Hypothesen & Priorisierung
Wir leiten aus Daten und Audit-Erkenntnissen belastbare Test-Hypothesen ab und ordnen sie nach erwarteter Wirkung und Aufwand.
E-Commerce (Conversion)-Optimierung
A/B-Testing & Experiment-Setup
Schluss mit Optimierung nach Bauchgefühl. Wir setzen A/B-Tests auf, die belastbar zeigen, welche Änderung Ihre Conversion wirklich verbessert — und welche nicht.
Über das Design eines Buttons oder die Formulierung einer Überschrift lässt sich endlos diskutieren. Ohne Experimente bleibt jede Entscheidung eine Vermutung — und nicht selten verschlechtert eine gut gemeinte Änderung die Conversion, ohne dass es jemand bemerkt.
Wir bringen Methode in Ihre Optimierung. Von der datenbasierten Hypothese über das technisch saubere Test-Setup bis zur statistisch korrekten Auswertung sorgen wir dafür, dass Sie Änderungen nicht nur ausprobieren, sondern ihre Wirkung zweifelsfrei belegen — und aus jedem Test lernen, unabhängig vom Ergebnis.
Das leisten wir
Experiment-Design
Wir definieren Varianten, Zielmetriken, Zielgruppen und die nötige Laufzeit, damit ein Test aussagekräftige Ergebnisse liefern kann.
Technisches Setup
Wir richten das Testing-Tool ein, implementieren die Varianten sauber und stellen sicher, dass Messung und Nutzererlebnis nicht beeinträchtigt werden.
Auswertung & Signifikanz
Wir werten die Ergebnisse statistisch korrekt aus, ordnen die Aussagekraft ein und schützen Sie vor voreiligen Schlüssen aus Zufallseffekten.
Ableitung & Test-Roadmap
Aus jedem Test leiten wir Erkenntnisse und die nächsten Experimente ab, sodass ein kontinuierlicher Optimierungsprozess entsteht.
So gehen wir vor
- 01
Hypothese
Wir formulieren auf Basis von Daten eine überprüfbare Annahme mit klarer Zielmetrik.
- 02
Setup
Wir bauen Varianten und Messung im Testing-Tool sauber auf und prüfen sie vor dem Start.
- 03
Laufzeit
Der Test läuft, bis eine ausreichende Datenmenge für eine belastbare Aussage vorliegt.
- 04
Auswertung
Wir analysieren das Ergebnis, leiten Konsequenzen ab und planen den nächsten Test.
Ihr Nutzen
- Entscheidungen auf Basis von Belegen statt Meinungen
- Schutz vor Änderungen, die der Conversion heimlich schaden
- Statistisch belastbare Ergebnisse dank korrekter Auswertung
- Kontinuierlicher Lernprozess statt einmaliger Umbauten
- Priorisierte Test-Roadmap mit dem größten Hebel zuerst
Häufige Fragen
Wie viel Traffic ist für aussagekräftige A/B-Tests nötig?
Das hängt von Ihrer aktuellen Conversion-Rate und dem erwarteten Effekt ab. Bei geringem Traffic setzen wir auf Tests mit größeren, deutlicher wirkenden Änderungen und längeren Laufzeiten. Vorab schätzen wir realistisch ein, welche Erkenntnisse in Ihrem Fall belastbar erreichbar sind.
Welche Testing-Tools setzen Sie ein?
Wir arbeiten toolunabhängig und wählen die Lösung passend zu Ihrer Infrastruktur und Ihren Anforderungen. Wichtiger als das Tool ist ein sauberes Setup, das die Varianten korrekt ausspielt und die Messung nicht verfälscht.
Was passiert, wenn ein Test keinen Gewinner liefert?
Auch ein Test ohne klaren Sieger ist wertvoll: Er bewahrt Sie vor einer wirkungslosen oder schädlichen Änderung und liefert Erkenntnisse für die nächste Hypothese. Wir behandeln jeden Test als Baustein eines fortlaufenden Lernprozesses.
Woher kommen die Ideen für die Tests?
Aus Daten, aus einem Conversion-Audit und aus dem beobachteten Nutzerverhalten. Wir testen nicht wahllos, sondern leiten Hypothesen dort ab, wo sie den größten Einfluss auf Ihre Conversion-Ziele versprechen.
Optimieren Sie noch nach Bauchgefühl?
Lassen Sie uns über Ihre Conversion-Ziele sprechen und einen belastbaren Testing-Prozess für Ihren Shop aufsetzen.
Sprechen wir über
Ihren Use-Case.
Unser Team aus Digitalexpert:innen steht Ihnen gerne bei allen Fragen und Anliegen zur Verfügung.