DSGVO konform
Neu: Make Integration
Neu: Verbinde Nextcloud Kalender
Guide

A/B Test in der Praxis: Tipps und Tools für optimale Ergebnisse

Richard Gödel
CTO @ meetergo
2 Minuten Lesezeit
Inhaltsverzeichnis
Bereit, stressfrei Termine zu planen? DSGVO-konforme Alternative zu Doodle, Calendly & Chili Piper!
Jetzt Kostenlos starten

A/B-Tests, auch bekannt als Split Tests, sind eine effektive Methode zur Optimierung von Websites und digitalen Kampagnen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie A/B-Tests in der Praxis erfolgreich nutzen können und welche Tipps und Tools Ihnen dabei helfen, optimale Ergebnisse zu erzielen.

Schlüsselerkenntnisse:

  • A/B-Tests sind eine effektive Methode zur Optimierung von Websites und digitalen Kampagnen.
  • Der Einsatz von A/B-Tests ermöglicht fundierte Entscheidungen basierend auf Daten und nicht nur auf Vermutungen.
  • Es gibt verschiedene Arten von A/B-Tests, wie Split-Tests, Multivariates Testing und A/A-Testing.
  • A/B-Tests bieten eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Verbesserung der Conversion Rates, der User Experience und der Entscheidungsfindung.
  • Bei der Durchführung von A/B-Tests ist es wichtig, ein passendes Testing-Tool auszuwählen und die Ergebnisse systematisch zu dokumentieren.

Warum AB Testing wichtig ist

Im Zeitalter des datengetriebenen Marketings sind A/B-Tests der beste Weg, um Unsicherheiten und Bauchgefühle bei Marketing- und Designentscheidungen zu beseitigen. Sie helfen Ihnen, sichere Geschäftsentscheidungen zu treffen, Ihre Marketingziele zu erreichen und die Conversion Rate zu verbessern.

Früher wurden Entscheidungen auf der Grundlage von Vermutungen und Intuition getroffen. Marketer hofften auf gute Ergebnisse, ohne genaue Daten zur Verfügung zu haben. Heute hat sich das geändert. Der moderne Marketer verlässt sich auf Daten und einen wissenschaftlichen Ansatz. A und B Tests sind eine wertvolle Methode, um diese Daten zu sammeln.

Indem Sie Ihre Strategie auf Daten und A/B-Tests stützen, bleiben Sie nicht nur agil, sondern haben vor allem ein fundiertes Feedback darüber, was funktioniert und was nicht. So treffen Sie sichere Geschäftsentscheidungen und investieren Zeit und Geld in das, was Ihre Besucher tatsächlich wollen.

AB Test Vorteile

  • Sie unterstützen datengetriebenes Marketing, indem sie fundierte Entscheidungen auf Grundlage von Fakten ermöglichen.
  • Sie helfen dabei, das Bauchgefühl durch klare Daten zu ersetzen und Unsicherheiten zu beseitigen.
  • Sie ermöglichen die Verbesserung der Conversion Rate und somit den Erfolg Ihrer Marketingziele.

75 % der weltweiten Websites mit mehr als 1 Million monatlichen Besuchern nutzen bereits A/B-Testing. Es ist zu einem integralen Bestandteil des datengetriebenen Marketings geworden.

Vorteile von A/B-Tests:

  • Steigerung der Conversion Rates
  • Verbesserung der User Experience
  • Besseres Verständnis des Userverhaltens
  • Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage quantifizierter Ergebnisse
  • Optimierung des Zeitmanagements und des Budgets

Mit A/B-Tests können Sie Ihre Hypothesen überprüfen, indem Sie Ihre Idee direkt an einem Zielsegment Ihrer Zielgruppe testen. So kann jede Änderung auf Ihrer Website auf Basis von soliden Fakten durchgeführt werden. Sie bieten Ihren Besuchern eine außergewöhnliche User Experience, erhöhen die Conversion Rates und lernen Ihre Besucher besser kennen. Durch das Überprüfen Ihrer Hypothesen mit A/B-Testing minimieren Sie Risiken und treffen Entscheidungen auf Grundlage zuverlässiger Fakten und Statistiken. Außerdem können A/B-Tests Ihnen helfen, Ihr Zeitmanagement und Ihren Budgeteinsatz zu optimieren.

Mit A/B-Tests können Sie Fragen wie "Welche Elemente fördern Verkäufe, Conversions oder beeinflussen das Nutzerverhalten?" oder "Sollten Sie diese eine neue Funktion einführen oder nicht?" beantworten. Sie bieten Ihnen wertvolle Einblicke, um Ihre Website kontinuierlich zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen.

a/b test foto

Arten von A/B-Tests

A/B-Tests können in verschiedenen Formen durchgeführt werden, einschließlich Split-Tests, Multivariates Testing und A/A-Testing. Erfahren Sie, wie jede Methode funktioniert und welche Vor- und Nachteile sie hat.

Split-Tests

Split-Tests, auch bekannt als A/B-Tests, sind die gängigste Form von A/B-Tests. Bei einem Split-Test werden zwei unterschiedliche Varianten einer Webseite oder eines Elements gegeneinander getestet. Dabei wird der Traffic aufgeteilt, sodass die eine Hälfte der Besucher die eine Variante sieht und die andere Hälfte die andere Variante. Anhand der gemessenen Conversions kann festgestellt werden, welche Variante besser abschneidet und somit eine höhere Conversion Rate erzielt. Einige Newsletter Apps bieten auch Heatmaps für Klicks und Cursor Platzierungen.

Multivariates Testing

Beim Multivariates Testing oder MVT werden mehrere Änderungen gleichzeitig getestet, um verschiedene Kombinationen zu testen und die beste Kombination zu ermitteln. Dies kann nützlich sein, wenn Sie mehrere Elemente Ihrer Webseite gleichzeitig ändern möchten, wie z.B. die Kopfzeile, den Banner, die Beschreibung und das Video. Allerdings erfordern Multivariates Tests in der Regel eine größere Menge an Traffic, um statistisch aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

A/A-Testing

Beim A/A-Testing werden zwei identische Versionen eines oder mehrerer Elemente getestet. Der Traffic wird dabei auf zwei Gruppen aufgeteilt, wobei jede Gruppe dieselbe Variante zu sehen bekommt. Dieses Testing ermöglicht es, die Konstanz der Conversion Rate in beiden Gruppen zu überprüfen und sicherzustellen, dass das Testing-Tool korrekt funktioniert. A/A-Tests dienen also eher zur Validierung des Testing-Prozesses als zur eigentlichen Optimierung.

A/B-Testart Vorteile Nachteile
Split-Tests - Einfach durchzuführen
- Klare Ergebnisse
- Hohe Flexibilität
- Benötigt ausreichend Traffic für signifikante Ergebnisse
Multivariate Tests - Testet mehrere Änderungen gleichzeitig
- Ermittelt optimale Kombinationen
- Benötigt große Menge an Traffic
- Komplexer in der Durchführung
A/A-Testing - Überprüft Funktion des Testing-Tools
- Validierung der Conversion Rate
- Keine direkte Optimierung der Conversion Rate

Wie Sie sehen, bieten jede der verschiedenen Arten von A/B-Tests ihre eigenen Vor- und Nachteile. Je nach Ihren spezifischen Zielen und Ressourcen müssen Sie entscheiden, welche Art von A/B-Test für Ihre Conversion-Optimierung am besten geeignet ist.

Die Vorteile vom A/B Test im Überblick

Wenn Sie A/B-Tests durchführen, können Sie Ihre Conversion Rates verbessern, die User Experience optimieren, das Userverhalten analysieren, fundierte Entscheidungen treffen und Ihr Zeitmanagement und Budget effektiver nutzen.

Hier sind die wichtigsten Vorteile von A/B-Testing im Überblick:

