen, um ihre Kampagnen zu gestalten.
Wenn richtig umgesetzt, können CRO-Strategien die Conversion Rates von Landing Pages verbessern, Käufer-Personas identifizieren, die Warenkorbabbruchrate reduzieren und den Umsatz steigern.

Klar definierte CRO-Ziele setzen

Bevor du deine CRO-Kampagne startest, definiere deine Key Performance Indicators (KPIs). Versuche, so detailliert wie möglich zu sein. Gute Beispiele sind:

• Deine Absprungrate um 10 % senken
• Die durchschnittliche Verweildauer um 1 Minute erhöhen
• Die Warenkorbabbruchrate um 25 % senken
• Die Seitengeschwindigkeit um 1,5 Sekunden verbessern
• Die Anzahl der Abonnements um 5 % steigern
• Seitenaufrufe erhöhen
• Newsletter-Abonnenten erhöhen

Ein guter KPI ist spezifisch, messbar und auf einen bestimmten Zeitraum begrenzt. Sobald du weißt, worauf du abzielst, kannst du mit der Umsetzung beginnen.

Phasen deiner CRO-Strategie

Du wirst bald feststellen, dass der gesamte Prozess der Conversion-Rate-Optimierung eine Fülle von Informationen liefert, die du in deinen zukünftigen Kampagnen erkunden und nutzen kannst. Während A/B-Tests das häufigste Experiment sind, das CRO-Experten durchführen, ist wahre Optimierung umfassender.

Phase 1: Forschung und Entdeckung

Im ersten Schritt wirst du Möglichkeiten zur Verbesserung identifizieren. Das kann alles sein, was einen Besucher daran hindert, zum Kunden zu werden, wie schlechte Texte oder UX-Engpässe. Du beginnst mit der Analyse deiner bestehenden Website in Google Analytics und wählst eine begrenzte Anzahl von Opportunity-Seiten aus, die optimiert werden sollen.

Von dort aus kannst du die Metrik auswählen, die du vergleichen und verbessern möchtest, z. B. hohe Absprungraten oder niedrige durchschnittliche Sitzungsdauer. Die Seiten, die du testen möchtest, sollten genügend Traffic haben und für dein Unternehmen wichtig genug sein, damit Verbesserungen einen echten Einfluss haben. Sobald du die Seiten identifiziert hast, kannst du dich darauf konzentrieren, warum Nutzer nicht so häufig zu Kunden werden, wie sie sollten.

Versuche, die Frage zu beantworten: „Wie finden die Leute diese Seite?“ und „Wie sieht ihre Pre-Click-Erfahrung aus?“. Dieses Wissen hilft dir, dich auf die Nutzerabsicht zu konzentrieren (d. h. welchen Wert sie von ihrem Besuch erwarten). Dies kannst du sehen, indem du Google Analytics besuchst und die Default Channel Group der URL analysierst, die du untersuchen möchtest. Dies zeigt dir die Quellen, über die Nutzer auf deine Seite kommen.

Du kannst verschiedene On- und Off-Site-Testing-Methoden verwenden, um mögliche Engpässe oder Barrieren für die Conversion aufzudecken, einschließlich Nutzer-Tests, Sitzungswiederholungen, Heatmaps, Clickmaps und heuristische Analysen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollten dir genügend Informationen liefern, um eine detaillierte Hypothese zu erstellen, die getestet werden kann.

Phase 2: Hypothesen und Priorisierung

Obwohl es theoretisch keine Grenzen für die Anzahl der Hypothesen gibt, die du testen kannst, haben Unternehmen begrenzte Ressourcen und Zeit, um sich dem Testen zu widmen, daher ist die Priorisierung entscheidend. Du möchtest dich nicht auf Hypothesen konzentrieren, die keinen Impact haben werden.

Um dem entgegenzuwirken, können wir zwei Richtlinien befolgen:

• Erstelle testbare Hypothesen (dieser Leitfaden zeigt dir, wie).
• Priorisiere Ideen rigoros nach Aufwand und Einfachheit.

Es gibt viele Priorisierungsmodelle, denen du folgen kannst, die beliebtesten sind ICE, PIE und PXL. Du möchtest herausfinden, welche Aktionen den größten Einfluss auf den Aufwand und die Ressourcen haben, die du investierst. Die Wahl eines objektiven Weges, um zwischen Hypothesen zu entscheiden, wird einen großen Beitrag zur Schaffung vorhersehbarer, wiederholbarer CRO-Prozesse leisten. Alle Priorisierungsframeworks haben Vor- und Nachteile, also verschwende nicht zu viel Zeit damit, das richtige auszuwählen. Wähle eins, halte dich daran und fang an.

Phase 3: Experimentieren

Schließlich kommen wir zum Experimentieren. Dies ist die Phase, die jeder mit CRO verbindet: A/B-Tests. A/B-Tests sind eine gängige CRO-Technik, bei der ein Aspekt deiner Website geändert wird – die Farbe eines CTA, die Länge eines Formulars usw. – und beobachtet wird, ob diese Änderung den gewählten KPI positiv oder negativ beeinflusst. Wenn deine Variation bessere Ergebnisse liefert, kannst du sie fest in deine Website integrieren.

Tests sind ein Prozess, der statistisches Wissen erfordert, um es richtig zu machen. Du brauchst nicht unbedingt einen Datenwissenschaftler, der dir über die Schulter schaut, aber es wäre nicht schlecht, ein wenig Anleitung bei deinen ersten Experimenten zu haben. (Wir werden später auf Best Practices eingehen).

Es gibt mehrere Tools, die du verwenden kannst, um A/B-Tests durchzuführen. AB Tasty ist eine solide Lösung für Website-, Blog- oder Produktexperimente und jede Web-Personalisierung.

