Nichts ist für immer: Warum Uplifts aus A/B-Tests nicht von Dauer sind

Nichts ist für immer: Warum Uplifts aus A/B-Tests nicht von Dauer sind

by Maik Bruns

Uplift weg – und jetzt? Warum deine A/B-Tests nicht ewig wirken und wie du dafür sorgst, dass deine Optimierungen nicht nur ein Strohfeuer bleiben.

A/B-Tests und Experimente sind feste Bestandteile bei allen datenbasierten Optimierungsstrategien. Sie liefern wertvolle Learnings und können signifikante Verbesserungen in verschiedenen Website-Bereichen und für verschiedene Messwerte, wie z. B. Pageviews, Conversions oder Umsatz bewirken.

Doch was passiert eigentlich, nachdem einmal ein Uplift erzielt wurde? Wie lange halten diese Erfolge tatsächlich an? Eine aktuelle Studie von Toolanbieter Optimizely (siehe Bild) zeigt, dass Uplifts durch Experimente oft nicht von Dauer sind – und dass dies von verschiedenen Faktoren abhängt.

Auszug aus der Studie “Evolution of Experimentation 2024” von Optimizely.

Warum bleibt ein Uplift nicht „für immer“?

In den meisten Fällen ist der Effekt eines A/B-Tests nicht langfristig stabil. Doch warum genau? Immerhin wurde im Experiment ja nachgewiesen, dass sich bestimmte Messwerte signifikant verbessert haben.

Die Antwort liegt in der Natur des Verhaltens von Nutzern und auch den äußeren Einflüssen, denen Unternehmen und Nutzer ausgesetzt sind.

Hier sind einige der wichtigsten Gründe, warum Uplifts mit der Zeit abnehmen können:

1. Nutzergewohnheiten kehren zurück

Am Anfang eines A/B-Tests können Änderungen bei Nutzern Begeisterung oder Neugierde auslösen, was zu einem schnellen Anstieg der Kennzahlen führt. Mit der Zeit jedoch gewöhnen sich die Nutzer an die Änderungen und ihre alten Verhaltensmuster können wieder durchbrechen.

Dies gilt sowohl für oberflächliche Metriken wie Pageviews als auch für tiefergehende wie Revenue-Metriken.

2. Externe Einflüsse und Saisonalität

Die Performance eines A/B-Tests ist schlichtweg nicht immun gegenüber externen Faktoren. Saisonale Schwankungen, Wettbewerbsdruck oder Marktveränderungen können das Verhalten der Nutzer maßgeblich beeinflussen. Diese äußeren Einflüsse können dazu führen, dass der Uplift, der in einem bestimmten Zeitfenster erzielt wurde, allmählich abnimmt.

3. Veränderung der Nutzerbasis

Im Laufe der Zeit kann sich die Zusammensetzung der Nutzer auf der Website oder auf anderen Plattformen ändern – besonders wenn das Unternehmen wächst.

Neue Nutzer bringen oft andere Erwartungen und Verhaltensweisen mit als die Nutzer, die während des Tests aktiv waren. Diese Verschiebung kann den langfristigen Erfolg von Optimierungen durchaus beeinträchtigen.

4. Abnutzung des Effekts (Effect Decay)

Änderungen, die in A/B-Tests implementiert werden, verlieren häufig mit der Zeit an Wirksamkeit.

Zum Beispiel kann ein neues Banner, das zu Beginn eine hohe Aufmerksamkeit erhält, mit der Zeit weniger Einfluss auf die Nutzer haben, da sie sich daran gewöhnen. Dieser Effect Decay ist ein natürlicher Prozess. Gut zu wissen, aber nicht unbedingt zu ändern.

5. Optimierung des ersten Kontakts

Viele Verbesserungen in Tests konzentrieren sich auf den ersten Berührungspunkt mit dem Nutzer, wie etwa die erste Interaktion auf der Website.

Dies kann kurzfristige Erfolge bringen, aber langfristig weniger Einfluss auf die gesamte Customer Journey haben. Eine Optimierung, die sich nur auf den ersten Schritt konzentriert, kann daher langfristig an Effektivität verlieren.

6. Fehlen kontinuierlicher Tests

Ein großer Fehler, den viele Unternehmen machen, ist das Fehlen von kontinuierlichen Optimierungen.

Oft wird nach einem erfolgreichen Test aufgehört, weitere Tests durchzuführen, anstatt den Optimierungsprozess fortzusetzen. Doch Optimierung ist ein fortlaufender Prozess. Ohne regelmäßige Tests geht der Fortschritt verloren und Uplifts verflachen.

Die langfristigen Auswirkungen auf Pageviews und Revenue

Die Optimizely-Studie 2024 (s. oben) zeigt anschaulich, wie unterschiedlich die Langzeiteffekte von Tests ausfallen können. Während Pageviews nach einem Jahr nur noch etwa 75 % des ursprünglichen Uplifts halten, bleibt der Uplift bei Umsatzmetriken deutlich stabiler, mit einem Erhalt von 91 % der ursprünglichen Verbesserung.

Fazit: Testen, Lernen und Optimieren ist ein kontinuierlicher Prozess – lasst es kein Strohfeuer sein

Uplifts aus A/B-Tests sind wertvoll, aber sie sind nicht “für immer”.

Nutzergewohnheiten, äußere Einflüsse und die Veränderung der Nutzerbasis können die Wirkung von Optimierungen allmählich reduzieren. Der Schlüssel zu nachhaltigem Erfolg liegt in der kontinuierlichen Optimierung. Nur wer regelmäßig testet und Anpassungen vornimmt, kann langfristig stabile Verbesserungen erzielen.

Wenn du bereit bist, kontinuierliche Tests und Optimierungen in dein Unternehmen zu integrieren, lass uns gemeinsam schauen, wie du durch konstantes Testing und Anpassungen wirklich nachhaltigen Erfolg erzielen kannst.

Lass’ uns darüber sprechen, wie ihr mehr Conversions rausholt.
Maik Bruns

Maik Bruns ist nicht nur ein erfahrener Webanalyse-Profi und -Trainer, er ist der persönliche Erfolgs-Architekt für unsere Kunden. Gemeinsam mit seinem engagierten Team verfolgt er eine klare Mission: Mehr als nur Webseiten zu optimieren – er will Businesses transformieren und datenbasiert Online-Wachstum bringen. Sein exzellentes Hintergrundwissen aus Marketing, Technik und Analyse ist bei der Optimierung von Websites immer wieder gefragt und mit seiner Art hat er viele Unternehmen für Webanalyse und Growth Marketing begeistert. LinkedIn Facebook Instagram XING

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