Top 10 A/B-Testing-Tools & -Plattformen für mobile Apps
In der heutigen Mobile-First-Welt geht es in gefühlt jedem zweiten Blogbeitrag im Internet darum, wie Sie die UI und UX Ihrer mobilen App noch besser machen können. Die kontinuierliche Optimierung mobiler Apps zur Verbesserung der Kundenbindung und Kundenloyalität ist selbstverständlich. Doch wenn Sie sich um die Optimierung Ihrer mobilen Apps kümmern, ohne das richtige Tool in Ihrem Repertoire zu haben, ist das als würden Sie an der Präsentation eines leckeren Gerichts arbeiten, ohne zu wissen, mit welchen Gerät Sie das Ganze bei der richtigen Temperatur zuzubereiten.
Kostenlos herunterladen: Leitfaden zum Mobile-App-A/B-Testing
Die Auswahl der richtigen A/B-Testing-Tools für mobile Apps kann für Produktmanager, App-Entwickler und App-Vermarkter gleichermaßen überwältigend sein. Das liegt vor allem daran, dass die Auswahl des idealen Tools oder der idealen Plattform für Ihre individuellen Testanforderungen von einer Vielzahl von Parametern abhängt, von denen einige bei übereilten oder schlecht informierten Entscheidungen leicht übersehen werden können.
In diesem Blog haben wir eine Liste der 10 besten A/B-Testing-Tools für mobile Apps zusammengestellt und erklären, wie Sie ein Tool auswählen, das Ihnen ermöglicht, Zeit zu sparen und unnötigen Ärger zu vermeiden.
Top 10 der besten A/B-Testing-Tools & A/B-Testing-Plattformen für mobile Apps
Im Folgenden finden Sie eine Liste bekannter A/B-Testing-Tools für mobile Apps sowie deren Vorteile, Nachteile und Preise.
1. VWO Mobile App Testing [Featured A/B-Testing-Platform für mobile Apps]
VWO Mobile App Testing ist eine robuste Lösung zur Optimierung mobiler Apps. Vom Experimentieren mit mehreren Variationen der In-App-Nutzererfahrungen (sowohl die Benutzeroberfläche als auch Server-Side-Experimente) bis hin zum Testen von Schlüsselfunktionen vor und nach dem Launch –alles ist mit Leichtigkeit durchführbar.
Wenn Sie grundlegende UI-Änderungen wie CTA- oder Bannertexte, Farbe und Platzierung testen oder tiefgreifende Optimierungen an Ihren Suchmaschinenalgorithmen, Spielerlebnissen sowie darüber hinaus vornehmen möchten, sind Sie bestens gerüstet, um die Conversion Rates, das Engagement, die Nutzung, den Erfolg und die Kundenbindung Ihrer App stetig zu steigern.
Sie können das Tool zum Testen mobiler Apps auch mit VWO Insights kombinieren, das Heatmapping, Session Recordings und Formularanalysefunktionen bietet, damit Sie verwertbare Erkenntnisse über die Nutzererfahrung Ihrer App sammeln und in Optimierungsmöglichkeiten umwandeln können.
Vorteile:
- Erweiterte Optionen für die Segmentierung und das Targeting, mit denen Sie Ihre Nutzer anhand ihrer Verhaltensmerkmale segmentieren und exklusiv ansprechen können.
- Integration in alle wichtigen Analyseplattformen, so dass Sie die relevanten Daten erfassen und analysieren können, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen über Experimente zu treffen.
- Das SDK von VWO für A/B-Tests mobiler Apps ist quelloffen und leichtgewichtig (ca. 200 KB für Android und 285 KB für iOS) und benötigt nur etwa 100 KB bzw. 300 KB RAM für iOS- und Android-Apps.
- VWO bietet 24*5 (& außergewöhnliche Reaktionszeiten) mit Optimierungsexperten, die Ihnen während des gesamten Prozesses zur Seite stehen, um sicherzustellen, dass Sie die gewünschten Ergebnisse aus Ihren Kampagnen erhalten. Mit einem CSAT von 98% (im Vergleich zum Branchendurchschnitt von 94%) übernimmt das Support-Team von VWO die volle Verantwortung für die Lösung aller Probleme, auf die Sie stoßen könnten, und stellt so sicher, dass Sie das Beste aus Ihrem Programm zur Optimierung mobiler Apps herausholen.
Nachteile:
- Es gibt kein dauerhaft kostenloses Paket, wie bei anderen Produktangeboten.
Preisgestaltung:
Das Enterprise-Paket kostet $1.595 pro Monat und wird jährlich abgerechnet. Dieses Paket umfasst die Möglichkeit, bis zu 50.000 Benutzer pro Monat zu tracken. Erfahren Sie mehr über Preise und Pakete.