Wenn du an deinen Pop-ups oder deiner E-Mail-Liste experimentierst, ist es fast sicher, dass dein gewähltes Tool eine Art A/B-Testfunktion im Produkt integriert hat. Zum Beispiel in Anwendungen wie HubSpot oder Mailchimp.

Stelle in jedem Fall sicher, dass du:

• Experimente korrekt einrichten kannst (d.h. die Seite hat genug Traffic, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen).
• Erfahrungen randomisieren und bereitstellen kannst (mithilfe eines Testtools).
• Die Experimente korrekt analysieren kannst.

Wenn du nicht genug Traffic auf der Seite hast, die du testen möchtest, kannst du:

• Durch qualitative Forschung validieren
• Es ausrollen und die Zeitreihendaten beobachten

Du kannst Änderungen am Text durch Five Second Testing validieren. Zeige den Nutzern ein Design oder einen Text für fünf Sekunden und stelle dann Nachfragen dazu, was sie gesehen haben und woran sie sich erinnern. Du kannst Usability-Änderungen durch Nutzer-Tests, Sitzungswiederholungen oder Umfragen validieren.

Achte zusätzlich darauf, die Daten vor und nach der Umsetzung der Änderungen im Blick zu behalten. Wenn die Änderung groß genug ist, wirst du den Anstieg in den Daten im Laufe der Zeit sehen. Die Zahlen sollten auf keinen Fall sinken. Du kannst auch ein Bayes’sches Zeitreihenmodell verwenden, um zu sehen, ob deine Änderungen signifikante Ergebnisse erzielt haben, angesichts anderer impliziter Trends wie Saisonalität.

Es ist vielleicht nicht der beste Ansatz, aber es ist eine schnelle und wissenschaftlichere Methode, um Veränderungen und Verbesserungen zu messen.

Phase 4: Analyse und Wiederholung

Die Analyse kann knifflig sein, und es ist ratsam, einen Spezialisten hinzuzuziehen, um die Daten zu verstehen. Falls du keinen Analysten hast, solltest du dir etwas Zeit nehmen, um die Grundlagen zu erlernen. Es gibt viele Bücher zu diesem Thema sowie großartige Online-Ressourcen:

• Statistische Analyse und A/B-Tests
• Data Science you need to know! A/B testing
• Guidelines for A/B Testing
• How to Calculate, Track, and Analyze Conversion Rates

Wichtiger Hinweis: Bevor du den Test durchführst, solltest du im Voraus festlegen, welche Maßnahmen du ergreifen wirst, wenn der Test gewinnt, verliert oder unentschieden ausgeht. Dadurch vermeidest du Bestätigungsfehler und das gezielte Auswählen von Ergebnissen.

Komponenten der Conversion Rate Optimization

Es gibt keinen festgelegten CRO-Prozess, den alle Unternehmen nutzen, aber die meisten enthalten ähnliche Komponenten. Wir haben eine Liste häufig verwendeter CRO-Elemente zusammengestellt, sowie ein Glossar, das du konsultieren kannst, wenn dir ein Begriff unbekannt ist.

A/B-Tests

A/B-Testing ist der Prozess, mit dem du deine Conversion-Hypothese überprüfst. Dabei werden zwei oder mehr Versionen deiner Website und deren Conversion Rates verglichen, um herauszufinden, welche am effektivsten ist. Dazu wird einer Gruppe eine Version gezeigt und einer anderen Gruppe eine andere Version. So kannst du feststellen, wie jede Version abschneidet.

Call-to-Action (CTA)

Dein Call-to-Action sagt den Besuchern genau, welche Handlung sie ausführen sollen (z. B. „Klicke hier für weitere Informationen“ oder „Lade hier dein kostenloses E-Book herunter“).

Analytics

Analytics umfasst verschiedene Tools, um Besucherinformationen zu messen und zu analysieren und dient der Verbesserung der Conversion Rate.

User oder Session Recordings

User- oder Session-Aufzeichnungen sind Softwareprogramme, die die Bewegungen von Nutzern und Besuchern auf deiner Website verfolgen. Du kannst diese Informationen nutzen, um herauszufinden, auf welche Bereiche sie am ehesten klicken, welche Hindernisse sie daran hindern, eine Aktion auszuführen, und wohin sie auf der Website navigieren möchten.

User Experience

User Experience (UX) wird als das Gesamterlebnis definiert, das deine Nutzer bei der Verwendung einer Oberfläche, eines digitalen Geräts oder allgemein bei der Interaktion mit einem Gerät oder Dienst haben. Eine User Experience gilt als schlecht, wenn Nutzer auf Hindernisse stoßen, die sie daran hindern, das zu tun, was sie möchten (zum Beispiel, wenn sie Schwierigkeiten haben, die Suchleiste zu finden oder zu nutzen, oder wenn die Suchfunktion irrelevante Ergebnisse liefert). UX und CRO gehen Hand in Hand, da CRO darauf abzielt, Hindernisse zu identifizieren, zu testen und zu optimieren, um die Leistung zu verbessern.

Heatmaps

Heatmapping ist eine Datenvisualisierungstechnik, die zeigt, wo Besucher auf deiner Seite klicken. Sie kennzeichnet diese Stellen farblich. Warme Farben (meist Rottöne) zeigen dir, wo Besucher am häufigsten auf deiner Seite klicken oder interagieren, während kalte Farben (blau oder grün) die Bereiche markieren, auf die sie am wenigsten klicken. Du könntest deine wichtigsten Call-to-Action-Buttons in die „heißen Zonen“ verschieben, um deinen CRO-Prozess zu optimieren.

