Mit A/B Testing zur Conversion-Rate-Optimierung: ein Guide für E-Commerce-Unternehmen

A/B Tests können E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, ihre Conversion-Rate zu erhöhen. Doch wie funktioniert A/B Testing und was sollten Webshop-Betreiber zuerst testen? Im Folgenden erfahren Sie mehr über den Ablauf von A/B Testing, welche A/B Tests am erfolgversprechendsten für Ihren Onlineshop sind und welche Fehler häufig unterlaufen.
Was ist A/B Testing?
Unternehmen ermitteln mithilfe von A/B Testing, wie ihre Website, ihr Onlineshop oder einer ihrer anderen Webauftritte potenzielle Kunden am besten anspricht. Dafür testen sie zwei Varianten der betreffenden Seite gegeneinander, die sich in einzelnen Elementen unterscheiden, z. B. in Folgendem:
- Farbgebung
- Position der CTA-Buttons
- Schriftgröße
- Tone of Voice
- Seitennavigation
Die beiden Varianten A und B werden an jeweils unterschiedliche Besuchergruppen ausgespielt. Das Unternehmen wertet anschließend das Verhalten der Website-Besucher aus. Anhand zahlreicher Kriterien wie der Verweildauer oder der Bounce Rate lässt sich entscheiden, welche Variante besser geeignet ist, um die Unternehmensziele zu erreichen.
Warum ist A/B Testing wichtig im E-Commerce?
A/B oder auch Split Tests finden häufig Anwendung im Onlinemarketing. Dabei testen Unternehmen verschiedene Versionen ihrer Newsletter, Social-Media-Anzeigen oder Google Ads. Im E-Commerce ist A/B Testing genauso wichtig. Mit den richtigen Tests in Ihrem Onlineshop können Sie schnell Ihre Conversion-Rate verbessern und somit den Umsatz steigern.
A/B Testing: Beispiel im E-Commerce
Eine hohe Conversion-Rate erzielen E-Commerce-Unternehmen, indem sich Interessenten zu Käufern entwickeln. Dafür reichen gute Produkte und umfassende Informationen oftmals nicht. Mindestens genauso wichtig sind ansprechende Designs sowie CTA-Buttons, die zum Kauf anregen. Hier entscheidet die Größe, Farbe und Position darüber, ob ein Interessent auf den Call to Action klickt oder nicht. In diesen Fällen ist es sinnvoll, A/B Tests einzusetzen. Mit dem unterschiedlichen Aufbau Ihres Onlineshops können Sie beispielsweise diesen Fragen nachgehen:
- Sind die Überschriften und Bilder ansprechend genug gestaltet?
- Ist der Text in den Breadcrumbs angenehm zu lesen (akzeptable Schriftgröße, Menge an Text etc.)?
- Schließen Interessenten den Kauf eher bei einem One Page Checkout ab als bei einem Multi Page Checkout?
- Sind alle Preise für den Kauf auf einen Blick ersichtlich oder brechen Interessierte ggf. den Kauf ab, wenn die Versandkosten erst später hinzukommen?
All dies können Sie mit entsprechenden Split Tests herausfinden. Jede Neuerung im Onlineshop lässt sich kontinuierlich testen und optimieren. Die Variante, die zu mehr Käufern führt, bestimmt das Design Ihres Webshops.
Onlineshop A/B Test: Vorgehensweise
Unabhängig davon, in welcher Branche Sie Ihre E-Commerce Conversion-Rate verbessern möchten – für ein erfolgreiches A/B Testing sind folgende Schritte zu berücksichtigen:
Schritt 1: Daten sammeln
Führen Sie vor einem A/B Test einige Analysen durch, um herauszufiltern, welche Probleme zu einer niedrigen Conversion-Rate führen. Zahlreiche Analysetools wie Google Analytics zeigen Ihnen u. a., wenn Website-Besucher Produkte in den Warenkorb legen, den Kauf aber an einer bestimmten Stelle abbrechen. Dabei gilt es, sich in die Zielgruppe hineinzuversetzen und herauszufinden, wieso der Interessent hier unerwünschthandelt. Ebenso hilfreich dafür sind Heatmaps und Usability Tests.