  1. Steigern Sie Ihre Conversion Rates: A/B-Tests ermöglichen es Ihnen, verschiedene Varianten Ihrer Website zu testen und diejenige zu identifizieren, die die höchste Conversion Rate erzielt. Durch kontinuierliches Testen und Optimieren können Sie Ihre Conversion Rates langfristig steigern.
  2. Optimieren Sie die User Experience: Durch A/B-Tests können Sie verschiedene Design- und Funktionsänderungen testen, um die User Experience zu verbessern. Indem Sie herausfinden, was bei Ihren Besuchern am besten funktioniert, können Sie eine ansprechendere und benutzerfreundlichere Website gestalten.
  3. Analyse des Userverhaltens: A/B-Tests liefern Ihnen wertvolle Daten über das Verhalten Ihrer Nutzer. Sie können erkennen, welche Elemente Ihrer Website die Aufmerksamkeit der Besucher am meisten auf sich ziehen, welche Funktionen effektiv sind und welche Bereiche Verbesserungsbedarf haben.
  4. Fundierte Entscheidungen treffen: Durch A/B-Tests können Sie Ihre Marketingentscheidungen auf fundierten Daten basieren lassen. Statt auf Vermutungen oder subjektive Einschätzungen zu vertrauen, können Sie sich auf statistisch signifikante Ergebnisse stützen, um die richtigen Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.
  5. Effektiveres Zeitmanagement und Budget: A/B-Tests ermöglichen es Ihnen, Ihre Zeit und Ressourcen effektiver einzusetzen, indem Sie sie auf diejenigen Varianten konzentrieren, die die besten Ergebnisse erzielen. Durch die Optimierung Ihrer Website basierend auf den Erkenntnissen aus den A/B-Tests können Sie Ihre Zeit und Ihr Budget gezielter einsetzen.
ab test funktion

Wie funktioniert A/B Testen?

A/B-Testing ermöglicht es Ihnen, verschiedene Testvarianten zu erstellen, den Traffic aufzuteilen, Conversions zu messen und die Ergebnisse statistisch auszuwerten. Erfahren Sie, wie dieser Prozess funktioniert und welche Rolle ein Testing-Tool dabei spielt.

Sie vergleichen die aktuelle Version (Kontrollversion) einer Seite oder eines Elements mit einer oder mehreren Variationen von Änderungen, die Sie gerne testen möchten. Dies können komplette Seiten auf Ihrer Website, ein bestimmtes Element, ein CTA-Button, ein Bild oder sogar größere Änderungen in der Customer Journey sein.

Ihr Traffic wird in verschiedene Gruppen aufgeteilt, welche jeweils nach dem Zufallsprinzip die verschiedenen Varianten innerhalb Ihres festgelegten Testzeitraums ausgespielt bekommen.

Anschließend wird die relative Performance (in Bezug auf Kennzahlen wie Conversions oder Verkäufe) verglichen und analysiert, um festzustellen, ob die Änderungen den gewünschten Mehrwert bieten.

Dynamische Traffic-Aufteilung oder Multi-Armed-Bandit-Testing

Beim Multi-Armed-Bandit-Testing (oder der dynamischen Traffic-Zuweisung) lenkt der Algorithmus Ihre User automatisch und schrittweise auf die Variante mit der besten Performance um.

Ein wichtiger Aspekt beim A/B-Testing ist die Traffic-Aufteilung. Die Besucher Ihrer Website werden zufällig verschiedenen Testvarianten zugewiesen, um eine repräsentative Stichprobe zu erhalten. Dies gewährleistet, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind und Sie auf valide Daten zurückgreifen können.

Ein Testing-Tool spielt eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung von A/B-Tests. Es ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Testvarianten sowie die Messung und Analyse der Conversions. Darüber hinaus bietet das Tool statistische Funktionen, um die Ergebnisse zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Statistik beim A/B-Testing

Bei der statistischen Auswertung der Ergebnisse sind grundlegende Kenntnisse in Statistik von Vorteil. Es gibt zwei statistische Methoden, die von den meisten Testing-Tools genutzt werden: der frequentistische Ansatz und der bayessche Ansatz. Beide Methoden dienen dazu, die Zuverlässigkeit und Signifikanz der Ergebnisse zu bestimmen.

Der frequentistische Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse durch ein Konfidenzniveau zu ermitteln. In der Regel wird ein Konfidenzniveau von 95% verwendet, um die statistische Signifikanz zu bestimmen.

Das Ziel beim A/B-Testing ist es, Entscheidungen auf der Grundlage quantifizierter Ergebnisse zu treffen. Indem Sie Hypothesen überprüfen und Änderungen auf Basis von soliden Daten vornehmen, minimieren Sie Risiken und können Ihre Website kontinuierlich optimieren, um die Conversion Rates zu steigern und die User Experience zu verbessern.

