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Viele Tests scheitern nicht an der Idee, sondern an der Metrik. Wenn nicht klar ist, woran Erfolg gemessen wird, bleibt das Ergebnis schwer einzuordnen. In der Praxis wird die Metrik jedoch oft aus Gewohnheit gewählt, etwa die Conversion Rate oder der Umsatz, statt aus der eigentlichen Fragestellung heraus. Dabei entscheidet die Metrik darüber, was ein Test überhaupt sichtbar machen kann. Die Metrik muss zur Hypothese passen Die wichtigste Frage ist nicht „Welche Kennzahl nutzen wir normalerweise?“, sondern: W
Visuelle Entscheidungen werden im CRO oft als Detailarbeit betrachtet. Farben, Abstände, Bildauswahl oder Textlängen gelten schnell als Feinschliff. In der Praxis beeinflussen genau diese Entscheidungen jedoch, wie Nutzer Informationen wahrnehmen, einordnen und bewerten. Sie wirken nicht dekorativ, sondern prägen maßgeblich, wie leicht oder schwer eine Entscheidung fällt. Bilder, Text und Struktur bestimmen gemeinsam, ob Nutzer sich orientieren können und Vertrauen aufbauen. Bilder setzen Erwartungen Bilder si
Von der Idee zur Wirkung: Warum Personalisierung Struktur braucht Personalisierung wird häufig als logischer nächster Schritt im A/B-Testing verstanden – und doch bleibt sie in vielen Unternehmen wirkungslos. Der Grund liegt selten in fehlender Technologie, sondern fast immer in der Art und Weise, wie Personalisierung gedacht wird. Statt sie als Teil eines strukturierten Experimentierprozesses zu begreifen, wird sie isoliert eingesetzt: Inhalte werden angepasst, ohne klare Hypothese, Segmente werden definiert, ohn
CRO (Conversion Rate Optimization) wird oft auf einzelne Maßnahmen reduziert. Ein paar Tests, ein neues Tool, schnelle Optimierungen. In der Praxis führt genau dieses Verständnis häufig zu Enttäuschung. Ein guter CRO-Prozess ist weniger spektakulär, aber deutlich wirkungsvoller. Er schafft Struktur, Wiederholbarkeit und Lernfortschritt. Und er grenzt klar ab, was CRO nicht leisten soll. Ein CRO-Prozess ist ein kontinuierlicher Lernzyklus CRO besteht nicht aus einzelnen Tests, sondern aus einem wiederkehrenden A
Hypothesen sind der Kern des Conversion Rate Optimization- bzw. CRO-Prozesses. Sie entscheiden darüber, ob ein Test eine klare Aussage ermöglicht oder ob er sich im Nachhinein schwer einordnen lässt. In vielen Teams entstehen Hypothesen jedoch eher spontan: eine Idee, ein Bauchgefühl, ein schneller Ansatz. Wirklich hilfreiche Hypothesen funktionieren anders. Sie schaffen Struktur und machen sichtbar, was wir eigentlich überprüfen wollen. Eine Hypothese braucht einen nachvollziehbaren Ausgangspunkt Jede Hypothes
Personalisierung ist kein Trend - sondern Erwartung Nutzerinnen und Nutzer erwarten heute, dass Websites sie "verstehen". Dass sie relevante Inhalte sehen, passende Produkte, hilfreiche Empfehlungen. A/B-Testing ist längst Standard. Doch ohne Personalisierung testen viele Unternehmen an einem „Durchschnittsnutzer“, den es oft in der Realität gar nicht gibt. Die Folge: Tests bleiben unter ihrem Potenzial Conversion-Uplifts stagnieren Unternehmen verpassen wertvolle Mikro-Zielgruppen Personalisierung ist nicht n
A/B-Tests versprechen klare Antworten, aber die Realität ist oft weniger eindeutig. Ergebnisse entwickeln sich über Zeit und nicht jedes Signal bedeutet sofort etwas. Dieser Beitrag fasst ein paar Grundsätze zusammen, die dabei helfen, Testergebnisse sorgfältig einzuordnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Frühe Bewegungen sagen wenig aus Gerade zu Beginn schwanken Ergebnisse häufig. Kleine Stichproben erzeugen Ausschläge, die später verschwinden. Ein Test, der nach zwei Tagen stark positiv aussieht, kan
A/B-Testing ist nur so wirksam wie die Qualität der Testideen, die dahinterstehen. Ohne fundierte Hypothesen verwandelt sich Testing schnell in ein reines Glücksspiel – mit wenig Lerneffekt und oft ohne wirtschaftlichen Mehrwert. Erfolgreiche Unternehmen setzen daher auf strukturierte Strategien, um gezielt jene Ideen zu identifizieren, die das größte Potenzial zur Conversion-Steigerung haben. Warum zufällige Testideen ineffektiv sind Spontane Testideen entstehen häufig aus subjektiven Eindrücken: Ein Design wi
Im A/B-Testing stehen meist die großen Ziele im Mittelpunkt: mehr Käufe, mehr Leads, mehr Umsatz. Doch oft ist der direkte Abschluss selten oder tritt erst am Ende einer längeren Customer Journey auf. Genau hier kommen Micro Conversions ins Spiel – kleine, aber aufschlussreiche Zwischenschritte, die zeigen, ob eine Variante in die richtige Richtung weist. Was Micro Conversions ausmacht Micro Conversions sind messbare Handlungen, die auf Interesse oder Engagement hinweisen. Sie zeigen, dass Besucherinnen und Bes
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