Welche Produktbilder überzeugen deine Kund:innen? Führt eine andere Überschrift zu mehr Verkäufen? Und welche Gestaltung deiner Produktseiten sorgt dafür, dass mehr Besucher:innen einen Artikel in den Warenkorb legen? Statt dich bei solchen Entscheidungen auf Vermutungen zu verlassen, kannst du verschiedene Varianten gezielt miteinander vergleichen.
A/B-Testing Tools unterstützen dich dabei, Änderungen an deinem Onlineshop zu testen und ihre Auswirkungen auf wichtige Kennzahlen zu messen. Die Software übernimmt unter anderem die Verteilung der Besucher:innen auf unterschiedliche Varianten und hilft dir, die Ergebnisse statistisch auszuwerten.
Allerdings unterscheiden sich die verfügbaren Lösungen hinsichtlich ihrer Funktionen, Integrationen und technischen Anforderungen. In diesem Artikel stellen wir dir zehn A/B-Testing Tools vor und erklären, welche Kriterien bei der Auswahl für deinen E-Commerce-Betrieb wichtig sind.
Was sind A/B-Testing Tools?
A/B-Testing Tools sind Softwarelösungen, mit denen du zwei oder mehr Varianten einer Website, einer Landingpage oder einzelner Elemente miteinander vergleichen kannst. Dafür werden Besucher:innen unterschiedlichen Versionen zugeordnet. Anhand von Kennzahlen wie der Conversion Rate, dem Umsatz oder der Klickrate lässt sich anschließend ermitteln, welche Variante besser abschneidet.
Die 11 besten A/B-Testing Tools im Überblick
Mit A/B-Testing Tools kannst du unterschiedliche Varianten deiner Website, Landingpages oder Marketingkampagnen miteinander vergleichen. Die folgenden elf Anbieter bieten dafür verschiedene Funktionen und richten sich an unterschiedliche Anforderungen.
| Tool | Schwerpunkt | Geeignet für |
|---|---|---|
| VWO | A/B-Testing und Verhaltensanalyse | Websites und Onlineshops |
| Crazy Egg | Heatmaps und A/B-Tests | Kleine und mittlere Unternehmen |
| Kameleoon | A/B-Testing und Feature-Experimente | Marketing- und Entwicklungsteams |
| Unbounce | Landingpage-Optimierung | Marketingkampagnen |
| Omniconvert | Conversion-Optimierung | E-Commerce |
| Adobe Target | Testing und Personalisierung | Größere Unternehmen |
| Convert Experiences | A/B-Testing und Segmentierung | CRO-Teams |
| HubSpot | Marketing und Landingpage-Tests | Marketingteams |
| AB Tasty | A/B-Testing und Personalisierung | Marketing und E-Commerce |
| Optimizely | Digitale Experimente | Mittelständische und große Unternehmen |
| Freshmarketer | Marketingautomatisierung | Marketingteams |
1. VWO
VWO (Visual Website Optimizer) ist eine Plattform für A/B-Testing und Conversion-Optimierung. Mit der Software kannst du unterschiedliche Website-Versionen erstellen und ihre Ergebnisse vergleichen. Neben klassischen A/B-Tests unterstützt VWO auch Split-URL-Tests und multivariate Experimente.
Die Plattform bietet einen visuellen Editor sowie ergänzende Funktionen wie Heatmaps und Session Recordings. Dadurch kannst du das Nutzerverhalten analysieren und gezielt Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
2. Crazy Egg
Crazy Egg kombiniert A/B-Testing mit Funktionen zur Analyse des Nutzerverhaltens. Dazu gehören Heatmaps, Scrollmaps und Session Recordings, die zeigen, wie Besucher:innen mit deiner Website interagieren.
Mit dem integrierten A/B-Testing kannst du anschließend verschiedene Seitenvarianten vergleichen. Crazy Egg eignet sich insbesondere für Unternehmen, die ihre Website schrittweise optimieren und dabei auf visuelle Analysen zurückgreifen möchten.
3. Kameleoon
Kameleoon ist eine Plattform für A/B-Testing, Personalisierung und digitale Experimente. Neben klassischen Website-Tests unterstützt die Software auch serverseitige Experimente und das Testen neuer Funktionen.
Über einen visuellen Editor lassen sich Inhalte und Seitenelemente verändern. Zusätzliche Segmentierungsfunktionen ermöglichen es, Experimente gezielt für unterschiedliche Besuchergruppen durchzuführen.
4. Unbounce
Unbounce konzentriert sich auf die Erstellung und Optimierung von Landingpages. Mithilfe eines visuellen Editors kannst du unterschiedliche Seitenvarianten gestalten und anschließend durch A/B-Tests miteinander vergleichen.
