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Müller steht vor dem Schaufenster mit Handys. 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Wie stark diese emotionalen Trigger sind – wir sprechen in unserem Modell der “7 Ebenen der Konversion” von Stimulanz – zeigt uns die Marke Apple.",{"type":931,"attrs":932,"content":934},"heading",{"level":933},2,[935],{"text":936,"type":513},"Emotionale Stimulanz – der Brandbeschleuninger der CRO",{"type":42,"content":938},[939],{"text":940,"type":513},"Im Rahmen der Konversionsoptimierung spielen emotionale Faktoren eine enorme Rolle. Wir wissen, dass ein Großteil der Kaufentscheidung auf irrationalen und emotionalen Prozessen beruht. Mit Hilfe emotionaler Stimulanz gelingt es, harte Fakten wie “Preis” und “Lieferzeit” auszuschalten. Konversionsraten steigen, Average Order Values gehen in die Höhe – der Traum jedes Versandhändlers.",{"type":42,"content":942},[943],{"text":944,"type":513},"Die Kunst ist es, die tief liegenden unterbewussten Persönlichkeitsmuster von Konsumenten anzusprechen. Doch wie findet man diese Muster? In Probandentests zur Optimierung der Konversionsrate (“MotivationLab”) verwenden wir aufwändige psychologische Methoden, z.B. Tiefeninterviews, um Bedenken, Erwartungen und Wünsche von Kunden zu identifizieren. Trotzdem sehen wir nur einen Teil des unterbewussten.",{"type":931,"attrs":946,"content":947},{"level":933},[948],{"text":949,"type":513},"Das Dilemma der Irrationalität",{"type":42,"content":951},[952],{"text":953,"type":513},"Wir können nicht ausdrücken, was in unserem Unterbewusstsein schlummert. Schon Sigmund Freud vermutete, dass 90% der Kognitiven Prozesse unter der Oberfläche im Unterbewussten schlummern. Eine medizinische Erkenntnis hilft uns weiter: unser Nervensystem ist direkt mit dem Stammhirn verbunden. Emotionale Bewertungen führen direkt zu köperlichen Reaktionen – der Hautleitwert ändert sich derart valide, dass diese Methode auch als Lügendetektortest verwendet wird.",{"type":931,"attrs":955,"content":956},{"level":933},[957],{"text":958,"type":513},"So sieht emotionales Involvement aus",{"type":42,"content":960},[961],{"text":962,"type":513},"Zur Identifikation und vor allem zur quantifizierung emotionaler Trigger verwenden wir seit längerem die Hautleitwertmessung. In einem Test haben wir die Onlineshops von HP, Dell, Apple und Lenovo untersucht. Insgesamt 12 Probanden wurden in einem Testszenario mit den Onlineshops konfrontiert und sollten im freien Surfen eine Kaufentscheidung treffen.",{"type":931,"attrs":964,"content":965},{"level":933},[966],{"type":967,"attrs":968,"marks":973},"image",{"alt":969,"src":970,"name":30,"focus":30,"title":971,"source":30,"filename":970,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":972,"is_external_url":81},"Arousal Messung (Hautleitwert) zur Analyse der emotionalen Wirkung von Onlineshops","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/l44iJpEk_arousal_normal.jpg","arousal_normal",{"alt":969,"title":971,"source":30,"copyright":30},[974,975],{"type":925},{"type":976},"bold",{"type":42,"content":978},[979],{"text":980,"type":513},"Kaum überraschend: Der Apple Onlineshop lässt die Probanden feuchte Hände bekommen. Obwohl die Probanden in Alter, Geschlecht und Beruf bunt gemischt sind. Auch eingefleischte PC-Nutzer können trotz ihrer rationalen Äußerungen (“das ist doch alles nur hübsch verpackt und viel zu teuer”) ihre emotionalen Reaktionen auf die Produkte mit dem Apfel-Logo nicht verbergen. Was heißt das in Bezug auf die Konversionsrate und CRP?",{"type":931,"attrs":982,"content":983},{"level":933},[984],{"text":985,"type":513},"Neuro-Marketing als Konversionstreiber",{"type":42,"content":987},[988],{"text":989,"type":513},"Die Schlussfolgerung: Emotional Selling funktioniert als Mittel zur Verbesserung der Konversionsrate besser als die meisten bekannten Methoden. Sozial erwünschte Antworten aus rationalen Einstellungen, denen wir oft in konventionellen Nutzerfeedbacks oder Probandentests / Panels begegnen lassen sich mit Hilfe der Arousalmessung relativieren.Doch was sind die Faktoren, die das Produkt emotionalisieren:",{"type":991,"attrs":992,"content":993},"bullet_list",{"tight":51},[994,1001,1007,1013],{"type":995,"content":996},"list_item",[997],{"type":42,"content":998},[999],{"text":1000,"type":513},"Brand: Story und Werte der Marke Apple sind über den Onlineshop hinaus stärker bekannt als die der drei anderen Shops. Die gefühlte Wertigkeit ist bei Apple und Lenovo am höchsten. Beide Marken sprechen die Belohnungszentren an. Die “Vernunft-Produkte” Dell und HP können emotional nicht punkten – Vernunft ist eben nicht emotional.",{"type":995,"content":1002},[1003],{"type":42,"content":1004},[1005],{"text":1006,"type":513},"Klarheit: Die Gestaltung der Oberflächen unterstützt die bekannte Brand-Story. Klarheit in der Gestaltung und fokussierung auf das Wesentliche sind zentrale Eigenschaften emotionaler Gestaltung. Wie wichtig “Klarheit” bei der Positionierung von Onlineshop ist, zeigt die Studie “Konversionsraten deutscher Onlineshops” – eindeutig positionierte Shops haben mehr als doppelt so hohe Konversionsraten im Vergleich zum Gesamtdurchschnitt.",{"type":995,"content":1008},[1009],{"type":42,"content":1010},[1011],{"text":1012,"type":513},"Linearität: Das Auge wird im Idealfall nicht abgelenkt, die Informationen treffen linear ein. Viele Shops arbeiten dagegen mit mehreren Spalten, die Zusatzartikel, Werbung, Service-Informationen und anderes enthalten. Dieses “Durcheinander” erfordert eine höhere Konzentration durch die Benutzer. Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit senden – und nicht alles gleichzeitig in fünf Spalten – gibt dem Konsumenten Raum, seine emotionale Wahrnehmung zu entfalten.",{"type":995,"content":1014},[1015],{"type":42,"content":1016},[1017],{"text":1018,"type":513},"Visualität: In erster Linie verarbeitet das Gehirn visuelle Reize. Text lesen erfordert ebenfalls eine erhöhte Konzentration. Die Texte emotionaler Produktpräsentationen sind meist reduziert auf Sätze mit wenigen Worten in großer Schrift – zur Unterstützung der Emotionalität im Ersteindruck werden Detailtexte und Beschreibungen erst in tieferen Ebenen angeboten.",{"type":42,"content":1020},[1021],{"text":1022,"type":513},"Die Stärke und der Einfluss emotionaler Werte bestätigen einmal mehr, wie ineffektiv die abgedroschenen Heuristiken aus dem Munde selbsternannter Experten sind. Meist entpuppen sich die vom “Experten” unbemerkten Details als Treiber für hohe Konversionsraten mit ungeahnter Durchschlagskraft.",{"type":42,"content":1024},[1025],{"text":1026,"type":513},"Was sind Ihre Erfahrungen mit emotional Selling? Was denken Sie über Neuro-Marketing? Ich freue mich über Ihre Fragen und Kommentare!","richtext-text",{"alt":903,"src":1029,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1029,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1030},"//a.storyblok.com/f/328018/e74449a674/apple-so-funktioniert-emotionales-involvement-html-93a66406-apple_.png",{"alt":903,"title":118,"source":30,"copyright":30},[1032],{"name":1033,"created_at":1034,"published_at":1035,"updated_at":1036,"id":1037,"uuid":1038,"content":1039,"slug":1061,"full_slug":1062,"sort_by_date":118,"position":1063,"tag_list":1064,"is_startpage":51,"parent_id":1065,"meta_data":118,"group_id":1066,"first_published_at":1067,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1068,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"André Morys","2025-10-10T20:05:32.617Z","2026-10-09T12:08:22.879Z","2026-10-09T12:08:22.893Z",100094495227945,"491d42eb-e892-4c21-bba7-75e8ea5c0bce",{"_uid":1040,"name":1033,"role":30,"about":1041,"email":1053,"avatar":1054,"component":1057,"social_link_x":1058,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":1059,"social_link_linked_in":1060},"f7be45c7-18b3-4af2-8141-33da6207c43d",{"type":39,"content":1042},[1043,1048],{"type":42,"attrs":1044,"content":1045},{"textAlign":118},[1046],{"text":1047,"type":513},"André Morys (geb. 1974) ist Gründer und Vorstand (Vors.) von konversionsKRAFT, strategischer Partner für digitales Wachstum, der Umsetzung und Resultate verantwortet. Darüber hinaus ist André Morys Initiator und Gründer der GO Group Digital, die ein weltweites Netz von Experten für digitale Transformation bildet.",{"type":42,"attrs":1049,"content":1050},{"textAlign":118},[1051],{"text":1052,"type":513},"Zu seinen Veröffentlichungen zählen “Die digitale Wachstumsstrategie” (2018) und „Conversion Optimierung” (2011) sowie zahlreiche Fachbeiträge in einschlägigen Medien zu Online-Marketing. Er ist zusätzlich als Dozent an der Fachhochschule Würzburg tätig und hält zahlreiche Keynotes und Vorträge auf nationalen und internationalen Kongressen zu den Themen digitales Wachstum, E-Commerce und Optimierungsstrategien.","andre.morys@konversionskraft.de",{"alt":1033,"src":1055,"name":30,"focus":30,"title":1033,"source":30,"filename":1055,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1056,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/_qfLHa7M_andre-morys.png",{"alt":1033,"title":1033,"source":30,"copyright":30},"page-author","https://twitter.com/#!/morys","https://www.facebook.com/morys","https://www.linkedin.com/in/andre-morys/","andre-morys","de/autoren/andre-morys",-150,[],677009943,"10a5349a-d02f-4016-a254-770173490c3f","2025-11-17T10:34:46.245Z",[],"6f75b37f-06c3-4a3a-bfe6-09e9700bcc50","page-blog-post",[1072,1087],{"name":1073,"created_at":1074,"published_at":1075,"updated_at":1074,"id":1076,"uuid":1069,"content":1077,"slug":1080,"full_slug":1081,"sort_by_date":118,"position":494,"tag_list":1082,"is_startpage":51,"parent_id":1083,"meta_data":118,"group_id":1084,"first_published_at":1085,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1086,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Conversion Analysen","2025-10-13T20:17:46.577Z","2025-11-27T08:54:46.522Z",101159184727040,{"_uid":1078,"component":1079},"ab193dc1-9f27-43af-8851-e06db679cba6","document-blog-category","analysen","de/_categories/analysen",[],101158655217801,"a5ad7910-90ad-4fb5-b67d-700b3ebc9037","2025-11-17T10:34:46.494Z",[],"8aa63c6a-bea2-4da0-9191-cb867cdfe94a",[],[1090,1096,1103],{"_uid":1091,"link":1092,"text":1095,"component":59},"a0b96cb0-8ce4-4a40-aa96-1e84363d618b",{"id":1093,"url":1094,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1094},632563185,"de","Home",{"_uid":1097,"link":1098,"text":442,"component":59},"5b05f3d5-212f-4b5d-a58d-b48a44e2d0db",{"id":1099,"url":1100,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1100,"story":1101},"7cc26d60-883e-42a6-8af9-9c1241ebd4eb","de/blog",{"name":442,"id":1102,"uuid":1099,"slug":440,"url":1100,"full_slug":1100,"_stopResolving":81},99774720228859,{"_uid":1104,"link":1105,"text":903,"component":59},"a85d31be-75e7-4e54-82fe-d8c1580e91d5",{"id":908,"url":1106,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1106,"story":1107},"de/blog/behavioral-sciences/apple-so-funktioniert-emotionales-involvement",{"name":903,"id":907,"uuid":908,"slug":1108,"url":1109,"full_slug":1109,"_stopResolving":81},"apple-so-funktioniert-emotionales-involvement","de/behavioral-sciences/apple-so-funktioniert-emotionales-involvement",[1111],{"_uid":1112,"caption":30,"headline":1113,"component":1114,"subheadline":1115,"action_buttons":1122},"9446ea00-c091-4989-9ea4-caa4c3429a86","Passende E-Mail Kurse","item-cta",{"type":39,"content":1116},[1117],{"type":42,"attrs":1118,"content":1119},{"textAlign":118},[1120],{"text":1121,"type":513},"Du suchst nach mehr Know-how? 