Multivariate Tests

Multivariate Testing ist ähnlich wie A/B-Testing, vergleicht aber mehr Variablen und liefert detailliertere Informationen darüber, wie diese Variablen miteinander interagieren. Beim A/B-Testing wird der Traffic auf verschiedene Versionen des Designs einer Seite aufgeteilt. Multivariate Testing vergleicht die Daten jeder Variante, um herauszufinden, welche Methode am erfolgreichsten ist und welche Elemente die Interaktion eines Besuchers mit der Seite signifikant beeinflussen. Ein gutes Beispiel wäre die Erstellung von zwei verschiedenen Anmeldeformularen, zwei verschiedenen Call-to-Actions und zwei verschiedenen Headern. Du würdest dann Besucher auf alle möglichen Kombinationen dieser Elemente leiten, um zu sehen, welche Kombination am effektivsten ist. Ob du Multivariate Testing oder A/B-Testing verwendest, hängt von deinem Website-Traffic ab. Du benötigst eine beträchtliche Menge an Traffic, um aussagekräftige Daten aus Multivariate Testing zu erhalten.

Umfragen und NPS

Du musst nicht immer das Verhalten auf der Website nutzen, um die CRO zu steuern. Viele Unternehmen verwenden Umfragen und NPS (Net Promoter Score), um die Meinungen ihrer Nutzer zu sammeln. Der Net Promoter Score stellt den Kunden Variationen der gleichen einfachen Frage: Basierend auf deiner letzten Interaktion, wie wahrscheinlich ist es, dass du unsere Marke anderen weiterempfiehlst? Dies ist eine hervorragende Methode, um die Stimmung bezüglich deiner Website zu ermitteln und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

Conversion Rate Optimization: Best Practices

Es ist schwierig, eine Liste der besten (und schlechtesten) CRO-Praktiken zusammenzustellen, da jedes Unternehmen unterschiedlich ist. Genau deshalb müssen wir jede Annahme testen – es gibt einfach keine Einheitsmethode, die für jede Seite immer funktioniert. Du musst Zeit investieren, um zu verstehen, wie deine Kunden denken, sich verhalten und welche Vorlieben sie haben.

Hier sind einige Strategien, die du auf deiner Optimierungsreise ausprobieren kannst (und einige Dinge, die du vermeiden solltest):

1. Führe A/B-Tests auf deinen Landing Pages durch

Landing Pages sind speziell darauf ausgelegt, Nutzer zu einer bestimmten Handlung zu bewegen, wie zum Beispiel einen Lead zu erfassen oder ein Produkt zu kaufen. Eine optimierte Landing Page könnte alles sein, was du brauchst, um dein Geschäft zum Erfolg zu führen. Stelle sicher, dass du die Landing Pages, die den größten Einfluss auf deine Umsatzsteigerung haben, gründlich testest und verbesserst.

Um einen A/B-Test durchzuführen, solltest du mindestens zwei unterschiedliche Landing Pages gegeneinander antreten lassen, die sich durch ein einziges Element unterscheiden. Das könnte ein anderer Call-to-Action, ein anderes Design, eine unterschiedliche Textlänge oder andere Bilder sein. Stelle sicher, dass deine Landing Page visuell ansprechend ist, und sei bereit, die gesamte Seite neu zu gestalten, wenn sie nicht konvertiert. Denke daran, es geht nicht um deine Vorlieben: Es geht um deine Kunden.

2. CTA-Text, Farbkombinationen und Platzierung

Das Experimentieren mit einem CTA-Button (einschließlich der Änderung des Textes, der Schriftart, der Textlänge sowie der Farbkombinationen und der Platzierung der Buttons) ist eine großartige Möglichkeit, deine Website zu testen und die Conversion zu verbessern.

Wenn du zum Beispiel ein Kunde von AB Tasty bist und die Klicks auf den CTA „Kauf bestätigen“ auf deiner Warenkorbseite erhöhen möchtest, kannst du mit unserem Visual Editor testen, ob eine Änderung der CTA-Farbe von Blau auf Grün hilft. Da du bereits den AB Tasty Tag auf deiner Website installiert hast, kannst du diesen Test innerhalb von Minuten starten.

Die Kunden auf deiner Website sehen entweder die ursprüngliche Version oder die Variation. Dieser Prozess ist zufällig, sodass die Gruppe, die Version A sieht, nahezu identisch mit der Gruppe ist, die Version B sieht. Da du den KPI des Tests auf „Klicks auf CTA“ festgelegt hast, kannst du im Report leicht erkennen, welche Variante am besten abgeschnitten hat, sobald genügend Besucher dem Test ausgesetzt wurden, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen.

3. Page Layout Testing

Die Navigation auf der Website hat einen erheblichen Einfluss auf die User Experience. Wenn du hohe Absprungraten oder eine niedrige Sitzungsdauer hast, teste verschiedene Varianten deines Seitenlayouts. Ist es einfach für Nutzer, das zu finden, wonach sie suchen? Können sie die Suchleiste leicht finden und nutzen? Die meisten Websites haben ihre Suchleiste in der oberen rechten Ecke der Seite, über dem sichtbaren Bereich. Designtechnisch mag es besser aussehen, sie woanders zu platzieren, aber eine unkonventionelle Platzierung kann es den Nutzern erschweren, sie zu finden. Dropdown-Menüs sind beliebt, doch viele Besucher finden sie störend, weil sich ihre Augen schneller bewegen als die Maus, was sie schwer zu bedienen macht. Ein anderes Menüformat kann hier große Unterschiede generieren.

