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A/B Tests - Definition und Methoden
Wenn zwei Varianten einer Webseite, eines Tools, einer Strategie oder einer App miteinander verglichen werden sollen, gibt es dafür verschiedene Vorgehensweisen. Eine sehr bekannte ist das A/B Testing. Hier wird die originale Version einer leicht veränderten gegenübergestellt, wobei mehrere gleichartige Tests durchgeführt werden. Die Version, welche besser abschneidet, geht als "überlegen" aus dem A/B Test hervor. Was ein A/B Test genau ist und welche Methoden zur Durchführung angewandt werden:

Was ist ein A/B-Test?
© ProdbyDaan, pixabay.com
Das A/B Testing ist eine Experimentiermethode, bei der zwei Varianten einer Behandlung miteinander verglichen werden, um festzustellen, welche besser abschneidet. Das "A" und das "B" stehen für die beiden verschiedenen Versionen der getesteten Behandlung. Zur ordnungsgemäßen Durchführung eines A/B Tests die beiden Behandlungen müssen in jeder Hinsicht identisch sein, mit Ausnahme des einen Faktors, der getestet wird.

Welche Faktoren werden bei einem A/B-Test häufig getestet?
Es gibt eine Reihe verschiedener Faktoren, die in einem A/B-Test getestet werden können. Einige gängige Beispiele sind:
  • Das Design einer Website oder App
  • Der Text auf einer Website oder einer App
  • Die auf einer Website oder App verwendeten Bilder
  • Die Aufforderung zum Handeln auf einer Website oder in einer App
  • Die Preisgestaltung für ein Produkt oder eine Dienstleistung
A/B-Tests werden häufig im Marketing und in der Produktentwicklung eingesetzt, um neue Ideen oder Hypothesen darüber zu testen, wie die Menschen auf eine Veränderung reagieren werden. Ein Unternehmen möchte zum Beispiel testen, ob ein neues Verkaufsargument dazu führt, dass mehr Menschen sein Produkt kaufen. Oder ein App-Entwickler möchte eine neue Funktion einem A/B-Test unterziehen, um zu sehen, ob sie die Benutzeraktivität erhöht.

Bei der Konzeption eines A/B-Tests sind einige Dinge zu beachten
  1. Es ist sicherzustellen, dass der einzige Unterschied zwischen den beiden Behandlungen der Faktor ist, der getestet werden soll. Wenn es andere Unterschiede gibt, ist es schwer zu sagen, welcher Faktor die beobachteten Unterschiede in den Ergebnissen verursacht hat.
  2. Die beiden Behandlungen bzw. Versionen der Tests müssen den Nutzern nach dem Zufallsprinzip zugewiesen werden. Dies ist wichtig, um Selektionsverzerrungen zu vermeiden, die die Ergebnisse des Tests verfälschen können.
  3. Es ist eine geeignete Stichprobengröße zu wählen. Sie muss groß genug sein, um einen Unterschied zwischen den beiden Behandlungen festzustellen, falls ein solcher besteht. Wenn der Stichprobenumfang zu gering ist, besteht die Gefahr falsch positiver oder falsch negativer Ergebnisse.
  4. Die Ergebnisse des A/B-Tests müssen mit statistischen Methoden analysiert werden, um festzustellen, ob der Unterschied in den Ergebnissen statistisch signifikant ist.
Was sind einige gängige Methoden zur Durchführung eines A/B-Tests?
Es gibt einige verschiedene Möglichkeiten wie man einen A/B-Test einrichtet und durchführt. Welche Methode verwendet wird, hängt in der Regel von den verfügbaren Ressourcen und der Art der zu erfassenden Daten ab.
Eine gängige Methode ist die Verwendung eines webbasierten Tools wie Google Analytics, um zu verfolgen, wie die Nutzer mit den beiden getesteten Behandlungen oder Versionen interagieren. Dies kann durch Einrichtung von Zielen und Ereignissen geschehen, welche die Interaktion der Nutzer mit den Behandlungen verfolgen. Zur Verwendung dieser Tools sind Tracking Links (UTM) wichtig, weshalb ein guter UTM Parameter Generator von Vorteil ist.

 
Quelle: ECO-News Deutschland, D-81371 München
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