A/B Test Rechner – Berechnung der statistischen Signifikanz
Finde heraus, welche Variante Deiner Webseite Dir dabei hilft, Deine Ziele zu erreichen
In 4 Schritten einen A/B-Test durchführen
Wie führe ich einen A/B Test durch
Bei einem A/B-Test vergleichst Du zwei Versionen einer Seite (Seite A und Seite B) miteinander, die sich in einem Element unterscheiden. Seite A ist die Originalseite – diese wird als Kontrollelement bezeichnet. Seite B sollte bis auf eine kleine Änderung mit Seite A identisch sein.
Sinnvollerweise führst Du die Tests bei der Änderung von Elementen durch, die die Conervsion Rate beeinflussen und Deine Besucher zum Handeln auffordern. Sie sollten jeweils nur EIN Element auf der Seite ändern, um ein statistisch signifikantes Testergebnis zu erhalten. Wenn Du mehrere Elemente ändern, weißt Du im Anschluss nicht, welche Änderung funktioniert hat und welche nicht.
Zu den typischen Elementen gehören:
- Headline
- “Call to action”-Button
- Anzeigentext
- Produkttext
- Bild
Innerhalb dieser Elemente könntest Du z.B: folgende Parameter anpassen:
- Farbe
- Schrift
- Design
Die Seite mit höheren Conversion Rate ist die bessere Variante. Je mehr Du Deine Seite mittels A/B-Tests optimierst, desto höher ist Deine Conversion Rate.
Sobald Deine beiden Seitenvarianten fertiggestellt sind, sollte die Hälfte des Datenverkehrs auf die Originalversion (Seite A) umgeleitet und die andere Hälfte auf die geänderte Seite (Seite B) weitergeleitet werden.
Was ist die A/B-Konfidenzwert?
Der Konfidenzwert ist eine Methode zur Messung der Zuverlässigkeit einer Schätzung. Wenn der Konfidenzwert hoch ist, bedeutet dies, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind, und Du Dir sicher sein kannst, dass diese Ergebnisse eine Folge der von Dir vorgenommenen Änderungen sind, und nicht nur ein Ergebnis von Zufällen.
95-100% | Dein A/B-Test ist statistisch signifikant, herzlichen Glückwunsch! Du kannst die siegreiche Variante jetzt implementieren. |
90-95% | Es ist unwahrscheinlich, dass Dein A / B-Test statistisch signifikant ist. Du könntest die siegreiche Variante implementieren, aber es wäre sicherer, zuerst einen anderen A/B-Test zu fahren. |
<90% | Dein A/B-Test ist statistisch nicht signifikant. Du solltest die siegreiche Variante nicht nur auf Basis dieser Ergebnisse implementieren. |
Häufig gestellte Fragen
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