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Steigere den Testerfolg und berechne Mindestlaufzeiten mit dem Sample Size Tool!","57423c1c-dfa7-4359-b4be-8fd387d6a515",[1181,1189,1201,1389,1400,1430,1441,1500,1510,1589,1600,1626,1637,1827,1838],{"_uid":1182,"text":1183,"component":1027},"fc9663c9-e12e-4dde-9386-c85ac25583d6",{"type":39,"content":1184},[1185],{"type":42,"content":1186},[1187],{"text":1188,"type":513},"Schon wieder ein Test ohne Uplift. Auch dieses Mal kannst du nicht verstehen was schief gelaufen ist? Und wie sollst du das bloß deinem Chef erklären?",{"_uid":1190,"image":1191,"caption":1194,"component":1200},"1feaa7fe-ecee-4ef6-854a-c5d43e03c120",{"alt":118,"src":1192,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1192,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1193,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/Af8A9PEE_image-11-Kopie-1024x174.png",{"alt":118,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1195},[1196],{"type":42,"content":1197},[1198],{"text":1199,"type":513},"Quelle: konversionsKRAFT (2020)","richtext-image",{"_uid":1202,"text":1203,"component":1027},"b407a3d8-588c-4051-b470-e739b544b9e5",{"type":39,"content":1204},[1205,1210,1240,1251,1266,1283,1304,1319,1326,1352,1372,1379,1384],{"type":42,"attrs":1206,"content":1207},{"textAlign":118},[1208],{"text":1209,"type":513},"Es gibt viele Gründe warum der Uplift eines A/B-Tests ausbleibt:",{"type":991,"content":1211},[1212,1219,1226,1233],{"type":995,"content":1213},[1214],{"type":42,"attrs":1215,"content":1216},{"textAlign":118},[1217],{"text":1218,"type":513},"Ein Konzept, das an den Bedürfnissen der Zielgruppe vorbei geht",{"type":995,"content":1220},[1221],{"type":42,"attrs":1222,"content":1223},{"textAlign":118},[1224],{"text":1225,"type":513},"Eine ungenaue oder gar keine richtige Testhypothese",{"type":995,"content":1227},[1228],{"type":42,"attrs":1229,"content":1230},{"textAlign":118},[1231],{"text":1232,"type":513},"Eine unzureichende Qualität im Design. 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Dazu gehört zum Beispiel, bereits vor dem Teststart die benötigte Testdauer zu bestimmen und den Test ausreichend lange laufen zu lassen.",{"type":42,"attrs":1267,"content":1268},{"textAlign":118},[1269,1271,1281],{"text":1270,"type":513},"Wie ein A/B-Test insgesamt abläuft, zeigt unser ",{"text":1272,"type":513,"marks":1273},"Leitfaden zum A/B-Testing",[1274],{"type":1260,"attrs":1275},{"href":1276,"uuid":312,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":1277},"/de/ab-testing",{"name":1278,"id":1279,"uuid":312,"slug":1280,"url":313,"full_slug":313,"_stopResolving":81},"A/B-Testing",226463371945680,"ab-testing",{"text":1282,"type":513},".",{"type":42,"attrs":1284,"content":1285},{"textAlign":118},[1286,1288,1294,1296,1302],{"text":1287,"type":513},"In einer Studie von 115 durchgeführten A/B Tests hat der erfahrene Marketer und Gründer von ",{"text":1289,"type":513,"marks":1290},"Analytics-Toolkit.com",[1291],{"type":1260,"attrs":1292},{"href":1293,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.analytics-toolkit.com",{"text":1295,"type":513}," ",{"text":1297,"type":513,"marks":1298},"Georgi Georgiev",[1299],{"type":1260,"attrs":1300},{"href":1301,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/in/geoprofi/",{"text":1303,"type":513}," herausgefunden, dass fast 70% dieser Tests “underpowered” waren (Mehr zum Begriff der Power findest du später im Artikel). Letztendlich bedeutet das, dass mehr als zwei Drittel der Tests eine unzureichende Stichprobengröße hatten und einfach zu früh abgeschaltet wurden um Uplifts valide nachweisen zu können. Diese Tests sind lapidar gesagt, eigentlich für die Tonne.",{"type":42,"attrs":1305,"content":1306},{"textAlign":118},[1307,1309,1318],{"text":1308,"type":513},"Wenn du mit einer Agentur testest, frag deshalb vor dem Start, wie sie Stichprobe und Laufzeit plant. Weitere Prüffragen stehen in unserem Ratgeber ",{"text":1310,"type":513,"marks":1311},"CRO-Agentur finden",[1312],{"type":1260,"attrs":1313},{"href":1314,"uuid":318,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":1315},"/de/cro-agentur-finden",{"name":1310,"id":1316,"uuid":318,"slug":1317,"url":319,"full_slug":319,"_stopResolving":81},226605306714828,"cro-agentur-finden",{"text":1282,"type":513},{"type":42,"attrs":1320,"content":1321},{"textAlign":118},[1322],{"text":1323,"type":513,"marks":1324},"In diesem Beitrag erfährst du:",[1325],{"type":976},{"type":1327,"attrs":1328,"content":1330},"ordered_list",{"order":1329},1,[1331,1338,1345],{"type":995,"content":1332},[1333],{"type":42,"attrs":1334,"content":1335},{"textAlign":118},[1336],{"text":1337,"type":513},"Warum wir A/B-Tests häufig zu früh abbrechen",{"type":995,"content":1339},[1340],{"type":42,"attrs":1341,"content":1342},{"textAlign":118},[1343],{"text":1344,"type":513},"Wie du statistische Testpower sicherstellst",{"type":995,"content":1346},[1347],{"type":42,"attrs":1348,"content":1349},{"textAlign":118},[1350],{"text":1351,"type":513},"Wie dir das Sample Size Tool hilft, bessere Tests zu starten",{"type":42,"attrs":1353,"content":1354},{"textAlign":118},[1355,1359,1361,1370],{"text":1356,"type":513,"marks":1357},"📺 Keine Angst vor der Kultur des Experimentierens!",[1358],{"type":976},{"text":1360,"type":513}," Oft ist es sehr hilfreich, sich mit anderen Fach- und Führungskräften auszutauschen, um häufig auftretende Fehler im A/B-Testing zu vermeiden. Das Ambassador Programm bietet dir eine solche Plattform. Neben regelmäßigen Meetups mit der Community kannst du dein Wissen zudem durch lehrreiche Videos erweitern. ",{"text":1362,"type":513,"marks":1363},"Bewirb dich jetzt",[1364],{"type":1260,"attrs":1365},{"href":1366,"uuid":389,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":1367},"/de/growth-ambassador-community",{"name":391,"id":1368,"uuid":389,"slug":1369,"url":390,"full_slug":390,"_stopResolving":81},62086251701816,"growth-ambassador-community",{"text":1371,"type":513},", um dein digitales Wachstumspotenzial auszuschöpfen!",{"type":931,"attrs":1373,"content":1374},{"level":933,"textAlign":118},[1375],{"text":1376,"type":513,"marks":1377},"Ein typischer A/B-Test Fail aus der Praxis",[1378],{"type":976},{"type":42,"attrs":1380,"content":1381},{"textAlign":118},[1382],{"text":1383,"type":513},"Was mit einem A/B Test passieren kann, wenn man sich nicht an eine ausreichende Testlaufzeit hält, zeigt folgendes Beispiel:",{"type":42,"attrs":1385,"content":1386},{"textAlign":118},[1387],{"text":1388,"type":513},"Angenommen, ein Test läuft auf der Website und die Variante zeigt einen Uplift von 10% auf die Conversion Rate. Die Ergebnisse sind nach zehn Tagen signifikant (Konfidenz >95%) und der Conversion Optimierer möchte den Test abschalten.",{"_uid":1390,"image":1391,"caption":1395,"component":1200},"3310332a-fc37-427a-8dbf-4df890e75c3e",{"alt":1392,"src":1393,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1393,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1394,"is_external_url":81},"laufzeit10tage","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/yv82dxGS_laufzeit10tage.png",{"alt":1392,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1396},[1397],{"type":42,"content":1398},[1399],{"text":1199,"type":513},{"_uid":1401,"text":1402,"component":1027},"968e9d33-968e-4393-b651-3a68a756a815",{"type":39,"content":1403},[1404,1408,1412,1416,1426],{"type":42,"content":1405},[1406],{"text":1407,"type":513},"Um ganz sicher zu gehen, hält er nochmal Rücksprache mit der Kollegin aus dem Data Team.",{"type":42,"content":1409},[1410],{"text":1411,"type":513},"Die Kollegin erinnert ihn daran, dass sie vor dem Teststart ja gemeinsam eine Schätzung der benötigten Dauer durchgeführt haben. Basierend darauf ergab sich eine benötigte Testlaufzeit von 4 Wochen, welche noch längst nicht erreicht ist.",{"type":42,"content":1413},[1414],{"text":1415,"type":513},"Zudem rät sie davon ab, regelmäßig ins Tool zu schauen bevor diese Grenze erreicht ist. Das erhöht die Fehlerrate enorm, also eine höhere Wahrscheinlichkeit, zufällig einen Uplift zu finden, der in Wahrheit gar nicht existiert und nur zufällig entstanden ist.",{"type":42,"content":1417},[1418,1420,1424],{"text":1419,"type":513},"Der Conversion Manager willigt ein: ",{"text":1421,"type":513,"marks":1422},"“Dann warten wir halt noch ein paar Tage. Was soll sich schon ändern”",[1423],{"type":925},{"text":1425,"type":513},", denkt er sich….",{"type":42,"content":1427},[1428],{"text":1429,"type":513},"Ein paar Tage später dann die Ernüchterung. Tatsächlich ist der Effekt immer weiter zurückgegangen und die CTBC („Chance to Beat Control“) auf unter 80% gesunken.",{"_uid":1431,"image":1432,"caption":1436,"component":1200},"3266ce9e-3e28-493a-a9c3-a9f2765c67a3",{"alt":1433,"src":1434,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1434,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1435,"is_external_url":81},"laufzeit18Tage","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/fAT19xnw_laufzeit18Tage.png",{"alt":1433,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1437},[1438],{"type":42,"content":1439},[1440],{"text":1199,"type":513},{"_uid":1442,"text":1443,"component":1027},"783e05e0-16db-4d8a-8239-7892c78e338e",{"type":39,"content":1444},[1445,1452,1457,1476,1481,1486,1491],{"type":42,"attrs":1446,"content":1447},{"textAlign":118},[1448],{"text":1449,"type":513,"marks":1450},"Was ist bei dem Test passiert?",[1451],{"type":976},{"type":42,"attrs":1453,"content":1454},{"textAlign":118},[1455],{"text":1456,"type":513},"Was wir in der Praxis oft beobachten ist folgendes: Während der Test läuft, wird immer wieder ein Blick ins Tool geworfen ob bereits ein signifikanter Uplift vorliegt. Oft findet dieser Blick statt, bevor die Mindestlaufzeit erreicht wurde oder es mangelt überhaupt an solch einer Schätzung. Sobald ein signifikanter Uplift vorliegt, wird der Test vorzeitig abgeschaltet.",{"type":42,"attrs":1458,"content":1459},{"textAlign":118},[1460,1462,1474],{"text":1461,"type":513},"Beim ",{"text":1463,"type":513,"marks":1464},"frequentistischen",[1465],{"type":1260,"attrs":1466},{"href":1467,"uuid":1468,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":1469},"/de/data-science/signifikanz-im-testing-tool","962637b1-6e4e-4c11-80f3-b972cf8f9316",{"name":1470,"id":1471,"uuid":1468,"slug":1472,"url":1473,"full_slug":1473,"_stopResolving":81},"Testing Insights: Was steckt hinter der Signifikanz in meinem Testing Tool?",101807704907648,"signifikanz-im-testing-tool","de/data-science/signifikanz-im-testing-tool",{"text":1475,"type":513}," Ansatz zum A/B Testing ist eine wichtige Voraussetzung für valide Ergebnisse, dass man VOR dem Test eine möglichst genaue Schätzung des zu erwartenden Impacts vornimmt und so zu einer Abschätzung der Testlaufzeit findet.",{"type":42,"attrs":1477,"content":1478},{"textAlign":118},[1479],{"text":1480,"type":513},"Der regelmäßige Blick in das Tool, vor Ablauf der Testdauer, ist hier grundsätzlich zu vermeiden!",{"type":42,"attrs":1482,"content":1483},{"textAlign":118},[1484],{"text":1485,"type":513},"Dadurch erhöht sich die Fehlerwahrscheinlichkeit, zwischendurch einen signifikanten Uplift zu beobachten der rein zufällig entstanden ist. Wenn man dann den Test abschaltet, identifiziert man fälschlicherweise einen Uplift, der aber eigentlich gar keiner ist.",{"type":42,"attrs":1487,"content":1488},{"textAlign":118},[1489],{"text":1490,"type":513},"Im Beispiel beruhte der zwischenzeitliche Effekt von 10% und die hohe CTBC nicht auf einem validen Ergebnis mit ausreichend langer Testlaufzeit sondern waren nur eine zufällige, kurzweilige Erscheinung die aber nicht auf eine signifikante Verbesserung der tatsächlichen Conversion Rate schließen ließ.",{"type":42,"attrs":1492,"content":1493},{"textAlign":118},[1494,1498],{"text":1495,"type":513,"marks":1496},"Anmerkung:",[1497],{"type":976},{"text":1499,"type":513}," Dieser Fall kann natürlich auch andersherum eintreten: Während des Tests beobachtet man zwar einen Uplift, der aber nicht signifikant erst. Erst nach Ablauf der berechneten Testdauer wird das Ergebnis signifikant.",{"_uid":1501,"image":1502,"caption":1505,"component":1200},"4272fca3-72ac-45d0-8b6e-776f1411aba2",{"alt":118,"src":1503,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1503,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1504,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/hD2UaJgo_Bildschirmfoto-2020-02-24-um-11.37.51-820x456.png",{"alt":118,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1506},[1507],{"type":42,"content":1508},[1509],{"text":1199,"type":513},{"_uid":1511,"text":1512,"component":1027},"8f811df6-22ee-448c-94da-d415b5002bbd",{"type":39,"content":1513},[1514,1526,1533,1537,1541,1547,1553,1557,1569,1585],{"type":42,"content":1515},[1516,1521,1522],{"text":1517,"type":513,"marks":1518},"Fazit:",[1519,1520],{"type":925},{"type":976},{"text":1295,"type":513},{"text":1523,"type":513,"marks":1524},"Führe eine Testdauerschätzung durch, BEVOR du den Test startest und vermeide, ständig in das Tool zu schauen bevor die Mindestlaufzeit erreicht ist. Es sei denn, es gibt gute Gründ__e das zu tun: Ein Blick ins Tool ist immer dann ratsam, wenn man einen starken Downcast beobachtet, der geschäftsschädigend sein kann und dazu führt, dass man den Test frühzeitig abschalten sollte.",[1525],{"type":925},{"type":931,"attrs":1527,"content":1528},{"level":933},[1529],{"text":1530,"type":513,"marks":1531},"Statistische Testpower: Wie du den Uplift deiner Variante sicher nachweist",[1532],{"type":976},{"type":42,"content":1534},[1535],{"text":1536,"type":513},"Um diese Fehler zu vermeiden, muss man vor dem Teststart eine saubere Abschätzung der benötigten Testlaufzeit durchführen.",{"type":42,"content":1538},[1539],{"text":1540,"type":513},"Man spricht in diesem Zusammenhang auch von dem Begriff der statistischen Testpower:",{"type":42,"content":1542},[1543],{"text":1544,"type":513,"marks":1545},"Die statistische Power ist die Wahrscheinlichkeit mittels eines Experiments einen Uplift nachweisen zu können, wenn dieser tatsächlich auch existiert. Die Power wird daher auch als Teststärke bezeichnet und gibt an, wie gut ein Test in der Lage ist, einen Unterschied signifikant nachzuweisen.",[1546],{"type":925},{"type":42,"content":1548},[1549],{"text":1550,"type":513,"marks":1551},"Wenn die Power eines Tests mindestens 80% beträgt, würde man von einem starken Test sprechen.",[1552],{"type":976},{"type":42,"content":1554},[1555],{"text":1556,"type":513},"Der Wert von 80% ist ein Standardwert, den man für das Power-Level beim A/B Testing verwendet.",{"type":42,"content":1558},[1559,1561,1567],{"text":1560,"type":513},"Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit bei 80% liegt, einen Uplift nachzuweisen, der auch tatsächlich existiert. Im Umkehrschluss besteht also immer noch ein 20 %iges Risiko, dass wir einen Uplift der in Wirklichkeit existiert nicht nachweisen. Vielleicht hast du schon von dem sogenannten „Beta-Fehler” oder einem „False Negative“ gehört (",{"text":1562,"type":513,"marks":1563},"Fehler 2. Art",[1564],{"type":1260,"attrs":1565},{"href":1566,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://de.wikipedia.org/wiki/Fehler_1._und_2._Art",{"text":1568,"type":513},").",{"type":42,"content":1570},[1571,1573,1577,1579,1584],{"text":1572,"type":513},"Ist die Power des Experiments zu niedrig, laufen wir Gefahr, reelle Uplifts nicht zu finden. Noch schlimmer: ",{"text":1574,"type":513,"marks":1575},"Wir schalten ein Experiment ab, weil es einen signifikanten Gewinner ausweist, der in Wirklichkeit gar keiner ist.",[1576],{"type":976},{"text":1578,"type":513}," Wenn so etwas auftritt, spricht man von einem „Alpha-Fehler“ oder einem „False-Positive“ (",{"text":1580,"type":513,"marks":1581},"Fehler 1. Art",[1582],{"type":1260,"attrs":1583},{"href":1566,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},{"text":1568,"type":513},{"type":42,"content":1586},[1587],{"text":1588,"type":513},"Hier eine kleine Merkhilfe wie du die beiden Fehlerarten beim statistischen Testing unterscheiden kannst:",{"_uid":1590,"image":1591,"caption":1594,"component":1200},"2e8dbfb5-3674-47aa-a016-10240ea5dab7",{"alt":118,"src":1592,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1592,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1593,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/NTg6ZoVK_Bildschirmfoto-2020-02-24-um-11.44.45-820x446.png",{"alt":118,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1595},[1596],{"type":42,"content":1597},[1598],{"text":1599,"type":513},"Quelle: MatheGuru.com (2020)",{"_uid":1601,"text":1602,"component":1027},"e899f420-0292-423c-bca0-f905c027a27f",{"type":39,"content":1603},[1604,1609,1613],{"type":931,"attrs":1605,"content":1606},{"level":933},[1607],{"text":1608,"type":513},"Berechne die benötigte Testdauer mit unserem Sample Size Tool",{"type":42,"content":1610},[1611],{"text":1612,"type":513},"Um die benötigte Testdauer zu berechnen, braucht es eine statistische Formel auf Basis der oben beschriebenen Power-Betrachtung.",{"type":42,"content":1614},[1615,1617,1624],{"text":1616,"type":513},"Wir haben dafür ein ",{"text":1618,"type":513,"marks":1619},"Tool",[1620],{"type":1260,"attrs":1621},{"href":1622,"title":1623},"https://www.konversionskraft.de/tools/testlaufzeitrechner","Zum Testlaufzeitrechner von konversionsKRAFT",{"text":1625,"type":513}," entwickelt, das dir hilft, deine Uplifts sicher nachzuweisen und eine bessere Einschätzung für den nachweisbaren Effekt vornehmen zu können.",{"_uid":1627,"image":1628,"caption":1631,"component":1200},"16f77a85-3944-4ba4-97f2-810af0bd90c5",{"alt":118,"src":1629,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1629,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1630,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/ppeb_Qcd_Planung-eines-frequentistischen-AB-Tests-konversionsKRAFT-2024-820x383.png",{"alt":118,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1632},[1633],{"type":42,"content":1634},[1635],{"text":1636,"type":513},"Planung eines frequentistischen A/B-Tests (konversionsKRAFT 2024)",{"_uid":1638,"text":1639,"component":1027},"59a59d29-d9e4-4f4a-8850-6a99c55e9dd7",{"type":39,"content":1640},[1641,1645,1658,1664,1670,1683,1689,1695,1720,1726,1741,1745,1749,1757,1762,1766,1770,1780,1784,1790,1800,1806,1810,1814,1819,1823],{"type":42,"content":1642},[1643],{"text":1644,"type":513},"Zur Berechnung der Testdauer benötigt das Tool folgende Informationen von dir, welche du auf der linken Seite in die Felder eingibst:",{"type":991,"attrs":1646,"content":1647},{"tight":51},[1648],{"type":995,"content":1649},[1650],{"type":42,"content":1651},[1652,1656],{"text":1653,"type":513,"marks":1654},"Visitors pro Monat",[1655],{"type":976},{"text":1657,"type":513}," – Die durchschnittliche monatliche Anzahl der Unique Visitors auf dem Seitentyp, der vertestet werden soll.",{"type":42,"content":1659},[1660],{"text":1661,"type":513,"marks":1662},"Planst du zum Beispiel einen Test auf der Produktdetailseite, so verwendet man hier die Anzahl der unique Visitors pro Monat, die die Produktdetailseite besucht haben.",[1663],{"type":925},{"type":42,"content":1665},[1666],{"text":1667,"type":513,"marks":1668},"Wir empfehlen hier einen Durchschnittswert über mehrere Monate in der Berechnung zu bilden, um Einflüsse von Werbekampagnen oder saisonale Schwankungen abzufangen.",[1669],{"type":925},{"type":991,"attrs":1671,"content":1672},{"tight":51},[1673],{"type":995,"content":1674},[1675],{"type":42,"content":1676},[1677,1681],{"text":1678,"type":513,"marks":1679},"Aktuelle Conversion Rate (in %) –",[1680],{"type":976},{"text":1682,"type":513}," Der Anteil der Visitors auf dem Seitentyp, der vertestet werden soll, mit mindestens einer Conversion an allen Visitors auf dem Seitentyp.",{"type":42,"content":1684},[1685],{"text":1686,"type":513,"marks":1687},"Wichtig ist, dass sich die Conversion Rate auf die Visitors bezieht, die die zu vertestende Seite besucht haben. Für den Test auf der Produktdetailseite verwendest du dann die Conversion Rate der Besucher, die überhaupt eine Produktdetailseite