Blitzschnelle & verlässliche Umfrage-Insights mit A/B-Tests in Survalyzer

Blitzschnelle & verlässliche Umfrage-Insights mit A/B-Tests in Survalyzer

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing, allgemein bekannt als Split-Testing, ist ein methodischer Ansatz für den Vergleich zweier Versionen einer Webseite, eines Produkts, einer Umfrage oder einer anderen Variablen, um festzustellen, welche Variante effektiver ist. A/B-Tests beruhen auf wissenschaftlichen Grundsätzen und beinhalten die Präsentation von zwei Varianten, die als A und B bezeichnet werden, für unterschiedliche Zielgruppen unter ähnlichen Bedingungen. Ziel ist es, die Leistung der beiden Varianten zu beobachten und zu analysieren, und zwar auf der Grundlage messbarer Kriterien wie Benutzerbindung, Konversionsraten oder Genauigkeit der Umfrageantworten.

AB-Tests in Umfragen

Umfragen sind wichtig, um die Präferenzen der Zielgruppe zu verstehen. A/B-Testing ist in diesem Zusammenhang ein methodischer Ansatz zum Vergleich zweier Varianten eines Konzepts, um festzustellen, welche Variante bei der Zielgruppe besser ankommt. Durch die Präsentation von Variante A in einem Segment und von Variante B in einem anderen, können Forscher konkrete Daten sammeln, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen. Dieser Prozess ist nicht nur methodisch, sondern stellt auch sicher, dass die Entscheidungen durch solide Beweise gestützt werden, die aus dem tatsächlichen Nutzerfeedback stammen.

Beispielfragen könnten lauten:

  • Wie gut gefällt Ihnen dieses Produktkonzept im Allgemeinen?
  • Bewerten Sie die visuelle Attraktivität dieses Produktkonzepts auf einer Skala von 1 bis 10.
  • Was ist Ihre erste Reaktion auf dieses Produkt?

Nach Abschluss der Umfrage sammeln wir die Ergebnisse für jedes getestete Konzept. Das Konzept mit der höchsten Punktzahl oder dem positivsten Feedback wird dann zur Verwendung vorgeschlagen.

Häufige Verwendungen von A/B-Tests mit Umfragen

A/B-Tests sind ein fester Bestandteil der Marktforschung und werden eingesetzt, um datengestützte Entscheidungen in einer Vielzahl von Kontexten zu treffen. Hier sind einige typische Szenarien, in denen A/B-Tests mithilfe von Umfragen durchgeführt werden:

  • Produkt-Feedback: Forscher können zwei Umfrageversionen verwenden, um die Reaktionen der Verbraucher auf verschiedene Produktmerkmale oder Markenelemente zu testen.
  • Preis-Empfindlichkeit: Es können verschiedene Preismodelle getestet werden, um die Preistoleranz der Verbraucher und die optimalen Preispunkte zu ermitteln.
  • Marketing-Botschaften: A/B-Tests helfen bei der Verfeinerung von Werbetexten, indem ermittelt wird, welche Botschaften bei der Zielgruppe besser ankommen.
  • Kundenpräferenzen: Mit Hilfe von Umfragen lassen sich die Präferenzen zwischen zwei Dienstleistungsmodellen, Lieferoptionen oder Kundendienstansätzen testen.

A/B-Tests im Umfrage-Design

Abgesehen von diesen allgemeinen Verwendungszwecken können A/B-Tests auch nach innen gerichtet werden, auf die Umfragen selbst. Anstatt sich auf externe Produkte oder Dienstleistungen zu konzentrieren, wird der Gegenstand des A/B-Tests zum Umfragedesign. Umfragen können in mehrfacher Hinsicht von A/B-Tests profitieren:

  • Frageformulierung: Ähnlich wie bei der Auswahl der richtigen Worte in einem wichtigen Gespräch kann das Testen verschiedener Formulierungen zu klareren, genaueren Antworten führen.
  • Format-Vielfalt: Wie bei einem abwechslungsreichen Menü, das verschiedene Geschmäcker anspricht, kann das Experimentieren mit Multiple-Choice- und offenen Fragen die Tiefe und Qualität des Feedbacks beeinflussen.
  • Reihenfolge der Fragen: Die strategische Anordnung von Fragen – heikle Fragen am Ende, strittige Fragen am Anfang – kann die Ehrlichkeit und Voreingenommenheit der Antworten beeinflussen.
  • Visuelle und interaktive Elemente: Genauso wie Illustrationen eine Geschichte beleben, können die richtigen visuellen und interaktiven Elemente in einer Umfrage das Engagement und das Verständnis steigern.

Zusätzlich zu diesen Aspekten können A/B-Tests gezielt eingesetzt werden, um die Umfrage zu testen und für höhere Ausfüllraten zu optimieren. Durch den Vergleich verschiedener Versionen einer Umfrage können Sie ermitteln, welche Elemente die Befragten am effektivsten zum Ausfüllen der Umfrage anregen, was zu besseren Beantwortungsraten und umfassenderen Daten führt.

Implementierung von A/B-Tests in Survalyzer

Survalyzer bietet zwei primäre A/B-Testing-Ansätze, um die Verzerrungen zu verringern, die auftreten können, wenn die Befragten mehrere Produkte oder Konzepte nacheinander bewerten: das monadische Testdesign und das Rotationstestdesign.

