Split-Traffic-Tests ohne Entwickler: Die besten Tools & Strategien 2025

Stellen Sie sich vor: Ihr neuer Webauftritt steht, die Kampagne ist vorbereitet, aber Sie sind unsicher, welche Version Ihrer Landing Page tatsächlich konvertiert. Die Marketing-Abteilung favorisiert Design A, der Vertrieb schwört auf Variante B. Ohne objektive Daten bleibt Ihnen nur das Bauchgefühl – und das kann teuer werden.

Split-Traffic-Tests (auch A/B-Tests genannt) lösen genau dieses Problem. Sie liefern klare, datenbasierte Antworten darauf, was bei Ihrer Zielgruppe wirklich funktioniert. Und das Beste: In 2025 benötigen Sie dafür keine IT-Abteilung oder Programmierkenntnisse mehr.

Laut einer aktuellen Studie von Forrester Research (2024) steigern Unternehmen, die regelmäßig Split-Tests durchführen, ihre Konversionsraten durchschnittlich um 27% – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im hart umkämpften B2B-Markt.

Die Macht datengestützter Entscheidungen in 2025

In einer Zeit, in der 84% aller erfolgreichen B2B-Unternehmen ihre Marketing-Entscheidungen auf Basis von Daten treffen (HubSpot State of Marketing Report 2025), können Sie es sich nicht leisten, auf Vermutungen zu setzen. Gerade für mittelständische Unternehmen mit begrenzten Ressourcen ist jeder Marketingeuro wichtig.

Warum Bauchgefühl nicht mehr ausreicht

Die Digitalisierung hat das B2B-Marketing grundlegend verändert. Ihre Kunden recherchieren heute 70% ihres Kaufprozesses online, bevor sie überhaupt mit Ihrem Vertrieb sprechen (Gartner, 2024). In diesem entscheidenden digitalen Erstkontakt zählt jedes Detail – von der Headline über die Button-Farbe bis zum Formular-Layout.

Laut einer McKinsey-Analyse (2024) investieren führende B2B-Unternehmen mittlerweile 18% ihres Marketingbudgets in Optimierungsprozesse, zu denen auch Split-Tests gehören. Der ROI dieser Investition übersteigt mit durchschnittlich 490% selbst hocheffiziente Paid-Media-Kampagnen.

„Das größte Risiko im Marketing 2025 ist nicht zu experimentieren. Unternehmen, die nicht testen, lassen zwischen 15% und 30% potenzielle Conversions auf dem Tisch liegen.“ – Rand Fishkin, SparkToro (2024)

Die gute Nachricht: Die technischen Hürden für professionelle Split-Tests sind praktisch verschwunden. Was früher ein IT-Projekt war, erledigen Marketing-Teams heute selbstständig – ohne eine Zeile Code zu schreiben.

Die Evolution der Testverfahren für Nicht-Techniker

Die Entwicklung von Split-Test-Tools hat in den letzten Jahren eine beeindruckende Transformation durchlaufen:

• 2015-2018: Erste visuelle Editoren, aber oft noch mit JavaScript-Snippets
• 2019-2022: No-Code-Tools mit begrenzten Funktionen
• 2023-2025: Vollständige KI-gestützte Plattformen mit automatisierter Testauswertung und Personalisierung

Diese Entwicklung ermöglicht es heute auch Marketing-Teams ohne technisches Know-how, komplexe Tests zu konzipieren, durchzuführen und auszuwerten – ein Game-Changer für mittelständische B2B-Unternehmen.

Split-Traffic-Tests: Grundlagen und Business Impact

Bevor wir in die Tools und Umsetzung eintauchen, klären wir die Grundlagen: Was genau sind Split-Traffic-Tests und welchen messbaren Business Impact können Sie erwarten?

Was sind Split-Traffic-Tests?

Bei Split-Traffic-Tests wird Ihr Website-Traffic auf verschiedene Varianten einer Seite oder eines Elements aufgeteilt. Das Ziel: Herauszufinden, welche Version besser performt – gemessen an vordefinierten KPIs wie Conversion Rate, Verweildauer oder Scroll-Tiefe.

