[{"data":1,"prerenderedAt":3073},["ShallowReactive",2],{"story:de:de/data-science/signifikanz-im-testing-tool":3,"icon:chevron-right":1364,"icon:envelope":1365,"icon:linked-in":1366,"icon:cross":1367,"blog-teaser::/data-science/signifikanz-im-testing-tool:1":1368},[4,901],{"story":5,"cv":720,"rels":721,"links":893},{"name":6,"created_at":7,"published_at":8,"updated_at":9,"id":10,"uuid":11,"content":12,"slug":713,"full_slug":714,"sort_by_date":118,"position":715,"tag_list":716,"is_startpage":81,"parent_id":121,"meta_data":118,"group_id":717,"first_published_at":718,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":719,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Settings","2025-02-26T17:11:48.854Z","2025-12-11T08:40:21.040Z","2025-12-11T08:40:21.063Z",632563359,"83ad7de7-b46f-48d7-9edc-3d89061e3d4f",{"_uid":13,"footer":14,"header":126,"component":499,"blog_read_more":500,"error_page_body":501,"error_page_head":671,"blog_author_head":687,"blog_bottom_head":701,"blog_sidebar_cta":702,"error_page_title":679,"blog_reading_time":703,"blog_bottom_buttons":704,"error_page_subtitle":685,"blog_meta_label_author":709,"blog_table_of_contents":710,"blog_meta_label_reading_time":711,"blog_meta_label_reading_minutes":712},"95ccfc97-3659-4608-8990-0248adfa1881",{"name":15,"created_at":7,"published_at":16,"updated_at":17,"id":18,"uuid":19,"content":20,"slug":116,"full_slug":117,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":120,"is_startpage":51,"parent_id":121,"meta_data":118,"group_id":122,"first_published_at":123,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":125,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Footer","2026-10-07T08:04:25.947Z","2026-10-07T08:04:25.973Z",632563360,"f91caf23-4392-4247-a497-5a33b5f8b0e2",{"cta":21,"_uid":45,"logo":46,"links":52,"component":82,"copyright":83,"logo_link":84,"legal_links":87},[22],{"_uid":23,"buttons":24,"caption":38,"component":43,"caption_position":44},"647620f2-206f-41a8-a066-1a9bcfafbedc",[25],{"_uid":26,"icon":27,"link":28,"text":34,"intent":35,"component":36,"icon_position":37},"290b992e-f2fa-47b9-805d-e59ebaab0660","chevron-right",{"id":29,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":33},"dda7b895-91ef-4e7f-a501-501bafa8bc2b","","story","multilink","de/newsletter","Know-how ins Postfach","primary","util-button","leading",{"type":39,"content":40},"doc",[41],{"type":42},"paragraph","item-action-buttons","center","63d8b1e8-ed60-47da-be57-40b9eed794a0",{"id":47,"alt":30,"name":30,"focus":30,"title":30,"source":30,"filename":48,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":50,"is_external_url":51},22764167,"https://a.storyblok.com/f/328018/236x25/9dd018f217/logo-bk.svg","asset",{},false,[53,60,66,72],{"_uid":54,"link":55,"text":58,"component":59},"31741abf-7693-4e4f-9502-d2c322e40b4f",{"id":56,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":57},"ceb695b8-32ca-4bcc-b418-0148c2a00dc8","de/conversion-optimierung","Conversion-Optimierung","util-link",{"_uid":61,"link":62,"text":65,"type":30,"component":59},"e0155237-ab2f-4584-8cd8-2bfd210973c1",{"id":63,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":64},"5df5215d-7c85-44aa-a463-137a895ed5f2","de/personalisierung","Personalisierung",{"_uid":67,"link":68,"text":71,"component":59},"2fc5d177-de04-4a95-b66f-83dd15c604e7",{"id":69,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":70},"8c7b080c-9822-4a6e-ac1a-d3ac1930d644","de/kontakt","Kontakt",{"_uid":73,"link":74,"text":78,"component":59},"a84a6018-72c7-403e-a16d-9033ec862d46",{"id":75,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":76,"story":77},"d678066e-5183-42ca-9740-53aef05840bc","de/ueber-uns/karriere",{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76,"_stopResolving":81},"Karriere",61774610481128,"karriere",true,"core-footer","© 