Vorteile von A/B-Testing Statistik beim A/B-Testing
  • Steigerung der Conversion Rates
  • Bessere User Experience
  • Gewinnung von Erkenntnissen über das Userverhalten
  • Entscheidungen auf Basis quantifizierter Ergebnisse
  • Optimierung von Zeitmanagement und Budget
  • Frequentistischer Ansatz
  • Bestimmung der statistischen Signifikanz
  • Zuverlässige Interpretation der Ergebnisse

Auswahl und Implementierung eines Testing Tools

Die Auswahl und Implementierung eines passenden Testing-Tools ist entscheidend für den Erfolg Ihrer A/B-Tests. Erfahren Sie, worauf Sie bei der Auswahl achten sollten und wie Sie das Tool erfolgreich in Ihre Website integrieren können.

Worauf Sie bei der Auswahl achten sollten

Bei der Auswahl eines Testing-Tools gibt es mehrere Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten:

  • Funktionalität: Überprüfen Sie, ob das Tool alle erforderlichen Funktionen für Ihre A/B-Tests bietet. Stellen Sie sicher, dass es Ihnen ermöglicht, verschiedene Variationen zu erstellen, den Traffic aufzuteilen, Conversions zu messen und umfangreiche Ergebnisberichte zu generieren.
  • Benutzerfreundlichkeit: Achten Sie darauf, dass das Tool leicht verständlich und einfach zu bedienen ist. Es sollte Ihnen ermöglichen, Tests und Variationen schnell und einfach zu erstellen und zu verwalten.
  • Integration: Überprüfen Sie, ob das Tool problemlos in Ihre bestehende Website integriert werden kann. Stellen Sie sicher, dass es mit Ihrem Content Management System kompatibel ist und dass die Implementierung einfach und reibungslos verläuft.
  • Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie die zukünftigen Anforderungen Ihres Unternehmens. Stellen Sie sicher, dass das Tool skalierbar ist und Ihnen ermöglicht, auch komplexe Tests mit einer großen Anzahl von Testvarianten durchzuführen.
  • Sicherheit: Achten Sie darauf, dass das Tool Ihre Daten und die Daten Ihrer Besucher angemessen schützt. Überprüfen Sie, welche Sicherheitsmaßnahmen das Tool bietet und ob es den rechtlichen Anforderungen entspricht.

Implementierung des Testing-Tools

Die Implementierung eines Testing-Tools in Ihre Website erfordert einige technische Schritte. Hier ist eine allgemeine Anleitung zur Implementierung:

  1. Wählen Sie das geeignete Testing-Tool gemäß den zuvor genannten Kriterien aus.
  2. Befolgen Sie die Anweisungen des Testing-Tools, um den erforderlichen Code in Ihre Website einzufügen. Dieser Code ermöglicht die Verbindung Ihrer Website mit dem Testing-Tool.
  3. Überprüfen Sie, ob der Code korrekt implementiert wurde, indem Sie Testvarianten erstellen und sicherstellen, dass sie ordnungsgemäß angezeigt werden.
  4. Integrieren Sie das Testing-Tool mit Ihrem Webanalyse-Tool, um umfassende Datenanalysen durchführen zu können.

Es ist auch ratsam, sich mit den Funktionen und Tools vertraut zu machen, die das Testing-Tool bietet. Nehmen Sie sich Zeit, die Anleitungen und Tutorials des Herstellers zu lesen und zu befolgen, um das Beste aus Ihrem Testing-Tool herauszuholen.

Mit der richtigen Auswahl und Implementierung eines Testing-Tools legen Sie den Grundstein für erfolgreiche A/B-Tests. Nehmen Sie sich die Zeit, die verschiedenen Optionen zu prüfen und das für Ihre Bedürfnisse am besten geeignete Tool auszuwählen. Mit einem effektiven Testing-Tool können Sie fundierte Entscheidungen treffen und Ihre Website kontinuierlich optimieren, um Ihre Conversion Rates und den Erfolg Ihrer Marketingkampagnen zu steigern.

Funktionalität Benutzerfreundlichkeit Integration Skalierbarkeit Sicherheit
Ermöglicht verschiedene Variationen, Traffic-Aufteilung, Conversion-Messung, umfangreiche Ergebnisberichte Einfach zu bedienen, schnelle Erstellung und Verwaltung von Tests und Variationen Einfache Integration in bestehende Website, Kompatibilität mit Content Management System Skalierbarkeit für komplexe Tests mit vielen Varianten Schutz der Daten und rechtliche Konformität
ab test dokumentation

Durchführung und Dokumentation von A/B-Tests

Erfahren Sie, wie Sie erfolgreiche A/B-Tests planen, durchführen und dokumentieren können, und erhalten Sie praktische Tipps zur Ideenfindung, Hypothesenbildung, Qualitätssicherung und Berichterstellung.