4. Pop-ups und Dringlichkeit

Pop-ups haben einen schlechten Ruf, können aber sehr nützlich sein, wenn sie richtig eingesetzt werden. Ein Pop-up, das Nutzer darauf hinweist, dass sie vor dem Checkout zusätzliche 10 % Rabatt erhalten, wenn sie sich für den Newsletter anmelden, ist ein großartiger Motivator. Sie können auch verwendet werden, um ein Gefühl der Dringlichkeit zu erzeugen. Dies findet man häufig auf Buchungsseiten, die anzeigen, dass gerade vier andere Personen das gleiche Zimmer ansehen, oder auf E-Commerce-Seiten, die mitteilen, dass nur noch zwei Einheiten des gesuchten Artikels auf Lager sind. Personalisierte Angebote, zeitlich begrenzte Angebote und kostenlose Lieferungen sind wertvolle Conversion Tools für Kunden, da die Vorteile die aufdringliche Natur des Pop-ups überwiegen.

5. Klare, handlungsorientierte Web-Texte

Texte verfassen ist nicht einfach. Oft kommt es weniger darauf an, was du sagst, sondern wie du es sagst (und präsentierst). Ein paar einfache Sätze, die klar ausdrücken, was dein Besucher tun soll und was er über deine Marke wissen soll, sind oft wirkungsvoller als lange Abhandlungen über deine jahrelange Erfahrung im Geschäft.

Gutes Copywriting für eine Website ist prägnant und leicht verständlich, selbst auf den ersten Blick. Wenn du einen komplexeren Artikel schreibst, wie z. B. eine Anleitung zur Fehlerbehebung, versuche, das Problem sofort zu lösen, indem du es einfach machst, die Frage zu finden, und die Nutzer dann durch die Schritte führst. Denke daran, dass die meisten Menschen nicht gerne lesen. Verwende daher, wenn möglich, viele Bilder und Videos, um den Text aufzulockern.

SEO gehört ebenfalls zu deinen Überlegungen bei Copywriting und CRO. Versuche, SEO-optimierte Texte für jede Phase der Customer Journey zu schreiben, egal ob die Nutzer nur Informationen zur Problemlösung suchen, einen Preisvergleich anstellen oder kurz vor einem Kauf stehen.

Fehler bei der Conversion Rate Optimization, die du vermeiden solltest

Bei der Conversion Rate Optimization gibt es kein Geheimrezept für höhere Conversion Rates. Allerdings gibt es ein paar häufige Fehler, die du vermeiden kannst, während du herausfindest, was für dein Unternehmen am besten funktioniert.

Schau dir unsere Liste der CRO-Fehler an, die du vermeiden solltest:

1. Conversion Killers

Es gibt zwar keine Zauberformel, die dich bei deiner CRO garantiert zu besseren Ergebnissen führt, aber es gibt ein paar Dinge, die mit Sicherheit die Conversion beeinträchtigen. Du musst bereit sein, harte Entscheidungen zu treffen und Seiten und Beiträge zu entfernen, die deiner Conversion Rate schaden.

2. Zu viele ablenkende Elemente

Zu viele Kleinigkeiten bringen nur zusätzliche Probleme. Mehrere Call-to-Action, kitschige Animationen und Seiten, die mit Texten und Bildern überladen sind, sorgen eher für Frustration als für Conversion. Besucher sollten leicht finden, was sie brauchen. Vermeide Unordnung und Entscheidungserschöpfung, indem du Optionen klar, intuitiv und organisiert präsentierst.

3. Langsame Ladegeschwindigkeit

Kunden sind es gewohnt, dass Websites blitzschnell laden – selbst eine Verzögerung von zwei Sekunden kann die Absprungrate um 100 % erhöhen! Eine langsame Ladezeit kann sich negativ auf dein SEO sowie deine UX auswirken. Sorge deshalb dafür, dass deine Seite optimal läuft, um zu verhindern, dass die Ladegeschwindigkeit deiner Seite die Conversion Rate negativ beeinflusst.

4. Unklare Navigation

Hast du schon einmal ein Gebäude betreten und dich hoffnungslos verloren und frustriert gefühlt? Website-Besucher haben noch weniger Geduld mit schlecht navigierbaren Seiten, da sie einfach zu einer Konkurrenzseite wechseln können. Wenn deine Seite nicht intuitiv zu bedienen ist, werden die Absprungraten durch die Decke gehen.

5. Lange Formulare

Daten sind mächtig und wichtig, aber du musst die Vorlieben deiner Kunden berücksichtigen. Wenn dein Datenerfassungsformular zu lang und zu detailliert ist, riskierst du, dass Kunden das Formular ganz abbrechen. Kürzere Formulare sind immer besser.

6. Zwingend notwendige Kontoerstellung

Datenschutz ist ein heißes Thema, und nur wenige Menschen sind bereit, ihre E-Mail-Adressen und persönlichen Daten an eine Website weiterzugeben. Biete den Kunden die Möglichkeit, als Gast zu bezahlen, und überzeuge sie mit attraktiven Angeboten und kostenlosen Extras (wie E-Books), statt sie zu zwingen, ein Konto zu erstellen, bevor sie dazu bereit sind.

FAQs zur Conversion Rate Optimization

Was ist der Zweck von Conversion Rate Optimization?

Conversion Rate Optimization (CRO) zielt darauf ab, mehr Website-Nutzer oder -Besucher dazu zu bewegen, die gewünschte Aktion auf deiner Website abzuschließen. Das ermöglicht es dir, deine Kundenakquisekosten zu senken, indem du mehr Wert aus bestehenden Nutzern schöpfst, zusätzliche neue Besucher gewinnst und deinen Umsatz sowie dein Geschäft steigerst.

Was ist eine CRO-Strategie?

Eine CRO-Strategie ist die Methode, die verwendet wird, um die Conversions (wie den Kauf eines Artikels, die Anmeldung für einen Testzeitraum oder das Herunterladen eines kostenlosen E-Books) durch Besucher auf einer Website oder App zu verbessern.

Welche sind die besten CRO-Tools?