2. Optimizely
Optimizely bietet eine plattformübergreifende Lösung für das Flagging sowie das Experimentieren mit Funktionen, mit denen Sie sowohl UI-basierte als auch Server-Side-Experimente durchführen und somit das Risiko bei der Einführung von Funktionen minimieren können. Mit dem Angebot zur mobilen Optimierung von Optimizely erhalten Sie Zugang zu umfassenden und kanalübergreifenden Experimentierfunktionen, schrittweisen Rollouts von Funktionen, der Möglichkeit, sofortige App-Updates durchzuführen und vieles mehr.
Vorteile:
- Einfache SDK-Integration, die die Zeit bis zur Markteinführung von Experimenten verkürzt
- Eine Option zur Integration mit Data Warehouses wie Snowflake, die die Datenanalyse verbessern kann
- Die Möglichkeit, Funktionen auf der Grundlage bestimmter Standorte, demografischer Daten oder beliebiger benutzerdefinierter Attribute auszuwählen
Nachteile:
- Der Betrieb von Software kann für kleine Unternehmen kostspielig sein.
- Die effektive Nutzung von Optimizely erfordert technisches Fachwissen, was für Teams, die keine Entwickler sind, ein Hindernis darstellen kann.
Preisgestaltung:
Es gibt ein kostenloses Einführungspaket mit einer Gültigkeit von 7 Tagen, mit dem Sie die grundlegenden Funktionen testen können.
3. AB Tasty
AB Tasty bietet Funktionen für UX-Analysen, Experimente, Personalisierung und Feature Flag Management, mit denen Sie die End-to-End-Erlebnisse in Ihrer mobilen App optimieren können. Damit können Sie Nutzersegmente erstellen, einzigartige Erlebnisse für verschiedene Segmente Ihrer Nutzergruppe anbieten und mit Funktionen experimentieren, bevor Sie diese einführen.
Vorteile:
- Benutzerfreundliches Dashboard mit einer Vielzahl von Funktionen wie einem speziellen Code-Editor.
- Einfache One-Tag-Implementierung für die Ersteinrichtung.
- Verfügbarkeit einer Vielzahl von Targeting-Optionen, die es einfach machen, verschiedene Kunden und Segmente zu erreichen.
Nachteile:
- Die Preisgestaltung ist nicht transparent.
- Für das Session Recording und die Erstellung von Heatmaps gibt es auf dem Markt hervorragende Optionen.
- Fehlende tiefgreifende Integration mit Tools von Drittanbietern wie ContentSquare für Informationen und Analysen.
Preisgestaltung:
Sie können auf der Website ein individuelles Angebot anfordern, das auf Ihren individuellen Nutzern/Monat und anderen Anforderungen basiert.
4. Adobe Target
Target ist eine Testing- und Personalisierungsplattform aus dem Hause Adobe. Target lässt sich nahtlos mit Adobe Analytics und Adobe Audience Manager integrieren. Es kann für die Optimierung der App-Erlebnisse auf der Grundlage des Nutzerverhaltens verwendet werden, um das Engagement zu verbessern.
Vorteile:
- Experimente lassen sich leicht einrichten und durchführen.
- Integrierte kundenspezifische Segmentierung und Zielgruppenansprache.
Nachteile:
- Target bietet keine Möglichkeit zur Verwaltung von Funktionen, weshalb Sie sich für ein anderes Tool entscheiden sollten.
- Es fehlt die Möglichkeit der Nachsegmentierung.
Preisgestaltung:
Adobe Target verfolgt ein nutzungsbasiertes Preismodell, das sich nach drei Hauptfaktoren richtet: Produktoption, Anzahl der monatlichen Besucher und Plattform (Web/Server/Mobile).
ile).
5. Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing stammt aus dem Hause Google Optimize und bietet sowohl Experimentier- als auch Feature-Management-Funktionen. Da es von Google angeboten wird, lässt es sich nahtlos in alle anderen Tools von Google, wie z.B. Google Analytics, integrieren. Die Beschaffung von Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen für Ihre Kampagnen sind also kein Problem.
Hinweis: Google hat beschlossen, Google Optimize und Google Optimize 360 im September 2023 einzustellen. Falls Sie diese nutzen, wechseln Sie mit nur einem Klick zu VWO.
Vorteile:
- Der Besitzer der App kann alle Funktionen einfach zurücksetzen, wenn während des Tests Probleme auftreten, indem er die Stabilität der App überwacht.
- Das Einrichten und Bereitstellen von Experimenten ist einfach.
