Einen Landingpage-A/B-Test sinnvoll planen und auswerten.

1. Eine Frage und eine Messgröße festlegen

Formuliere eine Hypothese, die den Grund für deine Änderung erklärt: „Wenn die Überschrift die Zielgruppe und den konkreten Nutzen benennt, erkennen passende Besucher das Angebot schneller und senden häufiger eine Anfrage.“ Ändere zum Einstieg nur einen klar abgegrenzten Baustein.

Lege vor dem Start fest, was als Erfolg zählt: ein Klick auf die nächste Seite, eine gespeicherte Anfrage oder eine später qualifizierte Anfrage. Das sind unterschiedliche Messgrößen. Prüfe, ob du dein gewähltes Ziel tatsächlich pro Variante erfassen kannst. Eine allgemeine Gesamtzahl der Formulare reicht für einen Variantenvergleich nicht aus.

2. Zwei vergleichbare Varianten in MakeFunnel vorbereiten

1. Öffne die veröffentlichte Seite und lege einen Splittest an. Variante A basiert auf dem Live-Stand; Variante B beginnt als Kopie.
2. Bearbeite Variante B passend zur Hypothese, beispielsweise nur die Überschrift und den dazugehörigen Kurztext.
3. Prüfe beide Vorschauen auf dem Smartphone und am Desktop. Links, Formulare und Bestätigungen müssen in beiden Varianten funktionieren.
4. Lege bei pausiertem Test eine passende Verteilung fest, für einen einfachen Vergleich beispielsweise 50:50.
5. Aktiviere den Test erst, wenn Varianten und Messung bereit sind.

Ändere die Varianten während der Auswertung nicht beiläufig. Notiere Testbeginn, Hypothese, Versionsstand und geplanten Auswertungszeitpunkt. Wenn du den Inhalt wesentlich ändern musst, behandle das als neuen Vergleich.

3. Die angezeigten Zahlen richtig einordnen

MakeFunnel erfasst für Splittest-Varianten unter anderem Aufrufe und erfasste Besucher. Die angezeigte Weiterleitungsquote beschreibt, welcher Anteil anschließend am gleichen Tag eine andere Seite des Funnels aufgerufen hat. Sie ist kein automatischer Nachweis für eine erfolgreiche Formularübermittlung oder einen Kauf.

Wenn qualifizierte Anfragen dein Ziel sind, brauchst du eine verlässliche Zuordnung der tatsächlichen Anfragen zu den Varianten und eine einheitliche Bewertung im Folgeprozess. Fehlt diese Zuordnung, kannst du nur Aussagen über die vorhandenen Messgrößen treffen.

4. Prozentpunkte und relative Änderung unterscheiden

Das folgende fiktive Beispiel setzt voraus, dass Anfragen zuverlässig pro Variante zugeordnet wurden. Es ist keine Messung eines MakeFunnel-Kunden.

Die Anfragequote berechnet sich als Anfragen geteilt durch erfasste Besucher. Die Differenz beträgt einen Prozentpunkt. Relativ zu A sind das 25 Prozent mehr: (5 − 4) ÷ 4. Diese Rechnung beschreibt den beobachteten Unterschied; sie ist kein Signifikanztest.

Fünf zusätzliche Anfragen können durch Zufall oder unterschiedliche Besucherzusammensetzung entstehen. Prüfe außerdem deren Qualität: Mehr unpassende Anfragen können den Arbeitsaufwand erhöhen, ohne deinem Angebot zu helfen.

5. Die Entscheidung vorab begrenzen

Plane Stichprobe und Laufzeit passend zur bisherigen Zielquote und der kleinsten Verbesserung, die für dich relevant wäre. Es gibt keine allgemeine Zahl an Besuchern, ab der jeder Test aussagekräftig wird. Wenn du statistische Sicherheit beanspruchen willst, brauchst du dafür eine passende Auswertungsmethode.

• Beende einen Test nicht allein beim ersten erfreulichen Zwischenstand.
• Berücksichtige typische Unterschiede zwischen Wochentagen und Traffic-Quellen.
• Dokumentiere auch ein uneindeutiges Ergebnis, statt zwanghaft einen Gewinner zu wählen.
• Bei wenig Traffic: Behebe zuerst kaputte Abläufe und offensichtliche Verständnisprobleme.

Heatmaps können Hinweise für die nächste Hypothese liefern. Nach einer Entscheidung prüfst du die tatsächlich veröffentlichte Version erneut: Das Pausieren eines Splittests veröffentlicht nicht automatisch Variante B als neue Standardseite.