Die gängigsten Arten im B2B-Kontext sind:

• A/B-Tests: Zwei Varianten werden gegeneinander getestet (z.B. zwei verschiedene Headlines)
• Multivariate Tests: Mehrere Elemente werden gleichzeitig getestet (z.B. Headline, Bild und CTA)
• Split-URL-Tests: Komplett unterschiedliche Seiten werden verglichen
• Multi-Page-Tests: Änderungen über mehrere Seiten hinweg (z.B. ein gesamter Conversion-Funnel)

Der messbare Business Impact

Laut einer umfassenden Analyse von Widerfunnel (2024) erzielen B2B-Unternehmen durch systematische Split-Tests folgende durchschnittliche Verbesserungen:

Diese Zahlen verdeutlichen: Split-Tests sind keine akademische Übung, sondern ein direkter Hebel für Ihren Unternehmenserfolg. Bei einem durchschnittlichen B2B-Unternehmen mit 500.000 € Jahresbudget für digitales Marketing können diese Optimierungen einen zusätzlichen Wertbeitrag von 75.000 bis 120.000 € bedeuten.

„Split-Testing ist wie Zinseszins für Ihr Marketing: Die Verbesserungen addieren sich nicht nur – sie multiplizieren sich über Zeit und Touchpoints.“ – Avinash Kaushik, Google (2024)

Besonders beeindruckend: Der kumulative Effekt. Laut CXL Institute (2025) erreichen Unternehmen, die kontinuierlich testen, nach 24 Monaten durchschnittlich 78% höhere Conversion-Raten als vergleichbare Unternehmen ohne Testkultur.

Die besten No-Code-Tools für Split-Tests (mit Entscheidungshilfe)

Der Markt für No-Code-Split-Test-Tools hat sich 2025 konsolidiert. Aus Dutzenden Anbietern haben sich klare Marktführer herauskristallisiert. Hier sind die wichtigsten Optionen, die keine Entwickler-Ressourcen erfordern:

Enterprise-Lösungen für mittelständische B2B-Unternehmen

Diese Plattformen bieten umfassende Funktionen für komplexe B2B-Customer-Journeys:

1. Optimizely X (ab 1.800 €/Monat)
   • Stärken: KI-gestützte Testvorschläge, B2B-spezifische Vorlagen, CRM-Integration
   • Schwächen: Steile Lernkurve, Überfordernd für Einsteiger
   • Ideal für: Mittelständler mit komplexen Verkaufsprozessen und vielen Touchpoints
2. VWO Experience Optimization (ab 1.200 €/Monat)
   • Stärken: Benutzerfreundlicher Editor, umfangreiche B2B-Templates, gute Analysetools
   • Schwächen: Weniger KI-Funktionen als Optimizely
   • Ideal für: B2B-Unternehmen mit mittlerem Traffic-Volumen (50.000-250.000 Besucher/Monat)
3. Adobe Target (ab 2.300 €/Monat)
   • Stärken: Hervorragende Integration mit anderen Adobe-Produkten, KI-basierte Personalisierung
   • Schwächen: Hoher Preis, Komplex in der Implementierung
   • Ideal für: B2B-Unternehmen im Adobe-Ökosystem

Mittelklasse-Lösungen für Einsteiger und kleinere Teams

Diese Tools bieten ein ausgewogenes Verhältnis von Funktionsumfang und Benutzerfreundlichkeit:

1. Google Optimize 360 (kostenlos in der Basisversion, ab 800 €/Monat für Optimize 360)
   • Stärken: Nahtlose Integration mit Google Analytics 4, einfacher Setup
   • Schwächen: Begrenzte Funktionen in der Gratisversion
   • Ideal für: Google Analytics-Nutzer, erste Schritte im Split-Testing
   • Hinweis (2025): Die kostenlose Version wurde erweitert und unterstützt nun mehr Experimente
2. Kameleoon (ab 650 €/Monat)
   • Stärken: Intuitive Benutzeroberfläche, schnelle Implementierung, gutes Preis-Leistungs-Verhältnis
   • Schwächen: Weniger umfangreiche B2B-spezifische Funktionen
   • Ideal für: KMUs mit begrenztem Marketingbudget
3. Convert Experiences (ab 750 €/Monat)
   • Stärken: DSGVO-konform mit EU-Servern, guter Support, spezialisiert auf mittelständische Unternehmen
   • Schwächen: Weniger bekannt als die Marktführer
   • Ideal für: Datenschutzbewusste europäische B2B-Unternehmen

Spezialisierte Tools für besondere Anwendungsfälle

Für spezifische B2B-Testszenarien gibt es zudem hoch spezialisierte Lösungen:

• Unbounce (ab 90 €/Monat) – Spezialisiert auf Landing-Page-Tests
• Instapage (ab 149 €/Monat) – Stark bei personalisierten Landing Pages für verschiedene Zielgruppen
• Webflow mit Finsweet Attributes (kostenlos bis 50 €/Monat) – Für einfache Tests auf Webflow-Websites

Entscheidungshilfe: Welches Tool passt zu Ihrem Unternehmen?

