Spring GDS 25. Jubiläum
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
A/B-Testing
Was ist A/B-Testing?
A/B-Testing ist ein kontrolliertes Experiment, das zwei Versionen vergleicht, um zu sehen, welche besser abschneidet. Der Traffic wird zufällig aufgeteilt, die Hälfte sieht Version A, die andere Hälfte Version B, und Sie messen, welche die Kennzahl bewegt, auf die es Ihnen ankommt. Es ersetzt Meinung durch Belege.
Die Disziplin steckt in der Statistik. Ein Test braucht genug Nutzer, um einen echten Unterschied von zufälligem Rauschen zu trennen. Sie legen Erfolgskennzahl und Stichprobengröße fest, bevor Sie starten, nicht erst, wenn die Zahlen gut aussehen. Ein zu früher Abbruch, weil A "klar führt", ist der Weg, auf dem sich Teams selbst täuschen. Ein klassisches Beispiel ist der Kaufbutton: Ein Onlineshop stellt die aktuelle Seite einer Variante mit kürzerem Formular gegenüber, teilt einige Wochen Traffic auf und stellt fest, dass das kürzere Formular die abgeschlossenen Käufe um eine messbare Spanne hebt, kein Bauchgefühl. Über zwei Varianten hinaus vergleichen multivariate Tests mehrere Änderungen zugleich, brauchen aber weit mehr Traffic, um aussagekräftig zu sein.
A/B-Testing beantwortet "welche ist besser", aber nicht immer "warum". Eine Version kann aus Gründen gewinnen, die Sie nicht vorhergesehen haben. Die stärksten Programme verbinden das Testergebnis deshalb mit qualitativen Signalen, um zu verstehen, was wirklich passiert ist.
A/B-Testing bei Dallonses
Wir setzen A/B-Testing als Teil von Benutzertests und Optimierung ein, nicht als einmaligen Trick, um einen Streit zu schlichten. Die Hypothese kommt zuerst: Was wird sich unserer Meinung nach ändern, für wen und um wie viel. Ein Test rund um eine klare Frage lehrt etwas, ob er gewinnt oder verliert, und ein Test auf vager Ahnung lehrt meist nichts.
Wir verbinden das Experiment mit den Verhaltensdaten und der Analytik drumherum, sodass ein Ergebnis an datengetriebene Kundenerkenntnisse anknüpft, statt allein dazustehen. Wir haben globalen Marken geholfen, festgefahrene Debatten über Designentscheidungen durch Belege ihrer eigenen Nutzer zu ersetzen. Es geht nicht darum, einen Test zu gewinnen. Es geht darum, die Gewohnheit aufzubauen, echtes Verhalten entscheiden zu lassen.
Streit über eine Designentscheidung? Lassen Sie Ihre Nutzer entscheiden.
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