Experimentieren ist kein Add-On: Warum Du eine starke A/B-Testing-Lösung in Deinem Data-Stack brauchst - Mixpanel
Grundlagen

Experimentieren ist kein Add-On: Warum Du eine starke A/B-Testing-Lösung in Deinem Data-Stack brauchst

Frederic De Todaro Chief Product Officer, Kameleoon

Best-of-Breed Produktanalyselösungen wie Mixpanel sind besonders wertvoll, da sie dir dabei helfen, das Nutzerverhalten in deinen Web- und Mobile-Applikationen zu verstehen. Der erste Schritt für Optimierungen durch A/B-Tests, ist die Gewinnung zuverlässiger Daten darüber, an welchen Stellen es in deinem Produkt Probleme gibt.

Um diese Art von Experimenten richtig umzusetzen, solltest du dich an denselben Standard halten, den du für deine Produktanalysen verwendest. Das bedeutet, dass du zu einem leistungsstarken A/B-Testing-Tool greifen solltest, anstatt dich für ein funktionsarmes Add-on zu deiner Analyse-Software zu entscheiden. Andernfalls wirst du dich wundern, warum die A/B-Testing-Software nicht so funktioniert, wie du es dir vorgestellt hast und du es benötigst. 

Im Folgenden werden fünf Vorteile beschrieben, die sich aus der Wahl eines führenden Testing-Tools ergeben, welches mit einer erstklassigen Product Analytics Lösung verknüpft werden kann.

#1 Der einfache Zugang zu Testing Features und Daten ermöglicht die Schaffung einer Experimentierkultur

A/B-Testing und Experimentieren erfordert die Zustimmung mehrerer Interessensgruppen. Die erfolgreichsten Unternehmen haben nicht nur einzelne CRO-Strategen, sondern eine “Experimentierkultur” in ihrem Unternehmen etabliert. Zum Aufbau einer solchen Kultur, müssen Testing-Lösungen Funktionen anbieten, wie beispielsweise einen Simulationsmodus für Experimente und Reporting Dashboards, die mit anderen geteilt werden können. Hierdurch kann die Anzahl der Tests pro Monat effizient und schnell gesteigert werden.

Abgesehen von den positiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bedeutet der Einsatz einer leistungsstarken A/B-Testing Plattform, dass sich kein Testing-Verantwortlicher in deinem Unternehmen Gedanken darüber machen muss, …

  • wie er dem Sales Team erklärt, dass ein qualifizierter Lead durch einen Flickereffekt gefährdet wurde.
  • wie er dem Marketing erklärt, dass die Besucherzahlen zurückgegangen sind, weil ein Experiment die Ladezeit der Seite negativ beeinflusst hat.
  • wie lange ein Test laufen muss, um eine statistische Signifikanz zu erreichen – und warum.

#2 Experimentierlösungen müssen flexibel genug sein, um die Bedürfnisse von Marketers, Entwicklern und Produktmanagern zu erfüllen 

Die Anwendungsfälle, mit denen Marketers und Front-End-Entwickler konfrontiert sind, unterscheiden sich stark von denen, die viele Produktmanager kennen. Deren Ziel ist es, Sales-Funnels und Akquisitionsstrategien mithilfe eines intelligenten Grafik-Editors oder eines CSS/JS-Code-Editors zu optimieren. Abgesehen davon, dass sie keinen Entwickler benötigen, der ihnen bei der einfachen Erstellung von benutzerdefinierten Tracking-Zielen hilft, unterscheiden sich die KPIs von Marketern erheblich von denen eines Produktmanagers.

Du solltest eine A/B-Testing-Plattform verwenden, die sowohl einfache Testing-Funktionen als auch leistungsstarke und anpassbare Funktionen bietet, die deine Teammitglieder benötigen. Andernfalls wirst du Entwickler-Ressourcen für das manuelle Testen, Tracking und Nachverfolgen von Experimenten in Anspruch nehmen müssen.

#3 Sobald du einmal die UX getestet hast, möchtest du auch Experimente innerhalb deiner Produkte und Funktionen von Websites und mobilen Anwendungen durchführen.

A/B-Testing und Personalisierung sind leistungsstarke Methoden, die nachweislich langsam wachsende, von schnell wachsenden Unternehmen auf der ganzen Welt unterscheiden. 