Eine Besonderheit ist Smart Traffic. Die Funktion nutzt maschinelles Lernen, um Besucher:innen automatisch auf passende Landingpage-Varianten zu verteilen. Unbounce eignet sich besonders für Marketingkampagnen und die Leadgenerierung.
5. Omniconvert
Omniconvert bietet mit Explore eine Lösung für A/B-Testing und Conversion-Optimierung. Die Plattform unterstützt verschiedene Testverfahren sowie die Segmentierung von Besucher:innen anhand unterschiedlicher Merkmale.
Im E-Commerce lassen sich beispielsweise verschiedene Produktdarstellungen, Landingpages oder Angebote vergleichen. Damit eignet sich Omniconvert insbesondere für Unternehmen, die das Einkaufserlebnis datenbasiert optimieren möchten.
6. Adobe Target
Adobe Target ist Bestandteil der Adobe Experience Cloud und kombiniert A/B-Testing mit Funktionen zur Personalisierung. Die Plattform unterstützt klassische A/B-Tests, multivariate Experimente und zielgruppenspezifische Inhalte.
Mithilfe von maschinellem Lernen können bestimmte Inhalte automatisiert an unterschiedliche Besuchergruppen angepasst werden. Adobe Target richtet sich vor allem an größere Unternehmen mit komplexeren Anforderungen.
7. Convert Experiences
Convert Experiences ist eine Software für A/B-Testing und Website-Optimierung. Sie ermöglicht klassische A/B-Tests, Split-URL-Tests und multivariate Experimente.
Zusätzlich bietet Convert Funktionen zur Zielgruppensegmentierung und Integrationen mit verschiedenen Analyseplattformen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Datenschutz und flexiblen technischen Einsatzmöglichkeiten.
8. HubSpot
HubSpot ist eine CRM- und Marketingplattform, die auch Funktionen für A/B-Testing bietet. Damit kannst du beispielsweise verschiedene Landingpage-Versionen erstellen und untersuchen, welche Variante mehr Conversions erzielt.
Die Ergebnisse lassen sich mit weiteren Marketingdaten innerhalb der Plattform verbinden. Die A/B-Testing-Funktionen für Websites und Landingpages sind allerdings an bestimmte kostenpflichtige Tarife gebunden.
9. AB Tasty
AB Tasty kombiniert A/B-Testing mit Personalisierung und digitalen Experimenten. Über einen visuellen Editor kannst du verschiedene Website-Varianten erstellen und deren Performance vergleichen.
Die Plattform unterstützt außerdem multivariate Tests und die gezielte Ansprache unterschiedlicher Besuchergruppen. Dadurch eignet sich AB Tasty für Unternehmen, die ihre Website und das Nutzererlebnis kontinuierlich optimieren möchten.
10. Optimizely
Optimizely ist eine Plattform für digitale Experimente. Sie ermöglicht A/B-Tests auf Websites sowie technische Experimente, etwa beim Testen neuer Produktfunktionen.
Zu den Funktionen gehören die Segmentierung von Besucher:innen und umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Optimizely eignet sich insbesondere für Unternehmen, die regelmäßig verschiedene Experimente durchführen und dafür eine umfassende Lösung benötigen.
11. Freshmarketer
Freshmarketer ist eine Marketingplattform von Freshworks, die insbesondere Funktionen zur Marketingautomatisierung und Kundenkommunikation bietet.
Frühere Produktversionen enthielten auch A/B-Testing-Funktionen für Websites und Landingpages. Da sich der Produktschwerpunkt inzwischen verändert hat, sollte die aktuelle Verfügbarkeit dieser Funktionen vor einer Entscheidung überprüft werden.
Welche Funktionen sollte ein gutes A/B-Testing Tool bieten?
Die verschiedenen Anbieter unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Möglichkeiten. Bei der Auswahl kommt es deshalb darauf an, welche Experimente du durchführen möchtest und welche Anforderungen dein Unternehmen mitbringt.
Einfache Erstellung von Testvarianten
Ein A/B-Testing Tool sollte es dir ermöglichen, verschiedene Versionen deiner Website möglichst unkompliziert zu erstellen.
Viele Lösungen bieten dafür visuelle Editoren, mit denen du Überschriften, Bilder, Texte oder einzelne Elemente verändern kannst.
Gerade wenn dir keine eigenen Entwickler:innen zur Verfügung stehen, kann eine solche Funktion den Aufwand für die Durchführung von Tests deutlich reduzieren.
Bei komplexeren Experimenten können dagegen technische Bearbeitungsmöglichkeiten und API-Schnittstellen wichtiger sein.