Schritt 2: Prioritäten und Ziele setzen
Sobald Sie Hindernisse erkannt haben, setzen Sie Prioritäten sowie klare Ziele für das A/B Testing. Dafür ist es hilfreich, Hypothesen aufzustellen. Fragen Sie sich:
- Welches Element der Seite hat den größten Einfluss auf die Kundenentscheidung?
- Was erwarte ich, wenn ich dieses Element anpasse?

Schritt 3: Test durchführen und analysieren
Split Tests laufen üblicherweise über einen längeren Zeitraum, damit die Ergebnisse valide und aussagekräftig sind. Das heißt, der A/B Test sollte Signifikanz aufweisen. Je geringer der Traffic, desto länger ist der Testzeitraum zu wählen. Ergibt sich ein deutlicher Unterschied zwischen beiden Webseitenversionen, stellt die effektivere Variante die Basis für etwaige weitere Tests dar, mit denen Sie andere Elemente ändern. Denn je A/B Test gilt es, nur ein Element zu verändern und zu überprüfen. Ansonsten können Sie bei der Auswertung nicht feststellen, welches Element den Ausschlag für eine höhere Conversion-Rate gegeben hat.
Es ist durchaus möglich, mehr als eine alternative Variante eines Elements gleichzeitig zu testen. So gibt es nicht nur Variante A und B, sondern ggf. auch C und D. Dabei ist es sinnvoll, offensichtlich schlecht performende Varianten während des Testzeitraums auszuschalten und den Traffic für die Restlaufzeit auf die übrigen umzuleiten. Ein A/B-Testing-Laufzeitrechner kann Ihnen hier vorab sagen, wie viele Varianten Sie maximal nebeneinander schalten können.
A/B-Testing-Tipps für Onlineshops: Was testen Sie zuerst?
Es gibt keine einheitliche Vorgabe, was E-Commerce-Unternehmen als Erstes in ihrem Onlineshop testen sollten. Für jeden Shopbetreiber gilt es, individuelle Analysen durchzuführen und die Elemente herauszufiltern, die das größte Optimierungspotenzial aufweisen. Grundsätzlich lohnt es sich, in Split Tests für Onlineshops folgende Elemente zu überprüfen, denn sie haben eine große Auswirkung auf die Conversion-Rate.
- Überschriften: kurz und auf den Punkt gebracht oder lang und detailliert
- Bilder: Größe, Platzierung, Ästhetik, Anzahl, Hintergrundbilder oder Galerien
- Nutzenargumentation: neutrale Aufzählung der Produktfunktionen oder in Form von Vorteilen für den Kunden
- Preise: ersichtliche Rabatte, Angebotszeitraum, Versandkosten
- Zahlung: Auswahl an Zahlungsmethoden, Dauer des Zahlungsprozesses
- Formulare: Platzierung, Wortlaut, Design, optionale Felder, Anordnung der einzelnen Felder
Kommen infolge der Analysen mehrere relevante Elementänderungen in Betracht, eignen sich im Onlineshop-Bereich folgende Tipps für die ersten A/B Tests.
