Experimente verwalten – Amazon A/B Testing

Experimente verwalten – Amazon A/B Testing

Annika Baumgaertner
Annika Baumgaertner

A/B Tests aus dem Bereich des Online-Marketings dienen hauptsächlich dazu, zwei unterschiedliche Content-Darstellungen zu bewerten – neben der Kontrollgruppe (Version A) gibt es eine abgeänderte Variante (Version B), welche die Testgruppe bildet. Mit dem Launch von Amazon Experimenten für Seller auf den EU Marktplätzen können nun auch A/B-Tests auf Amazon für Produkttitel und Produktbilder durchgeführt werden. Das A/B Testing ist bereits aus amazon.com bekannt – hier konnten Seller unterschiedliche Versionen des A+ Inhalts erstellen und entsprechend Hypothesen aufstellen.

Amazon A/B Testing: Berechtigte ASINs

Um aussagekräftige Splittests durchzuführen, müssen Händler ihre Marke registriert haben. Zudem berechtigt Amazon nur ASINs, die in den letzten Wochen einen hohen Traffic erzielt haben – je nach Kategorie kann ein hoher Traffic mehrere Dutzend Bestellungen pro Woche bedeuten oder noch mehr. ASINs, die für das Amazon Experiments Programm zugelassen sind, können dann in der Liste für das Experiment ausgewählt werden.

Traffic erzeugen

Wenn ASINs im Katalog einen zu niedrigen Traffic aufweisen, kann dieser mittels Werbe- und Marketing-Maßnahmen gesteigert werden, sodass Seller entsprechende ASINs auch baldmöglichst in ihren Experimenten verwalten können.

Amazon A/B Tests erstellen

Um auf die Amazon A/B-Tests zugreifen zu können, müssen Seller auf „Ihre Experimente verwalten“ klicken, um auf bereits laufende Experimente zurückzugreifen oder um neue Experimente zu erstellen. Alle geschalteten und aktiven Experimente werden Händlern übersichtlich im Dashboard angezeigt.

Zufällige Verteilung der Amazon Kunden auf unterschiedliche Inhalte

Neuen Test erstellen

Beim Erstellen eines neuen Amazon A/B Testings kann zwischen Hauptbild und Produkttitel gewählt werden – Händler können hier entweder Produkttitel oder Hauptproduktbilder in zwei unterschiedlichen Versionen testen lassen.

ASINs auswählen

Im zweiten Schritt müssen die ASINs gewählt werden, die für das Experiment genutzt werden sollen. Bei Experimenten mit Varianten-Artikeln muss Version B für das Hauptbild bzw. für den Produkttitel sowohl für die Parent-ASIN als auch die Child-ASIN abgeändert werden.

Pflichtfelder ausfüllen

Nachdem man sich für ein Experimenten-Typ (Titel oder Produktbild) entschieden hat, müssen folgende Felder ausgefüllt werden:

  1. Name des Experiments
  2. Dauer
  3. Startdatum
  4. Hypothese (optional)

Info: Die Hypothese und die Dauer des Experiments können nachträglich weiterhin angepasst werden, Inhalte jedoch nicht mehr.

Um so viele Datenpunkte wie möglich zu sammeln, sollte man bei der Dauer des Experiments eine Länge zwischen 8 bis 10 Wochen wählen. Je mehr Daten das Experiment in der Laufzeit gesammelt hat, desto aussagekräftiger ist die Entscheidungsgrundlage und damit auch das Ergebnis. Der Test kann jederzeit vorzeitig beendet werden.

Nachdem der Rahmen für das Experiment steht, können nun Produkttitel oder das Hauptbild für die Version Bderausgewählten ASINs eingepflegt werden.

Produkttitel

Beim Produkttitel muss lediglich der gewünschten Titel für Testinhalte in die Felder der ausgewählten ASINs eingetragen werden.

Beispiele für Amazon A/B Testing:

  • Länge: langer / kurzer Titel
  • Markenname: im Titel / nicht im Titel
  • Synonyme: (Fat-Head)-Keywords austauschen
  • Produktattribute: entfernen / hinzufügen (Farbe, Größe, Menge, Material, etc.)
  • Position: unterschiedliche Platzierung einzelner Elemente (z.B. Markenname)

Hauptbild

Ähnlich wie beim Produkttitel muss beim Erstellen von Hauptbild-Experimenten nur das Hauptbild pro Parent- und Child-ASINs als Version B angelegt werden. Hier sollte auch wieder beachtet werden, dass die Hauptbilder die Anforderungen an die Produktbilder erfüllen.

Beispiele für Amazon A/B Testing:  

  • Infografik / Lifestyle Bild (Anwendungsbeispiel)
  • Unterschiedliche Blickwinkel auf das Produkt
  • Unterschiedliche Models
  • Mit Produktverpackung / ohne Produktverpackung
  • Packungseinheit darstellen / nicht darstellen

Nachdem alle Pflichtfelder ausgefüllt sind, kann das Experiment bei Amazon zur Überprüfung eingereicht werden.

