nShift Checkout Experiments ist ein leistungsstarkes Tool, das es Ihnen erleichtert, A/B-Tests durchzuführen, um Ihren Checkout-Prozess zu optimieren und die Konversionsraten zu verbessern. Dabei werden zwei Versionen Ihres Checkout-Flows verglichen, um zu sehen, welche besser abschneidet. Durch systematisches Testen von Änderungen können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, um die Benutzererfahrung zu verbessern und den Umsatz zu maximieren. 

Inhalt dieses Artikels:

• Was ist A/B-Testing?
• Warum A/B-Testing im Checkout-Prozess verwenden?
• Wie führt man einen A/B-Test durch
• Anwendungsfälle – Lernen Sie, wie Sie nShift Checkout Experiments nutzen

Was ist A/B-Testing?

A/B-Testing (oder Split-Testing) teilt Ihre Zielgruppe in zwei Gruppen auf:

• Gruppe A: Sie sieht die Originalversion Ihres Checkout-Flows (die Kontrolle).
• Gruppe B: Sie sieht eine modifizierte Version mit einer Änderung, wie ein neues Design, eine andere Button-Farbe oder eine neue Zahlungsoption.

Durch die Messung des Verhaltens beider Gruppen können Sie feststellen, ob die Änderung zu höheren Konversionen führt.

Warum A/B-Testing im Checkout-Prozess verwenden?

Der Checkout-Prozess ist der Punkt, an dem Nutzer entscheiden, ihren Kauf abzuschließen, was für Ihr Geschäft entscheidend ist. Kleine Verbesserungen hier können zu einem erheblichen Umsatzwachstum führen. A/B-Testing ermöglicht es Ihnen:

• Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.
• Neue Ideen zu testen, ohne Ihr gesamtes Verkaufsergebnis zu riskieren.
• Zu verstehen, was für Ihre Kunden am besten funktioniert.

Wie führt man einen A/B-Test durch

1. Definieren Sie Ihr Ziel – Entscheiden Sie, was Sie verbessern möchten. Das häufigste Ziel im Checkout-Prozess ist die Erhöhung der Konversionsrate – der Prozentsatz der Nutzer, die ihren Kauf abschließen.
      - Wählen Sie eine Variable zum Testen: Konzentrieren Sie sich jeweils auf eine Änderung für klare Ergebnisse. Zum Beispiel
      - Preisänderung
      - Änderung der Reihenfolge der Lieferoptionen
    
2. Erstellen Sie Ihre Varianten – Es ist einfach, Ihre bestehende Checkout-Konfiguration im Admin-Interface zu duplizieren und nur den Teil zu ändern, den Sie testen möchten, um eine Variante für den A/B-Test zu erstellen.
      - Version A: Der aktuelle Checkout-Flow (Kontrolle).
      - Version B: Die duplizierte Version mit Ihrer Änderung (Variation).
    
3. Richten Sie Ihren Test ein – Mit nShift Checkout Experiments können Sie genau wählen, wie Sie den Traffic zwischen den Checkout-Konfigurationen aufteilen möchten, die Sie vergleichen wollen. Sie können den Traffic prozentual aufteilen oder spezifische Bedingungen festlegen, z. B. einen Anteil des Traffics aus Schweden an eine bestimmte Version senden. 
    
4. Führen Sie den Test durch – Lassen Sie den Test lange genug laufen, um aussagekräftige Daten zu sammeln. Die Dauer hängt von Ihrem Traffic-Volumen ab, aber ein typischer Test läuft 1–2 Wochen.
    
5. Analysieren Sie die Ergebnisse – Laden Sie die Metrikdatei herunter und vergleichen Sie die Konversionsraten zwischen Version A und Version B. Wenn die neue Version eine statistisch signifikante Verbesserung zeigt, haben Sie einen Gewinner und können die erfolgreiche Variante für alle Nutzer ausrollen.

Anwendungsfälle – Lernen Sie, wie Sie nShift Checkout Experiments erstellen

Sie beginnen immer damit, die Varianten, die Sie testen möchten, als separate Checkout-Konfigurationen unter Konfigurationen zu erstellen und richten dann den Test unter Experimente ein, um den Traffic-Anteil und die Dauer zu steuern.

Die folgenden Anwendungsfälle erklären Schritt für Schritt, wie Sie verschiedene Tests mit nShift Checkout Experiments einrichten:

Anwendungsfall 1:

Testen der Umordnung von Lieferoptionen Dieser Anwendungsfall führt Sie durch ein Experiment, das untersucht, wie die Reihenfolge der Lieferoptionen die Konversionsrate im Warenkorb beeinflusst. Zum Anwendungsfall →

Anwendungsfall 2:

Testen der Auswirkungen unterschiedlicher Preise Dieser Anwendungsfall untersucht, wie unterschiedliche Lieferpreise die Konversionsrate im Warenkorb beeinflussen und wie diese als A/B-Tests eingerichtet werden können. Zum Anwendungsfall →

Anwendungsfall 3:

Testen von Liefergebühren unterhalb der kostenlosen Versandgrenze Viele Online-Shops setzen eine kostenlose Versandgrenze, aber viele Bestellungen liegen darunter. Zu verstehen, wie Liefergebühren die Konversionsrate für diese Kunden beeinflussen, ist entscheidend und bietet sich als A/B-Test an. Zum Anwendungsfall →

Anwendungsfall 4:

Testen einer anderen Checkout-Konfiguration für schwedische Kunden Möchten Sie eine bestimmte Kundengruppe ansprechen? Dieser Anwendungsfall zeigt, wie Sie ein Experiment mit Bedingungen einrichten, um den Traffic aus bestimmten Märkten zu steuern. Zum Anwendungsfall →