Selbst wenn eine Zusatzlösung dir beim Testen von Front-End-Elementen hilft, kann sie dich nicht bei Feature- und Funktionstests wie der Optimierung deiner Algorithmen für Produktempfehlungem im Back-End unterstützen. Diese Arten von Tests erfordern eine Full-Stack- oder Serverseitige Lösung. 

Zusätzlich muss eine gute Lösung für A/B-Testing eine Vielzahl von aktuellen SDK-Sprachen (zur Optimierung der Serverseite) bieten und über Entwickler verfügen, die diese regelmäßig aktualisieren.    

Hinzu kommt, dass das Experimentieren mit Funktionen heute zunehmend mit der Verwaltung von Funktionen kombiniert wird. Das Testen von Funktionen und die Bereitstellung sofortiger Funktionsaktualisierungen erfordert eine spezielle Architektur der Optimierungslösung, die beispielsweise komplexe IT-Anforderungen wie Webserver-Caching und Proxy-Management unterstützt. Ohne diese komplexe Struktur ist die Lösung nicht in der Lage, die für die Verwaltung verschiedener Rollout-Szenarien erforderlichen Feature-Flag-Funktionen bereitzustellen oder die technischen Anforderungen zu erfüllen. Einfach ausgedrückt: Mit der falschen Technologie kannst du deine Produkte nicht schnell und einfach testen oder aktualisieren.

#4 Ein zuverlässiger (Kunden-)Service ist eines der wichtigsten Kriterien

Selbst, wenn das Testing-Add-On deiner Product Analytics Lösung einige der Testing-Funktionen bietet, die du benötigst, fehlt dir jedoch der technische Support und der Kundenservice. Genau das macht den Unterschied in Bezug auf die Kundenbindungsrate und Nutzungsrate. Ein Test zu erstellen ist relativ einfach, verglichen mit der Festlegung der richtigen KPIs und dem richtigen Targeting.

Wenn du Unterstützung bei der Erstellung deiner Tests benötigst oder eine technische Frage im Bezug auf deine Experimente hast, wünschst du dir einen kompetenten Support. Dies kann dir nur eine Plattform bieten, die sich auf Experimente konzentriert.

#5 APIs und Integrationen machen den Aufbau von Tech-Stacks einfacher, leistungsstarker und wertvoller 

Dein A/B-Testing-Tool sollte in der Lage sein, sich problemlos mit deinen Kundendaten-Plattformen und deinen Analyselösungen zu verbinden. Leistungsstarke Lösungen lassen sich auch mit CMS, E-Mail und anderen nützlichen Marketing-Tools verbinden, z. B. Messaging, Call-Tracking usw.

Warum solltest du dich an eine einzige Lösung binden, wenn sich die besten Lösungen leicht mit anderen leistungsstarken Plattformen kombinieren lassen? Das Letzte, was du brauchst, ist, dass deine Daten und deine Zeit dort investiert wird, wo sie nichts für das Wachstum deines Unternehmens beitragen können. 

Erstelle ein leistungsstarkes Optimierungsprogramm auf die richtige Art und Weise.

Unternehmen, die durch A/B-Tests Erkenntnisse gewinnen, haben eine 5,5-mal höhere Wahrscheinlichkeit, eine Wachstumsrate von 20 % zu verzeichnen, als andere, die keine Experimente durchführen. Achte bei der Auswahl deiner Product Analytics Lösung darauf, dass sie mit einer führenden A/B-Testlösung verknüpft werden kann. Add-on-Lösungen werden dich und dein Unternehmen enttäuschen. 

Über Frederic De Todaro

Frederic De Todaro ist Chief Product Officer bei Kameleoon. Kameleoon ist eine A/B-Testing, Fullstack- und (KI-)Personalisierungsplattform. Das Team unterstützt Unternehmen aller Branchen dabei, außergewöhnliche User Experiences zu erstellen, um Kunden langfristig zu binden und durch die Steigerung von Engagement und Conversion Rates das exponentielle Wachstum der Online-Umsätze anzukurbeln. 

Um mehr über die Partnerschaft von Kameleoon und Mixpanel zu erfahren, besuche unsere Seite zu unseren Integrationen

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