A/B-Testing

Eine experimentelle Methode, bei der zwei oder mehr Versionen (A, B, C usw.) eines digitalen Elements - Webseite, Anwendung, Algorithmus, Werbebanner, E-Mail usw. - miteinander verglichen werden. - um festzustellen, welche Version in Bezug auf einen oder mehrere festgelegte Indikatoren (Konversionsrate, Klicks, Einnahmen, Engagement...) besser abschneidet.

Die verschiedenen Varianten werden den Nutzern zufällig präsentiert und dann mithilfe strenger statistischer Methoden (frequentistisch oder bayesianisch) analysiert, um sicherzustellen, dass die beobachteten Ergebnisse signifikant und zuverlässig sind.

Im Gegensatz zu korrelativen oder retrospektiven Analysen ermöglicht das A/B-Testing eine kausale Beziehung: Es isoliert genau die Auswirkungen einer Änderung auf das Nutzerverhalten, indem es die externen Variablen kontrolliert.

Der A/B(n)-Ansatz ist das Herzstück der Strategien zur Conversion Rate Optimization (CRO), denn er ermöglicht :

• die Leistung einer Website oder eines Produktskontinuierlich zu verbessern,
• die Risiken ungetesteter Implementierungen zu begrenzen,
• Entwicklungen, die einen messbaren Wert bringen, zu priorisieren,
• Entscheidungen auf der Grundlage von empirischen Daten und Zahlen zu validieren.

In der Praxis :

• Ein A/B-Test vergleicht zwei Varianten (A vs. B),
• Ein A/B/n-Test kann drei oder mehr Versionen vergleichen (A vs. B vs. C ...), wobei eine Zufallsverteilung und eine konsistente statistische Analyse beibehalten werden.

Diese Methode wird häufig in Kontexten wie E-Commerce, SaaS, Medien oder mobilen Apps verwendet und in Tools wie AB Tasty, Optimizely, VWO, Google Optimize (ex) oder Dynamic Yield integriert.

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