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In diesem kurzen Video erkläre ich euch, warum ihr unbedingt auf A/B-Tests setzen müsst, warum dies ein Lebenslanger Job ist und warum ihr mit A/B-Tests die Conversionsrate so richtig optimieren könnt.

A/B-Tests (Bucket-Tests oder Split-Run-Tests) sind ein randomisiertes Experiment mit zwei Varianten, A und B. Es beinhaltet die Anwendung von statistischen Hypothesentests oder „Two-Sample-Hypothesentests“, wie sie im Bereich der Statistik verwendet werden. A/B-Tests sind eine Möglichkeit, zwei Versionen einer einzelnen Variablen zu vergleichen, typischerweise durch Testen der Reaktion eines Probanden auf Variante A gegenüber Variante B und Bestimmen, welche der beiden Varianten effektiver ist.

Wie der Name schon sagt, werden zwei Versionen (A und B) verglichen, die bis auf eine Variante identisch sind, die das Verhalten eines Benutzers beeinflussen könnte. Version A könnte die aktuell verwendete Version (Control) sein, während Version B in gewisser Weise modifiziert wird (Treatment). So ist beispielsweise auf einer E-Commerce-Website der Einkaufstrichter typischerweise ein guter Kandidat für A/B-Tests, da bereits geringe Verbesserungen der Drop-off-Raten einen signifikanten Umsatzzuwachs darstellen können. Deutliche Verbesserungen lassen sich manchmal durch Testelemente wie Text, Layouts, Bilder und Farben erzielen, aber nicht immer.

Multivariate Tests oder multinomiale Tests ähneln dem A/B-Test, können aber mehr als zwei Versionen gleichzeitig testen oder mehr Kontrollen verwenden. Einfache A/B-Tests sind nicht gültig für Beobachtungen, quasi-experimentelle oder andere nicht-experimentelle Situationen, wie sie bei Umfragedaten, Offline-Daten und anderen, komplexeren Phänomenen üblich sind.

A/B-Tests wurden von einigen als ein Wandel in der Philosophie und Geschäftsstrategie in bestimmten Nischen vermarktet, obwohl der Ansatz identisch ist mit einem Design zwischen den Fächern, das in einer Vielzahl von Forschungstraditionen häufig verwendet wird. A/B-Tests als eine Philosophie der Webentwicklung bringen das Feld in Einklang mit einer breiteren Bewegung hin zu evidenzbasierter Praxis. Der Vorteil von A/B-Tests liegt darin, dass sie kontinuierlich an fast allem durchgeführt werden können, zumal die meisten Marketingautomatisierungsprogramme heute typischerweise die Möglichkeit bieten, A/B-Tests kontinuierlich durchzuführen.

 

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Intro - Digitales Marketing
Über den Kurs „Digitales Marketing“ und Michael Rueetschli KOSTENLOS 00:05:00
A/B-Testing
A/B Testing – Intro (1/3) 00:05:00
A/B Testing – OnlineVideo (2/3) 00:20:00
A/B Testing – Outro (3/3) 00:05:00

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