Wichtig: Die Inhalte werden nach den Amazon Richtlinien geprüft und können auch abgelehnt werden. Um sicherzugehen, dass das Experiment zum gewünschten Starttermin anläuft, sollte man das Experiment frühzeitig bei Amazon einreichen und regelmäßig prüfen, ob die Validierung seitens Amazons erfolgreich abgeschlossen wurde.

Auswertung und Ergebnisse der Amazon Experimente

Um die Zwischenergebnisse der Experimente einsehen zu können, können Seller im Dashboard auf den Namen des Experiments klicken. In den Testergebnissen können Händler sehen, welche Version bisher am besten abgeschnitten hat. Die Ergebnisse des laufenden Experiments werden einmal wöchentlich aktualisiert.

Amazon A/B Testing: Interpretation der Ergebnisse

Um die Ergebnisse der Amazon Experimente besser verstehen zu können, werden Händlern zu jeder Version eines Test KPIs zu Einheiten, Verkäufe, Konversionsrate, Einheiten pro eindeutigem Besucher und Stichprobenumfang bereitgestellt.

Der Stichprobenumfang ist dabei die Anzahl der eindeutigen Besucher einer Produktdetailseite, die im Zeitraum des Experiments jede Version gesehen haben.

Darüber hinaus gibt Amazon an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine Version eines Tests besser ist als die andere. Amazon definiert dieses Ergebnis wie folgt:
Wenn wir zum Beispiel von einer Wahrscheinlichkeit von 75 % ausgehen, dass Version A besser ist, bedeutet dies, dass 75 % der von uns berechneten möglichen Auswirkungen auf positive Verkaufseffekte bei Veröffentlichung von Version A hindeuten.

Die dritte und letzte Auswertung der A/B-Tests bezieht sich auf die zu erwartende Auswirkung über ein Jahr – diese KPI ist nur dann zu sehen, wenn der Test bereits abgeschlossen wurde. Amazon schätzt hier den möglichen positiven Effekt auf den Absatz, wenn die Version, die am Ende gewonnen hat, für die Produktseite genutzt wird. Es wird nochmals ausdrücklich darauf hingewiesen, dass diese KPI auf den Testergebnissen beruht. Die Prognosen sind nur Schätzungen und keine Garantie für die spätere Absatz- und Umsatzentwicklung.

Weitere Infos zu den zu erwartenden Auswirkungen über ein Jahr und der Testmethodik sind auf den Seiten der Seller Central bereitgestellt.

Keine eindeutigen Ergebnisse der Amazon Experimente

Es kann hin und wieder vorkommen, dass die Testergebnisse nicht eindeutig sind oder die Wahrscheinlichkeit, dass eine Version besser abgeschnitten hat als die andere zu gering ist. Gründe dafür können unterschiedlich sein, beispielsweise waren die Änderungen an Version B gegenüber Version A zu gering, um einen Einfluss auf das Kundeverhalten zu haben. Dennoch kann man auch aus nicht eindeutigen Ergebnissen Schlüsse ziehen – zum Beispiel, dass zwei unterschiedliche Versionen der Produktdarstellung gleich effektiv sind oder dass eine bestimmte Art eines Inhalts (z.B. unterschiedliche Darstellung des Produktbildes) keine Investition wert ist.

Fazit zu Amazon A/B Testing

Durch die Experimente können Händler ihren Test direkt auf Amazon durchführen, ohne hier externe und kostenpflichtige Amazon A/B Testing-Tools zu nutzen. Auch wenn am Ende der Auswertung keine eindeutigen Ergebnisse vorliegen sollten, kann das Tool dennoch eine große Hilfe beim Testen von unterschiedlichen Produktdetailseiten-Versionen sein. Zudem kann es die Entscheidung erleichtern, ob sich eine Investition in Zeit und Geld lohnt, um alle anderen Produktdetailseiten umzugestalten, beispielweise mittels neuen Bildmaterials.

Seller sollten das kostenlose Amazon A/B Testing nutzen und möglichst viel experimentieren, um Einblicke zu erhalten, welche Versionen bei den Endkunden einen positiven Effekt auf das Kaufverhalten haben.

MOVESELL Tipp: Pro ASIN sollte nur ein Experiment laufen – parallele Experimenten für Produkttitel UND Hauptbild sind nicht aussagekräftig, denn es sollte pro Experiment nur eine Variable geändert werden.

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Annika Baumgaertner

MOVESELL GmbH
Annika Baumgärtner schreibt als Key-Account Managerin bei MOVESELL über die Themen Analyse, Brand Store, SEO & Advertising auf Amazon.

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Henry Krause

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