besucht haben (Tipp: Für die Berechnung empfehlen wir, ein entsprechendes Segment im Web Analytics Tool anzulegen, in dem die relevante Besucherbasis für den Seitentyp erfasst wird).",[1688],{"type":925},{"type":42,"content":1690},[1691],{"text":1692,"type":513,"marks":1693},"Auch hier empfehlen wir, Werte über mehrere Monate zu einer durchschnittlichen Conversion Rate zu aggregieren.",[1694],{"type":925},{"type":991,"attrs":1696,"content":1697},{"tight":51},[1698,1708],{"type":995,"content":1699},[1700],{"type":42,"content":1701},[1702,1706],{"text":1703,"type":513,"marks":1704},"Die Anzahl der Varianten",[1705],{"type":976},{"text":1707,"type":513}," – Das ist die Anzahl der Varianten (inklusive Control), die vertestet werden sollen.",{"type":995,"content":1709},[1710],{"type":42,"content":1711},[1712,1714,1718],{"text":1713,"type":513},"Die Eingaben zum ",{"text":1715,"type":513,"marks":1716},"Konfidenzlevel und Power",[1717],{"type":976},{"text":1719,"type":513}," sind standardmäßig zur Berechnung auf 95 % für das Konfidenzlevel und 80% für die Power eingestellt. Du kannst diese natürlich trotzdem anpassen wenn du andere Werte verwenden möchtest.",{"type":42,"content":1721},[1722],{"text":1723,"type":513,"marks":1724},"Anmerkung: Die Berechnungen zur benötigten Testlaufzeit basieren auf einem einseitigen Hypothesentest.",[1725],{"type":925},{"type":991,"attrs":1727,"content":1728},{"tight":51},[1729],{"type":995,"content":1730},[1731],{"type":42,"content":1732},[1733,1735,1739],{"text":1734,"type":513},"Das Feld ",{"text":1736,"type":513,"marks":1737},"Conversion-Wert in EUR ist ein optionales Feld",[1738],{"type":976},{"text":1740,"type":513},", das dir helfen soll, eine bessere Einschätzung des zu erwartenden Uplifts vorzunehmen und deinen Test besser priorisieren zu können. Es zeigt dir, welchen zusätzlichen Umsatz das Testkonzept auf Basis deiner Eingaben und eines bestimmten Uplifts generiert, wenn du das erfolgreiche Testkonzept ausrollen würdest.",{"type":42,"content":1742},[1743],{"text":1744,"type":513},"Das Feld musst du nicht zwingend ausfüllen um eine Testdauerschätzung durchführen zu können.",{"type":42,"content":1746},[1747],{"text":1748,"type":513},"Wir haben mehrere statistische Tools entwickelt, die uns tagtäglich dabei unterstützen zahlreiche A/B-Tests richtig zu planen und valide auszuwerten. Wir teilen gern unsere Schatzkiste mit dir, die deinen Optimierer-Alltag erleichtern wird und dabei hilft, vertrauensvolle Ergebnisse zu liefern.",{"type":42,"content":1750},[1751],{"text":1752,"type":513,"marks":1753},"Hier geht’s zur Tool-Schatzkiste",[1754],{"type":1260,"attrs":1755},{"href":1756,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"type":931,"attrs":1758,"content":1759},{"level":933},[1760],{"text":1761,"type":513},"A/B-Testing mit dem Sample Size Tool richtig interpretieren",{"type":42,"content":1763},[1764],{"text":1765,"type":513},"Wie dir sicher schon aufgefallen ist, benötigt das Tool keine Eingabe von dir, welchen Uplift du eigentlich aus dem Test erwartest, obwohl dies doch eigentlich eine relevante Einflussgröße aus die Testlaufzeit ist. In vielen online verfügbaren Tools wird dieser Wert als Input vom Nutzer gefordert um eine Testdauerberechnung durchführen zu können.",{"type":42,"content":1767},[1768],{"text":1769,"type":513},"Wir möchten dir diese schwierige Einschätzung ein Stück weit abnehmen, indem das Tool dir in der Ausgabemaske rechts unterschiedliche Testdauerschätzungen für unterschiedliche Uplift-Szenarien anzeigt.",{"type":42,"content":1771},[1772,1774,1778],{"text":1773,"type":513},"Die dargestellten Uplifts bezeichnen den ",{"text":1775,"type":513,"marks":1776},"minimal nachweisbaren Uplift (MDE = Minimum detectable Effekt)",[1777],{"type":976},{"text":1779,"type":513}," auf Basis deiner Eingaben. Er gibt an, welchen Uplift du nachweisen kannst, wenn der Test zum Beispiel 1, 2 oder 3 Wochen laufen kann. Andersherum: Für unterschiedliche Uplifts die du nachweisen möchtest, wird die entsprechende benötigte Testlaufzeit (in vollen Wochen) bestimmt.",{"type":42,"content":1781},[1782],{"text":1783,"type":513},"Leider können wir dir damit die Einschätzung, wie hoch dieser nachweisbare Uplift denn nun eigentlich ist, nicht ganz abnehmen. Folgende zwei Fragestellungen können dir aber bei der Schätzung helfen:",{"type":931,"attrs":1785,"content":1787},{"level":1786},3,[1788],{"text":1789,"type":513},"1. Welche Uplifts sind realistisch?",{"type":42,"content":1791},[1792,1794,1798],{"text":1793,"type":513},"Das Tool gibt dir die Möglichkeit, unterschiedliche ",{"text":1795,"type":513,"marks":1796},"Uplift-Szenarien",[1797],{"type":976},{"text":1799,"type":513}," durchzurechnen: Was wäre ein Best-Case und was ein Worst-Case-Szenario?",{"type":42,"content":1801},[1802],{"text":1803,"type":513,"marks":1804},"Wir empfehlen dabei, den Uplift, den man erzielen kann, eher konservativer einzuschätzen um sicherzugehen, dass die Testdauer auch sicher ausreicht, wenn er doch etwas geringer ausfällt als du hoffst.",[1805],{"type":925},{"type":42,"content":1807},[1808],{"text":1809,"type":513},"Oft ist es auch so, dass die Testdauer die man zur Verfügung hat, der begrenzende Faktor ist. Aussagen wie: “Wir müssen in 2 Wochen Ergebnisse haben” hat wahrscheinlich jeder Optimierer schon einmal gehört.",{"type":42,"content":1811},[1812],{"text":1813,"type":513},"Durch diese Betrachtungsweise in unserem Tool, bekommt man eine bessere Einschätzung, ob der Uplift, den man in zwei Wochen statistisch nachweisen kann, mit dem Testkonzept überhaupt realistisch zu erreichen ist. Mit einer sauberen Testdauerberechnung hat man eine gute Argumentationsgrundlage, um den Zeitraum zu verlängern, das Konzept zu überarbeiten oder sogar ein anderes, erfolgsversprechenderes Konzept in der Priorisierung vorzuziehen.",{"type":931,"attrs":1815,"content":1816},{"level":1786},[1817],{"text":1818,"type":513},"2. Wann ist ein Uplift im A/B-Test überhaupt Business relevant?",{"type":42,"content":1820},[1821],{"text":1822,"type":513},"Der minimal nachweisbare Uplift ist derjenige Uplift, den man auf Basis einer bestimmten Testdauer mindestens nachweisen möchte, um a) ein statistisch valides Ergebnis zu erzielen und b) zu zeigen, dass der Test ein Erfolg gewesen ist und man das Konzept nun ausrollen würde.",{"type":42,"content":1824},[1825],{"text":1826,"type":513},"Abgesehen von der statistischen Validität; ab wann würde man eigentlich sagen, dass ein Test aus Business Sicht erfolgreich war?",{"_uid":1828,"image":1829,"caption":1832,"component":1200},"33fabc89-5c26-4922-81ad-f5c586bbbaaa",{"alt":118,"src":1830,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1830,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1831,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/gEeEK7lF_Planung-eines-frequentistischen-AB-Tests-mit-Wert-konversionsKRAFT-2024-820x377.png",{"alt":118,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1833},[1834],{"type":42,"content":1835},[1836],{"text":1837,"type":513},"Planung eines frequentistischen A/B-Tests mit Wert (konversionsKRAFT 2024",{"_uid":1839,"text":1840,"component":1027},"81bc7c17-baf6-42d8-a3c7-de6cea24d3fc",{"type":39,"content":1841},[1842,1846,1850,1854,1858,1862,1866,1870,1874,1885,1890],{"type":42,"content":1843},[1844],{"text":1845,"type":513},"Dafür ist es hilfreich, im Vorfeld eine Kosten-Nutzen-Betrachtung im Rahmen der Testplanung einfließen zu lassen und sich die Frage zu stellen: Welchen zusätzlichen Umsatz müsste das Konzept eigentlich erzielen, um die Kosten der Implementierung mindestens zu decken oder im besten Fall darüber hinaus signifikanten Gewinnzuwachs zu generieren?",{"type":42,"content":1847},[1848],{"text":1849,"type":513},"Wenn du dich schon einmal mit dem Thema ROI – Berechnungen von A/B Tests beschäftigt hast, weißt du vielleicht, dass es methodisch schwierig ist, den Wert eines Uplifts aus einem A/B Test in die Zukunft zu prognostizieren.",{"type":42,"content":1851},[1852],{"text":1853,"type":513},"Um aber überhaupt eine Schätzung des Umsatzwertes vornehmen zu können, wählen wir in diesem Rahmen einen pragmatischen Ansatz:",{"type":42,"content":1855},[1856],{"text":1857,"type":513},"Zum Einen werden dir im Tool die zusätzlichen Conversions angezeigt, die du auf Basis eines bestimmten Uplifts pro Monat erzielst, wenn das Testkonzept ausgerollt werden würde (Der Einfachheit halber werden hier keine Gewöhnungseffekte in Form von “Abschreibungsfaktoren” inkludiert, die den Uplift über die Zeit hinweg schmälern).",{"type":42,"content":1859},[1860],{"text":1861,"type":513},"Wenn du zusätzlich im Tool die optionale Angabe machst, wie hoch der Wert einer Conversion (in EUR) auf deiner Website aktuell ist (auf Basis einer monatlichen Durchschnittsbetrachtung), bekommst du im Ausgabefenster Informationen zur monetären Bewertung des Uplifts.",{"type":42,"content":1863},[1864],{"text":1865,"type":513},"Für unterschiedliche Uplift Szenarien wird dir angezeigt, welchen zusätzlichen Umsatz du erzielen würdest, wenn ein bestimmter Uplift eintritt und das Konzept auf alle Nutzer ausgerollt werden würde (auch hier gelten die vereinfachten ROI-Berechnungsregeln).",{"type":42,"content":1867},[1868],{"text":1869,"type":513},"Die zusätzlichen Conversions bzw. der zusätzliche Revenue dienen als Hilfestellung dafür, Kosten-Nutzen-Betrachtungen bereits bei der Testplanung einzubeziehen und eine vereinfachte ROI-Betrachtung durchzuführen. Indem die Business Relevanz schon in die Test-Roadmap-Planung mit einfließt, lassen sich Tests besser priorisieren.",{"type":42,"content":1871},[1872],{"text":1873,"type":513},"Unser Tool kann dir durch diese Betrachtungsweise helfen, wichtige Fragen bei der Testplanung besser einzuschätzen und zu beantworten. Die Entscheidung, welche Uplifts wirklich realistisch sind, können wir damit final nicht genau beantworten. A/B Testing ist letztendlich die Anwendung des Konzepts “Lernen, Validieren und Anpassen”. Das gilt auch bei der Testplanung. Je mehr Erfahrung man hierbei sammelt, desto hochwertiger werden die Tests.",{"type":1875,"content":1876},"blockquote",[1877],{"type":42,"content":1878},[1879,1881,1883],{"text":1880,"type":513},"„Es ist besser, unvollkommene Entscheidungen durchzuführen, als beständig nach vollkommenen Entscheidungen zu suchen, die es niemals geben wird.”",{"type":1882},"hard_break",{"text":1884,"type":513},"– Charles de Gaulle",{"type":931,"attrs":1886,"content":1887},{"level":933},[1888],{"text":1889,"type":513},"5 Schritte für eine erfolgreiche Testplanung",{"type":1327,"attrs":1891,"content":1892},{"order":1329,"tight":51},[1893,1899,1905,1911,1917],{"type":995,"content":1894},[1895],{"type":42,"content":1896},[1897],{"text":1898,"type":513},"Gehe unterschiedliche Uplift-Szenarien durch und versuche so gut es geht eine realistische Einschätzung vorzunehmen. 