Beste CRO-Ergebnisse erzielst du mit einer Kombination von Tools. Für die Analyse empfehlen wir Google Analytics oder Adobe Analytics. Verhaltensanalyse-Tools wie die Heatmapping-Funktion von Microsoft Clarity und Feedback-Tools wie die NPS-Umfragen von HubSpot können zusätzliche Einblicke liefern, die Verbesserungen vorantreiben. Gleichzeitig macht AB Tasty Split- und Multivariate-Tests sowie Experimentieren nahtlos und unkompliziert.

Was ist ein Conversion-Rate-Optimization-Test?

Ein Conversion-Rate-Optimization-Test wird verwendet, um herauszufinden, welche Änderungen an deiner Seite die besten Ergebnisse liefern. Dies sind in der Regel A/B-Tests oder multivariate Tests, aber es gibt zahlreiche andere Testmethoden, die eingesetzt werden können. 

Wie verbessere ich meine Conversion Rate?

Die Conversion Rates können durch verschiedene Taktiken verbessert werden, darunter das Kürzen von Kontaktformularen, das Hinzufügen von Testimonials und Bewertungen, das Entfernen von ablenkenden Elementen, das Verbessern deines Textes und das Einfügen von Pop-ups, die ein Gefühl von Knappheit oder Dringlichkeit erzeugen.

Die besten Quellen zur Conversion Rate Optimization

Auf unserem Blog findest du viele Informationen zu Conversion Rates. Wenn du jedoch einige externe Quellen als Lesezeichen setzen möchtest, empfehlen wir dir folgende Experten:

• Laura Stude
• Bryan Eisenberg
• Tim Ash
• Peep Laja
• Joanna Wiebe
• Shane Barker
• Brian Massey
• Scott Brinker

Der Beitrag Ein umfassender Leitfaden zur Conversion Rate Optimization erschien zuerst auf abtasty.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests, auch bekannt als Split-Tests, sind eine Marketing-Technik, bei der zwei Versionen einer Webseite oder Anwendung miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche besser abschneidet. Diese Varianten, die als A und B bezeichnet werden, werden den Nutzern nach dem Zufallsprinzip präsentiert. Ein Teil von ihnen wird auf die erste Version geleitet, der Rest auf die zweite. Durch eine statistische Analyse der Ergebnisse wird dann ermittelt, welche Version, A oder B, nach bestimmten vordefinierten Indikatoren wie der Conversion Rate besser abschneidet.

Mit anderen Worten: Du kannst überprüfen, welche Version die meisten Klicks, Abonnements, Käufe usw. erhält. Anhand dieser Ergebnisse kannst du dann deine Website für die Conversion Rate optimieren.

A/B-Testing-Beispiele

Du bist auf der Suche nach Ideen für deine nächsten A/B-Tests? Obwohl die Möglichkeiten für A/B-Tests auf deiner Website endlos sind, kann manchmal eine kleine Inspiration durch eine Erfolgsgeschichte sehr hilfreich sein.

Hier sind ein paar Links zu einigen Beispielen von A/B-Tests und deren Ergebnissen:

• 5 A/B-Testing Case Studies und was du von ihnen lernen kannst
• AB Tasty Case Studies Übersicht
• 100 Case Studies zur Conversion-Optimierung
• 50 Case Studies zur Optimierung von A/B-Split-Tests (EN)

Welche Arten von Websites sind für A/B-Tests geeignet?

Jede Website kann von A/B-Tests profitieren, da sie alle eine Daseinsberechtigung haben – und diese ist quantifizierbar. Egal, ob es sich um einen Online Shop, eine Nachrichten-Website oder eine Website zur Lead-Generierung handelt, A/B-Tests können auf verschiedene Weise helfen. Ganz gleich, ob du deinen ROI verbessern, die Absprungrate senken oder die Conversion Rate erhöhen möchtest, A/B-Tests sind eine sehr relevante und wichtige Marketing-Technik.

Lead

Mit „Leads” sind qualifizierte Interessenten, also potenzielle Neukunden gemeint. E-Mail-Marketing ist sehr wichtig, um Leads mit weiteren Inhalten zu versorgen, die Conversion in Gang zu halten, Produkte vorzuschlagen und letztendlich deinen Umsatz zu steigern. Mit A/B-Tests von E-Mails sollte deine Marke beginnen, Trends und gemeinsame Faktoren zu identifizieren, die zu höheren Öffnungs- und Klickraten führen.

Medien

In einem Medienkontext ist es sinnvoller, von „redaktionellen A/B-Tests” zu sprechen. In Branchen, die eng mit der Presse zusammenarbeiten, besteht die Idee hinter A/B-Tests darin, den Erfolg einer bestimmten Inhaltskategorie zu testen. Zum Beispiel, wenn man herausfinden will, ob sie perfekt zur Zielgruppe passt. Im Gegensatz zum obigen Beispiel hat das A/B-Testing hier eine redaktionelle und keine vertriebliche Funktion. A/B-Tests von Headlines sind in der Medienbranche eine gängige Praxis.

E-Commerce

Es überrascht nicht, dass der Einsatz von A/B-Tests im Zusammenhang mit dem E-Commerce darauf abzielt, zu messen, wie gut eine Website oder eine kommerzielle Online App ihre Waren verkauft. Bei A/B-Tests wird anhand der Anzahl der abgeschlossenen Verkäufe ermittelt, welche Version am besten abschneidet. Es ist besonders wichtig, die Startseite und das Design der Produktseiten zu betrachten, aber es ist auch eine gute Idee, alle visuellen Elemente zu berücksichtigen, die beim Kaufabschluss eine Rolle spielen (Buttons, Call-to-Action).

Welche A/B-Tests solltest du verwenden?

