A/B - Test

Dieser Test dient zum Vergleich von zwei Designs hinsichtlich des Erreichens eines vorher gesetzten Zieles.

Beim A/B-Test liegt eine Hypothese vor, die durch zwei unterschiedliche Designs geprüft werden können. Dabei werden einzelnen Probanden jeweils eine Version des Designs vorgelegt und aufgrund ihrer Reaktion wird dann statistisch evaluiert, welche der beiden Versionen besser ist, bzw. sich für die Zielerreichung besser eignet. Dieser Test dient zur Optimierung bereits vorhandener Lösungen und kann auch zur Evaluierung von Alternativen dienen.

Natürlich gibt es auch die multivarianten Tests, jedoch ist hier die Auswertung und der Vergleich um einiges aufwendiger. Konkret charakterisiert sich dieser Test wie folgt im Ablauf: Es werden zwei Gruppen von Probanden gebildet. Gruppe A wird dabei mit Version A des Designs konfrontiert und Gruppe B mit Version B des Designs. Die Gruppengröße der beiden Gruppen ist gleich verteilt. An den beiden Design wird dabei jeweils nur ein Merkmal verändert, um später eine bessere Vergleichbarkeit der Designs und Einflüsse dieser auf die Probanden zu gewährleisten. Es wird ein Ziel festgelegt, ein Beispiel dafür wäre die Anmeldung der User auf einem bestimmten Onlineportal. Die Anmeldungsrate ist dabei ausschlaggebend für die Erfolgsrate des jeweiligen Designs. Nun werden die Ergebnisse der beiden Gruppen miteinander verglichen (Gruppe A hat also eine Anmeldungsrate von 20 Anmeldungen, während Gruppe B nur 10 Anmeldungen zu verzeichnen hat) und aufgrund dieses Ergebnisses, wird das jeweilige Design ausgewählt. Später kann mit dem ausgewählten Design wiederum ein A/B-Test erfolgen, der eine andere Änderung des Designs testet.

Einsatzmöglichkeiten

A/B-Tests können bei der Evaluierung von Webseiten eingesetzt werden, da hier der finanzielle Aufwand und auch die Organisierung sehr einfach ist. So können zum Beispiel Landing-Pages optimiert oder Anmelde-Prozeduren evaluiert und Konversionsraten vergrößert werden. Es gibt dabei sehr viele Onlinetools, die viele Abläufe automatisieren können. Aber nicht nur im Interfacebereich sind A/B-Tests üblich, da diese Methode ursprünglich aus der Werbeindustrie kommt und so verschiedenartige Werbemittel getestet wurden.

Fehlerquellen

Beim A/B-Test ist darauf zu achten, dass in Verbindung mit der Änderung von anderen Parametern die vorher evaluierten Erkenntnisse nicht unbedingt gültig bleiben. Die Wecheselwirkungen der verschiedenen Parameter können neue Reaktionen der Benutzer erzeugen. Weiterhin wird zwar ermittelt, welches Design bessere Ergebnisse bringt, jedoch nicht warum diese Ergebnisse zustande kommen – es handelt sich also um eine quantitative Methode. Diese Methode kann nicht dazu verwendet werden, um grundsätzliche Bedürfnisse und Einstellungen von Kunden zu messen. Qualitative Methoden müssen also zusätzlich bei dieser Methode Anwendung finden. Nur diese Methoden können wirklich Auskunft über Motivation und Wünsche der Kunden geben.