Statistische Auswertung
Damit A/B-Tests sinnvolle Ergebnisse liefern, muss die Software die Performance der Varianten zuverlässig erfassen und auswerten.
Dazu gehören Kennzahlen wie Klickrate, Conversion Rate oder Umsatz sowie statistische Verfahren zur Beurteilung der Ergebnisse.
Viele Anbieter verwenden frequentistische oder bayessche Methoden, um Unterschiede zwischen den Varianten zu untersuchen.
Wichtig ist, dass du die Ergebnisse nachvollziehen kannst und erkennst, ob die beobachteten Unterschiede statistisch belastbar sind.
Eine höhere Conversion Rate allein bedeutet schließlich noch nicht, dass eine Variante tatsächlich überlegen ist.
Zielgruppensegmentierung
Nicht alle Besucher:innen reagieren gleich auf bestimmte Inhalte. Deshalb kann es sinnvoll sein, Experimente gezielt auf einzelne Nutzergruppen auszurichten.
Viele A/B-Testing Tools ermöglichen die Segmentierung nach Merkmalen wie Standort, Gerät, Traffic-Quelle oder Besucherverhalten.
Damit kannst du beispielsweise untersuchen, ob eine Landingpage auf Smartphones anders funktioniert als auf Desktopgeräten.
Bei der Interpretation solcher Ergebnisse solltest du allerdings beachten, dass kleinere Zielgruppen häufig längere Testlaufzeiten benötigen, um aussagekräftige Daten zu liefern.
Integrationen mit anderen Tools
Ein A/B-Testing Tool sollte möglichst gut mit deiner bestehenden Software zusammenarbeiten.
Besonders relevant sind Integrationen mit Webanalyse-Plattformen, Content-Management-Systemen, CRM-Lösungen und E-Commerce-Systemen.
Dadurch kannst du Testergebnisse mit weiteren Kennzahlen verknüpfen und beispielsweise untersuchen, wie sich Änderungen auf den gesamten Conversion Funnel auswirken.
Auch die technische Einbindung sollte berücksichtigt werden. Zusätzliche Skripte können die Ladegeschwindigkeit beeinflussen und sich damit auf das Nutzererlebnis auswirken.
Datenschutz und Preisgestaltung
Bei der Auswahl spielen auch Datenschutz und Kosten eine wichtige Rolle.
Insbesondere bei der Erfassung personenbezogener Daten musst du prüfen, welche Anforderungen der DSGVO gelten und ob entsprechende Einwilligungen erforderlich sind.
Darüber hinaus unterscheiden sich die Preismodelle der Anbieter. Manche Lösungen bieten einen Einstieg mit begrenztem Funktionsumfang, während andere auf individuelle Unternehmensverträge setzen.
Häufig hängen die Kosten vom monatlichen Traffic, der Anzahl der Experimente oder dem gewählten Funktionspaket ab.
Entscheidend ist deshalb nicht allein der Preis, sondern das Verhältnis zwischen benötigten Funktionen und tatsächlichem Nutzungsumfang.
Welche Arten von A/B-Tests gibt es?
A/B-Testing ist nicht auf den Vergleich zweier Überschriften beschränkt. Je nach Software lassen sich verschiedene Arten von Experimenten durchführen.
Klassische A/B-Tests
Beim klassischen A/B-Test vergleichst du eine ursprüngliche Version mit einer veränderten Variante.
Beispielsweise erhält eine Landingpage zwei unterschiedliche Überschriften. Anschließend wird überprüft, welche Version mehr Anmeldungen oder Käufe erzielt.
Diese Methode eignet sich besonders, wenn du eine konkrete Hypothese testen möchtest.
Split-URL-Tests
Bei einem Split-URL-Test werden Besucher:innen auf unterschiedliche URLs geleitet.
Das ist insbesondere dann sinnvoll, wenn sich die beiden Varianten stärker voneinander unterscheiden, beispielsweise bei einem vollständigen Redesign.
Statt nur ein einzelnes Element zu verändern, kannst du zwei unterschiedliche Seitenkonzepte miteinander vergleichen.
Multivariate Tests
Bei einem multivariaten Test werden mehrere Elemente und ihre unterschiedlichen Kombinationen gleichzeitig untersucht.
Beispielsweise könntest du zwei Überschriften und drei Produktbilder miteinander kombinieren. Daraus ergeben sich sechs Varianten.
Auf diese Weise lassen sich auch Wechselwirkungen zwischen einzelnen Elementen untersuchen.
Allerdings benötigen multivariate Tests aufgrund der größeren Anzahl von Varianten in der Regel deutlich mehr Traffic.
