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Leadgenerierung durch A/B-Testing: Was Sie testen und wie viele Kontakte Sie brauchen

Jesse KlotzGeschäftsführer Performance Marketing
Veröffentlicht
Aktualisiert
Lesezeit
2 Min. Lesezeit
Inhalt6 Abschnitte
  1. 01Was sollten Sie testen?
  2. 02Wie viele Kontakte brauchen Sie?
  3. 03Praxisbeispiel: Ein Anbieter von Industriefiltern
  4. 04Wann lohnt sich ein Test nicht?
  5. 05Checkliste für den Test
  6. 06Häufig gestellte Fragen

Kurz gesagt

A/B-Testing zeigt, ob eine Änderung an Ihrer Seite oder Mail mehr Anfragen bringt. Richtig angewendet hilft es, Leads günstiger zu gewinnen.

Dieser Beitrag stammt von April 2025. Aktuelle Preise und Konditionen von KRAUSS stehen auf der Fakten-Seite und der Preisseite.

Falsch angewendet liefert es Zufallsergebnisse, die Sie teuer umsetzen. Die Regeln dafür sind einfach, werden aber oft gebrochen.

Stand: Oktober 2026. Die Zahlen sind Richtwerte aus einer Rechnung, keine Marktdaten.

Was sollten Sie testen?

Testen Sie Inhalte mit großer Wirkung: das Angebot, die erste Zeile, die Art des Nachweises und den Abschluss. Farben und Schriftgrößen wirken selten auf die Anfrage.

  • Angebot: Termin in 20 Minuten oder Erstgespräch mit Ergebnisplan
  • Erste Zeile: Problem oder Zahl aus dem Markt
  • Nachweis: Fallbeispiel oder Liste mit Kunden ohne Namen
  • Abschluss: direkte Frage oder Auswahl von zwei Terminen

Wie viele Kontakte brauchen Sie?

Die Zahl hängt von der Ausgangsquote und dem gewünschten Unterschied ab. Die folgende Rechnung nutzt eine übliche Formel für zwei Anteile bei 95 Prozent Sicherheit und 80 Prozent Trennschärfe. Die Werte sind Annahmen.

Wie viele Kontakte brauchen Sie?
AusgangsquoteZielBesucher je Variante (ca.)
2 Prozent3 Prozent3.800
5 Prozent6 Prozent8.100
10 Prozent12 Prozent3.800

Quelle: eigene Rechnung nach der Formel für den Vergleich zweier Anteile. Kleine Unterschiede brauchen viele Kontakte.

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Praxisbeispiel: Ein Anbieter von Industriefiltern

In einem Projekt für einen Anbieter von Industriefiltern testete das Team zwei Angebote auf der Landingpage: eine Vorlage zum Download und einen Termin in 20 Minuten. Nach sechs Wochen mit je rund 1.900 Besuchern brachte der Termin 41 Anfragen, die Vorlage 22.

Das Ergebnis war eindeutig, aber nicht perfekt: Die Termin-Variante brachte weniger Downloads, dafür mehr Gespräche mit Entscheidern. Gemessen wurde am Termin, nicht am Download.

Wann lohnt sich ein Test nicht?

Bei weniger als etwa 500 Besuchern im Monat dauert ein Test Monate. Dann ist ein gutes Angebot aus der Erfahrung oft die bessere Wahl. Auch wenn Sie gleichzeitig andere Dinge ändern, wissen Sie nach dem Test nicht, was gewirkt hat.

Checkliste für den Test

  • Eine Hypothese mit einer messbaren Erwartung formulieren
  • Nur eine Sache je Test ändern
  • Zielgröße festlegen: Anfrage, Termin oder Antwort
  • Mindestens zwei Wochen laufen lassen
  • Ergebnis mit Zahl und Zeitraum dokumentieren

Für die Anzeigenseite lohnt der Blick auf die Performance-Marketing-Seite mit den Kennzahlen je Anfrage. Der Leitfaden zu Akquise-Kennzahlen zeigt, welche Zahlen Sie für den Vergleich brauchen. Tests für Mails beschreibt der Leitfaden zu Cold Email im B2B. Die Grundlagen zur Leadgenerierung stehen auf der Seite Leadgenerierung im B2B.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist A/B-Testing bei Leadgenerierung?

A/B-Testing zeigt zwei Varianten einer Seite oder Mail an vergleichbare Gruppen und misst, welche mehr Anfragen oder Antworten bringt.

Wie viele Kontakte braucht ein Test?

Bei einer Ausgangsquote von 2 Prozent und dem Ziel 3 Prozent sind etwa 3.800 Besucher je Variante nötig. Bei kleineren Zielen steigt die Zahl stark.

Was sollten Sie zuerst testen?

Testen Sie das Angebot und die erste Zeile, nicht die Farbe des Buttons. Das Angebot wirkt am stärksten auf die Anfrage.

Wie lange sollte ein Test laufen?

Mindestens zwei volle Wochen, damit Wochentage gleich verteilt sind. Brechen Sie nicht ab, sobald eine Variante vorne liegt.

Wann ist ein Ergebnis belastbar?

Wenn die Zahl der Anfragen je Variante ausreicht und der Unterschied über den Testzeitraum stabil bleibt. Ein Signifikanzwert allein genügt nicht.

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Der Prompt geht an den Anbieter, den Sie wählen. Antworten einer KI können Fehler enthalten: Prüfen Sie Zahlen auf der Fakten-Seite.

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