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Der gemessene Uplift ist immer ein Mittelwert, welche gewissen Schwankungen und Unsicherheiten unterliegt. Er ist eine Größe, die du nutzen solltest, um deinen Backlog zu priorisieren, um planbares Wachstum zu erzeugen.",{"type":42,"content":2122},[2123,2125],{"text":2124,"type":513},"Dabei gibt es durchaus erprobte Methoden wie du zu validen Aussagen kommst. Aus diesem Grund haben wir ",{"text":2126,"type":513,"marks":2127},"Tipps zusammengestellt, die dir zeigen, wie du Resultate besser und glaubwürdiger einschätzen und präsentieren kannst.",[2128],{"type":976},{"type":931,"attrs":2130,"content":2131},{"level":933},[2132],{"text":2133,"type":513},"Das Problem mit der präzisen Umsatzvorhersage",{"type":42,"content":2135},[2136],{"text":2137,"type":513},"Wenn du Lotto spielst, gehst du eine Wette ein, dass du mit einer Wahrscheinlichkeit von 1:15 Millionen morgen mit sechs Richtigen Millionär geworden bist.",{"type":42,"content":2139},[2140],{"text":2141,"type":513},"Ein Test ist auch eine Art “Wette”.",{"type":42,"content":2143},[2144],{"text":2145,"type":513},"Du wettest auf mehr Uplift.",{"type":42,"content":2147},[2148],{"text":2149,"type":513},"Da die mehrheitliche Empfehlung darin besteht, einen A/B-Test bis zu einer bestimmten erzielten statistischen Konfidenz (oft werden 95% verwendet) laufen zu lassen, ist das eine verdammt gute Wette. Jedes Mal, wenn du einen A/B-Test durchführst, sorgst du also für Planbarkeit im Output.",{"type":42,"content":2151},[2152],{"text":2153,"type":513,"marks":2154},"Aber lediglich 1:1 in Euros beim Uplift zu denken ist nicht weit genug gedacht.",[2155],{"type":976},{"type":42,"content":2157},[2158],{"text":2159,"type":513},"Denn die Resultate und Erkenntnisse aus absolvierten A/B-Tests sorgen neben dem Invest auch für eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit auf einen Wertbeitrag, und stellen deshalb immer eine gute Investition dar.",{"type":42,"content":2161},[2162],{"text":2163,"type":513},"Nach Abschluss eines jeden Experiments weißt du zu einem hohen Prozentsatz, ob du auf dem Holzweg bist oder nicht.",{"type":42,"content":2165},[2166,2170],{"text":2167,"type":513,"marks":2168},"Leider verlaufen im Alltag die Hochrechnungen und Annahmen oft fehlerhaft",[2169],{"type":976},{"text":2171,"type":513}," und schüren falsche Erwartungen. Auf einmal wird bis ins Management über Testlaufzeiten, Intervalle oder Umsatzschätzungen debattiert. Oder es gibt Missverständnisse oder fehlendes methodisches Wissen um mit diesen statistischen Begriffe richtig umzugehen.",{"type":42,"content":2173},[2174,2176,2180],{"text":2175,"type":513},"Bevor man sich versieht, ",{"text":2177,"type":513,"marks":2178},"beeinflusst die Uplift-Annahme die Steuerung der Unternehmensziele",[2179],{"type":976},{"text":2181,"type":513}," – und fertig ist das Rezept für Frustrations-Testing mittels falscher Hochrechnungen und mangelnder Testanalyse.",{"type":42,"content":2183},[2184],{"text":2185,"type":513},"Möglicherweise verschwand auch ein Uplift nach kurzer Zeit wieder und du musst nun herausfinden, was richtig ist.",{"type":42,"content":2187},[2188],{"text":2189,"type":513},"Glücklicherweise existieren 3 erprobte Hochrechnungen, um Ideen für kontrolliertes Wachstum und strategisches Testing zu planen, sowie verständlich in Meetings oder bei Reportings weiterzutragen.",{"type":931,"attrs":2191,"content":2192},{"level":933},[2193],{"text":2194,"type":513},"Der Uplift ist immer eine Breite an Eintrittswahrscheinlichkeiten",{"type":42,"content":2196},[2197],{"text":2198,"type":513},"Der Uplift wird üblicherweise berechnet, indem die Mittelwerte zweier Varianten ins Verhältnis gesetzt werden.",{"type":42,"content":2200},[2201],{"text":2202,"type":513},"Nehmen wir an, du rollst in deinem A/B-Test die Variante “B” aus, bei dem dir zum durchgeführten Zeitpunkt die Zahlen sagen, dass zu 95% circa 8.3 Mio. Euro Uplift in einem Jahr rausspringen können.",{"type":42,"content":2204},[2205],{"text":2206,"type":513},"Zu 50% sind es sogar deutlich mehr als diese 8.3 Mio. Euro.",{"type":42,"content":2208},[2209],{"text":2210,"type":513},"Solche Bandbreiten an positivem als auch negativem Uplift pro Experiment kannst du an den unten aufgeführten Beispielkurven ablesen. Dieser Darstellung liegt eine bayesianische Auswertungsmethodik zu grunde, bei der die Eintrittswahrscheinlichkeiten bestimmter Uplift-Szenarien direkt berechnet und interpretiert werden können. Anders als beim frequentistischen Ansatz, bei dem der Mittelwert stark im Fokus steht, stellt der bayesianische Ansatz die Angabe von Wahrscheinlichkeiten für den Eintritt bestimmter Mindest-Uplifts in den Vordergrund. Das macht dieses Verfahren sehr viel wertvoller und aussagekräftiger in der Interpretation von Testergebnissen.",{"type":42,"content":2212},[2213],{"text":2214,"type":513},"Selbst wenn du am Ende “nur” den Umsatz hältst bedeutet das: Hättest du diese Experimente nicht live gebracht, wärst du zu 95% schlechter dran als im Vorjahr.",{"type":42,"content":2216},[2217],{"text":2218,"type":513},"Na, wie klingt das?",{"_uid":2220,"image":2221,"caption":2225,"component":1200},"06964b3b-f26f-4607-9afb-de8dc01aa639",{"alt":2222,"src":2223,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2223,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2224,"is_external_url":81},"umsatzanstieg-berechnen-ab-testing-uplift-wahrscheinlichkeit-umsatzplanung-1","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/xzHOWnGj_umsatzanstieg-berechnen-ab-testing-uplift-wahrscheinlichkeit-umsatzplanung-1-820x385.png",{"alt":2222,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2226},[2227],{"type":42,"content":2228},[2229],{"text":2230,"type":513},"Abb.: Eintrittswahrscheinlichkeiten Umsatzanstieg bzw. Umsatzrückgang",{"_uid":2232,"text":2233,"component":1027},"15c8f598-5fa5-4aba-bbee-08d963494f7e",{"type":39,"content":2234},[2235,2252,2259,2326,2331,2336,2341,2350,2355,2360,2365,2370,2377,2421,2432,2437,2442,2447,2452,2457,2462,2481,2490,2495],{"type":42,"attrs":2236,"content":2237},{"textAlign":118},[2238,2250],{"text":2239,"type":513,"marks":2240},"Die konsequente Umsetzung von A/B-Testing",[2241],{"type":1260,"attrs":2242},{"href":2243,"uuid":2244,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":2245},"/de/ressourcen/e-books/digital-experimentation-framework","d8a55e0a-44f0-4cb8-8c30-569e097eb65b",{"name":2246,"id":2247,"uuid":2244,"slug":2248,"url":2249,"full_slug":2249,"_stopResolving":81},"Digital Experimentation Framework – Dein System für wirksames Wachstum",108877155700171,"digital-experimentation-framework","de/ressourcen/e-books/digital-experimentation-framework",{"text":2251,"type":513}," ist die einzige Möglichkeit kontrolliertes Wachstum zu erzielen oder ein “Growth-Team” in der Produktweiterentwicklung zu etablieren.",{"type":42,"attrs":2253,"content":2254},{"textAlign":118},[2255],{"text":2256,"type":513,"marks":2257},"Learnings, wenn es um Eintrittswahrscheinlichkeiten geht:",[2258],{"type":976},{"type":1327,"attrs":2260,"content":2261},{"order":1329},[2262,2269,2284,2291,2305,2312,2319],{"type":995,"content":2263},[2264],{"type":42,"attrs":2265,"content":2266},{"textAlign":118},[2267],{"text":2268,"type":513},"reporte nicht nur in blanken Uplifts, sondern in Prozenten und dem jeweiligen Kontext",{"type":995,"content":2270},[2271],{"type":42,"attrs":2272,"content":2273},{"textAlign":118},[2274,2276,2282],{"text":2275,"type":513},"denke daran, beim A/B-Testing auch das ",{"text":2277,"type":513,"marks":2278},"Konfidenzintervall zu kommunizieren",[2279],{"type":1260,"attrs":2280},{"href":2281,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tipps/testing-statistik-konfidenz-grundlagen.html",{"text":2283,"type":513}," und arbeite mit bayesiansichen Eintrittswahrscheinlichkeiten.",{"type":995,"content":2285},[2286],{"type":42,"attrs":2287,"content":2288},{"textAlign":118},[2289],{"text":2290,"type":513},"erkläre auch den Wert nicht-monetäre Erkenntnisse – was wurde gelernt?",{"type":995,"content":2292},[2293],{"type":42,"attrs":2294,"content":2295},{"textAlign":118},[2296,2298,2303],{"text":2297,"type":513},"nutze ",{"text":2299,"type":513,"marks":2300},"Sample Size Tools",[2301],{"type":1260,"attrs":2302},{"href":1756,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},{"text":2304,"type":513}," VOR JEDEM Test, um Uplifts sicher nachzuweisen",{"type":995,"content":2306},[2307],{"type":42,"attrs":2308,"content":2309},{"textAlign":118},[2310],{"text":2311,"type":513},"setze die Testresultate ins Verhältnis zu bisherigen Tests",{"type":995,"content":2313},[2314],{"type":42,"attrs":2315,"content":2316},{"textAlign":118},[2317],{"text":2318,"type":513},"erwähne Dämpfungsfaktoren und teile darauf basiert deine Einschätzungen lieber konservativ als zu optimistisch (wie das geht, erkläre ich dir gleich)",{"type":995,"content":2320},[2321],{"type":42,"attrs":2322,"content":2323},{"textAlign":118},[2324],{"text":2325,"type":513},"nutze den Uplift/ Output als Priorisierungskriterium für den Backlog",{"type":42,"attrs":2327,"content":2328},{"textAlign":118},[2329],{"text":2330,"type":513},"Die Abfolge von implementierten Tests ist letztlich auch ein kompensatorischer Faktor für die „Abnutzung“ deiner derzeitigen Marktposition, sowie dem Evolutionsstatus deiner Verkaufsplattform im Vergleich zum Wettbewerb.",{"type":42,"attrs":2332,"content":2333},{"textAlign":118},[2334],{"text":2335,"type":513},"Zusätzlich zu den obigen Eintrittswahrscheinlichkeiten, müssen wir uns noch einen weiteren Bereich anschauen: Weiche Faktoren, die die Validität von Experimenten beeinflussen.",{"type":931,"attrs":2337,"content":2338},{"level":933,"textAlign":118},[2339],{"text":2340,"type":513},"Weiche Faktoren der Validität: Dämpfungsfaktoren beim A/B-Testing",{"type":42,"attrs":2342,"content":2343},{"textAlign":118},[2344,2346],{"text":2345,"type":513},"Grundsätzlich solltest du immer ",{"text":2347,"type":513,"marks":2348},"eigene Kampagnen betrachten, die deinen Test beeinflussen könnten.",[2349],{"type":976},{"type":42,"attrs":2351,"content":2352},{"textAlign":118},[2353],{"text":2354,"type":513},"Gab es während deiner Tests konkurrierende Sales-Aktionen oder Wettbewerber, die deine Optimierungsidee