- Minimale Auswirkung auf die Geschwindigkeit der Website (497 ms), was deutlich weniger ist als bei anderen verfügbaren Tools.
Nachteile:
- Die Gesamtzahl der Entwürfe sowie laufenden und abgeschlossenen Experimenten für A/B-Tests ist auf 300 begrenzt.
- A/B-Tests sind auf 24 Experimente auf einmal beschränkt, aber das Beenden eines laufenden Tests kann Platz für einen neuen schaffen.
- Firebase-Experimente können bis zu 8 Varianten haben, einschließlich der Basisvariante.
- Begrenzte Möglichkeiten, ein Publikum für ein Experiment anzusprechen.
- Firebase verfügt nicht über die Möglichkeit, Testkampagnen zu planen.
- Es besteht nicht die Möglichkeit, sich gegenseitig ausschließende Gruppen für Tests zu erstellen.
Preisgestaltung:
Das Spark-Paket von Firebase A/B-Testing ist kostenlos erhältlich.
ee.
6. Leanplum
Leanplum, ein Tochterunternehmen von Clevertap, hat sich auf A/B-Tests für Web- und mobile Apps in Verbindung mit Multi-Channel-Lifecycle-Marketing spezialisiert und ermöglicht nahtlose personalisierte mobile Erlebnisse von Anfang bis Ende. Das Toolkit umfasst A/B-Tests für mobile Apps, die durch einen intuitiven Drag-and-Drop-Editor erleichtert werden, umfassende Berichte nach den Experimenten mit Trichter- und Kohortenanalysen sowie die Überwachung von Kundenbindung und Umsatz. Die Plattform ermöglicht die Erstellung von personalisierten Nutzererlebnissen innerhalb der App.
Vorteile:
- Hervorragendes Tool für grundlegende Vorgänge wie die Erstellung visuell ansprechender E-Mails, die Analyse grundlegender Metriken und Zielgruppenfilter
- Das Manövrieren von Werkzeugen ist ohne ein Entwickler-Supportteam schwierig.
- Einfaches Erstellen und Bereitstellen benutzerdefinierter Nachrichten entsprechend dem Kundenverhalten.
Nachteile:
- Fehlende Funktionen wie statische Zielgruppenlisten, transparente Berichte zu E-Mail-Performance und Conversion-Attribution.
- Die Cloud-Version ist schwierig zu bedienen und bietet nur eine begrenzte Schnittstellenfunktionalität.
Preisgestaltung:
Leanplum ist auf Anfrage als Demo verfügbar und bietet eine individuelle Preisegestaltung.
.
7. Amplitude
Amplitude ist eine Produktanalyseplattform mit verschiedenen Angeboten, darunter Datenanalyse, Datenmanagement und -integration, Datenvereinheitlichung mithilfe von CDP, Feature-Management und Experimenten. Mit Amplitude können Sie einfache UI/UX-basierte App-Experimente sowie Feature-Experimente zu Suchalgorithmen und Produktempfehlungen durchführen. Das Produkt basiert auf sequentiellen Tests und T-Tests für statistische Ergebnisse von Experimenten wie dem A/B-Test.
Vorteile:
- Analyse des Nutzerverhaltens und A/B-Testing von einer einzigen Plattform aus, die Datensilos und Lücken überwindet.
- Elegante Datenvisualisierung, um Daten zum Kundenverhalten an verschiedenen Kontaktpunkten zu verstehen
Nachteile:
- Die Migration von Daten in und aus der Plattform ist schwierig.
- Überwältigende und verwirrende Erfahrung, weil zu viele Funktionen in einer einzigen Plattform zusammengefasst sind.
- Unvermeidliche technische Abhängigkeiten, um Daten zu schneiden und zu zerlegen sowie individuelle Dashboards zu erstellen.
Preisgestaltung:
Die Preise sind nicht öffentlich. Die Experimentierfunktion wird zu kundenspezifischen Preisen und in Verbindung mit den Wachstums- und Unternehmenstarifen von Amplitudes angeboten.
8. Taplytics
Sie können A/B-Tests und personalisierte Erlebnisse auf iOS, Android und im mobilen Web mit einer Bibliothek für Codevariablen und einem visuellen Editor durchführen. Die Plattform verwendet den Z-Score und den Two-Tailed T-Test, um die Leistung des Experiments zu bewerten.
Vorteile:
- Benutzerorientierter Arbeitsablauf zur Durchführung codefreier und codebasierter Experimente.
- Sie können sehr genau steuern, wen Sie erreichen, sogar bis hin zu einzelnen E-Mail-Adressen.