Klassischer A/B-Test: Beim klassischen A/B-Test werden den Nutzern zwei Varianten deiner Seiten unter derselben URL präsentiert. Auf diese Weise kannst du zwei oder mehrere Varianten desselben Elements miteinander vergleichen.

Split-Tests oder Redirect-Tests: Beim Split-Test wird dein Traffic auf eine oder mehrere unterschiedliche URLs umgeleitet. Das kann besonders interessant sein, wenn du neue Seiten auf deinem Server hostest.

Multivariate oder MVT-Tests: Beim multivariaten Test werden die Auswirkungen mehrerer Änderungen auf ein und derselben Webseite gemessen. Du kannst zum Beispiel dein Banner, die Farbe deines Textes, deine Präsentation und vieles mehr ändern.

A/B-Testing ist möglich:

Auf Websites

Mit dem A/B- Test für Webseiten kann eine Version A einer Website mit einer Version B verglichen werden. Die Ergebnisse werden hinterher nach vorher festgelegten Zielen analysiert: Klicks, Einkäufe, Abonnements etc.

In nativen mobilen Apps

A/B-Tests in Apps sind komplex, weil es nicht möglich ist, nach dem Download zwei verschiedene Versionen anzuzeigen. Schnelle Aktualisierungen ermöglichen jedoch einfache Design-Änderungen und direkte Wirkungsanalysen.

Über serverbasierte APIs

Eine API ist eine Programmierschnittstelle, die eine Verbindung mit einer Software zum Austausch der Daten ermöglicht. Mit APIs kannst du anhand gespeicherter Daten automatisch Kampagnen oder Varianten erstellen.

A/B-Testing und Conversion Optimization

Conversion-Optimierung und A/B-Tests sind zwei Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Gewinne zu steigern. Ihr Versprechen ist einfach: mehr Umsatz bei gleichem Traffic. Warum solltest du angesichts hoher Akquisitionskosten und komplexer Traffic-Quellen nicht damit beginnen, das Beste aus deinem derzeitigen Traffic herauszuholen?

Überraschenderweise liegen die durchschnittlichen Conversion Rates für E-Commerce-Websites nach wie vor zwischen 1 % und 3 %. Und warum? Weil die Conversion ein komplexer Mechanismus ist, der von einer Reihe von Faktoren abhängt. Dazu gehören Dinge wie die Qualität des generierten Traffics, die Benutzererfahrung, die Qualität des Angebots, der Ruf der Website sowie die Aktivitäten der Konkurrenz. E-Commerce-Profis sind natürlich bestrebt, die negativen Auswirkungen, die das Zusammenspiel der oben genannten Faktoren auf die Verbraucher während der Customer Journey haben könnte, zu minimieren.

Es gibt eine Reihe von Methoden, die dir dabei helfen, dies zu erreichen, darunter A/B-Tests, eine Disziplin, die Daten nutzt, um dir zu helfen, die besten Entscheidungen zu treffen. A/B-Tests sind nützlich, um eine umfassendere Strategie zur Optimierung der Conversion Rate zu entwickeln, reichen aber allein keineswegs aus. Mit einer A/B-Testing-Lösung kannst du bestimmte Hypothesen statistisch überprüfen, aber sie allein kann dir kein differenziertes Verständnis des Nutzerverhaltens vermitteln.

Allerdings ist das Verständnis des Nutzerverhaltens sicherlich der Schlüssel zum Verständnis von Problemen bei der Conversion. Deshalb ist es wichtig, A/B-Tests mit Informationen aus anderen Quellen anzureichern. Auf diese Weise erhältst du ein umfassenderes Bild von deinen Nutzern und kannst vor allem Hypothesen aufstellen, die du testen kannst. Es gibt viele Informationsquellen, die du nutzen kannst, um ein umfassenderes Bild zu erhalten:

• Web Analytics Daten. Diese Daten erklären zwar nicht das Nutzerverhalten, können aber Probleme bei der Conversion aufzeigen (z. B. bei der Identifizierung von Warenkorbabbrüchen). Sie können dir auch bei der Entscheidung helfen, welche Seiten zuerst getestet werden sollen.
• Ergonomische Prüfung. Diese Analysen geben – zu geringen Kosten – Aufschluss über die Erfahrung mit der Webseite aus der Sicht des Nutzers.
• User-Tests. Auch wenn die Stichprobengröße begrenzt ist, können User-Tests eine Vielzahl von Informationen liefern, die mit quantitativen Methoden nicht zugänglich sind.
• Heatmap und Session Recording. Diese Methoden machen sichtbar, wie Nutzer mit den Elementen auf einer Seite oder zwischen mehreren Seiten interagieren.
• Kunden-Feedback. Unternehmen sammeln große Mengen an Feedback von ihren Kunden (z. B. auf der Website aufgeführte Meinungen, Fragen an den Kundendienst). Neben der Feedback-Analyse können auch Kundenbefragungen, Live-Chats etc. genutzt werden.

Wie findet man Ideen für A/B-Tests?

Um einen A/B-Test durchzuführen, benötigst du zunächst zusätzliche Informationen, mit denen du deine Conversion-Probleme identifizieren und das Nutzerverhalten verstehen kannst. Diese Phase ist besonders wichtig und muss mit der Formulierung „starker” Hypothesen enden. Die oben genannten Disziplinen helfen dir bei dieser Aufgabe. Eine korrekt formulierte Hypothese ist der erste Schritt zu einem erfolgreichen A/B-Testing und muss die folgenden Regeln beachten. Hypothesen müssen:

• sich auf ein klar umrissenes Problem beziehen, dessen Ursachen identifizierbar sind
• eine mögliche Lösung für das Problem erwähnen
• das erwartete Ergebnis angeben, das direkt mit dem zu messenden KPI verknüpft ist

Wenn das Problem beispielsweise in einer hohen Abbruchrate bei einem Registrierungsformular besteht, das zu lang zu sein scheint, könnte eine Hypothese so lauten: „Das Kürzen des Formulars, wobei optionale Felder entfernt werden, steigert die Zahl der registrierten Kontakte.”