beeinflussen konnten?",{"type":42,"attrs":2356,"content":2357},{"textAlign":118},[2358],{"text":2359,"type":513},"Nehmen wir an, du produzierst T-Shirts und verkaufst sie auf deiner E-Commerce-Plattform.",{"type":42,"attrs":2361,"content":2362},{"textAlign":118},[2363],{"text":2364,"type":513},"In einem A/B-Test hast du für 50% des Traffics bei den Shirts mit Streichpreisen gearbeitet – bei den anderen 50% nicht.",{"type":42,"attrs":2366,"content":2367},{"textAlign":118},[2368],{"text":2369,"type":513},"Der Streichpreis hat super funktioniert und du setzt den Test um. Nun solltest du folgendes mit in deine Analyse ziehen.",{"type":42,"attrs":2371,"content":2372},{"textAlign":118},[2373],{"text":2374,"type":513,"marks":2375},"Multiple Variablen: Dämpfungsfaktoren, die beim A/B-Testing deine Umsatzschätzungen in Euro verzerren:",[2376],{"type":976},{"type":991,"content":2378},[2379,2386,2393,2400,2407,2414],{"type":995,"content":2380},[2381],{"type":42,"attrs":2382,"content":2383},{"textAlign":118},[2384],{"text":2385,"type":513},"Was hat im Testzeitraum die Konkurrenz, also der Markt, an Maßnahmen parallel zu dir im “Kampf um den Kunden” durchgeführt?",{"type":995,"content":2387},[2388],{"type":42,"attrs":2389,"content":2390},{"textAlign":118},[2391],{"text":2392,"type":513},"Zu wieviel Prozent haben andere Kampagnen, wie Sales-Aktionen, Einfluss auf den Umsatz?",{"type":995,"content":2394},[2395],{"type":42,"attrs":2396,"content":2397},{"textAlign":118},[2398],{"text":2399,"type":513},"Gab es Multi-Channel-Aktionen wie Katalogsendungen, die deinen Test beeinflussen können?",{"type":995,"content":2401},[2402],{"type":42,"attrs":2403,"content":2404},{"textAlign":118},[2405],{"text":2406,"type":513},"Welcher Saisonalität, sonstigen Ereignissen oder Zyklen unterliegst du?",{"type":995,"content":2408},[2409],{"type":42,"attrs":2410,"content":2411},{"textAlign":118},[2412],{"text":2413,"type":513},"Welche Marketingaktionen hat dein härtester Konkurrent zum Zeitpunkt des Tests gefahren?",{"type":995,"content":2415},[2416],{"type":42,"attrs":2417,"content":2418},{"textAlign":118},[2419],{"text":2420,"type":513},"Welche sonstigen wirtschaftlichen Faktoren haben in der Zeit deines Tests Einfluss auf die Attraktivität deiner Produktes gehabt?",{"type":42,"attrs":2422,"content":2423},{"textAlign":118},[2424,2426,2430],{"text":2425,"type":513},"Alle diese Rahmenbedingungen sind möglicherweise ",{"text":2427,"type":513,"marks":2428},"dämpfende Einflüsse auf die Resultate deines Tests",[2429],{"type":976},{"text":2431,"type":513},". Berücksichtige daher beim A/B-Testing und Reporting immer deine Testumgebung und die Marktgegebenheiten, denen du ausgesetzt bist.",{"type":42,"attrs":2433,"content":2434},{"textAlign":118},[2435],{"text":2436,"type":513},"Berücksichtige diese multiplen Variablen immer, wenn du Experimente durchführst und Erfolgsschätzungen oder in Retros kommunizierst.",{"type":931,"attrs":2438,"content":2439},{"level":1786,"textAlign":118},[2440],{"text":2441,"type":513},"U-Modell zur Umsatzvorhersage: Wie präzise muss es sein?",{"type":42,"attrs":2443,"content":2444},{"textAlign":118},[2445],{"text":2446,"type":513},"Da du für deine Website ja nicht nur ein Experiment, sondern mehrere laufen lässt, generierst du für jeden Test eine Aussage über den Uplift und somit die Nutzerakzeptanz für die Veränderung auf der Website.",{"type":42,"attrs":2448,"content":2449},{"textAlign":118},[2450],{"text":2451,"type":513},"Wenn du es schaffst, pro Jahr 20-40 oder mehr Tests durchzuführen, dann kannst du den Wertbeitrag deines Testing-Programms sehr schön gegeneinander halten und in einem nutzerzentrierten Backlog nach dem Wert priorisieren. Hierfür kann der Uplift in Euro ein Priorisierungsfaktor sein.",{"type":42,"attrs":2453,"content":2454},{"textAlign":118},[2455],{"text":2456,"type":513},"Neben der Verwendung von Vorhersage Methoden mittels Dämpfungsfaktoren besteht auch die Möglichkeit eine dauerhafte Kontrollgruppe einzuführen. An dieser Stelle ist es wichtig zu erwähnen, dass Vorhersagemodelle immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind und per se mit Prognosefehlern einhergehen. Wie sich Uplifts in der Zukunft entwickeln, lässt sich nie 100% vorhersagen.",{"type":42,"attrs":2458,"content":2459},{"textAlign":118},[2460],{"text":2461,"type":513},"Das Einführen einer dauerhaften Kontrollgruppe ist offen gesagt, der einzig valide Weg um den mittel- bis langfristigen Effekt von Optimierungsmaßnahmen wirklich zu messen. Hier wird einem Prozentsatz der Nutzer dauerhaft die aktuelle Version der Website OHNE die implementierten Optmierungsmaßnahmen gezeigt welche gegen die neue kumulierte Variante mit den Optimierungen läuft. Diese Methodik ist allerdings mit gewissen Herausforderungen verbunden, wie z.B. hohem technischen Aufwand. Zudem verzichtet man auf Umsatz, weil ein gewisser Teil der Nutzer die Website ohne die gewinnbringenden Verbesserungen sieht. Es gibt allerdings Möglichkeiten, diese Kontrollgruppe auch in Testing Tools fest zu implementieren anstatt backend-seitig über die IT. Abhängig vom Traffic kann man außerdem die Größe dieser overall Control Group auf eine akzeptable Größe minimieren und z.B. nur 5% – 10% des Traffics dauerhaft “einfrieren”.",{"type":42,"attrs":2463,"content":2464},{"textAlign":118},[2465,2467,2479],{"text":2466,"type":513},"Dauerhafte Nullgruppen und Hochrechnungen haben beide ihre Vor- und Nachteile (Stichwort: ",{"text":2468,"type":513,"marks":2469},"Opportunitätskosten",[2470],{"type":1260,"attrs":2471},{"href":2472,"uuid":2473,"anchor":118,"target":1263,"linktype":31,"story":2474},"/de/conversion-rate-optimization/achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung","9b830c15-e7eb-42eb-9966-e7d9a6929cfe",{"name":2475,"id":2476,"uuid":2473,"slug":2477,"url":2478,"full_slug":2478,"_stopResolving":81},"Achtung! Das sind die wahren Kosten der Conversion Optimierung",101807502708533,"achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung","de/conversion-rate-optimization/achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung",{"text":2480,"type":513},"). Im folgenden konzentrieren wir uns auf mögliche Methoden zur Prognose von Testergebnissen mittels Hochrechnungen.",{"type":42,"attrs":2482,"content":2483},{"textAlign":118},[2484,2488],{"text":2485,"type":513,"marks":2486},"Das Problem mit dem Hochrechnen:",[2487],{"type":976},{"text":2489,"type":513}," wir wissen jetzt, das Resultate variieren – wie gehen wir damit um, wenn wir den tatsächlichen Wertbeitrag vom Experimentzeitraum auf einen größeren/ Business-Zeitraum umrechnen wollen? Wie viele Experimente sollten wir nutzen und welche Anzahl an Kontrollgruppen ergeben Sinn?",{"type":42,"attrs":2491,"content":2492},{"textAlign":118},[2493],{"text":2494,"type":513},"Um dies besser abwägen zu können, zeigt dir das U-Modell der Validität, wie unterschiedliche Hochrechnungen einzuschätzen sind.",{"type":931,"attrs":2496,"content":2498},{"level":2497,"textAlign":118},4,[2499],{"text":2500,"type":513},"Das U-Modell der Validität",{"_uid":2502,"image":2503,"caption":2507,"component":1200},"cc62f66a-783a-4162-9014-fdeec20e198c",{"alt":2504,"src":2505,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2505,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2506,"is_external_url":81},"u-modell-validitaet-umsatzvorhersage-umsatzwachstum-berechnen-methode-1","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/_SAnww--_u-modell-validitaet-umsatzvorhersage-umsatzwachstum-berechnen-methode-1-820x480.png",{"alt":2504,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2508},[2509],{"type":42,"content":2510},[2511],{"text":2512,"type":513},"Abb.: U-Modell der Validität",{"_uid":2514,"text":2515,"component":1027},"32a69e14-d7e5-474d-885a-e815d660f5e7",{"type":39,"content":2516},[2517,2523,2544,2548,2552,2556,2560,2564,2569,2573,2579,2583],{"type":42,"content":2518},[2519],{"text":2520,"type":513,"marks":2521},"Das U-Modell verfügt über zwei Achsen:",[2522],{"type":976},{"type":1327,"attrs":2524,"content":2525},{"order":1329,"tight":51},[2526],{"type":995,"content":2527},[2528,2529],{"type":42},{"type":1327,"attrs":2530,"content":2531},{"order":1329,"tight":51},[2532,2538],{"type":995,"content":2533},[2534],{"type":42,"content":2535},[2536],{"text":2537,"type":513},"Die eine Achse zeigt dir den Aufwand, den du betreiben musst, um einen gewissen Grad an Entscheidungssicherheit zu erlangen.",{"type":995,"content":2539},[2540],{"type":42,"content":2541},[2542],{"text":2543,"type":513},"Die andere Achse ist die der Validität, bezogen auf die Entscheidung und zeigt dir, wie valide die Transparenz über die Entscheidung ist.",{"type":42,"content":2545},[2546],{"text":2547,"type":513},"Ziel sollte es für dich immer sein, einen Mittelweg zwischen Aufwand und Validität zu finden.",{"type":42,"content":2549},[2550],{"text":2551,"type":513},"Wenn du aus dem Bauch heraus entscheidest, dann erreichst du keine Validität, weil du kein Feedback vom Kunden oder von anderen Einflussfaktoren auf deine Tests mit einbeziehst. Am Ende machst du ein halbes Jahr eine Entwicklung, danach denkst du, dass es jetzt richtig abgeht, aber es passiert nix. Deine Bauchentscheidung hat also Ressourcen verbrannt.",{"type":42,"content":2553},[2554],{"text":2555,"type":513},"Nutze daher auch das U-Modell für deine Bewertung, wenn du eine Auswahl über die unten aufgeführten Hochrechnungsmethode triffst.",{"type":42,"content":2557},[2558],{"text":2559,"type":513},"Wir bei konversionsKRAFT präferieren die in der Grafik abgebildeten Varianten 2 (gedämpfte Kumulierung) oder 3 (lineare Abschreibung), weil sich hier Aufwand und Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis befinden.",{"type":42,"content":2561},[2562],{"text":2563,"type":513},"Denn dauerhafte Kontrollgruppen verbrennen wichtige Ressourcen. Du schickst Nutzer bewusst in einen “alten Kontroll-Funnel”, der nachweislich eine schlechtere Leistung als deine neuen Tests an den Tag legt. Das alles kostet Umsatz, quält deine IT und sorgt am Ende für einen Aufwand, der den angestrebten Nutzen eines Experiments wieder auffrisst.",{"type":931,"attrs":2565,"content":2566},{"level":1786},[2567],{"text":2568,"type":513},"3 Hochrechnungen, um Uplifts besser einordnen zu können",{"type":42,"content":2570},[2571],{"text":2572,"type":513},"Folgender Tipp gleich zu Beginn: Suche dir eine Hochrechnungsmethode, mit der du die statistische Validität des Uplifts noch weiter verbessern kannst und gleichzeitig die Vergleichbarkeit sicher stellst.",{"type":42,"content":2574},[2575],{"text":2576,"type":513,"marks":2577},"1. Hochrechnung