A/B-Tests und UX-Experimente
Anstatt zu raten, testen wir.
A/B-Testing bedeutet, zwei Versionen derselben Seite oder desselben Elements verschiedenen Nutzern zu zeigen und herauszufinden, welche Version bessere Ergebnisse erzielt (mehr Klicks, mehr Anmeldungen, mehr Käufe). Es ist die zuverlässigste Methode herauszufinden, was auf Ihrer Website wirklich funktioniert, denn Entscheidungen werden nicht “blind“ getroffen, sondern auf Basis realer Daten und des Nutzerverhaltens. So reduzieren Sie das Risiko falscher Entscheidungen und verbessern kontinuierlich User Experience und Conversion Rates.
A/B-Testing bedeutet, zwei Versionen derselben Seite oder desselben Elements verschiedenen Nutzern zu zeigen und herauszufinden, welche Version bessere Ergebnisse erzielt (mehr Klicks, mehr Anmeldungen, mehr Käufe). Es ist die zuverlässigste Methode herauszufinden, was auf Ihrer Website wirklich funktioniert, denn Entscheidungen werden nicht “blind“ getroffen, sondern auf Basis realer Daten und des Nutzerverhaltens. So reduzieren Sie das Risiko falscher Entscheidungen und verbessern kontinuierlich User Experience und Conversion Rates.
Ich helfe Ihnen, Rätselraten zu reduzieren und Ergebnisse zu steigern: Durch A/B-Tests entdecken wir, welche Version Ihrer Website mehr Klicks, Leads und Vertrauen generiert – so werden Annahmen zu klaren Erkenntnissen und Ihr Wachstum wird stetig unterstützt.
Was dieser Service beinhaltet:
- A/B-Tests von Überschriften, Buttons, Bildern, Formularen und Abschnitts-Layouts
- UX-Analyse basierend auf Nutzerverhalten (Scrollen, Klicken, Verweildauer)
- Einsatz von Tools wie VWO, Hotjar, Google Optimize
- Definition klarer Ziele und Tracking der Leistung jeder Testvariante
- Berichte mit konkreten Empfehlungen – was behalten, was ändern
Warum das wichtig ist:
A/B-Tests liefern objektive Antworten. Anstatt sich auf Meinungen zu verlassen, nutzen Sie Daten, um höhere Conversions zu erreichen.
Für wen dieser Service geeignet ist:
Für alle, die ihre Website kontinuierlich verbessern möchten – basierend auf realem Nutzerverhalten statt subjektiven Eindrücken.