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Glossar zu A/B Testing


A/B Testing: A/B Testing, auch Split Testing genannt, ist eine Methode im Marketing und Webdesign, bei der zwei verschiedene Versionen (A und B) einer Webseite, Anzeige oder einer anderen digitalen Ressource erstellt und gleichzeitig getestet werden, um die effektivere Version zu identifizieren.

Wichtige Begriffe im Zusammenhang mit A/B Testing:


Variante A (A-Version): Die Variante A ist eine der beiden Versionen, die im A/B Testing verwendet wird. Sie dient als Kontrollgruppe oder Ausgangspunkt für die Vergleichsanalyse.


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Variante B (B-Version): Die Variante B ist die alternative Version, die im A/B Testing gegen die Variante A getestet wird. Veränderungen in Design, Text oder Funktionen werden in dieser Variante implementiert.

Zielmetrik: Die Zielmetrik ist die Leistungskennzahl, die gemessen wird, um den Erfolg der A/B Testing-Kampagne zu bewerten. Dies kann die Conversion-Rate, die Klickrate oder andere relevante Metriken umfassen.

Nullhypothese: Die Nullhypothese ist die Annahme, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den Varianten A und B gibt. A/B Testing zielt darauf ab, diese Nullhypothese zu akzeptieren oder zu verwerfen.

Signifikanzniveau: Das Signifikanzniveau, oft als Alpha bezeichnet, ist der Schwellenwert, der angibt, wie wahrscheinlich ein beobachteter Unterschied zwischen den Varianten aufgrund des Zufalls ist. Ein häufig verwendetes Signifikanzniveau ist 0,05.

Statistische Signifikanz: Statistische Signifikanz tritt auf, wenn die Unterschiede zwischen den Varianten groß genug sind, um nicht auf Zufall zurückzuführen zu sein. Dies wird anhand des Signifikanzniveaus bewertet.

Conversion-Rate: Die Conversion-Rate ist die Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Handlung ausführen, wie einen Kauf tätigen oder ein Formular ausfüllen. A/B Testing zielt darauf ab, die Conversion-Rate zu verbessern.

Randomisierung: Die Randomisierung ist der Prozess der zufälligen Zuteilung von Besuchern zu den verschiedenen Varianten. Dies reduziert mögliche Verzerrungen und stellt sicher, dass die Ergebnisse statistisch gültig sind.

Cookie-Tracking: Cookie-Tracking wird oft verwendet, um sicherzustellen, dass ein Besucher, der zuvor eine bestimmte Variante gesehen hat, bei Rückkehr auf die Website erneut derselben Variante zugeordnet wird. Dies gewährleistet konsistente Testergebnisse.

Landing Page: Die Landing Page ist die Webseite, auf der das A/B Testing durchgeführt wird. Veränderungen an dieser Seite werden zwischen den Varianten A und B verglichen, um die Auswirkungen auf die Zielmetrik zu messen.

Laufzeit des Tests: Die Laufzeit des Tests bezeichnet den Zeitraum, in dem das A/B Testing durchgeführt wird. Es ist wichtig, den Test über ausreichend Zeit durchzuführen, um saisonale Schwankungen oder andere Faktoren zu berücksichtigen.

Segmentierung: Die Segmentierung umfasst die Aufteilung der Testergebnisse nach bestimmten Kriterien, wie z. B. demografischen Merkmalen oder Gerätetypen. Dies ermöglicht eine detailliertere Analyse der Wirksamkeit.

Iteratives Testing: Iteratives Testing bezieht sich auf den fortlaufenden Prozess des A/B Testings, bei dem auf Basis von Ergebnissen und Erkenntnissen weitere Optimierungen vorgenommen werden. Dies trägt zur kontinuierlichen Verbesserung bei.

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