Testideen und Hypothesenbildung

Bevor Sie mit der Durchführung eines A/B-Tests beginnen, ist es wichtig, eine Vielzahl von Testideen zu sammeln. Diese Testideen sollten auf Daten und Erkenntnissen basieren und darauf abzielen, potenzielle Optimierungsbereiche auf Ihrer Website zu identifizieren. Denken Sie darüber nach, welche Elemente Sie testen möchten, z. B. Überschriften, Call-to-Action-Buttons, Farbschemata oder Layouts. Stellen Sie sicher, dass Ihre Testideen konkrete Hypothesen enthalten, die Sie überprüfen möchten, wie z. B. "Eine rote Schaltfläche führt zu einer höheren Conversion-Rate als eine grüne Schaltfläche".

Sobald Sie Ihre Testideen gesammelt haben, ist es wichtig, Prioritäten zu setzen und Ihre Hypothesen zu priorisieren. Konzentrieren Sie sich auf die Testideen, die das größte Potenzial für Verbesserungen haben, basierend auf Ihren Zielen und den Bedürfnissen Ihrer Zielgruppe.

Testdurchführung und Qualitätssicherung

Um einen A/B-Test durchzuführen, müssen Sie Ihre Testvarianten erstellen und den Traffic auf Ihrer Website auf diese Varianten aufteilen. Stellen Sie sicher, dass die Aufteilung des Traffics zufällig und gleichmäßig ist, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Verwenden Sie ein A/B-Testing-Tool, um den gesamten Prozess zu vereinfachen und genaue Daten zu erfassen.

Nachdem der Test gestartet wurde, ist es wichtig, regelmäßig die Ergebnisse zu überprüfen und sicherzustellen, dass keine technischen Probleme oder Fehler auftreten. Führen Sie eine Qualitätssicherung durch, um sicherzustellen, dass alle Testvarianten ordnungsgemäß funktionieren und die gewünschten Änderungen auf Ihrer Website implementiert wurden.

Ergebnisdokumentation und Berichterstellung

Nach Abschluss des A/B-Tests ist es wichtig, die Ergebnisse sorgfältig zu dokumentieren und zu analysieren. Erfassen Sie Metriken wie Conversion-Rate, durchschnittlichen Bestellwert oder Time on Page und vergleichen Sie die Ergebnisse zwischen den Testvarianten und der Kontrollversion. Bewerten Sie, ob die Hypothesen bestätigt oder widerlegt wurden und ziehen Sie Schlussfolgerungen aus den gewonnenen Erkenntnissen.

Erstellen Sie einen Bericht, der die wichtigsten Ergebnisse und Erkenntnisse zusammenfasst. Dieser Bericht sollte klar strukturiert sein und leicht verständlich sein, auch für Personen, die nicht mit dem A/B-Testing vertraut sind. Präsentieren Sie die Daten in Form von Diagrammen oder Tabellen, um die Ergebnisse visuell ansprechend darzustellen und Schlüsselerkenntnisse hervorzuheben.

Testvariante Conversion-Rate Durchschnittlicher Bestellwert Time on Page
Kontrollversion 2.5% €50.00 1 min 30 sek
Testvariante A 3.2% €55.00 2 min
Testvariante B 2.8% €52.00 1 min 45 sek

Basierend auf den Ergebnissen dieses A/B-Tests können wir feststellen, dass Testvariante A eine höhere Conversion-Rate und einen höheren durchschnittlichen Bestellwert hatte als die Kontrollversion und Testvariante B. Die durchschnittliche Verweildauer auf der Seite war relativ ähnlich für alle Varianten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Änderungen in Testvariante A wahrscheinlich eine positive Wirkung auf die Nutzer hatten und zu besseren Ergebnissen geführt haben.