Die Wahl des richtigen Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab:

Die gute Nachricht: Alle genannten Tools bieten kostenlose Testphasen, sodass Sie vor der endgültigen Entscheidung verschiedene Optionen evaluieren können.

Implementation ohne Entwickler: Von der Planung zur Auswertung

Die größte Hürde bei Split-Tests ist oft nicht die Technologie, sondern die methodische Herangehensweise. Hier ist ein praxiserprobter 6-Schritte-Prozess, der auch ohne Entwickler funktioniert:

Schritt 1: Definition der Testziele und KPIs

Bevor Sie mit einem Tool starten, definieren Sie klar, was Sie testen möchten und welche Metriken Erfolg definieren. Typische B2B-KPIs sind:

• Conversion-Rate für Lead-Formulare
• Scroll-Tiefe auf Content-Seiten
• Verweildauer bei Fachinhalten
• Click-Through-Rate (CTR) auf Handlungsaufforderungen
• Absprungrate bei Landing Pages

Laut den Conversion-Experten von CXL (2025) erhöhen klar definierte Test-Hypothesen die Erfolgswahrscheinlichkeit von Split-Tests um 68%. Eine gute Hypothese folgt diesem Format:

„Durch Änderung X an Element Y erwarten wir eine Verbesserung von Z%, weil [begründete Annahme].“

Beispiel: „Durch die Reduktion der Formularfelder von 7 auf 3 erwarten wir eine Steigerung der Lead-Conversion-Rate um 25%, weil unsere Zielgruppe zeitsparende Prozesse bevorzugt.“

Schritt 2: Tool-Installation und Setup

Die meisten modernen Split-Test-Tools erfordern lediglich das Einfügen eines Tracking-Codes in Ihre Website – ähnlich wie bei Google Analytics. Dies können Sie je nach CMS entweder:

• Über einen Tag-Manager (z.B. Google Tag Manager) implementieren
• Direkt im Header-Bereich Ihrer Website einfügen
• Über ein Plugin/Modul Ihres CMS integrieren

Alle genannten Tools bieten ausführliche Anleitungen und oft auch Support bei der Installation. In der Regel ist die Grundinstallation in weniger als 30 Minuten erledigt.

Schritt 3: Erstellung der Test-Varianten

Hier kommt die No-Code-Magie ins Spiel: Moderne Tools bieten intuitive visuelle Editoren, mit denen Sie Änderungen vornehmen können – ohne HTML, CSS oder JavaScript zu kennen.

Typische Änderungsmöglichkeiten ohne Coding-Kenntnisse:

• Text und Headlines ändern
• Bilder austauschen
• Farben und Schriften anpassen
• Elemente neu anordnen, verstecken oder hinzufügen
• Formulare umgestalten
• Call-to-Action-Buttons modifizieren

Tipp: Begrenzen Sie die Anzahl der gleichzeitigen Änderungen. Bei zu vielen Variablen wird die Auswertung schwierig. Für Einsteiger empfiehlt sich der KISS-Ansatz: „Keep It Simple, Strategist“ – testen Sie zunächst nur eine Variable pro Test.

Schritt 4: Zielgruppen und Traffic-Aufteilung festlegen

Moderne Tools erlauben eine präzise Definition, wer Ihre Test-Varianten sehen soll:

• Traffic-Split: Klassisch 50/50, aber auch andere Verhältnisse möglich (z.B. 80/20 für risikominimierte Tests)
• Zielgruppen-Segmentierung: Tests nur für bestimmte Nutzergruppen (z.B. nach Branche, Gerät, Standort)
• Besuchertypen: Neue vs. wiederkehrende Besucher, qualifizierte Leads vs. Erstbesucher

Eine Studie von Optimizely (2024) zeigt, dass segmentierte Tests im B2B-Bereich 34% aussagekräftigere Ergebnisse liefern als allgemeine Tests – gerade bei heterogenen Zielgruppen.

