A/B TEST SIGNIFIKANZRECHNER

Sie möchten wissen, ob Ihre Testergebnisse auch signifikant und damit wirklich aussagekräftig sind? Mit unserem Signifikanzrechner sehen Sie auf einen Blick, welches Ergebnis signifikant ist und welcher Uplift oder Downlift zufällig entstanden sein könnte. 

MarTech, by Katharina Spörlein

Wie lange sollten Sie Ihren A/B-Test durchführen?


A/B Test Signifikanztest

Konfidenz ist die Wahrscheinlichkeit, dass der gemessene Unterschied zur Original-Variante (Control) nicht zufällig entstanden ist, sondern aufgrund der Testanordnung.

Signifikanz ist das Gegenteil, also die Wahrscheinlichkeit, dass beide Varianten keine strukturellen Unterschiede aufweisen und gemessene Unterschiede rein zufällig entstanden sind.

Die Konfidenz ist somit die Umkehrwahrscheinlichkeit zur Signifikanz. Signifikanz und Konfidenz zusammen ergeben immer 100%. Bei einer errechneten Signifikanz von 20% liegt die Konfidenz beispielsweise bei 80%.

Signifikanz-Betrachtungen sind ein gutes Hilfsmittel zur Bewertung Ihrer Testergebnisse. Mit unserem Signifikanz-Rechner können Sie herausfinden, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Ergebnisse aussagekräftig sind oder rein zufällig gemessen wurden.

Generell gilt: Je kleiner die ermittelte Signifikanz, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der gemessene Uplift oder Downlift rein zufällig entstanden ist. Umgekehrt bedeutet eine hohe Konfidenz, dass die Wahrscheinlichkeit eines zufälligen Ergebnisses eher gering ist.

Unsere Services im Bereich A/B Testing & Personalisierung

1. Zieldefinition

– Generierung von Hypothesen und Identifizierung von Testzielen

– Auswahl der Tools, die am besten zu Ihren Bedürfnissen passen (z. B. Google Optimize, Optimizely)

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2. Seitenvariationen

– Erstellung von Seitenvariationen unter Berücksichtigung der richtigen Anzahl von Variablen für die genaue Ermittlung der Ursache-Wirkungs-Beziehung

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3. Durchführung des A/B Tests & Analyse der Ergebnisse

– Einrichtung des Messverfahrens und anschließende Sammlung der Daten zur Überprüfung der Hypothese

– Auswertung der Ergebnisse für die Ableitung von neue Maßnahmen für Ihre Website

Unser Expertenteam freut sich auf Sie und Ihr Projekt

Yuri

Jhonatan Arcos

  • Full Stack Entwickler
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Wan-Yu Lee

  • 6 Jahre Erfahrung in Data Analytics & Marktforschung
  • Adobe Analytics zertifizierte Expertin
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John Munoz

  • 10+ Jahre Erfahrung in Digital Analytics, MarTech & Tech SEO
  • Google Analytics & Adobe Analytics Experte

Vladimir Stashevskiy

  • 6 Jahre Erfahrung in Digital Analytics, MarTech & Digital Marketing
  • Google Analytics Experte

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A/B Test Laufzeitrechner

Ein Test sollte möglichst nicht zu lange andauern – ideal sind 1-2 Wochen. Je nach Aufwand und Testszenario kann eine Dauer von 4 Woche jedoch ebenfalls Sinn ergeben.

IHR SCHLÜSSEL ZUM ERFOLG: A/B TESTING & PERSONALISIERUNG

Sie möchten herausfinden, wie die User Experience Ihrer Website optimiert werden kann oder nach welchen Kriterien Sie personalisierte Inhalte für Ihre Zielgruppe anpassen müssen?

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