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Die Literatur zum Thema Website-Testing ist mit insgesamt 3 Büchern nach wie vor dünn geseht, aber dies ist ja auch noch ein sehr junger und zudem sehr spezieller Bereich. Hier der Überlick:

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Seit gestern bekomme ich beim Aufruf von XING verschiedene Startseiten. Ich habe das heute nochmal von verschiedenen Browsern aus probiert und erhalte folgende zwei Versionen:

Für eine Großdarstellung der XING-Screenshots bitte hier oder auf das Bild klicken

Die wesentlich Änderung ist im rechten Bereich. In der Version A erscheint der Login-Bereich rechts neben dem Hauptbild. In der Version B wird der Login oben platziert und rechts gibt es eine Aufzählungsliste mit 4 Vorteilen. Der Handlungsaufruf für die Neuanmeldung ist bei beiden Versionen mit “Jetzt kostenlos anmelden!” gleich. Was den Login für bestehende User angeht, wird bei Version B ein grauer statt grüner Button mit Beschriftung “Login” verwendet.

Bei diesen Unterschieden stellt sich natürlich die Frage, ob XING momentan einen Startseiten-Test durchführt. Konnte aber nach ersten Recherchen im XING Blog und im Web nichts finden. Wäre ja spannend falls getestet wird, wie genau der Test konzipiert ist und was die ersten Ergebnisse zu Tage fördern. Ich vermute mal, dass hier sehr schnell Resultate vorliegen dürften, aufgrund des vorhandenen Trafficaufkommens. Laut Alexa hat XING einen Traffic Rank von Platz 18 in Deutschland. Zum Vergleich Spiegel Online hat einen Rank von 9 (und laut IVW 113 Mio. Visits).

Weiß hier jemand mehr ob XING gerade die Startseite testet oder wo es dazu etwas im Netz gibt?

Rund um das Thema Testing & Optimierung gibt es mittlerweile viel spannende Literatur. Im Testland-Blog Buchladen habe ich nun, die aus meiner Sicht empfehlenswertesten Titel, für die nachfolgenden Rupriken zusammengestellt:

• Testing und Statistik
• Optimierung & Usability
• Marketingforschung
• Landingpage
• Marketingpsychologie
• Analyse & Webanalyse
• SEM & SEO
• Viral- & Guerillamarketing
• Konzepterstellung
• Texten

Einfach mal durchstöbern lohnt sich.

Das multimedia Angebot in Form von Webcasts oder Filmen zum Bereich Optimierung und Testing wächst stetig. Hier im Testland-Blog weise ich ja immer wieder auf kommende Webinare hin. Die meisten Angebote sind leider aus den USA und dementsprechend ist es of schwierig aufgrund der Zeitverschiebung an einem solchen Webinar teilzunehmen. Mittlerweile jedoch werden diese häufig auch gleich aufgezeichnet und anschließend als Flash-Film oder ähnlichem zur Verfügung gestellt. Auch Google hat hier die Zeichen der Zeit erkannt und rund um den Google Website Optimizer gerade einen eigenen youtube-Kanal aufgebaut.

Im Testland-Blog habe ich deshalb nun begonnen eine Multimedia-Bibliothek mit allen – aus meiner Sicht empfehlenswerten – Filmen, Webcasts etc. zum Thema Testing und Optimierung aufzubauen. Die Bibliothek ist im ersten Schritt in die folgenden Bereiche aufgeteilt:

• Allgemeines Testing-Wissen
• Spezielle Optimierungen

Zu jedem Cast, Vortrag etc. habe ich eine kurze Beschreibung erstellt und eine Meta-Datenangabe wie Dauer, Sprache, Länge hinzugefügt. Der erste Bereich zum allgemeinen Testing-Wissen ist nun fertig. Den zweiten Bereich zu speziellen Optimierungen werden ich in den nächsten Tagen befüllen. Danach wird es immer wieder regelmäßig Ergänzungen geben. Sollte jemand einen guten Webcast oder Fimtipp habe, der in jedem Fall noch in der Bibliothek fehlt, nehme ich diesen gerne auf. Einfach kurz als Kommentar zu diesem Beitrag posten.

Hier geht es nochmal zur Testland-Blog Multimedia-Bibliothek

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Erstmal auch vom Testland-Blog herzlichen Glückwunsch an den Wahlsieger Barack Obama. Dem Sieg ging ein Wahlkampf voraus, der wieder neue Zeichen gesetzt hat und zwar ab sofort auch in Bezug auf das Thema Website Testing.