  • Monadisches Testdesign: Bei diesem Design bewerten die Teilnehmer nur ein Produkt oder Konzept. Es ist vergleichbar mit einem Standard-A/B-Test, bei dem jeder Teilnehmer nur eine Variante sieht. Diese Methode ist besonders effektiv, wenn Sie viele Produkte zu testen haben, da die Komplexität mit der Anzahl der Produkte nicht wesentlich zunimmt.
  • Rotationstest-Design: Bei diesem Design bewerten die Teilnehmer alle oder einige der Produkte, aber die Reihenfolge, in der sie sie sehen, ist unterschiedlich. Dies hilft bei der Kontrolle der Verzerrung der Reihenfolge und stellt sicher, dass die Bewertung eines Produkts die Wahrnehmung des nächsten nicht beeinflusst. Es ist jedoch anzumerken, dass die Komplexität der Umsetzung dieses Konzepts mit der Anzahl der Produkte exponentiell ansteigt.

Um diese Komplexität in den Griff zu bekommen und das Design zu implementieren, das am besten zu Ihrer Studie passt, bietet Survalyzer vier Variationen von Testaufbauten, um ein Gleichgewicht zwischen Zufälligkeit und Gleichverteilung herzustellen. Egal, ob Sie einen einfachen Vergleich oder eine umfassende Studie mit mehreren Produkten durchführen, mit diesen Optionen können Sie Ihren Ansatz effektiv anpassen. Wenn Sie tiefer in die Einrichtung dieser A/B-Tests eintauchen und ihre Feinheiten verstehen möchten, laden wir Sie ein, unseren ausführlichen Help-Center-Artikel zu lesen: Monadic Design Wissensdatenbank.

A/B-Tests in Survalyzer-Umfragen

Im A/B-Testing-Framework von Survalyzer wird die Gruppenzugehörigkeit durch Wertzuweisungen effizient verwaltet. Jeder Befragte wird einer Gruppe zugeordnet, und diese Zuordnung wird mithilfe einer benutzerdefinierten Variable nachverfolgt. Diese Variable informiert dann darüber, welche Version des Umfrageinhalts jeder Befragte sieht, um maßgeschneiderte Umfrageerlebnisse für verschiedene Gruppen zu schaffen.

Wenn Sie diese Funktion weiter erforschen oder die Vorlage herunterladen möchten, finden Sie weitere Informationen in unserem Artikel über A/B-Tests im Education Center.

Filtern von Umfragedaten auf der Grundlage der Gruppenzugehörigkeit

Um eine gleichmäßige Verteilung bei A/B-Tests zu gewährleisten, wird ein Zählmechanismus eingesetzt, der die Teilnehmer den Gruppen zuordnet. Dies ermöglicht einen fairen Vergleich der Umfrageergebnisse über alle Gruppen hinweg. Sobald die Daten erfasst sind, werden sie analysiert, indem die Beantwortungen nach der Variable „SplitGroup“ segmentiert werden, was die Ermittlung der Umfrageversion mit den besten Ergebnissen vereinfacht.

A flowchart with four steps: 'HYPOTHESIS' at the top, 'CONCEPT A,' 'CONCEPT B,' and 'CONCEPT C' in the middle, 'EVALUATION,' and 'DECISION' at the bottom, with brief explanations on the right.

A/B-Tests in Survalyzers Berichten und Dashboards

Pro Report, Teil von Survalyzers Professional Analytics, vereinfacht die Analyse von A/B-Testergebnissen. Er stellt die Daten für jede Gruppe visuell dar, sodass Sie schnell erkennen können, welche Umfrageversion am besten funktioniert. Außerdem wird überprüft, ob die Unterschiede in den Antworten signifikant oder nur zufällig sind. Mit der „Variablenbasierten Segmentierung“ des Tabellenassistenten, z. B. „SplitGroup“, wird der Vergleich von Ergebnissen zwischen verschiedenen Umfrageversionen ganz einfach. Für Professional Analytics-Benutzer umfasst diese Funktion Signifikanztests für jedes Datensegment.

Dashboard mit den Umfrageergebnissen der Survalyzer-Plattform für Ab-Tests

Präsentation der Ergebnisse aus Ihren A/B-Tests

Um ein praktisches Beispiel dafür zu sehen, wie die A/B-Testing-Funktionen von Survalyzer zur Verbesserung der Umfrageergebnisse eingesetzt werden können, sehen Sie sich dieses Dashboard an, das die Ergebnisse eines A/B-Tests visualisiert, bei dem zwei verschiedene Frageformulierungen verglichen wurden.

Ein effektives Dashboard-Design ist für diese Phase, in der Klarheit der Schlüssel ist, unerlässlich. Ein unübersichtliches oder schlecht gestaltetes Dashboard kann die Ergebnisse verschleiern und die Entscheidungsfindung erschweren. Unser Artikel „4 häufige Fehler bei Umfragedashboards“ befasst sich mit häufigen Designproblemen, um Ihnen zu helfen, Daten klar darzustellen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Berechnen der Signifikanz zwischen Gruppen

Survalyzer verwendet statistische Tests, um herauszufinden, ob die Unterschiede, die wir in den Umfragebeantwortungen sehen, nur zufällig oder wirklich signifikant sind. Dazu werden die tatsächlichen Antworten mit dem verglichen, was wir erwarten würden, wenn beide Gruppen gleich wären. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, lesen Sie bitte unseren ausführlichen Artikel über statistische Signifikanz und Signifikanztests in Survalyzer.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass A/B-Tests ein wichtiger Bestandteil der Umfrageforschung sind. Mit einem bewussten Ansatz können die Antwortquoten durch die Feinabstimmung von Fragen und Layout verbessert und die Genauigkeit bei der Datenerfassung sichergestellt werden. Darüber hinaus können sie das Engagement der Nutzer verbessern und ein tieferes Verständnis für die Zielgruppe vermitteln. Wenn Sie daran interessiert sind, A/B-Tests für Ihre Umfragen zu nutzen, wenden Sie sich bitte an unser Vertriebsteam. Richten Sie mit unserer Hilfe effektive A/B-Tests ein, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Christian Hyka

Managing Partner

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