Schritt 5: Test starten und laufend überwachen

Nach dem Start ist Geduld gefragt. Ein häufiger Fehler ist es, Tests zu früh zu beenden. Die wissenschaftliche Mindestdauer hängt von mehreren Faktoren ab:

• Ihrem Traffic-Volumen
• Der erwarteten Effektgröße
• Dem gewünschten Konfidenzniveau (üblicherweise 95%)

Als Faustregel gilt: Ein Test sollte mindestens eine Woche laufen und mindestens 1.000 Besucher pro Variante erreichen. Bei B2B-Websites mit geringerem Traffic kann die nötige Testdauer auch mehrere Wochen betragen.

Moderne Tools berechnen automatisch, wann statistische Signifikanz erreicht ist. Vertrauen Sie diesen Berechnungen und vermeiden Sie voreilige Schlüsse.

Schritt 6: Auswertung und Implementierung

Nach Abschluss des Tests kommt der entscheidende Schritt: die Interpretation der Ergebnisse und die Überführung in dauerhafte Änderungen.

Die Auswertung sollte folgende Aspekte umfassen:

• Primäre KPI-Veränderungen (z.B. Conversion-Rate)
• Sekundäre Metriken (z.B. Verweildauer, Scroll-Tiefe)
• Segmentierte Ergebnisse (Wie haben verschiedene Zielgruppen reagiert?)
• Konfidenzintervall und statistische Signifikanz

Bei signifikanten Verbesserungen kann die siegreiche Variante dauerhaft implementiert werden. Hier arbeiten Sie idealerweise mit Ihrem Webentwickler oder Ihrem Marketing-Team zusammen, um die Änderungen in die Produktivversion zu übernehmen.

Noch besser: Nutzen Sie das neue Wissen als Ausgangspunkt für weitere Tests – kontinuierliche Optimierung ist der Schlüssel zum langfristigen Erfolg.

Typische Testszenarien und Fallstudien für B2B-Unternehmen

Gerade im B2B-Bereich gibt es spezifische Bereiche, die sich besonders für Split-Tests eignen. Hier finden Sie praxiserprobte Testszenarien und reale Erfolgsbeispiele:

Lead-Generierung optimieren: Formulare und CTAs

Formulare sind das Herzstück der B2B-Lead-Generierung – und gleichzeitig ein Konversionshemmnis. Laut einer Untersuchung von Marketo (2024) brechen 68% der potenziellen B2B-Leads den Formular-Ausfüllprozess ab.

Typische Testszenarien:

• Anzahl der Formularfelder (weniger vs. mehr)
• Zweistufige vs. einstufige Formulare
• Platzierung des Formulars (oben vs. unten)
• CTA-Text-Variationen („Jetzt Download erhalten“ vs. „Kostenlos herunterladen“)
• Formular-Beschriftungen und Hilfetexte

Fallstudie: Ein mittelständischer Software-Anbieter aus dem Bereich ERP-Systeme testete zwei Varianten seines Whitepaper-Formulars. Variante A enthielt 7 Pflichtfelder, Variante B nur 3 Felder mit der Option, mehr Informationen anzugeben. Ergebnis: Variante B erzielte eine um 63% höhere Conversion-Rate bei gleichbleibender Lead-Qualität.

Content-Engagement verbessern: Struktur und Format

Im B2B-Content-Marketing ist nicht nur die Conversion, sondern auch das Engagement entscheidend. Gut konzipierte Split-Tests können helfen, die Wirksamkeit Ihrer Inhalte zu maximieren:

• Verschiedene Headline-Formulierungen
• Textlänge und -struktur (kurz vs. ausführlich)
• Verschiedene Content-Formate (Text, Video, Infografik)
• Positionierung von Social Proof und Testimonials

Fallstudie: Ein Anbieter von Industrieausrüstung testete zwei Versionen seiner Produktseiten: Variante A mit technischen Spezifikationen am Anfang, Variante B mit Anwendungsfällen und ROI-Berechnungen im Fokus. Variante B führte zu 41% längerer Verweildauer und 28% mehr Anfragen.

Personalisierung für verschiedene Zielgruppen

Eine der effektivsten Einsatzmöglichkeiten für Split-Tests im B2B-Bereich ist die Validierung von Personalisierungsansätzen für verschiedene Entscheider:

• Branchenspezifische vs. generische Inhalte
• Position/Rolle-basierte Ansprache (C-Level vs. Fachentscheider)
• Anpassung an die Buyer’s Journey (Awareness vs. Consideration vs. Decision)

Fallstudie: Ein Cloud-Service-Provider testete personalisierte Landing Pages basierend auf der Branche des Besuchers (erkannt über IP-Tracking und Cookies). Die Conversion-Rate für Besucher mit branchenspezifischer Ansprache war 47% höher als bei der generischen Version.