Nachteile:
- Eingeschränkte Möglichkeiten zur Integration von Drittanbietern, so dass Workarounds erforderlich sind, um Dinge zu erledigen.
- Die Berichte können nicht nach einzelnen Benutzern aufgeschlüsselt werden; für die Analyse stehen nur Daten auf Sitzungsebene zur Verfügung.
Preisgestaltung:
Das Pro-Paket beginnt bei 500 $/Monat. Das Enterprise-Paket und das Custom-Paket hängen von den Anforderungen des Kunden ab.
at $500/month. While the enterprise plan and custom plan depend on the client’s needs.
9. Apptimize
Apptimize dient als vielseitige kanalübergreifende Lösung zum A/B-Testing, die Experimente über verschiedene Plattformen hinweg ermöglicht, darunter Apps, mobiles Web, Web und OTT. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Erstellung von personalisierten Omnichannel-Benutzern und die Verwaltung von Funktionsfreigaben. Das alles können Sie über ein einziges Dashboard für umfassende Tests und die Verwaltung erledigen.
Vorteile:
- Benutzerfreundliches Dashboard, mit dem Sie mehrere Experimente auf verschiedenen Kanälen mühelos verwalten können.
- Hilft dabei, potenzielle Funktionsfehler vor ihrer Veröffentlichung zu erkennen.
Nachteile:
- Apptimize ist möglicherweise nicht die beste Wahl in Bezug auf den Preis, da es das Budget bestimmter Unternehmen übersteigen könnte.
- Die Entwickler benötigen Zeit, um die Funktionsweise der Plattform zu verstehen, damit sie die Tests effektiv einsetzen können.
Preisgestaltung:
Apptimize bietet eine kostenlose Flagging-Funktion. Für fortgeschrittene Funktionen wie plattformübergreifende A/B-Experimente bieten sie individuelle Preise und Pakete an.
advanced features like cross-platform A/B experiments, they offer custom pricing and plans.
10. LaunchDarkly
LaunchDarkly konzentriert sich darauf, Ihnen bei der einfachen Optimierung Ihrer mobilen App zu helfen. Es bietet Tools für die Verwaltung von Feature-Flags und die Verbesserung der mobilen App-Performance in größerem Umfang. Sie haben die Möglichkeit, jeden Aspekt der Funktionen Ihrer App zu kontrollieren, von der Entwicklung und dem Testen bis zur Bereitstellung und Performance-Evaluation. Diese Kontrolle ermöglicht es Ihnen, potenzielle Risiken zu reduzieren und Ihre Funktionen sicher zu starten.
Vorteile:
- Einfache Implementierung und sofortiges Ein- und Ausschalten von Feature-Flags.
- Die Möglichkeit, Fehler und Probleme direkt zu beheben, ohne die App erneut übermitteln zu müssen oder auf die Freigabe durch den App Store zu warten.
Nachteile:
- Das System zur Erstellung und Verwaltung von Benutzern ist verwirrend, da es jedem neu registrierten Benutzer ungewollt laufende Tests offenlegt.
- Überwältigende Erfahrung aufgrund der vielen Optionen, die für die Konfiguration eines Ziels zur Verfügung stehen.
Preisgestaltung:
Sie können mit einer kostenlosen Testversion beginnen oder das Starterpaket für 8,33 $/Monat (begrenzt auf ein Mitglied) in Anspruch nehmen, um die grundlegenden Funktionen zu testen. Dieses Paket enthält jedoch keine Experimentierfunktionen, für die Sie ein Upgrade auf ein höheres Paket vornehmen müssen.
So launchen High Performance Teams Funktionen
Wir haben ein 60-minütiges Webinar über den Rollout von Funktionen aufgezeichnet, das Ihnen beim Launch Ihres Produkts helfen kann. In diesem Webinar sprechen Sonil Luthra und Rohan Shorey von VWO darüber, wie Sie neue Funktionen effektiv auf den Markt bringen. Sie verwenden einige Beispiele aus dem wirklichen Leben und sprechen darüber, wie eine bekannte Marke vorgegangen ist. Die beiden beantworten gern alle Ihre Fragen zur Akzeptanz und Performance Ihrer neuen Funktion. Dieses Webinar wird Ihnen neue Ideen und Erkenntnisse liefern, um Ihr Produkt noch besser zu machen.
Ansehen: Feature Rollout – So launchen High Performance Teams Funktionen
Wie wählen Sie das richtige A/B-Testing-Tool für mobile Apps?