Was solltest du auf deiner Website mit A/B-Tests testen?

Was solltest du auf deiner Website testen? Diese Frage taucht immer wieder auf, weil Unternehmen oft nicht wissen, wie sie ihre Conversion Rate – ob gut oder schlecht – erklären sollen. Wenn ein Unternehmen sicher sein könnte, dass seine Nutzer Schwierigkeiten haben, ihr Produkt zu verstehen, würde es sich nicht die Mühe machen, die Position oder die Farbe eines „In den Warenkorb“-Buttons zu testen – das wäre nicht zum Thema passend.

Stattdessen würden sie verschiedene Formulierungen ihrer Kundenvorteile testen. Jede Situation ist anders. Anstatt eine vollständige Liste der zu testenden Elemente zu erstellen, geben wir lieber einen A/B-Test-Rahmen zur Identifizierung dieser Elemente an die Hand.

Im Folgenden findest du einige gute Anhaltspunkte für den Anfang:

1. Titel und Überschriften

Beginne z. B. mit der Änderung von  Überschriften oder Inhalten deiner Artikel, um zu prüfen, was die Nutzer mehr anspricht. Was die Form betrifft, könnte eine Änderung der Farbe oder Schriftart einen Unterschied machen.

2. Call-to-Action

Der CTA-Button ist sehr wichtig. Die Farbe, die Schrift, die Platzierung und die verwendeten Wörter („kaufen“, „zum Warenkorb hinzufügen“, „bestellen“…) können sich entscheidend auf deine Conversion Rate auswirken.

3. Formulare

Deine Formulare müssen klar und deutlich sein. Teste, wie sich eine Änderung des Wortlauts der Felder, das Entfernen von optionalen Feldern, eine andere Platzierung der Felder oder eine Anordnung in Zeilen oder Spalten etc. auswirkt.

4. Navigation

Du kannst verschiedene Seitenfolgen testen und mehrere Conversion Funnel anbieten, die aus einem oder mehreren Teilen bestehen. So kannst du zum Beispiel für die Zahlungsart und die Lieferangaben eine einzige oder zwei Seiten nutzen.

5. Landing Pages

Landing Pages zur Lead-Generierung sind entscheidend, um den Benutzer zum Handeln zu bewegen. Split-Tests vergleichen verschiedene Seitenversionen und bewerten unterschiedliche Layouts oder Designs.

6. Bilder

Bilder sind genauso wichtig wie Texte. Daher ist es ratsam, verschiedene Bilder auszuprobieren. Variiere bei der Größe und Ästhetik deiner Fotos und bei der Platzierung, um zu testen, was am besten bei deiner Zielgruppe ankommt.

7. Seitenstruktur

Die Struktur deiner Seiten muss gut durchdacht sein – ob es sich nun um deine Startseite oder deine verschiedenen Kategorien handelt. Du kannst ein Karussell hinzufügen, feste Bilder auswählen, deine Banner ändern, beliebte Produkte auf der Startseite anzeigen usw.

8. Algorithmen

Nutze verschiedene Algorithmen, um deine Besucher zu Käufern zu machen oder ihren Warenkorbwert zu steigern: ähnliche Artikel, am meisten gesuchte Produkte… So kannst du deinen potenziellen Kunden Artikel vorschlagen, die sie wahrscheinlich interessieren.

9. Preise

Schwieriger ist es, einen A/B-Test mit Preisen durchzuführen. Das liegt daran, dass du das gleiche Produkt oder den gleichen Service ja nicht zu verschiedenen Preisen verkaufen kannst. Um die Auswirkung auf deine Conversion Rate zu testen, brauchst du daher ein wenig Einfallsreichtum.

10. Geschäftsmodell

Überdenke deinen Aktionsplan, um höhere Gewinne zu erzielen. Wenn du zum Beispiel ganz spezielle Ware verkaufst, denk auch daran, weitere passende Produkte oder ergänzende Dienstleistungen mit ins Angebot aufzunehmen.

Wenn du konkretere Ideen auf der Grundlage der individuellen Customer Journey deiner Nutzer auf deiner Website suchst, solltest du dir unser E-Book zur digitalen Customer Journey und unser Use Case Booklet ansehen, die dich mit Erfolgsgeschichten rund um das Thema A/B-Testing inspirieren.

Tipps und Best Practices für A/B-Testing

Hier sind einige Tipps, die dir Ärger und Unannehmlichkeiten ersparen können. Sie beruhen auf den sowohl guten als auch schlechten Erfahrungen, die unsere Kunden beim Testing gemacht haben.

Auswahl einer A/B-Testing-Software

Die Wahl des besten A/B-Test-Tools ist schwierig.

Wir können dir nur empfehlen, AB Tasty zu verwenden. AB Tasty bietet nicht nur eine vollständige A/B-Testing-Lösung, sondern auch eine Reihe von Software zur Optimierung deiner Conversions. Außerdem kannst du deine Website anhand zahlreicher Targeting-Kriterien und Zielgruppensegmentierungen personalisieren.