Die Nachteile von A/B-Tests bei der Optimierung von Webseiten

Obwohl A/B-Tests zweifellos viele Vorteile bieten, sind sie nicht ohne ihre eigenen Herausforderungen und Nachteile. Hier sind einige der wichtigsten Nachteile von A/B-Tests:

1. Zeitaufwand

A/B-Tests erfordern einen erheblichen Zeitaufwand. Es dauert eine gewisse Zeit, um genügend Daten zu sammeln und statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Dies kann insbesondere für Unternehmen mit engen Zeitplänen und begrenzten Ressourcen eine Herausforderung darstellen.

2. Komplexität der Durchführung

Die Durchführung von A/B-Tests kann komplex sein, insbesondere wenn mehrere Varianten und verschiedene Elemente auf einer Webseite getestet werden. Die Entwicklung und Implementierung der Tests erfordert technische Fähigkeiten und spezielle Tools.

3. Begrenzte Einblicke

A/B-Tests können Ihnen sagen, welche Version besser abschneidet, aber sie bieten in der Regel keine tieferen Einblicke in das "Warum". Sie können nicht erklären, warum eine Variante besser funktioniert, was es schwierig macht, strategische Verbesserungen vorzunehmen.

4. Ressourcenbedarf

Die Nutzung von A/B-Tests erfordert den Einsatz spezieller Tools und Technologien, die Kosten verursachen können. Kleinere Unternehmen mit begrenztem Budget haben möglicherweise Schwierigkeiten, diese Ressourcen bereitzustellen.

5. Mögliche Nutzerirritation

Während A/B-Tests durchgeführt werden, sehen verschiedene Nutzer unterschiedliche Versionen einer Webseite. Dies kann zu Verwirrung und Frustration bei den Nutzern führen, insbesondere wenn die getesteten Varianten gravierende Unterschiede aufweisen.

6. Fehlinterpretation von Ergebnissen

Es besteht immer die Gefahr, falsche Schlüsse aus A/B-Tests zu ziehen. Saisonale Schwankungen, zufällige Variationen oder andere externe Faktoren können die Ergebnisse beeinflussen und zu falschen Annahmen führen.

Trotz dieser Nachteile sind A/B-Tests nach wie vor ein wertvolles Instrument zur Optimierung von Webseiten und zur Steigerung der Konversionsraten. Es ist wichtig, die Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen und A/B-Tests als Teil einer umfassenden Optimierungsstrategie zu betrachten.

Fazit

A/B-Tests sind ein unverzichtbares Instrument zur Conversion-Optimierung und können Ihnen helfen, den Erfolg Ihrer Website oder digitalen Kampagnen zu maximieren. Nutzen Sie die vorgestellten Tipps und Tools, um optimale Ergebnisse zu erzielen und Ihre Conversion-Raten nachhaltig zu verbessern.

Erfolgreiche A/B-Tests erfordern jedoch Vorbereitung, Expertise sowie Zeit und Mühen, um sie in die Praxis umzusetzen. Sie müssen unter anderem Prozesse entwickeln, einen Rahmen schaffen, sich über Statistiken informieren, ein neues Tool einrichten und erlernen sowie sicherstellen, dass Sie genaue Ergebnisse erhalten.

Doch der Aufwand und die Zeit sind es wert, wenn man bedenkt, dass Sie damit Ihre Marketingziele erreichen und ihre Conversion & Engagement Rates sowie Umsätze steigern können. A/B-Tests bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre Hypothesen über das Verhalten Ihrer Besucher zu überprüfen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage quantifizierter Ergebnisse zu treffen.

Mit den vorgestellten Tipps und Tools können Sie Ihre Website kontinuierlich optimieren, die User Experience verbessern und Ihre Conversions steigern. Durch den Einsatz von A/B-Tests können Sie herausfinden, welche Elemente Ihrer Seite am besten funktionieren und Ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen.

Bereit, stressfrei Termine zu planen? DSGVO-konforme Alternative zu Doodle, Calendly & Chili Piper!
Jetzt Kostenlos starten

Kommunikation war
noch nie einfacher

Einfacher und schneller mit Menschen in Kontakt treten und alle relevanten Daten parat haben.
meetergo icon
Jetzt kostenlos testen
Mit klicken auf “Akzeptieren”, stimmst Du der Speicherung von Cookies auf Deinem Gerät zu, um die Navigation auf der Website zu verbessern, die Nutzung der Website zu analysieren und unsere Marketingaktivitäten zu unterstützen. Mehr erfährst du in der Datenschutzbestimmung