Die ideale A/B-Testing-Plattform für mobile Apps ist robust und bietet umfangreiche Testfunktionen, mit denen Sie End-to-End-In-App-Erlebnisse optimieren können, sowie Funktionen für das Feature-Management, mit denen Sie gesamten Lebenszyklus des Features verwalten können. Letztendlich geht es darum, die richtige Mischung aus In-App-Erlebnissen und Funktionen zu finden, um Ihre App für mehr Engagement und Conversions zu optimieren.
Um das für Ihre CRO-Roadmap am besten geeignete Tool auszuwählen, sollten Sie die folgenden Parameter berücksichtigen.
1. Der aktuelle Anwendungsfall
A/B-Testing für mobile Apps hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die dem A/B-Testing für die mobile Webversion ähneln. Damit Sie das richtige Tool für Ihr Unternehmen auswählen können, sollten Sie zunächst ein klares Verständnis der Anwendungsfälle haben, die Sie angehen möchten (zumindest die, mit denen Sie beginnen möchten). Sobald Sie sich darüber im Klaren sind, sind Sie automatisch einen Schritt weiter, um das Tool zu finden, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Zu den häufigsten Anwendungsfällen von A/B-Tests für mobile Anwendungen gehören:
a. eCommerce
I. Beseitigung von Reibungen in wichtigen User Flows
Heutzutage erwarten Kunden nahtlose Einkaufserlebnisse, auch wenn sie unterwegs sind. Reibungen in den Interaktionen und Abläufen, insbesondere in einem so kritischen Bereich wie dem Bezahlvorgang, können zu Frustration und Desinteresse führen, was letztendlich die Abbruchrate erhöht. Wussten Sie eigentlich, dass die Abbruchrate bei mobilen Geräten mit 85,65 % am höchsten ist (noch vor Tablets und Desktops)? A/B-Tests Ihrer E-Commerce-App zum User Flow können Ihnen helfen, Abbrüche und Abbruchraten radikal zu reduzieren, indem Sie den Weg für ein angenehmes Benutzererlebnis ebnen.
A/B-Testing-Tools für mobile Apps bieten Ihnen die Möglichkeit, zwei oder mehr Varianten Ihres User Flows zu erstellen. So können Sie diese gegeneinander antreten lassen und die Variante implementieren, die zu einer maximalen Verbesserung der wichtigsten Kennzahlen für die Nutzerbindung führt. Darüber hinaus sollte Ihr Tool auch die Möglichkeit bieten, Ihre Nutzer anhand ihres Kauf- und Surfverhaltens sowie anderer demografischer Merkmale zu segmentieren, damit Sie sie mit der relevantesten Variante ansprechen und herausfinden können, was bei welcher Gruppe funktioniert.
II. Optimierung der Effizienz von Such- und Produktempfehlungsalgorithmen
Sollte Ihr Produktempfehlungsalgorithmus auf dem Kaufverhalten der Kunden, auf Trendartikeln oder auf den beliebtesten Produkten einer bestimmten Kategorie basieren? Wie sollte Ihr Suchalgorithmus Produkte kategorisieren, ihre Relevanz für eine bestimmte Suchanfrage bestimmen und nach welchen Kriterien sollten sie auf der Suchergebnisseite eingeordnet werden?
Mit A/B-Tests für mobile Anwendungen sollten Sie sich nicht auf Vermutungen oder bewährte Verfahren verlassen müssen, um die Antworten auf die oben genannten Fragen zu finden. Während das Testen von UI-basierten Änderungen ein Anwendungsfall ist, den ein robustes Tool abdeckt, ermöglicht es Ihnen auch, mit Ihren kritischen Algorithmen zu experimentieren, einschließlich Produktempfehlungen und Suche. So können Sie deren Effizienz strategisch verbessern. Indem Sie mehrere Versionen Ihrer Algorithmen testen, können Sie herausfinden, welcher Algorithmus sich als der effektivste für Ihrn Shop erweist, sei es zur Förderung von Upselling/Cross-Selling oder beim Abrufen der relevantesten Suchergebnisse.
b. Gaming
I. Mit In-App-Features experimentieren, bevor sie universell eingesetzt werden
Die universelle Einführung einer neuen Funktion in Ihrem Spiel kann ziemlich knifflig sein. Sie können entweder den Jackpot knacken und erleben, wie Ihre App-Nutzung und Ihr Engagement sprunghaft ansteigen, oder, realistischer betrachtet, es kann durchaus sein, dass die Funktion nicht die Ergebnisse bringt, die Sie sich erhofft haben. Deshalb bieten A/B-Testing-Tools für mobile Apps die Möglichkeit, Risiken in Verbindung mit dem Launch von In-Game-Änderungen und Aktualisierungen zu verringern. Sie können damit experimentieren und das Rollout schrittweise für ein oder mehrere Benutzersegmente durchführen. Wenn die Änderungen gut ankommen, können Sie diese für alle Nutzer bereitstellen. Falls nicht, können Sie jederzeit Feedback einholen, dieses einbeziehen und die verbesserte App-Version mit Zuversicht erneut launchen.
