A/B-Testing war noch nie einfacher. Umso wichtiger ist es, das Testing als Prozess richtig aufzusetzen und die Basics zu beachten. Oftmals werden Tests falsch aufgesetzt und dadurch werden falsche Ergebnisse interpretiert. Daher nutzen Sie diese Sammlung für ihren Start in das Website Testing.
Sie sparen 1 Jahr an Erfahrung.
Versprochen ;D
10 Schritte zum Testing Erfolg
Testing ist ein kritischer Prozess in Unternehmen. Mit diesen 10 Schritten im Testingprozess legen sie das Fundament für ein erfolgreiches Projekt.
http://bit.ly/analysieren-optimieren-1
Das K.O. durch fehlende oder schwache Hypothesen
Alles dreht sich um die Hypothese. Sind wir mal ehrlich: Traffic einzukaufen ist sauteuer, Zeit ist Geld, und Test-Ressourcen sind super wertvoll.
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Der Umgang mit Schrott-Tests
Ich wette mit Ihnen, sie werden Tests durchführen, in denen ihre Hypothesen nicht bestätigt werden. Lernen Sie aus diesen Fehlern!
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Ohne Statistik Kenntnisse haben Sie verloren!
176% Uplift durch Änderung der Buttonfarbe. Herzlichen Glückwunsch und gute Nacht. Was bedeuten Begriffe wie Konfidenzniveau und wie rechne ich das selbstständig aus? Hier geht es zu den Statistik Grundlagen:
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Basieren ihre Tests auf Zufallsstichproben?
Sie führen einen Test durch, wo sie Besucher von verschiedenen Traffic Kanälen hinein schicken. Ändert sich die Zusammensetzung der Kanäle haben sie möglicherweise ein Problem in der Interpretation später.
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Im Durchschnitt ist die Schweiz flach
Nutzen Sie Segmente und schmeißen Sie die Durchschnittswerte in die Tonne. Vermeiden Sie einfach diese fünf grundlegenden Denkfehler und alles wird gut (vielleicht).
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Wie lange wird der Test laufen?
Bevor es losgeht, sollten sie unbedingt prüfen, wie lange der Test laufen soll. Dafür gibt es ein vorgefertigtes Excel Sheet, womit sie die Berechnung relativ einfach berechnen können. Vergessen Sie nicht, Zeit ist Geld.
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Erwartete Datenabweichungen zwischen Tools beachten
“Because of the different ways that Target and Analytics/SiteCatalyst work, it is expected that data will vary between the two systems. Variances of 15-20% are normal, even with similar data sets. Systems that count differently can result in much higher data variances, as much as 35-50%. In some cases, variances can be even higher.”