Sponsored Post 22.05.2017, 10:45 Uhr

Der Schlüssel zum Erfolg: A/B-Testergebnisse richtig deuten

Sind meine A/B-Testergebnisse wirklich zuverlässig oder doch nur rein zufällig? Wichtige Entscheidungen verzeihen keine Fehler. Damit aus Optimierungsansätzen keine Fehlentscheidungen werden, bedarf es den neusten statistischen Auswertungsmethoden.
(Quelle: AB Tasty )
Marketingentscheider stehen vor einer immer größer werdenden Herausforderung, wenn es um die Verteilung der Marketingbudgets auf unterschiedliche Disziplinen geht.
Aber auch in der konkreten Kampagnenumsetzung, in der Gestaltung der Customer Journey auf der Webseite (web und responsive) sowie den mobilen Apps sind viele Design- und Usability Entscheidungen zu treffen, die idealerweise auf objektiver Datenbasis beruhen sollten.
A/B-Tests haben sich dafür in Verbindung mit einem konsequenten "Test & Learn" Ansatz als sehr erfolgreich erwiesen. Innovative SaaS-Lösungen ermöglichen den Marketing-Teams heutzutage, Tests umzusetzen und ohne tiefergehende technische Kenntnisse auszuwerten.

A/B-Tests als Entscheidungsgrundlage

So einfach diese Anwendung auch ist, die Bedeutung der statistischen Auswertung darf nicht in den Hintergrund rücken. Abgesehen von schnellen Modifikationen der Webseite, sind A/B-Tests in erster Linie ein geeignetes Instrument, um Entscheidungen zu treffen. Sie validieren oder verwerfen Hypothesen, indem sie Daten sammeln, die zuverlässige statistische Aussagen ermöglichen.
Dafür ist ausschlaggebend, mit welcher Sicherheit die Unterschiede in den gemessenen Ergebnissen nicht nur auf Zufall beruhen, sondern tatsächlich auf die erfolgten Modifikationen zurückzuführen sind. Viele Anwender zweifeln an der Zuverlässigkeit der Auswertungen, wenn sich erhoffte Ergebnisse nach der Umsetzung von Änderungen nicht einstellen.

Relevante Fragestellung

Diese Zweifel entstehen unter Anderem dadurch, dass die statistische Auswertung vom Anwender nicht richtig gelesen wird. Wenn Sie kein Statistik-Experte sind, kann es schwierig sein, die gelieferten Indikatoren richtig zu interpretieren. Zum anderen beantworten viele statistische Methoden nicht die zentrale Frage, die im Marketing interessiert: Welchen Gewinn bringt Version A im Vergleich zu Version B?
Fortschrittliche A/B-Testanbieter wenden daher die neusten statistischen Methoden an, um zuverlässigere und schnellere Entscheidung zu ermöglichen. Leistungsstarke Algorithmen können auch dabei helfen, die Konversion während eines laufenden Tests zu maximieren.
Internetworld.de hat im Rahmen einer Leadgenerierung für AB Tasty, Europas führende Komplettlösung zur Konversionsoptimierung, in den letzten Wochen viele hundert Leser nach ihrem konkreten Interesse online befragt und eine sehr positive Resonanz gefunden. Vor allem folgende Themen stehen dabei im Vordergrund:

  • Wie schnell lohnt sich die Investition in die Lösung?
  • Wie verlässlich sprechen Testergebnisse für die künftige Performance meiner Webseite?
  • Wie minimiere ich meine Konversionsverluste während eines Tests?
  • Wie kann ich meine Besucher effizienter für Tests einsetzen?
  • Ist ein frequentistischer Ansatz (Chi-Quadrat-Test) überhaupt noch zeitgemäß?
Bitte lesen Sie weiter im Web, wenn Sie sich über die intuitive Komplettlösung zur Optimierung Ihrer Webseite informieren wollen.
Das aktuelle Whitepaper "Clever Stats für A/B-Tests" von AB Tasty können Sie direkt hier herunterladen.



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