A/B-Testing-Tools für mobile Anwendungen bieten außerdem umfangreiche Funktionen für die Verwaltung des Lebenszyklus von Features. So können Sie den Rollout von Features schrittweise durchführen, diese an einem bestimmten Benutzersegment testen und sogar Feature-Flags verwenden, um diese in Bezug auf die Laufzeit zu verwalten und zu kontrollieren und/oder zu modifizieren, wer Zugriff darauf erhält.
II. Rationalisierung der In-App-Preisstrategie
Um das Engagement in Ihrer Gaming-App sowie die Einnahmen zu maximieren, sollten Sie mit mehreren Preisstrategien für verschiedene Nutzersegmente experimentieren, da ein und dasselbe Modell nicht unbedingt für unmotivierte und für loyale Nutzer funktioniert. Wählen Sie deshalb ein A/B-Testing-Tool für mobile Apps, mit dem Sie Ihren dynamischen Preisalgorithmus testen können. So finden Sie heraus, welcher Algorithmus für welches Segment die besten Ergebnisse liefert.
III. Personalisierte Spielerlebnisse anbieten
In der heutigen Zeit erfordern mobile App-Spielerlebnisse eine Hyperpersonalisierung, und das zu Recht. Um eine verlockende Spielumgebung zu schaffen, die die Spieler bei der Stange hält, können Sie sich unmöglich auf eine einzige Strategie verlassen. Mit einem A/B-Testing-Tool für mobile Apps können Sie alle dynamischen Elemente Ihrer Gaming-App testen und personalisierte Erlebnisse auf der Grundlage der Spielerlevels, des Engagement-Scores und anderer Attribute jedes einzelnen Spielers liefern. Auf diese Weise können Sie kontinuierlich herausfinden, was Ihre Nutzer von Ihnen erwarten, um dranzubleiben.
Unabhängig davon, welchen Anwendungsfall Sie mit Ihren A/B-Tests für mobile Apps erreichen möchten, Sie sollten sich im Vorfeld darüber im Klaren sein, damit Sie eine strategische Entscheidung treffen können, die auf Ihren Anforderungen basiert.
Hören Sie sich auch unser Gespräch mit Talia Wolf im VWO-Podcast an, um zu erfahren, wie Sie sinnvolles AB-Testing durchführen, um skalierbare Ergebnisse zu erhalten.
2. Vom Tool angebotene Integrationen und Plugins
Achten Sie darauf, dass das Tool, für das Sie sich entscheiden, die richtige Ergänzung zu Ihrem Tech- und Softwarepaket ist, d.h. dass es sich nahtlos in Ihre anderen Analyse-, Marketing- und Vertriebsplattformen integrieren lässt. So können Sie problemlos auf die erforderlichen Daten zugreifen und sie in Ihre App-Optimierungspipeline einspeisen. Am wichtigsten ist zum Beispiel Ihre Analyseplattform, mit der Sie Erkenntnisse über Ihren Website-Traffic und Ihre Zielgruppe gewinnen können, die dann die Grundlage für die Erstellung von Hypothesen bilden.
Erstellen Sie dazu eine Liste der Tools, die Sie derzeit verwenden, und suchen Sie nach denen, die von der von Ihnen evaluierten Experimentierplattform unterstützt werden. Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen besitzen, sollten Sie auch sicherstellen, dass die E-Commerce-Plattform, auf der Ihr Shop basiert (wie Shopify oder WooCommerce), ebenfalls unterstützt wird.
VWO ermöglicht die Integration mit allen wichtigen Webanalyse-Tools, E-Commerce-Plattformen, CSM-Plattformen sowie Vertriebs- und ABM-Plattformen.
3. Größe, RAM-Nutzung und Performance des SDK
Das von der Plattform unterstützte SDK (Software Development Kit) verdient ebenfalls Ihre Aufmerksamkeit, da es die Leistung Ihrer App beeinflussen kann. Im Folgenden finden Sie die Parameter zur Evaluierung:
- Das SDK sollte leichtgewichtig sein, so dass es keine wesentlichen Auswirkungen auf die Größe Ihrer Anwendung hat.
- Es sollte nicht viel Arbeitsspeicher verwendet werden, da bei mobilen Geräten ohnehin weniger RAM zur Verfügung steht.
