A/B-Testing, auch als Split-Testing bezeichnet, ist eine Methode in der Statistik und im Bereich des Marketings, bei der zwei Versionen einer Webseite, einer App, einer E-Mail oder eines anderen Produkts miteinander verglichen werden, um herauszufinden, welche Version besser funktioniert oder bessere Ergebnisse erzielt.

Der grundlegende Ansatz beim A/B-Testing besteht darin, eine Gruppe von Nutzern in zwei gleich große Untergruppen aufzuteilen: Eine Gruppe sieht die Originalversion (A), während die andere Gruppe die modifizierte Version (B) sieht, die möglicherweise eine Veränderung in Design, Inhalt, Layout oder anderen Aspekten aufweist.

Durch die Erfassung von Nutzerverhalten, Interaktionen und Konversionen in beiden Gruppen können statistische Analysen durchgeführt werden, um festzustellen, welche Version zu den gewünschten Ergebnissen führt. Dies kann bedeuten, dass eine Version mehr Klicks, höhere Verkaufszahlen, längere Verweildauer auf einer Webseite oder andere messbare Vorteile aufweist.

A/B-Tests sind nützlich, um Entscheidungen datenbasiert zu treffen und kontinuierlich Verbesserungen an Produkten oder Dienstleistungen vorzunehmen. Sie ermöglichen es, Hypothesen zu überprüfen und zu verstehen, wie verschiedene Änderungen sich auf das Nutzerverhalten auswirken. Wichtig bei A/B-Tests ist es, sicherzustellen, dass die Testgruppen zufällig ausgewählt werden und dass die Testbedingungen so kontrolliert wie möglich sind, um genaue und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten.