Deine Uplifts sind nicht real – Statistische Signifikanz ist nicht gleich Validität

Ein beliebtes Szenario: Ein Unternehmen führt im Laufe eines Jahres Dutzende von A/B-Tests durch, von denen viele "gewinnen". Einige Test-Varianten steigern den Umsatz um 25% oder sogar mehr. Wenn die Änderungen dann eingeführt werden, steigt der Umsatz jedoch nicht um 25%. Und 12 Monate nach Durchführung aller Tests ist die Conversionrate noch immer ähnlich. Wie kommts? [...]

Sample Pollution: Darum stimmt dein A/B-Test nicht

Du wirst die Sample Pollution niemals vollständig beseitigen können. Cookies werden gelöscht, mehrere Geräte und Browser werden verwendet, und technische Faktoren spielen eine Rolle. Du kannst aber die Daten so clean wie möglich machen und Sample Pollution minimieren und isolieren, so dass deine Optimierungen auf statistisch signifikanten (und wirklich relevanten) Daten beruht.

A/B-Tests beenden: Wie viele Conversions benötige ich?

A/B-Tests sind sehr hilfreich und mittlerweile einfach umzusetzen. Die A/B-Testing Tools werden immer besser. Daher verlassen sich die Menschen immer mehr auf die Entwickler und Anbieter dieser Testing-Tools, während das kritische Denken ein wenig verloren geht. Es ist unfair, ausschließlich die Testing-Tools dafür verantwortlich zu machen. Man kann den Tools nicht vorwerfen, dass sie versuchen, alles [...]

Darum solltest du Mobilgeräte und Desktop separat testen!

Es kann zwar sinnvoll sein, A/B-Tests für alle deine Besucher-Segmente gleichzeitig auszuführen, um möglichst schnell eine größere Stichprobe zu erhalten, in der Testing-Realität sind die aggregierten Daten allerdings oft schwierig gemeinsam zu interpretieren. Du musst mobile Zielgruppen und Desktop-Zielgruppen getrennt voneinander ansprechen, also Mobil und Desktop separat testen. Hier sind 5 gute Gründe warum: # 1: [...]

So funktioniert A/B-Testing – Der Einstieg

Die Grundlagen des A/B Testings In unserem letzten Artikel ging es darum, was getestet werden sollte. Jetzt müssen wir unsere Hypothesen anwenden, bestätigen und daraus lernen. Wähle ein Testwerkzeug aus und erstelle deine Optimierungen / alternativen Varianten, um sie im Test mit der aktuellen Seite (wir nennen diese Original, Control oder Baseline) zu vergleichen. Es gibt [...]

Was ist eine gute Conversionrate?

Was ist eine gute Conversionrate? Wenn ich dir eine Zahl nennen würde - was würdest du mit dieser Information machen? Denke kurz darüber nach und überlege, ob du das beantworten kannst. Sagen wir, die Zahl ist 2%, 5% oder 10% - was nun? Was würdest du anders machen? Wenn du damit zufrieden bist, würdest du dich [...]

By | 2018-04-22T18:16:48+00:00 29. Dezember 2017|Categories: A/B-Testing|Tags: , , |0 Comments

Mein erster AB-Test – Was du als erstes, zweites und drittes testen solltest

Du möchtest mit dem A/B-Testing anfangen und fragst dich "Was ist mein erster A/B-Test?". Die richtige Regel für deine ersten A/B-Tests lautet natürlich, dass du dort mit dem Testen anfangen solltest, wo du den meisten Traffic und/oder das größte Leck auf deiner Seite hast. Aber lass uns für eine Minute annehmen, dass du keine Daten über [...]

Stats-Engines im A/B Testing – Was ist der Unterschied?

Bayesian vs. Frequentist A/B Testing - Was ist der Unterschied? Die sogenannte Stats-Engine deines A/B-Testing-Tools hat einen entscheidenden Einfluss darauf, wann und wie deine Experimente als erfolgreich gemeldet werden. Die A/B-Test-Tools drehen die Signifikanz-Berechnung in der Regel um und liefern einen Wert mit dem Namen "Chance to beat Control" (CTBC) oder "Chance to beat Baseline" (CTBB). [...]

By | 2018-04-12T12:27:19+00:00 12. April 2017|Categories: A/B-Testing, Statistik, Technik, Tools|Tags: , , |0 Comments

Wie funktioniert Conversion-Optimierung mit wenig Traffic?

"Ich habe zu wenig Traffic zum Testen; daher kann ich keine Conversion-Optimierung durchführen." Ich habe das oft gehört. Bullshit, sage ich. Du kannst auf jeder Website Conversion-Optimierung vornehmen - sogar auf Websites mit so wenig Traffic, dass ein Split-Test zwei Jahre dauert, bis die statistische Signifikanz erreicht ist. Du kannst möglicherweise keine Tests durchführen, aber trotzdem [...]

So generierst du mehr Verkäufe mit E-Mail A/B-Test

Warum solltest du E-Mail A/B-Tests einsetzen? Im Vergleich zu Social Media und Content-Marketing ist E-Mail ein bewährter Kanal für die Einbindung von Online-Konsumenten. Seine Langlebigkeit ist ein Beweis für die Fähigkeit, Leads zu Käufern und Käufer zu Stammkunden zu machen. Laut einem Forrester-Bericht, der bereits am 24. September 2012 veröffentlicht wurde, ist E-Mail der wichtigste Faktor [...]