Onlinekanal maximal für Wahlkampf genutzt
Für das Buch Geld 2.0 von Vladimir Simovic und mir hatte ich das Thema Onlinespenden vor einiger Zeit vielfach recherchiert und bin damals bereits auf spannende Ergebnisse gestoßen: Howard Dean schaffte es in 2003 als erster amerikanischer Präsidentschaftskandidat das Internet dank Blogs, Email-Kampagnen, Onlinevideos etc. perfekt für massenhafte, kleine Einzelspenden zu nutzen und somit innerhalb weniger Monate mehr als 40 Millionen an Spenden einzusammeln. Was Dean damals online angefangen hatte wurde nun von Obama und seinem Team bis zur Perfektion weiter ausgebaut. Wie man z.B. hier lesen kann, hat der neue Präsident für seinen Onlinewahlkampf alle nur erdenkliche Register gezogenen: Von Flickr, über youtube bis MySpace um nur einige zu nennen, wurde alles eingesetzt was derzeit das Netz an modernen Kommunikation hergibt. Er schaffte es damit neue Rekorde in puncto  Spendeneinahmen mit z.B. 66 Millionen Dollar nur allein im August diesen Jahres zu setzen.

Perfektionierung durch Website-Testing
Durch diesen Blogeintrag bin ich darauf aufmerksam geworden, dass die Aktivitäten anscheinend auch systematisch durch Website-Testing ständing weiter optimiert wurden. Ich habe selber mal den dort angegeben Link verfolgt und konnte noch ein paar Reste des Testing live sehen. So werden  beispielsweise auf einer der Spenedenseiten unterschiedliche T-Shirt Motive mit Hilfe des Google Website Optimizers getestet (zum Vergrößern bitte den jeweiligen Screenshot klicken):

Weitere Tests auf der Homepage
Ein weiterer Test auf der Homepage von Obama wurde in diesem Blogbeitrag dokumentiert (bitte klicken Sie den jeweiligen Screenshot für eine vergrößerte Ansicht an):

Leider konnte ich bei meinen Recherchen keine Ergebnisse zu den beschriebenen Tests finden. Sollte jemand hier auf etwas stoßen, freue ich mich – und sicherlich auch die Leser des Testland-Blogs – über einen entsprechenden hinterlassenen Kommentar zu diesem Artikel.

Website Testing beginnt sich zu etablieren
Was dieses Beispiel zeigt, ist das das Thema Website-Testing sich immer stärker verbreitet. Aus meiner Sicht ist das Testing der nächste Schritt nach der Webanalyse und wird sich in naher Zukunft genauso etablieren. Da bleibt mir nur zu sagen:

Website-Testing – yes we can

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Im Gegensatz zu a/b- und Multilevel-Tests werden bei mulitvariaten Tests (auch als multivariante bezeichnet) mehrere Testelemente parallel getestet. Man kann sich das auch so verstellen, wie wenn verschiedene a/b-Tests parallel gefahren werden. Hierdurch entsteht sehr schnell eine komplexe Teststruktur.

Wie ermittelt man nun bei einem multivariaten Test die Anzahl der Varianten und die Teststruktur?

Zuerst werden die Testelemente und deren Ausprägungen erfasst. Nehmen wir einmal an, es wird bei einer Landing Page Optimierung für ein Bausparangebot  die Überschrift und das eingesetzte Bild getestet. Somit ergeben sich zwei Testelemente: Überschrift und Bild. Im nächsten Schritt werden nun zu jedem Testelement die Testlevel, also die verschiedenen Ausprägungen aufgelistet. Hierbei hat sich aus meiner Erfahrung eine tabellarische Auflistung bewährt. Hierbei wird jedem Testelement ein Buchstabe und jedem Testlevel (Ausprägung) eine fortlaufende Nummer zugeordnet. Damit können wir nachher einfacher die Variantenanzahl und die Testmatrix ermitteln.  Die Auflistung für unser Beispiel der Landing Page Optimierung könnte dann wie folgt aussehen:

Im weiteren Verlauf werden nun mittels eines lateinischen Quadrats alle möglichen Testvarianten ermittelt. Es geht darum jede mögliche Kombination der verschiedenen Testelemente und Ihrer Ausprägung zu erfassen.

Die Kombination aller Elemente und Ausprägungen ergeben eine Testmatrix mit neun Varianten. Dieser Ansatz bei dem allen Faktoren (Elemente und Level/Ausprägungen) miteinbezogen und kombiniert werden wird auch in der Testfachsprache als “full factiorial Testing” bezeichnet. Die Varianten-Menge kann hierbei auch durch Multiplikation der Anzahl der Testlevel ermittelt werden. In unserem Beispiel haben wir je 3 Testlevel pro Testelement (siehe hierzu auch die erste Tabelle) also 3 x 3 = 9 Varianten.

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Gerade beim Testing, sei es nun on-site (wie auf beispielsweise der Website) oder off-site (wie eine nach Google Adwords nachgelagerte Landing Page) stellt  sich häufig die Frage welches mögliche Testobjekt zu erst angegangen wird.

Grundsätzlich ist es sinnvoll zuerst zu identifizieren, wo ein höheres Optimierungspotential zu finden ist:

1. On-Site - auf der Website selbst wie beispielsweise die Erhöhung der Verkaufsraten über einen Verkaufsprozess oder die Generierung von Leads auf Newsletter-Anmeldeseiten.

2. Off-Site: Mittels Landingpages die Erhöhung von Click-Trough und Click-Conversion-Rates. Hierfür ist ein gutes Beispiel eine Landingpage, welche Adwords Anzeigen nachgelagert ist.