durch die einfache Kumulation",[2578],{"type":976},{"type":42,"content":2580},[2581],{"text":2582,"type":513},"Die einfache Kumulation deiner Ergebnisse über einen bestimmten Zeitraum ermöglicht es dir, von allen Experimenten rückschlüsse zu ziehen. Dafür summierst du den Uplift aller Experimente z.B. von Jahr A vs. Jahr B oder von Periode A vs. Periode B.",{"type":42,"content":2584},[2585],{"text":2586,"type":513},"Achte dabei darauf, immer die gleiche Saisonalität zu betrachten, um bei relativ geringem Aufwand zu wissen, wie sich die Menge und der relative Uplift im Unternehmen verbessert. Der Aufwand dieser Methode ist sehr gering, aber die Aussagekräftigkeit solltest du eher niedrig einzuschätzen.",{"_uid":2588,"image":2589,"caption":2593,"component":1200},"ae47defb-e26b-4c8b-8688-590aef5e579d",{"alt":2590,"src":2591,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2591,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2592,"is_external_url":81},"Umsatzvorhersage E-Commerce mit Hochrechnung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/lDjS_bDU_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-einfache-kumulierung-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":2590,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2594},[2595],{"type":42,"content":2596},[2597],{"text":2598,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch einfache Kumulation",{"_uid":2600,"text":2601,"component":1027},"7da2345f-7fbb-4e29-bbec-2b04a8f78ea8",{"type":39,"content":2602},[2603,2609,2613,2617],{"type":42,"content":2604},[2605],{"text":2606,"type":513,"marks":2607},"2. Hochrechnung durch gedämpfte Kumulation aller Einzelergebnisse",[2608],{"type":976},{"type":42,"content":2610},[2611],{"text":2612,"type":513},"Du gehst wie bei Methode 1 vor. Zusätzlich legst du nun einen Dämpfungsfaktor fest.",{"type":42,"content":2614},[2615],{"text":2616,"type":513},"Dieser bildet die weiter oben beschriebenen Faktoren ab, welche dazu führen das dein situativ im Experiment erzielter Uplift noch etwas valider wird. Der Aufwand bleibt auch bei dieser Vorhersage klein, aber die Validität steigt.",{"type":42,"content":2618},[2619],{"text":2620,"type":513},"Zusätzlich zu den oben beschriebenen Faktoren, hat sich im E-Commerce eine Dämpfung von circa 30% als sinnvoll bewährt.",{"_uid":2622,"image":2623,"caption":2627,"component":1200},"77fa8037-78ba-4a76-bb37-c114b2048a6c",{"alt":2624,"src":2625,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2625,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2626,"is_external_url":81},"Gedämpfte Kumulation zur Umsatzvorhersage im E-Commerce","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/sBpnGJkS_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-gedaempfte-kumulation-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":2624,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2628},[2629],{"type":42,"content":2630},[2631],{"text":2632,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch gedämpfte Kumulation",{"_uid":2634,"text":2635,"component":1027},"2030715c-c865-4c77-b298-df983be136dc",{"type":39,"content":2636},[2637,2643,2647],{"type":42,"content":2638},[2639],{"text":2640,"type":513,"marks":2641},"3. Hochrechnung durch lineare Abschreibung der Gesamtwirkung",[2642],{"type":976},{"type":42,"content":2644},[2645],{"text":2646,"type":513},"Die lineare Abschreibung der Gesamtwirkung deiner Maßnahmen, basiert auf dem Gewöhnungseffekt und berücksichtigt auch den Abnutzungsgrad, dass ein neues Top-Feature mit kurzzeitigem Alleinstellungsmerkmal auch an Wirkungs- und Uplift-Potential verliert. Mit dieser Methode erreichst du eine höhere Validität, und eine bessere granulare Aufteilung des Budgets, bei akzeptablem Aufwand.",{"type":42,"content":2648},[2649],{"text":2650,"type":513},"Je nach Time-to-Market musst du für deinen Anwendungsfall einen Zeitraum festlegen, in dem du prozentual immer einen Anteil des Uplifts reduzierst. In einem hochkompetitiven Markt kann die Dauer möglicherweise sechs Monate betragen, in einem sich normal entwickelndem Marktumfeld 1-2 Jahre, in einem langsamen Markt über 2 Jahre. Hier bist du mit deiner Einschätzung gefragt.",{"_uid":2652,"image":2653,"caption":2657,"component":1200},"7eacd487-b848-41f4-ad54-33e5070b56f1",{"alt":2654,"src":2655,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2655,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2656,"is_external_url":81},"Uplift Vorhersage AB-Testing im E-Commerce mit linearer Abschreibung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/FC_IPBcj_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-lineare-abschreibung-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":2654,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2658},[2659],{"type":42,"content":2660},[2661],{"text":2662,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch lineare Abschreibung",{"_uid":2664,"text":2665,"component":1027},"8d2e21f3-fb2f-475f-9f66-4a43f05d2398",{"type":39,"content":2666},[2667,2672,2676,2709,2713,2717,2728],{"type":931,"attrs":2668,"content":2669},{"level":933},[2670],{"text":2671,"type":513},"Fazit: Uplifts besser planen und intern erwartungskonform kommunizieren",{"type":42,"content":2673},[2674],{"text":2675,"type":513},"Nutze Experimentation als strategischen Wachstumsplaner- und Treiber. Stell dich dem “Dilemma der Validität” und du wirst stetig kundenzentrierter und erfolgreicher werden.",{"type":1327,"attrs":2677,"content":2678},{"order":1329,"tight":51},[2679,2685,2691,2697,2703],{"type":995,"content":2680},[2681],{"type":42,"content":2682},[2683],{"text":2684,"type":513},"Wenn du statistisch nachgewiesen hast, dass ein Experiment bezogen auf die Laufzeit gegenüber der Kontrollgruppe eine signifikant bessere Leistungsfähigkeit aufweist, dann würde ich dieses dauerhaft online umsetzen",{"type":995,"content":2686},[2687],{"type":42,"content":2688},[2689],{"text":2690,"type":513},"Beachte, dass du die Leistungsfähigkeit verschiedener Experimente untereinander vergleichst",{"type":995,"content":2692},[2693],{"type":42,"content":2694},[2695],{"text":2696,"type":513},"Stelle sicher, dass du die Metriken in der Bewertung und Einordnung nicht veränderst",{"type":995,"content":2698},[2699],{"type":42,"content":2700},[2701],{"text":2702,"type":513},"Je mehr situativer Uplift, desto eher solltest du dein Experiment im Backlog nach “vorne” in der Priorität schieben",{"type":995,"content":2704},[2705],{"type":42,"content":2706},[2707],{"text":2708,"type":513},"Zeige dem Management transparent, wie die Bewertungen entstehen und erkläre, wenn sich Einschätzungen durch Anpassen von Metriken ändern",{"type":42,"content":2710},[2711],{"text":2712,"type":513},"Gehe nie davon aus, dass jemand der Unternehmensentscheidungen treffen muss, aber sich nicht jeden Tag mit Experimenten und deren Uplift beschäftigt deine Story sofort versteht. Begleite stets das Publikum, die deine Ergebnisreports lesen und wiederhole von Zeit zu Zeit wie die Hochrechnungen zu interpretieren sind.",{"type":42,"content":2714},[2715],{"text":2716,"type":513},"Sprich transparent die unterschiedlichen Dämpfungsfaktoren und Hochrechnungsmöglichkeiten bei Umsatzschätzungen an und kommuniziere lieber pessimistisch als zu optimistisch.",{"type":42,"content":2718},[2719,2721,2726],{"text":2720,"type":513},"Unser ",{"text":2722,"type":513,"marks":2723},"Sample Size Tool",[2724],{"type":1260,"attrs":2725},{"href":1756,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},{"text":2727,"type":513}," hilft dir, deine Uplifts sicher nachzuweisen und eine bessere Einschätzung für den nachweisbaren Effekt vornehmen zu können.",{"type":42,"content":2729},[2730],{"text":2731,"type":513},"Fröhliche Konversion wünscht das konversionsKRAFT Team.","Das Problem mit der präzisen Umsatzvorhersage: Der Uplift aus deinen A/B-Tests war schon immer eine Variable mit 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Report 2024: Wo stehen Unternehmen in puncto Testing und Experimentation?",101810520593160,"grow-report-2024","de/innovation-management/grow-report-2024",{"text":2842,"type":513}," zum Digitalen Wachstum sah, wurde das Problem sofort klar. Seit Jahren zeichnet sich ab, dass deutsche Unternehmen eine ernsthafte Angst vor dem Scheitern haben. Perfektion wird gegen Innovation getauscht.",{"type":42,"attrs":2844,"content":2845},{"textAlign":118},[2846],{"text":2847,"type":513},"Deutsche Unternehmen, die ein schnelles Umsatzwachstum von mehr als 17,5 Prozent pro Jahr verzeichneten, schnitten in der Kategorie “Culture Trust” insgesamt 12 Prozent schlechter ab als die Spitzenreiter Großbritannien, Kanada und die Vereinigten Staaten.",{"type":42,"attrs":2849,"content":2850},{"textAlign":118},[2851],{"text":2852,"type":513},"Im Bericht der GO Group Digital “Wie digitale Experimente das Unternehmenswachstum weltweit vorantreiben” bekam ich dann die Gewissheit. 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Die Gesamtpunktzahl aller Antworten ergab die Säulen-Punktzahl.",{"type":42,"attrs":2947,"content":2948},{"textAlign":118},[2949],{"text":2950,"type":513},"Auch wenn über Dekaden hinweg neue Ideen geschaffen wurden, so belohnt die deutsche Psyche eher Perfektion, statt Innovation. Um die Gründe auszuloten, warum hiesige Unternehmen unter einer schwachen Vertrauenskultur leiden, müssen wir in die Psyche der Nation eintauchen. Dabei erkennen wir schnell, dass das Streben nach Perfektion auch zu einem Problem führen könnte.",{"type":42,"attrs":2952,"content":2953},{"textAlign":118},[2954],{"text":2955,"type":513},"Unsere Kultur ist eine Kultur, in der Dinge für die Ewigkeit gebaut sind. Wir sind stolz auf die deutsche Präzision und unsere Ingenieurskunst wird in der ganzen Welt geschätzt. Wir nehmen zudem an, dass Scheitern eine persönliche Schwäche darstellt.",{"type":42,"attrs":2957,"content":2958},{"textAlign":118},[2959],{"text":2960,"type":513},"Die Idee, Mitarbeitern die Erlaubnis zum Scheitern und Lernen zu geben, steht daher im Widerspruch zu unseren kulturellen Werten. Wir müssen diesen Konflikt erst einmal anerkennen, wenn wir ihn überwinden wollen.",{"type":1875,"content":2962},[2963],{"type":42,"attrs":2964,"content":2965},{"textAlign":118},[2966,2968,2969],{"text":2967,"type":513},"Im Zeitalter der Disruption bedeutet die Förderung von Innovation,",{"type":1882},{"text":2970,"type":513},"dass wir Risiken in unseren Unternehmen zulassen und nicht fürchten sollten.",{"type":42,"attrs":2972,"content":2973},{"textAlign":118},[2974],{"text":2975,"type":513},"Interessanterweise