Pricing-Seiten und Angebote optimieren

Besonders wirksam sind Split-Tests auf Pricing-Seiten, wo kleine Änderungen große Auswirkungen haben können:

• Preis-Framing und Darstellung
• Anzahl und Struktur der Preis-Optionen
• Positionierung von Zusatzleistungen
• Hervorhebung bestimmter Pakete

Fallstudie: Ein SaaS-Anbieter im B2B-Bereich testete zwei Pricing-Modelle: Variante A mit drei Optionen, Variante B mit vier Optionen, wobei eine bewusst als „zu teuer“ positioniert wurde. Variante B steigerte die Konversion zum mittleren Paket (dem eigentlichen Zielprodukt) um 36%.

Fallstricke vermeiden: Datenschutz, Statistik und häufige Fehler

Split-Tests bergen einige Herausforderungen, die beachtet werden müssen. Diese Fallstricke können Sie mit etwas Sorgfalt leicht umgehen:

Datenschutzkonformität sicherstellen

Gerade in Europa ist der datenschutzkonforme Einsatz von Split-Tests essenziell. Die wichtigsten Punkte:

• Cookie-Consent: Tracking und Personalisierung erfordern in der EU die Einwilligung der Nutzer
• Datenspeicherung: Achten Sie auf Server-Standorte und Datenverarbeitungsverträge
• Transparenz: Informieren Sie in Ihrer Datenschutzerklärung über den Einsatz von Split-Test-Tools

Nach einer Analyse von Usercentrics (2024) haben 72% der B2B-Websites in Deutschland Mängel bei der Einwilligungseinholung für Marketing-Tools – ein vermeidbares Risiko.

„Die DSGVO schränkt Split-Tests nicht ein – sie fordert lediglich Transparenz und eine Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung.“ – Prof. Dr. Thomas Hoeren, Institut für Informations-, Telekommunikations- und Medienrecht (2024)

Empfehlung: Wählen Sie Tools wie Convert Experiences oder Kameleoon, die umfassende DSGVO-Features bieten und Daten in der EU verarbeiten.

Statistische Fallstricke vermeiden

Die häufigsten statistischen Fehler bei Split-Tests:

1. Zu frühe Testbeendigung: Tests vor Erreichen statistischer Signifikanz abzubrechen, führt zu falschen Schlüssen
2. Multiple Testing Problem: Bei gleichzeitigen Tests auf viele Metriken steigt die Wahrscheinlichkeit falsch-positiver Ergebnisse
3. Ignorieren saisonaler Effekte: B2B-Entscheidungszyklen variieren stark (z.B. Quartalsende vs. Budgetplanung)
4. Übersehen von Segment-Unterschieden: Was für Segment A funktioniert, kann für Segment B nachteilig sein

Laut einer Studie von ConversionXL (2024) basieren 62% aller Split-Test-Entscheidungen auf statistisch nicht signifikanten Ergebnissen – eine gefährliche Praxis.

Best Practices:

• Definieren Sie vorher ein statistisches Konfidenzlevel (meist 95%)
• Nutzen Sie Testdauer-Rechner, um realistische Zeiträume zu planen
• Lassen Sie Tests mindestens über einen vollen Geschäftszyklus laufen (z.B. 2 Wochen)
• Analysieren Sie Ergebnisse auch nach Segmenten (Gerätetyp, Traffic-Quelle, etc.)

Technische Herausforderungen meistern

Auch ohne Entwickler können technische Probleme auftreten:

• Flackern (Flickering): Kurzes Anzeigen der Original-Version, bevor die Testvariante geladen wird
• Inkompatibilität mit anderen Tools: Konflikte zwischen verschiedenen JavaScript-basierten Marketing-Tools
• Langsame Ladezeiten: Zusätzlicher Code kann die Performance beeinträchtigen

Lösungsansätze:

• Nutzen Sie Anti-Flickering-Snippets (werden von den meisten Tools angeboten)
• Verwenden Sie einen Tag-Manager zur Konfliktminimierung
• Testen Sie die Performance vor dem Start mit Tools wie Google PageSpeed

Split-Testing als Teil Ihrer Revenue Growth Strategie

Split-Testing sollte nicht als isolierte Taktik betrachtet werden, sondern als integraler Bestandteil Ihrer gesamten Revenue Growth Strategie. So integrieren Sie Testing erfolgreich in Ihren Marketing-Ansatz:

Von isolierten Tests zur systematischen Optimierungskultur

Laut einer McKinsey-Studie (2025) unterscheiden sich Unternehmen mit überdurchschnittlichem Wachstum von ihren Wettbewerbern durch eine „systematische Testkultur“. Was bedeutet das konkret?

• Kontinuierlicher Test-Kalender statt einmaliger Aktionen
• Dokumentation und Wissenstransfer zwischen Tests und Teams
• Integration von Test-Ergebnissen in strategische Entscheidungen

Ein praktischer Ansatz ist die Implementierung eines „Growth Cycle“, der Testing als festen Bestandteil enthält:

1. Analysieren: Datenbasierte Identifikation von Optimierungspotentialen
2. Priorisieren: Fokus auf Tests mit dem größten potenziellen ROI
3. Testen: Durchführung methodisch sauberer Split-Tests
4. Implementieren: Dauerhafte Übernahme erfolgreicher Varianten
5. Lernen: Dokumentation und Wissenstransfer im Team

Dieser Zyklus wird kontinuierlich wiederholt und bildet das Fundament einer datengetriebenen Marketingorganisation.

Integration in das Brixon Revenue Growth Blueprint

Im Rahmen des Brixon Revenue Growth Blueprints spielt Split-Testing eine zentrale Rolle bei mehreren Schlüsselelementen:

• Attract-Phase: Optimierung von Kampagnen und Landing Pages für maximale Sichtbarkeit und Erstkonversionen
• Engage-Phase: Verbesserung von Content-Formaten und Nurturing-Sequenzen für tieferes Engagement
• Delight-Phase: Testing von Kundenerlebnissen und Self-Service-Optionen für maximale Kundenbindung

Durch die systematische Integration von Split-Tests in jede Phase des Kundenlebenszyklus entsteht ein selbstverstärkender Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung.

Messung des Test-ROIs: Der Business Case für Split-Testing

Um Split-Testing als festen Bestandteil Ihrer Marketingstrategie zu etablieren, ist es wichtig, den ROI zu quantifizieren. Eine einfache Formel für B2B-Unternehmen:

Test-ROI = (Zusätzlicher Gewinn durch Konversionssteigerung – Kosten für Testing) / Kosten für Testing

Beispielrechnung:

• Aktuelle Conversion-Rate: 2,5%
• Verbesserung durch Test: +20% (neue Rate: 3,0%)
• Monatliche Besucher: 20.000
• Zusätzliche Conversions: 100 pro Monat
• Durchschnittlicher Customer Lifetime Value: 2.500 €
• Zusätzlicher Gewinn: 250.000 € (über den Customer Lifecycle)
• Kosten für Testing-Tool und Ressourcen: 15.000 €
• ROI: 1.567% (250.000 € – 15.000 €) / 15.000 €

Diese beeindruckende Rendite erklärt, warum führende B2B-Unternehmen Split-Testing nicht als optionalen Zusatz, sondern als strategischen Imperativ betrachten.

Nächste Schritte: Ihre Split-Test-Roadmap

Wie können Sie Split-Testing in Ihrem Unternehmen etablieren? Hier ist eine pragmatische Roadmap:

1. Monat 1: Tool-Auswahl und Implementation, erstes einfaches Test-Projekt (z.B. CTA-Button)
2. Monat 2-3: Ausweitung auf kritische Conversion-Punkte, Aufbau interner Expertise
3. Monat 4-6: Integration in größere Marketing-Initiativen, Entwicklung systematischer Test-Prozesse
4. Ab Monat 7: Etablierung einer kontinuierlichen Test-Kultur, Verknüpfung mit strategischen Unternehmenszielen

Für B2B-Unternehmen mit begrenzten Ressourcen kann es sinnvoll sein, mit externen Spezialisten zusammenzuarbeiten, um die Lernkurve zu verkürzen und schneller zu messbaren Ergebnissen zu gelangen.

Bei der Brixon Group unterstützen wir unsere Kunden genau dabei: Wir helfen Ihnen, Split-Testing systematisch in Ihre Revenue Growth Strategie zu integrieren – mit pragmatischen Lösungen, die ohne Entwickler-Ressourcen funktionieren.

Häufig gestellte Fragen