- Es sollte gut funktionieren und jederzeit einfach verfügbar sein. Das SDK von VWO für das A/B-Testing von mobilen Apps ist auch ohne aktive Internetverbindung verfügbar und wird ausgiebig getestet, um alle Fehler zu beseitigen, die sich negativ auf die Leistung Ihrer App auswirken könnten.
4. Möglichkeiten für Berichte
Es ist wichtig, die Berechnung von A/B-Testergebnissen und die Erstellung von Berichten zu verstehen, da sie die Auswirkungen Ihrer Experimente bestimmen. Statistik ist das Rückgrat von A/B-Tests, die auf der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten beruhen. Es gibt jedoch mehrere Ansätze zur Interpretation von Wahrscheinlichkeiten bei A/B-Tests, wobei die gängigsten Frequentist- und Bayes’sche-Modelle sind.
Achten Sie darauf, ob das Tool, das Sie in die engere Wahl gezogen haben, das Frequentistische oder das Bayes’sche Statistikmodell verwendet. Traditionell verwenden die meisten Tools das Frequentist-Modell, bei dem die Testergebnisse ausschließlich auf den Daten aus den aktuellen Mobile-App-Experimenten beruhen und frühere Daten nicht berücksichtigt werden. Das Frequentist-Modell basiert darauf, dass ein bestimmter Test über einen bestimmten Zeitraum durchgeführt wird, bis eine statistische Signifikanz erreicht ist. So werden genügend Daten gesammelt, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass eine Variante die andere schlägt. Sie quantifiziert jedoch nicht den Unterschied zwischen den beiden Varianten, wenn Sie die Unsicherheiten berücksichtigen, die mit der Menge der Daten verbunden sind, die Sie in einem Test erhalten haben.
Das Bayes’sche Statistikmodell hingegen bietet eine natürliche Art des Lernens, indem es Ihnen ermöglicht, Ihre Überzeugungen aus ähnlichen früheren Experimenten als Prior in das Modell einzuspeisen, um sie mit den Daten des aktuellen Experiments zu kombinieren und dann die Testergebnisse zu berechnen. Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Hypothese richtig ist, wird auf der Grundlage der sich entwickelnden Daten und unter Berücksichtigung der bisherigen Ereignisse berechnet.
SmartStats ist die Bayes’sche Statistik-Engine von VWO und ermöglicht Ihnen, intelligentere Entscheidungen zur Optimierung der Conversion Rate zu treffen. Sie gibt Ihnen nicht nur die Wahrscheinlichkeit an, mit der eine Variante die andere schlägt, sondern auch den potenziellen Verlust, der mit ihrem Einsatz verbunden ist. Mit SmartStats müssen Sie sich nicht mehr nur auf das Erreichen einer statistischen Signifikanz oder die Durchführung von Tests über einen bestimmten Zeitraum verlassen, sondern können das Testing schneller abschließen sowie genauere Ergebnisse erwarten. Mit SmartStats können Sie schneller smarte Geschäftsentscheidungen treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Konkurrenten zu verschaffen.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, bei dem Sie sich nicht sicher sind, ob die Bereitstellung eines Zusatzangebots zu Ihrem Dienst zu mehr Verkäufen führen kann. Sie planen einen A/B-Test, um diese Hypothese zu testen, indem Sie die eine Hälfte des Traffics dem Service mit Zusatzangebot (Variante A) und die andere Hälfte ohne Zusatzangebot (Variante B) zuweisen.
Ein herkömmlicher Frequentist-Test würde nur dann eine Ja/Nein-Antwort liefern, wenn sich Variante A von Variante B unterscheidet. Außerdem sind die Testergebnisse erst dann gültig, wenn Sie eine ausreichende Anzahl von Besuchern in Ihrem Test erreicht haben.
SmartStats, die Bayes’sche Statistik-Engine von VWO, liefert Ihnen jedoch die Wahrscheinlichkeit, ob eine Variante die andere schlägt, sowie den potenziellen Umsatzverlust, der mit jeder Variante verbunden ist. Beide Metriken bleiben während des gesamten Tests gültig.
Mit SmartStats können Sie von binären Ausgaben zu besser interpretierbaren Metriken übergehen.
Download Free: Mobile App A/B Testing Guide
5. Ihr Budget
Selbstverständlich ist Ihr Budget ein wichtiger Faktor, den Sie bei der Auswahl eines Tools berücksichtigen müssen. Auf Grundlage der spezifischen Anwendungsfälle, die Sie angehen möchten und der von Ihnen benötigten Feature sollten Sie nach einem Tool suchen, das sowohl die Anforderungen erfüllt als auch in Ihr Budget passt, damit Sie einen signifikanten ROI aus Ihrem Experimentierprogramm erzielen können.