Serverseitige A/B-Tests
Während klassische Website-Tests häufig direkt im Browser umgesetzt werden, erfolgen serverseitige Tests auf der technischen Ebene einer Anwendung.
Dadurch lassen sich beispielsweise unterschiedliche Suchalgorithmen, Produktempfehlungen oder andere Funktionen miteinander vergleichen.
Diese Testform eignet sich besonders für Unternehmen mit eigenen Entwicklungsteams und komplexeren digitalen Produkten.
Wie funktioniert A/B-Testing in der Praxis?
Ein erfolgreicher A/B-Test beginnt nicht mit der Auswahl einer Farbe oder eines neuen Designs, sondern mit einer konkreten Fragestellung.
1. Analysiere deine Ausgangssituation
Zunächst untersuchst du, an welchen Stellen deiner Website Verbesserungspotenzial besteht.
Dafür kannst du Daten aus einem Webanalyse-Tool, Heatmaps oder Informationen über das Verhalten deiner Besucher:innen verwenden.
Angenommen, viele Personen besuchen eine Produktseite, aber nur wenige legen den Artikel in den Warenkorb. Das könnte darauf hindeuten, dass wichtige Informationen fehlen oder die Produktdarstellung nicht überzeugend ist.
2. Formuliere eine Hypothese
Auf Basis deiner Beobachtung entwickelst du eine überprüfbare Annahme.
Beispielsweise: „Wenn die Lieferzeit bereits im oberen Bereich der Produktseite angezeigt wird, steigt die Warenkorb-Rate, weil Besucher:innen schneller erkennen, wann sie ihre Bestellung erhalten.“
Eine gute Hypothese beschreibt sowohl die geplante Veränderung als auch die erwartete Auswirkung.
3. Erstelle die Varianten
Anschließend legst du fest, welche Versionen miteinander verglichen werden.
Bei einem klassischen A/B-Test bleibt Variante A unverändert. In Variante B setzt du die geplante Änderung um.
Wenn du den Einfluss eines einzelnen Elements untersuchen möchtest, sollten sich die beiden Varianten möglichst nur in diesem Punkt unterscheiden.
4. Führe den Test durch
Das A/B-Testing Tool teilt die Besucher:innen zufällig auf beide Varianten auf und erfasst ihr Verhalten.
Wie lange ein Experiment laufen muss, hängt unter anderem von der Besucherzahl, der bisherigen Conversion Rate und der erwarteten Veränderung ab.
Die benötigte Stichprobengröße sollte deshalb möglichst vor dem Test berechnet werden.
Auch kurzfristige Schwankungen, saisonale Effekte und unterschiedliche Wochentage können sich auf die Ergebnisse auswirken.
5. Werte die Ergebnisse aus
Nach Abschluss des Tests vergleichst du die Performance der Varianten.
Dabei solltest du neben den prozentualen Unterschieden auch die statistische Unsicherheit berücksichtigen.
Eine Variante, die nach wenigen Tagen mehr Conversions erzielt, muss nicht zwangsläufig langfristig besser funktionieren.
Wenn sich ein belastbarer Vorteil zeigt, kann die erfolgreichere Variante dauerhaft eingesetzt werden. Liefert der Test kein eindeutiges Ergebnis, können die gewonnenen Erkenntnisse als Grundlage für weitere Experimente dienen.
Fazit: Das passende A/B-Testing Tool hängt von deinen Zielen ab
Mit A/B-Testing Tools kannst du herausfinden, welche Änderungen an deiner Website, deinen Landingpages oder deinen Marketingmaßnahmen tatsächlich zu besseren Ergebnissen führen.
Welcher Anbieter geeignet ist, hängt vor allem von deinen Anforderungen und den vorhandenen Ressourcen ab.
Unbounce konzentriert sich auf die Optimierung von Landingpages, während Crazy Egg die Analyse des Nutzerverhaltens mit A/B-Tests verbindet. HubSpot bietet entsprechende Funktionen innerhalb einer umfassenderen Marketingplattform.
VWO, Convert Experiences und Omniconvert ermöglichen umfangreichere Experimente und Auswertungen. Optimizely, Kameleoon, AB Tasty und Adobe Target decken darüber hinaus komplexere Anforderungen an Testing und Personalisierung ab.
Unabhängig von der gewählten Software gilt: Entscheidend sind konkrete Hypothesen, aussagekräftige Daten und eine sorgfältige Interpretation der Ergebnisse.
So kann A/B-Testing langfristig dazu beitragen, das Nutzererlebnis zu verbessern, Marketingmaßnahmen effizienter zu gestalten und die Conversion Rate zu steigern.