Seitenübergreifende Elemente
Zu den seitenübergreifenden Elementen gehören z. B.:
- Header
- Footer
- Navigation
- Suche
- Chat
- Rabattbanner
Die folgende Tabelle zeigt hierfür mögliche A/B-Testing-Maßnahmen für Ihren Onlineshop auf (scrollen Sie nach rechts, um die vollständige Tabelle zu sehen):
Seitenelement | Optimierungspotenzial | Variante A | Variante B | Variante C (bei Bedarf) |
---|---|---|---|---|
Header | Es kann die Performance eines Onlineshops verbessern, den Header „sticky“ beim Scrollen auf der Seite mitlaufen zu lassen, damit Nutzer jederzeit auf oben angezeigte Menüpunkte o. Ä. zugreifen können | Feste Position des Headers | Sticky Header | Flexibler Header |
Header | Tipp: Beziehen Sie auch die Mobile-Version Ihres Onlineshops in das A/B Testing ein. Mitunter gibt es verschiedene Präferenzen je nachdem, ob die Seite auf dem Desktop oder mobil aufgerufen wird | (verschwindet beim Runterscrollen) | (bleibt auch beim Scrollen sichtbar) | (wie Variante A, taucht beim Hochscrollen am oberen Bildschirmrand wieder auf) |
Navigation | Es ist sinnvoll, die Navigation hinsichtlich der angezeigten Elemente und deren Reihenfolge zu testen. Idealerweise erfahren Sie vorab durch quantitative Analysen, welche Menüpunkte Nutzer am häufigsten anklicken. Selten geklickte Menüpunkte gehören weiter nach unten oder sollten ganz entfernt werden, um die Auswahlmöglichkeiten übersichtlich zu halten | Ursprüngliche Anzahl und Reihenfolge der Menüpunkte | Menüpunkte in der Reihenfolge, in der sie am häufigsten angeklickt werden | Reduzierte Anzahl an Menüpunkten für eine bessere Übersichtlichkeit, ggf. mit Drop-Down-Menüleiste |
Banner | Es ist wichtig, die Vorteile Ihrer Produkte klar zu formulieren sowie prägnant darzustellen. Mittels A/B Testing können Sie feststellen, ob eine hervorgehobene Vorteilskommunikation, z. B. im Header oder auf einem farbigen Banner, einen positiven Effekt auf die Conversion-Rate haben | Vorteile in der Produktbeschreibung aufzählen | Vorteile in einem farbigen Banner präsentieren | Vorteile in einem Banner mit anderer Farbkombination präsentieren |
Startseite
In der Regel gelangen Nutzer zuerst auf die Startseite. Damit die Customer Journey nicht bereits an dieser Stelle endet, müssen sie für sich folgende Fragen positiv beantworten können:
- Bin ich hier richtig?
- What’s in it for me if I stay on the site?
Webshop-Betreiber erhöhen die Verweildauer ihrer Besucher, indem sie vor allem Fotos, Grafiken und Angebote zeigen. Mithilfe von A/B Tests auf der Landingpage gilt es herauszufinden, welche Abbildungen die Zielgruppe besonders gut ansprechen sowie zum Kontext passen. Machen Sie sich dabei z. B. den Gaze-Cueing-Effekt zunutze: Seitenbesucher folgen dem Blick der auf Fotos abgebildeten Personen. So können Sie die Aufmerksamkeit Ihrer potenziellen Kunden auf wichtige Seitenelemente lenken.

Kategorieseite
Die Kategorieseite eines Onlineshops listet alle zugehörigen Produkte übersichtlich auf. Nutzer haben hier die Möglichkeit, die Produkte nach ihren Wünschen zu filtern und zu sortieren. Mit einem A/B Test können Sie beispielsweise prüfen, ob Ihre Zielgruppe bestimmte Präferenzen bzgl. der Auflistung der Produkte hat, etwa Dreier- vs. Fünfer-Raster.
Grundsätzlich lohnt es sich, Ihren Nutzern folgende Sortierung zu ermöglichen:
- nach Neuheiten
- nach Bestsellern
- nach Preis
Beachten Sie hier den sogenannten Ankereffekt: Demnach werden Verbraucher von dem Preis beeinflusst, den sie als Erstes wahrnehmen. Preise, die sie später sehen, setzen sie dann immer in Relation zum ersten. Platzieren Sie in Ihrem Onlineshop zunächst ein teureres Produkt, z. B. durch die voreingestellte Standardsortierung „Bestes Ergebnis“ oder „Unsere Empfehlung”. Beim A/B Test können sich unterschiedliche Auswirkungen auf die Onlineshop Conversion-Rate ergeben:
- Ihre potenziellen Kunden empfinden die nachfolgenden Produkte als besonders günstig, sodass sie hier eher kaufen und die Conversion-Rate zunimmt.
- Je nach Branche und Produkt kann der hohe Preis zu Beginn der Customer Journey abschrecken und zu einer höheren Absprungrate führen.
Produktseite
Die Produktseite enthält alle wichtigen Informationen über das Produkt:
- Produktname
- Produktbilder
- Beschreibung der Funktionen, Materialien u. Ä.