Vor allem, wenn Sie gerade erst mit der Optimierung mobiler Apps beginnen, kann es sein, dass die Entscheidung für ein vergleichsweise teures Tool keinen nennenswerten ROI bringt. Beginnen Sie stattdessen mit einem Tool, das eine kostenlose Testversion anbietet, damit Sie alle Funktionen umfassend bewerten und entscheiden können, ob es Ihren Anforderungen entspricht. VWO beispielsweise bietet eine kostenlose Testversion an, mit der Ihr Team einige Kampagnen durchführen kann, um herauszufinden, ob Ihre individuellen Anforderungen erfüllt werden.
6. Von der Plattform angebotene Unterstützung und Hilfe
Bei der Bewertung eines Tools wird oft der Umfang und die Qualität des Supports, den die Plattform bietet, übersehen. Dies ist jedoch ein entscheidender Faktor, der eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Testgeschwindigkeit und des Umfangs Ihres Optimierungsprogramms spielt. Wenn Sie während des gesamten Prozesses engagierte und fachkundige Unterstützung erhalten, können Sie Ihre Ziele effizienter erreichen und Ihre Bemühungen mit der Zeit ausbauen. Falls Sie neu im Bereich A/B-Tests für mobile Apps sind, benötigen Sie möglicherweise Hilfe bei der Einrichtung der ersten Kampagnen sowie bei der Entwicklung von Ideen für A/B-Tests. Entscheiden Sie sich deshalb für ein Tool, das einen erstklassigen Support bietet (schnelle Reaktionszeit, maximale Verfügbarkeit, ausreichende Selbsthilfe-Ressourcen, Omnichannel-Support, CSAT usw.), damit Sie nicht nur schnell vorankommen, sondern auch effektiv die gewünschten Ergebnisse erzielen können.
Selbst wenn Sie schon einigermaßen erfahren und versiert im A/B-Testing Ihrer mobilen Apps sind, benötigen Sie möglicherweise sofort nach der Anmeldung für ein neues Tool umfassenden Support. Achten Sie darauf, dass Sie sich für ein Tool entscheiden, das einen engagierten Support, schnelle TATs und effektive Lösungen bietet, um Ihnen bei der Behebung aller Probleme zu helfen, die bei Ihren Experimenten auftreten.
Um es klar zu sagen – Sie brauchen ein umfangreiches Tool. Es gibt keinen der oben genannten Faktoren, der weniger wichtig wäre, und Sie sollten keine Kompromisse bei der Qualität der Tests oder Ihren Anforderungen eingehen müssen.
Fazit
Die Auswahl des richtigen Tools, das am besten zu Ihren Experimentierzielen passt, ist nur der erste (wenn auch äußerst wichtige) Schritt zur Verbesserung der Schlüsselkennzahlen Ihrer App. Die erfolgreiche Nutzung des Tools bedeutet, den Optimierungskreislauf zu schließen, indem Sie Zeit und Mühe in alle Aspekte investieren, vom Benchmarking Ihrer KPIs bis zur Dokumentation Ihrer Erkenntnisse und deren Rückführung in Ihre Test-Roadmap. Melden Sie sich an, um VWO kostenlos zu testen und dies mit Leichtigkeit zu tun.
Häufig gestellte Fragen
Mit den folgenden Schritten führen Sie A/B-Testings für mobile Apps durch:
a. Benchmarking Ihrer KPIs
b. Identifizierung der Bereiche, die mit Hilfe der Verhaltensanalyse verbessert werden können.
c. Erstellung einer datengestützten Hypothese
d. Erstellung von zwei oder mehr Versionen der Benutzererfahrung und Analyse, wie sich diese auf das Benutzerverhalten auswirken
e. Analyse der Ergebnisse und Durchführung der erforderlichen Änderungen an der App
Tools wie VWO Mobile App Testing, Firebase A/B Testing, Adobe Target, etc. werden für A/B-Tests von mobilen Apps verwendet.
A/B-Tests für Android-Apps sind eine Möglichkeit, die Leistung der App zu verbessern, indem zwei oder mehr Varianten der App verschiedenen Nutzergruppen gezeigt werden.
Ja, Sie können auf Plattformen wie dem Google Play Store A/B-Tests durchführen, um die effektivsten Texte und Grafiken für ein Shop-Listing zu finden. Erfahren Sie mehr über Store-Listing-Experimente.
Nein, bis jetzt gibt es keine Tools auf dem Markt, die A/B-Tests für mobile Anwendungen automatisieren können.