Um jedoch möglichst umfassend zu sein und dir bei der Auswahl eines Anbieters so viele wertvolle Informationen wie möglich zu liefern, findest du hier einige Artikel, die dir bei der Auswahl deines A/B-Testing-Tools anhand von Software-Bewertungen helfen sollen:

• A/B-Testing: Das sind die wichtigsten Tools für die Website-Optimierung
• 29 A/B-Testing- & Personalisierungs-Tools im Vergleich
• Welches A/B-Testing-Tool solltest du für Split-Testing nutzen? (EN)
• Die 18 besten A/B-Testing-Tools laut CRO-Experten (EN)

Verstehen von A/B-Testing-Statistiken

Die Phase der Testanalyse ist die heikelste. Die A/B-Testing-Lösung muss zumindest eine Report-Schnittstelle bieten, welche die nach Variationen gespeicherten Conversions, die Conversion Rate, die prozentuale Verbesserung im Vergleich zum Original und den für jede Variation gespeicherten statistischen Zuverlässigkeitsindex anzeigt. Die fortschrittlichsten Lösungen grenzen die Rohdaten ein und segmentieren die Ergebnisse nach Dimensionen (z. B. Traffic-Quelle, geografischer Standort der Besucher, Kundentypologie usw.).

Bevor die Testergebnisse analysiert werden können, besteht die größte Schwierigkeit darin, ein ausreichendes statistisches Signifikanzniveau zu erreichen. Im Allgemeinen wird ein Schwellenwert von 95 % angenommen. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisunterschiede zwischen den Varianten auf Zufall beruhen, sehr gering ist. Die Zeit, die zum Erreichen dieses Schwellenwerts erforderlich ist, variiert erheblich, je nach dem Besucheraufkommen der getesteten Seiten, der anfänglichen Conversion Rate für das gemessene Ziel und den Auswirkungen der vorgenommenen Änderungen. Sie kann von einigen Tagen bis zu mehreren Wochen reichen. Für Websites mit geringem Traffic ist es ratsam, eine Seite mit höherem Traffic zu testen. Bevor der Schwellenwert erreicht ist, ist es sinnlos, irgendwelche Schlussfolgerungen zu ziehen.

Außerdem basieren die statistischen Tests, die zur Berechnung des Konfidenzniveaus verwendet werden (z. B. der Chi-Quadrat-Test), auf einem Stichprobenumfang nahe der Unendlichkeit. Sollte der Stichprobenumfang gering sein, ist bei der Analyse der Ergebnisse Vorsicht geboten, selbst wenn der Test eine Zuverlässigkeit von mehr als 95 % anzeigt.

Bei einem geringen Stichprobenumfang ist es möglich, dass sich die Ergebnisse stark verändern, wenn man den Test noch einige Tage lang aktiv lässt. Aus diesem Grund ist es ratsam, eine ausreichend große Stichprobe zu haben. Es gibt wissenschaftliche Methoden, um die Größe dieser Stichprobe zu berechnen, aber aus praktischer Sicht ist es ratsam, eine Stichprobe von mindestens 5.000 Besuchern und 75 gespeicherten Conversions pro Variante zu haben.

Es gibt zwei Arten von statistischen Tests:

• Frequentistische Tests. Die Chi-Quadrat-Methode oder Frequentist-Methode ist objektiv. Sie erlaubt eine Analyse der Ergebnisse erst am Ende des Tests. Die Studie basiert also auf Beobachtungen und hat eine Zuverlässigkeit von 95 %.
• Bayes’sche Tests. Die Bayes’sche Methode ist deduktiv. Sie geht von den Gesetzen der Wahrscheinlichkeit aus und ermöglicht eine Analyse der Ergebnisse vor dem Ende des Tests. Achte jedoch darauf, dass du das Konfidenzintervall richtig liest. In unserem speziellen Artikel erfährst du alles über die Vorteile der Bayes’schen Statistik für A/B-Tests.

Auch wenn die Besucherzahlen auf der Website es ermöglichen, schnell eine ausreichend große Stichprobe zu erhalten, wird empfohlen, den Test über mehrere Tage laufen zu lassen, um die Unterschiede im Verhalten an den einzelnen Wochentagen oder sogar zu bestimmten Tageszeiten zu berücksichtigen. Eine Mindestdauer von einer Woche ist empfehlenswert, idealerweise zwei Wochen. In einigen Fällen kann dieser Zeitraum sogar länger sein, insbesondere wenn die Umstellung Produkte betrifft, deren Kaufzyklus Zeit erfordert (komplexe Produkte/Dienstleistungen oder B2B). Es gibt also keine Standarddauer für einen Test.

Andere Formen von A/B-Tests

A/B-Tests beschränken sich nicht auf Änderungen an den Seiten deiner Website. Du kannst das Konzept auf alle deine Marketingaktivitäten anwenden, z. B. auf die Traffic-Akquise über E-Mail-Marketing-Kampagnen, AdWords-Kampagnen, Facebook-Anzeigen und vieles mehr.

Ressourcen für weiterführende A/B-Tests:

• Ein Leitfaden zum A/B-Testing im E-Mail-Marketing
• 7 Tips for Implementing A/B Testing in Your Social Media Campaigns (EN)
• Social Media A/B-Testing mit den Tools, die Sie bereits einsetzen
• Google Adwords: Mehr Performance mit A/B-Tests (EN)

Die besten Ressourcen für A/B-Tests und CRO

Wir empfehlen dir, in unserem eigenen Blog über A/B-Tests zu stöbern, aber auch andere Experten für internationale Optimierung veröffentlichen sehr relevante Artikel zum Thema A/B-Tests und Conversion im Allgemeinen. Hier ist unsere Auswahl, um in der Welt der CRO auf dem Laufenden zu bleiben.

Blogs zum Vormerken:

• HubSpot Blogs
• Unbounce
• ConversionXL
• Bryan Eisenberg
• MarketingExperiments
• Conversion Rate Experts
• Wider Funnel
• The Conversion Scientist
• The Online Behavior Blog
• Moz
• Conversioner
• The Daily Egg
• WordStream

Der Beitrag A/B-Testing erschien zuerst auf abtasty.