In der Kategorie "Planungs-Kennzahlen" werden wir systematisch auf diese Planungs-Kennzahlen eingehen, die dem Leser helfen sollen Optimierungspotentiale für Testingprojekte zu identifizieren. Diese Kategorie soll zusätzlich als kleine Formelsammlung dienen. Im Laufe der Zeit werden sich Kennzahlen wie:

- Bounce Rate

- Click Conversions (wie Ads, Kampagenen, Banner, etc.)

- Entry- / Exit-Rates

- Keyword Conversions

- Durations

und viele weitere  hier wiederfinden. Die meisten Zahlen, die zur Planung der Teststellung bzw. zur Identifizierung des Testobjekts und der Testinhalte dienen finden sich im genutzten Web Analyse System.

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Durch die Buchpause hat es etwas gedauert bis der dritte Schritt unserer dreiteiligen Serie für die Arbeit mit dem Google Website Optimizer (=Tutorial Googel Website Optimizer) fertig ist. In diesem Artikel behandeln wir den dritten Schritt Testerstellung und Teststart.

Veranschaulichung anhand Beispiel
1) Ausgangssituation:
Auf einer Demo-Seite für den Testland-Blog wird das Thema Testing angepriesen. Ziel der Seite ist es, dass die Besucher den Button am Ende der Seite anklicken. Sie gelangen dann auf eine Folgeseite mit verschiedenen Links.

2) Zielsetzung Test:
Getestet werden sollen nun 2 neue und die bisherige Überschrift und 2 neue Klick-Button und der bisherige Button. Somit haben wir zwei Testelemente: Überschrift und Klick-Button mit jeweils 3 Testlevel (inkl. Original). Damit ergeben sich dann 9 Test-Varianten: drei verschiedene Überschriften und drei verschiedene Klick-Buttons. Als zugehöriger Erfolg gegen den wir testen wird der Klick auf den Button und damit der Aufruf der Folgeseite definiert.

Die Schritte zur Umsetzung des Beispiels Google Website Optimizer
Zuerst erfolgt eine Anlage eines neuen Experimentes im Google Website Optimizer. Danach gibt es einen von Google Website Optimizer vorgegebenen Prozessablauf von 5 Schritten. Schauen wir uns das ganze nochmal im Überblick an: (mehr…)

Das “Große K”

Wie bereits in einem Artikel beschrieben wird die TAK-Formel herangezogen, um ein strukturiertes Vorgehen in der Planung und Durchführung von Testing-Projekten zu gewährleisten. Ein wichtiger Bestandteil dieser Formel ist das “K” welches für Kennziffer bzw. Kennzahl steht.

Kennzahlen Kategorien

Die Kategorie “Kennzahlen” wird sich ausführlich mit dem Thema der Erfolgskontrolle- und Erfolgssteuerung beschäftigen (diese Kategorien werden innerhalb der nächsten Tage und Wochen sukzessive aufgebaut und erweitert). Wir unterscheiden hierbei grundsätzlich zwischen zwei Kategorien:

- Planungs-Kennzahlen

- Ergebnis-Kennzahlen

Die Planungs-Kennzahlen werden beim Testdesign (das “T” der TAK-Formel) zugrunde gelegt. Sie bilden die Basis und definieren die Testansätze. Klassischer Weise sind diese Kennzahlen im genutzten Web Analyse System zu finden. Die Unterkategorie “Planungs-Kennzahlen” beschäftigt sich mit diesen Kennzahlen, die für einen Test herangezogen werden können.

Die Ergebnis-Kennzahlen sind die Erfolgsdeterminanten des eigentlichen Tests. Diese sind ebenfalls in der Planungsphase relevant, da sie im Vorfeld definiert werden müssen, um die technischen und funktionalen  Voraussetzungen (das “A” der TAK-Formel) vor dem Test zu schaffen.

Weitere Unterteilungen

Im Laufe der Zeit werden hier im Blog zusätzliche Unterkategorien der Kennzahlen zu finden sein. In Planung sind derzeit branchenspezifische Kennzahlen der Planungs- und Ergebnis-Kennzahlen.

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Der Mulitlevel Test – auch A/B/n-Test genannt – stellt eine Erweiterung des A/B-Testes dar. Statt lediglich einer zusätzlichen Ausprägung des Testelements werden noch weitere Veränderungsstufen ausgetestet. Bildlich gesprochen werden auch hier wieder Äpfel mit Äpfel verglichen. Allerdings eben der bisherige Apfel nicht nur gegen einen neuen, sondern gleich gegen mehrere, neue Äpfel.

Beispiel Button und Bildpositionierung
So wird z.B. bei einem Button der bisherige Button in grün gegen einen gleichen Button in Blau und einen in Rot getestet.  Der Multilevel Test eignet sich gut für Layouttests, so könnte hiermit z.B. ausgetestet werden, an welcher Position optimalerweise ein Bild platziert wird. Hierzu wird das gleiche Bild (Testelement) an verschiedenen Positionen (Testlevel)  platziert, um somit die einzelnen Positionierungen gegeneinander zu testen.