- Preis
Hier gilt es, den Kaufwunsch beim potenziellen Kunden zu wecken oder zu verstärken. Diese Tabelle zeigt, wie sich die Produktseite mittels A/B Testing verbessern lässt:
Seitenelement | A/B Testing | Variante A | Variante B |
---|---|---|---|
Bilder | Vergrößerung der Bilder | Per Klick auf das Foto in einem gesonderten Fenster | Per Mouseover |
Bilder | Platzierung des Bilderkarussels | Unter dem Hauptbild | Neben dem Hauptbild |
Bilder | Anzeige des Bilderkarussels | Alle vorhandenen Bilder sind im kleinen Format sichtbar | Nur das Bild vor und nach dem Hauptbild sind im kleinen Format sichtbar |
Produktbeschreibung | Anzeige der Produktbeschreibung | Produktinformationen zum Ein- und Ausklappen | Produktbeschreibung vollständig sichtbar |
Recommendation-Box | Position | Direkt unter der Produktbeschreibung | Am Ende der Seite |
Recommendation-Box | Wording | “You May Also Like” | “Other users also bought” |
Werfen Sie einen Blick in den
Befindet sich ein Nutzer im Checkout, zieht er meist in Betracht, die Produkte im Warenkorb zu kaufen. Damit er hier nicht abspringt, lohnt es sich, einen Test für den Checkout-Prozess durchzuführen und ihn möglichst komfortabel zu gestalten. Wichtige A/B-Testing-Bereiche sind hier:
- Voucher field: Depending on the shop, it is important to present voucher fields in a prominent or less prominent manner. If users have to search for this field for too long, they may abandon the purchase out of frustration. Sometimes such fields encourage users to search for a voucher code first – and not to order anymore if they can’t find a code.
- Vertrauen: Verliert ein potenzieller Kunde im Checkout das Vertrauen in den Onlinehändler, bricht er den Kauf ab. Daher sind Elemente einzubauen, die Vertrauen schaffen, z. B. Trust-Siegel, transparente Darstellung der Lieferkosten und Nutzerrechte. Diese können Sie auf ihre Größe, Position und Reihenfolge hin testen.
- Formulare: Formulare lassen sich bzgl. ihrer Länge und Usability testen. Ist der Prozess zu zeitintensiv oder umständlich, springen Nutzer ab. Testen Sie z. B. One-Page- vs. Multi-Page-Checkouts sowie die Option zum automatischen Ausfüllen von Formularfeldern.

Welche A/B Testing Tools gibt es?
Es gibt zahlreiche A/B Testing Tools, die Onlineshops zur Conversion-Rate-Optimierung nutzen können. Wir stellen Ihnen die drei gebräuchlichsten Tools mit ihren Funktionen und Kosten in der folgenden Tabelle vor:
A/B Testing Tool | Ausgewählte Funktionen | Kosten |
---|---|---|
A/B Test mit Google Optimize | A/B bzw. A/B/n Tests | Kostenlos |
A/B Test mit Google Optimize | Multivariate Tests | Teil von Google Analytics |
A/B Test mit Google Optimize | Weiterleitungstests | |
A/B Test mit Optimizely | Performance Testing von verschiedenen Designvarianten | Kostenpflichtig |
A/B Test mit Optimizely | Tests von dynamischen Websites | |
A/B Test mit Visual Website Optimizer | WYSIWYG-Editor (What you see is what you get) | Kostenlose Testversion für 30 Tage |
A/B Test mit Visual Website Optimizer | Heatmaps | Danach kostenpflichtig |
A/B Test mit Visual Website Optimizer | Clickmaps |
Was Sie vermeiden sollten: 5 Fehler beim Onlineshop A/B Testing
Hier lernen Sie die fünf häufigsten Fehler beim A/B Testing kennen.
