Analysieren-Optimieren.de von Gerhard Klassen

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1 Jahr Website Testing Erfahrung

Posted on Apr. 24, 2014 in A/B-Testing | Keine Kommentare

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.

http://bit.ly/analysieren-optimieren-2

 

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!

http://bit.ly/analysieren-optimieren-3

 

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:

http://bit.ly/analysieren-optimieren-4

 

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.

http://bit.ly/analysieren-optimieren-5

 

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).

http://bit.ly/analysieren-optimieren-6

 

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.

http://bit.ly/analysieren-optimieren-7

 

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.”

http://bit.ly/analysieren-optimieren-8

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In 10 Schritten eine Testing Kultur aufbauen by Optimizely

Posted on Apr. 23, 2014 in A/B-Testing | Keine Kommentare

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No company is going to invest in you!

Posted on Nov. 21, 2013 in Meinung | Keine Kommentare

„PS:

Here’s the raw brutal truth for you dear reader…

no company is going to invest in you.

The most precious Digital Folks are those

who choose to invest in themselves,

on their own time.

Especially in the 30% area referenced above.

Now you know.“

By Avinash at

The 2015 Digital Marketing Rule Book. Change or Perish.

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Adobe Marketing Cloud 2013 – new commercial

Posted on Nov. 20, 2013 in News | Keine Kommentare

Click, Baby, Click!

Wem kommt das bekannt vor?

Das Video ist einfach nur genial.

We are back!!!

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Head First Data Analysis von Michael Milton

Posted on Nov. 17, 2013 in Buchempfehlungen | Keine Kommentare

Head First Data Analysis von Michael Milton

Cover von Head First Data Analysis von Michael Milton

Über den Autor:

Siehe seine eigene Beschreibung auf Michael Milton`s Blog.

 

Kapitelübersicht:

 

Einführung xxv

1. Einführung in die Datenanalyse: Wir zerlegen alles in seine Einzelteile, Seite 1
2. Experimente: Überprüfen Sie Ihre Hypothesen, Seite  37
3. Optimierung: Holen Sie das Äußerste raus, Seite 75
4. Datenvisualisierung: Aus Bildern lernen Sie was, Seite 111
5. Hypothesen prüfen: Sag, dass das nicht wahr ist, Seite 139
6. Bayes-Statistik: Bloß nicht die Bodenhaftung verlieren!, Seite 169
7. Subjektive Wahrscheinlichkeiten: Der Glaube an Zahlen, Seite 191
8. Heuristiken: Analysieren wie ein echter Mensch, Seite 225
9. Histogramme: Zahlen nehmen Form an, Seite 251
10. Regression: Vorhersagen, Seite 279
11. Der Zufallsfehler: Ups, daneben!, Seite 315
12. Relationale Datenbanken: Sind Sie beziehungsfähig?, Seite 359
13. Datenbereinigung: Ordnung erzwingen, Seite 385

A. Was übrig bleibt: Die Top Ten der Themen, die wir nicht behandelt haben, Seite 417
B. R installieren: Machen Sie R einsatzbereit!, Seite 427
C. excels erweiterungen aktivieren: Solver und Analyse-Funktionen, Seite 431

Index, Seite 435

 

Head First Data Analysis

 

Bemerkenswerter Inhalt:

Kapitel 1:

  • Wir verwenden mentale Modelle, um die Welt besser zu verstehen, weil sie sehr komplex ist.
  • Im Prinzip ist unser Gehirn wie ein Werkzeugkasten. Jedes Mal, wenn es neue Informationen erhält, nimmt es ein Werkzeug zur Interpretation dieser Informationen.
  • Manchmal sind diese Modelle eine Hilfe. Andererseits können sie auch zu Probleme führen.
  • Wenn wir unsere mentalen Modelle im Griff haben, sehen wir was wichtig ist und können so die wichtigsten und nützlichsten statistischen Modelle entwickeln für uns.

Kapitel 2:

  • Eines der Grundprinzipien von Analysen und Statistiken ist die Methode des Vergleiches, die besagt, dass Daten nur im Vergleich zu anderen Daten interessant sind.
  • Um eine Beobachtungsstudie unter Störfaktoren in den Griff zu bekommen, ist es manchmal ratsam, die Gruppe in kleine Stücke zu teilen.
  • Keine Kontrollgruppe = kein Vergleich
  • Kein Vergleich = kein Verständnis, was passiert ist
  • Es gibt nichts besseres als Daten, wenn Sie Entscheidungen treffen, die ihr Urteil und Instinkte ergänzen

Kapitel 3:

  • Sie brauchen die harten Zahlen, was sie steuern und nicht steuern können.
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