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.

Telefon-Tracking mit dem Google Tag Manager

Es gibt verschiedene Möglichkeiten Website-Aufrufe aufzuzeichnen. Du kannst Button-Klicks auf Anrufschaltflächen und -Links mithilfe des Ereignis-Trackings in Google Analytics oder mithilfe eines Ereignisses im Google Tag Manager verfolgen. Unabhängig davon, ob du eine Tag-Management-Option oder einen geänderten Tracking-Code verwendest, musst du auf deiner Website Änderungen vornehmen, um für Telefonanrufe die richtigen Analyse-Ergebnisse zu erhalten. Am einfachsten [...]

Wie richte ich Google Analytics ein? Die Guideline

So richtest du Google Analytics ein! Bevor du optimierst, solltest du messen, was auf deiner Seite passiert. An diesem Punkt kommt die Webanalyse und vor allem das richtige Setup von Google Analytics / Universal Analytics ins Spiel. Es gibt viele Webanalyse-Anbieter und du oder dein Kunde benutzen vielleicht auch High-End Webanalyse Tools wie Adobe Analytics oder [...]

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