Fehler #1: Ausschließlich die Sale-Conversion-Rate betrachten
It doesn’t make sense to only look at the number of sales to measure the success of the A/B test. The following goals are also relevant in order to optimize the overall appearance of the web shop:
- Steigerung der Bestellungen
- Senken der Absprungrate
- Erhöhter Traffic
- Besuche im Warenkorb
- Besuche an der Kasse
- Höhere Revisit Rate
- Längere Verweildauer
Dadurch lässt sich weiteres Optimierungspotenzial identifizieren, beispielsweise wenn Sie einen unausgewogenen prozentualen Anstieg zweier Kriterien verzeichnen:
Beispiel: Der A/B Test führt zu einem Anstieg der Bestellabschlüsse von 50 Prozent, bei den Kassenbesuchen jedoch nur um 30 Prozent. Dies kann ein Hinweis auf eine notwendige Conversion-Rate-Optimierung im Checkout-Prozess sein.
Fehler #2: Ergebnisse zu früh auswerten
Gibt das A/B Testing Tool eine 75-prozentige Wahrscheinlichkeit dafür aus, dass Variante A besser funktioniert als Variante B, würden viele E-Commerce-Unternehmen den A/B Test bereits als erfolgreich werten. Es ist jedoch wichtig, ihn mit einer geeigneten Stichprobengröße und über einen längeren Zeitraum durchzuführen. Mit 75 Prozent ist das Ergebnis noch nicht signifikant. Das Nutzerverhalten wird durch zahlreiche Gegebenheiten beeinflusst, etwa durch:
- Jahreszeiten
- Wochentage
- Uhrzeiten
- Feiertage
- Events
Prüfen Sie, ob externe Faktoren das Ergebnis aktuell beeinflussen könnten, und verlängern Sie im Zweifel den Testzeitraum. Erst bei 90 bis 95 Prozent können Sie von einem validen Ergebnis sprechen, der den Aufwand lohnt, die Änderungen für die gesamte Website umzusetzen.
Fehler #3: Nur eine Seite optimieren
Eine Conversion ist meist das Zusammenspiel aus verschiedenen aufeinanderfolgenden User-Interaktionen. Mit anderen Worten: Ein Nutzer besucht selten nur eine Produktseite und entscheidet sich für oder gegen den Kauf. Oft klickt er sich durch die Website: Startseite, Kategorieseite, Produktseite, Upselling- und Cross-Selling-Angebote, Warenkorb und Checkout – all diese Schritte wirken im Gesamtkontext auf den potenziellen Kunden. Daher sollten Sie den A/B Test nicht nur für eine Seite einrichten, sondern dem Nutzer ein einheitliches Bild präsentieren.
Fehler #4: Google mit doppeltem Content verwirren
Beim A/B Testing sollten Sie an zwei Aspekte denken:
- Die Variation der Landingpage auf „no index“ stellen
- Das Canonical Tag im HTML-Code ergänzen
Beim A/B Testing betrachtet Google sonst die Varianten A und B als zwei Seiten mit gleichem Inhalt, sprich Duplicate Content. Mindestens eine der beiden Seiten wird dann vom Index genommen und verschlechtert das SEO-Ranking. Um das zu vermeiden, sollten Sie auf die sogenannten kanonischen URLs zurückgreifen.
Fehler #5: A/B-Testergebnisse als beständig betrachten
Schneidet beim A/B Test eine Variante besser ab als die andere, bedeutet das nicht automatisch, dass das in sechs Monaten immer noch so ist. Auch hier gilt, dass das Nutzerverhalten von Saisonalitäten o. Ä. beeinflusst wird. Möglicherweise verändert sich hier der Conversion Funnel und alte Hypothesen müssen durch neue hinterfragt werden.
Fazit zum A/B Testing für die Conversion-Rate-Optimierung
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass der Onlineshop eine Vielzahl von Möglichkeiten bietet, um Split Tests durchzuführen. Vorab sollten E-Commerce-Unternehmen umfassend ihre Zielgruppe sowie das Optimierungspotenzial ihrer Website analysieren. Anschließend gilt es, Prioritäten zu setzen und einzelne Elemente zur gezielten Conversion-Rate-Optimierung anzupassen und mittels A/B Tests zu überprüfen. In der Regel haben dabei diese Elemente den größten Einfluss auf die Conversion-Rate:
- Seitenübergreifende Elemente wie Header und Menüleisten
- Kategorie- und Produktseiten
- Werfen Sie einen Blick in den