können Führungskräfte durch den Aufbau einer starken und gesunden Kultur des Experimentierens eine bessere Vertrauenskultur in ihrem Unternehmen schaffen.",{"type":42,"attrs":2977,"content":2978},{"textAlign":118},[2979],{"text":2980,"type":513},"Aber das braucht Zeit, und deshalb ist es wichtig heute damit zu beginnen. Führungskräfte sollten daher mit ihren Teams zusammenarbeiten und anschließend die Metriken und Ziele festlegen.",{"type":931,"attrs":2982,"content":2983},{"level":933,"textAlign":118},[2984],{"text":2985,"type":513},"Testing- und Fehlerkultur fördern, bedeutet Zusammenarbeit fördern",{"type":42,"attrs":2987,"content":2988},{"textAlign":118},[2989],{"text":2990,"type":513},"Wenn man Mitarbeitern die Chance gibt Ideen zu entwickeln, zu diskutieren und umzusetzen, bedeutet das nicht, dass man als Führungskraft die totale Kontrolle abgeben muss. Es bedeutet ebenfalls nicht, dass die Unternehmensstrategie in einer Demokratie geführt wird.",{"type":42,"attrs":2992,"content":2993},{"textAlign":118},[2994],{"text":2995,"type":513},"Um Vertrauen zu fördern, sollte die Management-Ebene mit dem Growth-Team und einem Querschnitt der Abteilungsleiter zusammenarbeiten. Wichtig ist sicherzustellen, dass Testziele mit den strategischen Geschäftszielen oder einer North-Star-Metric übereinstimmen.",{"type":42,"attrs":2997,"content":2998},{"textAlign":118},[2999],{"text":3000,"type":513},"Um die Unternehmensleistung zu bestimmen, müssen relevante Metriken und Performance-Erkenntnisse gesammelt werden. Die endgültigen Details sollten vom Management abgesegnet und nicht dem Team allein überlassen werden, da der North-Star die allgemeine Richtung für das Unternehmen als Ganzes vorgibt.",{"type":42,"attrs":3002,"content":3003},{"textAlign":118},[3004],{"text":3005,"type":513},"Auch sollten wir darauf achten, uns nicht auf Mikro-Conversions zu konzentrieren. Das können zwar Indikatoren sein, aber sie sind kein Beweis dafür, dass unsere strategischen Ziele verbessert werden. Das Fokussieren auf diese Vanity Metrics wird das Vertrauen untergraben, insbesondere an der Spitze jeder Organisation.",{"type":1875,"content":3007},[3008],{"type":42,"attrs":3009,"content":3010},{"textAlign":118},[3011],{"text":3012,"type":513},"Zeige, dass es in Ordnung ist, zu versagen, aber dass es nicht in Ordnung ist, nicht daraus zu lernen.",{"type":42,"attrs":3014,"content":3015},{"textAlign":118},[3016],{"text":3017,"type":513},"Die meisten Experimente scheitern.",{"type":42,"attrs":3019,"content":3020},{"textAlign":118},[3021],{"text":3022,"type":513},"Wenn sie jedoch richtig aufgebaut sind, generieren alle Experimente wichtige Einblicke in das Kundenverhalten. Eine essenzielle Aufgabe ist es daher zu zeigen, dass Scheitern kein negativer Aspekt ist. Negative Ergebnisse müssen genauso erklärt und verfechtet werden, wie du es bei positiven tun würdest.",{"type":42,"attrs":3024,"content":3025},{"textAlign":118},[3026,3028,3034],{"text":3027,"type":513},"Eine der Möglichkeiten, die ich gerne nutze, um Vertrauen zu fördern, ist der Aufbau von ",{"text":3029,"type":513,"marks":3030},"Experimentation-Programmen, die neue Geschäftsideen testen",[3031],{"type":1260,"attrs":3032},{"href":3033,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://conversion.com/blog/it-shouldnt-take-a-year-to-launch-the-wrong-product-how-to-make-better-products-with-experimentation/",{"text":3035,"type":513},", bevor sie auf den Markt kommen.",{"type":42,"attrs":3037,"content":3038},{"textAlign":118},[3039],{"text":3040,"type":513},"Wenn ein Experimentation-Programm durch Consumer Insights demonstrieren kann, dass neue Ideen einen Unternehmenswert erzeugen und das Vertrauen steigern, dann ist das super.",{"type":42,"attrs":3042,"content":3043},{"textAlign":118},[3044],{"text":3045,"type":513},"Ebenso, wenn eine Idee zu einer Verschlechterung führt. Denn dann kann das Management sicherstellen, keinen Stolperfallen bei der Entwicklung aufzusitzen. Zusätzlich kann bereits frühzeitig gewährleistet werden, nicht in die zum Scheitern verurteilten Ideen zu investieren.",{"type":42,"attrs":3047,"content":3048},{"textAlign":118},[3049],{"text":3050,"type":513},"Wie dem auch sei, die Bedeutung liegt in der eigenen Lernfähigkeit des Testings und dem Mut des Unternehmens, die entdeckten Consumer Insights zu kommunizieren.",{"type":931,"attrs":3052,"content":3053},{"level":933,"textAlign":118},[3054],{"text":3055,"type":513},"Risiken in eine neue Perspektive setzen: Wer nicht wagt, der nicht gewinnt.",{"type":42,"attrs":3057,"content":3058},{"textAlign":118},[3059],{"text":3060,"type":513},"Interessanterweise zeigten die Untersuchungen der GO Group, dass auf der Ebene der Unternehmensleitung Deutschland die höchsten Zustimmungswerte für Experimente erhält.",{"type":42,"attrs":3062,"content":3063},{"textAlign":118},[3064],{"text":3065,"type":513},"43 Prozent der schnell wachsenden Unternehmen gaben an, dass hier die Überwachung von Experimentation-Programmen auf Senior Leadership Level liegen. Die Zahl stieg auf 60 Prozent, als Positionen der mittleren Führungsebene mit einbezogen wurden.",{"type":42,"attrs":3067,"content":3068},{"textAlign":118},[3069],{"text":3070,"type":513},"Oberflächlich betrachtet ist das großartig.",{"type":42,"attrs":3072,"content":3073},{"textAlign":118},[3074],{"text":3075,"type":513},"Aber wegen des mangelnden Vertrauens, bedeutet es lediglich, dass die Unternehmen minderwertige Experimente durchführen. Niemand betrachtet diese Tests als echte wachstumsfördernde Maßnahmen.",{"type":42,"attrs":3077,"content":3078},{"textAlign":118},[3079],{"text":3080,"type":513},"Wenn das Gefühl des Vertrauens gering ist, und die Mitarbeiter sich nicht ermächtigt fühlen, dann ist es Zufall, wenn ein (mutiges) Team ein (gewagtes) Experiment vorschlägt.",{"type":42,"attrs":3082,"content":3083},{"textAlign":118},[3084],{"text":3085,"type":513},"Es wirkt gerade so, als ob die Führungsebene das Gefühl bekommt in Entscheidungsprozesse eingreifen zu müssen, anstatt dem Team zu erlauben, die Experimente gemäß der festgelegten Ziele durchzuführen.",{"type":42,"attrs":3087,"content":3088},{"textAlign":118},[3089],{"text":3090,"type":513},"Dies führt häufig dazu, dass die Entscheidungsfindung in einer Art Komitee landet und viele Ideen dadurch einen Todesstoß erhalten. Alternativ legen HiPPOs ein Veto ein, weil kein Vertrauen herrscht.",{"type":1875,"content":3092},[3093],{"type":42,"attrs":3094,"content":3095},{"textAlign":118},[3096],{"text":3097,"type":513},"Kein Unternehmen hat je eine Industrie durch einfaches Ändern der Farbe eines Website-Buttons verändert.",{"type":42,"attrs":3099,"content":3100},{"textAlign":118},[3101],{"text":3102,"type":513},"Wie Jeff Bezos, der Gründer von Amazon, sagte:",{"type":42,"attrs":3104,"content":3105},{"textAlign":118},[3106],{"text":3107,"type":513,"marks":3108},"“Übergroße Erträge entstehen oft durch Wetten gegen die konventionelle Weisheit, und die konventionelle Weisheit hat in der Regel Recht. Bei einer zehnprozentigen Chance auf eine 100-fache Auszahlung solltest du diese Wette jedes Mal annehmen. Aber in neun von zehn Fällen wirst du dich irren… Dieser langwierige Weg hin zu Verteilung von Erträgen ist der Grund, warum es wichtig ist, mutig zu sein. Große Gewinner werden durch viele Experimente geschaffen.”",[3109],{"type":925},{"type":42,"attrs":3111,"content":3112},{"textAlign":118},[3113],{"type":967,"attrs":3114},{"id":118,"alt":3115,"src":3116,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":3117},"Studie über agile Produktentwicklung und Unternehmenskultur","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/HUhs-zkh_agile-produktentwicklung-unternehmenskultur-studie.png",{"alt":3115,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":931,"attrs":3119,"content":3120},{"level":1786,"textAlign":118},[3121],{"text":3122,"type":513},"Experimente erschaffen die Innovations-Feedback-Schleife, die deutsche Unternehmen benötigen",{"type":42,"attrs":3124,"content":3125},{"textAlign":118},[3126],{"text":3127,"type":513},"Innovation und Unternehmenswachstum sind Teil einer Transformation. Transformation ist immer riskant. Wenn deutsche Unternehmen ihren Mitarbeitern nicht vertrauen, gehen sie keine Risiken ein. Ohne das Eingehen von Risiken kann es aber keine Veränderung geben.",{"type":42,"attrs":3129,"content":3130},{"textAlign":118},[3131],{"text":3132,"type":513},"Wie der Bericht zeigt, kämpfen Innovation und Unternehmenswachstum in diesem Bereich miteinander. Erfolgreiche Unternehmen befähigen ihre Mitarbeiter, kalkulierte Risiken einzugehen, um Ziele zu erreichen, die auf das jeweilige Geschäftsziel ausgerichtet sind.",{"type":42,"attrs":3134,"content":3135},{"textAlign":118},[3136],{"text":3137,"type":513},"Ich hoffe, dass auch deutsche Unternehmen besser lernen, Vertrauen aufzubauen und zu steigern.",{"type":42,"attrs":3139,"content":3140},{"textAlign":118},[3141],{"text":3142,"type":513},"Was meinst du dazu? Hast du bereits gesehen, wie mangelndes Vertrauen einem Unternehmen geschadet hat? Das würde ich gerne hören. Schreib mir eine Nachricht. Ich freue mich, dir den vollständigen Bericht der GO Group zur Verfügung zu stellen, damit du sehen kannst, wie schnell wachsende Unternehmen eine gesunde Unternehmenskultur des Experimentierens aufbauen, um Innovationen zu beschleunigen.",{"alt":2809,"src":3144,"name":30,"focus":30,"title":2809,"source":30,"filename":3144,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3145,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/8CE8ndgX_Blogheader_kw16_1_optimiert-1-1620x500.jpg",{"alt":2809,"title":2809,"source":30,"copyright":30},[1038],[3148,3152,3167,3171,3184,3197],{"name":1073,"created_at":1074,"published_at":1075,"updated_at":1074,"id":1076,"uuid":1069,"content":3149,"slug":1080,"full_slug":1081,"sort_by_date":118,"position":494,"tag_list":3150,"is_startpage":51,"parent_id":1083,"meta_data":118,"group_id":1084,"first_published_at":1085,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3151,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1078,"component":1079},[],[],{"name":3153,"created_at":3154,"published_at":1075,"updated_at":3155,"id":3156,"uuid":3157,"content":3158,"slug":3161,"full_slug":3162,"sort_by_date":118,"position":3163,"tag_list":3164,"is_startpage":51,"parent_id":1083,"meta_data":118,"group_id":3165,"first_published_at":1085,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3166,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Daten 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