2026 konversionsKRAFT AG",{"id":85,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":86},"f74c775f-6663-471d-8909-a2c89001a39f","de/",[88,94,100,106,112],{"_uid":89,"link":90,"text":93,"component":59},"de414811-3677-47d5-9976-0b0ffcbf33cb",{"id":91,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":92},"ff78948e-62fc-4366-bb99-35a4e445f7b7","de/datenschutzerklaerung","Datenschutz",{"_uid":95,"link":96,"text":99,"component":59},"61a55edc-2e44-4c34-85ee-592092d40fff",{"id":97,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":98},"db985f58-3c1f-4682-a22c-1e309a879bfc","de/allgemeine-geschaeftsbedingungen","AGB",{"_uid":101,"link":102,"text":105,"component":59},"9dd6dd9c-8099-46cb-94eb-7a2eff25cafb",{"id":103,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":104},"8844a87b-92ca-4340-ad83-45623ec51d28","de/impressum","Impressum",{"_uid":107,"link":108,"text":111,"component":59},"1c9552b5-81f7-49e0-b7c7-7f78e48fe757",{"id":109,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":110},"c180fc5b-1552-4f9a-8096-7522c2fc74b8","de/barrierefreiheitserklaerung","Barrierefreiheitserklärung",{"_uid":113,"link":114,"text":115,"component":59},"7c9e9042-51c1-4e2d-b44e-43b819a28273",{"id":97,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":98},"Cookies","footer","de/_settings/footer",null,-30,[],632563353,"265f0d28-1033-4059-a49d-3cbad3c63dd2","2025-05-05T09:35:19.813Z","default",[],{"name":127,"created_at":7,"published_at":128,"updated_at":129,"id":130,"uuid":131,"content":132,"slug":492,"full_slug":493,"sort_by_date":118,"position":494,"tag_list":495,"is_startpage":51,"parent_id":121,"meta_data":118,"group_id":496,"first_published_at":497,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":498,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Header","2026-10-07T11:10:10.189Z","2026-10-07T11:10:10.205Z",632563358,"2f01a7ab-082d-45e9-adbe-b223c4ba9feb",{"_uid":133,"link":134,"logo":137,"links":141,"buttons":487,"component":491},"5ff93704-f742-47ed-92db-e5b13f03564b",{"id":30,"url":135,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":135},"https://www.konversionskraft.de","url",{"id":138,"alt":30,"name":30,"focus":30,"title":30,"source":30,"filename":139,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":140,"is_external_url":51},21395391,"https://a.storyblok.com/f/328018/300x31/362acdb1c8/kk-logo-white.svg",{},[142,190,244,293,432,443],{"_uid":143,"link":144,"links":147,"title":188,"component":189},"b2cf1eaa-6274-4de9-bf12-eec7e5df59f9",{"id":145,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":146},"147973fb-7b43-4d6d-a404-ab2c0678fbc2","de/loesungen/",[148,153,158,164,170,176,182],{"_uid":149,"link":150,"text":58,"component":59},"3a7093f2-25df-4ed5-b335-805febe74512",{"id":151,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":152},"c9021c39-1839-49c7-98c4-4014de8cfe28","de/loesungen/conversion-optimierung",{"_uid":154,"link":155,"text":65,"component":59},"159678a7-7dd0-460b-b9d9-8741afdc2b23",{"id":156,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":157},"3f593847-2edc-4128-9330-e5bd0c0cdeb8","de/loesungen/personalisierung-ueberblick",{"_uid":159,"link":160,"text":163,"component":59},"4214b02c-039c-4a9c-b545-3cbce68afe82",{"id":161,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":162},"2f790b38-6102-44bf-be14-30eb612116b7","de/loesungen/redesign-absicherung","Relaunch-/Redesign-Absicherung",{"_uid":165,"link":166,"text":169,"component":59},"328ea4fc-4b3f-47ec-b944-44bd93652d5e",{"id":167,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":168},"556166c5-b13e-4cb7-9f29-b3ee70e89da5","de/loesungen/mehr-marketingeffizienz","Online-Marketing & Kampagnenoptimierung",{"_uid":171,"link":172,"text":175,"component":59},"836ef4eb-2dc4-419e-b607-99f8e0a55eea",{"id":173,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":174},"f0d0c226-175e-437e-9ec3-2a774d53176b","de/loesungen/kundenbindung-loyalty","Kundenbindung & Loyalty",{"_uid":177,"link":178,"text":181,"component":59},"b4b4fb97-e791-42a6-b3a1-b1eff37e39cc",{"id":179,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":180},"8384ac3d-99d5-450c-a366-97de897ba6c4","de/loesungen/kundenzentrierung","Kundenzentrierte Test-/Experimentierkultur",{"_uid":183,"link":184,"text":187,"component":59},"6bb72781-75bb-447e-8c30-4e3731e74c1b",{"id":185,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":186},"3e74fa84-d5dd-4989-9b54-dc4b17d78d61","de/loesungen/product-discovery","Produktentwicklung & MVP-Begleitung","Lösungen","util-link-list",{"_uid":191,"link":192,"links":195,"title":243,"component":189},"c72751dc-01ca-4393-88d5-f98044c20dfe",{"id":193,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":194},"3d5d20be-27f5-4633-85b0-bd2e681643a7","de/case-studies/case-study-ueberblick",[196,202,208,213,219,225,231,237],{"_uid":197,"link":198,"text":201,"component":59},"7842509a-13c2-4d57-887d-eca5e88c29c0",{"id":199,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":200},"432ec656-e9cb-4462-85f3-0d653d33bcd3","de/case-studies/case-study-betzold","Betzold: Personalisierung für KMU",{"_uid":203,"link":204,"text":207,"component":59},"edd83cb1-2bb0-469a-8007-d76d26c94804",{"id":205,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":206},"b2f8d181-b222-4b79-a35a-ffc813533953","de/case-studies/case-study-freenet-ag","Freenet: CRO Team aufbauen & Inhousing",{"_uid":209,"link":210,"text":212,"component":59},"c43a5159-7404-431a-a873-696fc2415618",{"id":30,"url":211,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":211},"https://www.konversionskraft.de/innovationsmanagement/design-sprints.html","Telefonica: Innovation mit Design Sprints",{"_uid":214,"link":215,"text":218,"component":59},"79bdb63a-dd36-468f-ad57-1ff6352335ff",{"id":216,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":217},"9da92b5c-0b48-463c-96af-f324d5951218","de/case-studies/case-study-computeruniverse","computeruniverse: Echtzeit Personalisierung",{"_uid":220,"link":221,"text":224,"component":59},"ed7cefbb-abbd-4bbe-ad78-97923943a968",{"id":222,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":223},"bbad9c18-473e-4035-bb5a-9ec561f46a1d","de/case-studies/case-study-goertz","Görtz: Design Driven Relaunch",{"_uid":226,"link":227,"text":230,"component":59},"0025c2b0-0253-444d-89be-9bbae77b66fd",{"id":228,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":229},"c6eccf7f-3c04-4d2e-84d7-aca24c02131a","de/case-studies/case-study-haufe","Haufe: Customer Centricity",{"_uid":232,"link":233,"text":236,"component":59},"ce573bb0-0e46-4c94-a737-bec58af9b6b3",{"id":234,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":235},"0d6607f2-7b17-4248-877e-fab97adadbbd","de/case-studies/case-study-aldi-sued-personalisierung","ALDI Süd: Kanalübergreifende Personalisierung",{"_uid":238,"link":239,"text":242,"component":59},"155dbddf-9f79-4a6e-a17e-9c044fba1145",{"id":240,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":241},"cb05cdff-2855-4e30-8abe-b7c60fb50e07","de/ressourcen/studien/download-grow-report","G.R.O.W. Report & Canvas - Download","Cases",{"_uid":245,"link":246,"links":249,"title":292,"component":189},"290333ca-9ef6-4c0d-8878-f5c285374311",{"id":247,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":248},"0a47fb29-43c0-480d-8192-fdec9bed2a00","de/branchen/",[250,256,262,268,274,280,286],{"_uid":251,"link":252,"text":255,"component":59},"e03779ff-4a0c-492b-a23f-82cc41ce1b42",{"id":253,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":254},"9db23777-e782-4660-8772-9f6b5706455e","de/branchen/banking-finance","Banking & Finance",{"_uid":257,"link":258,"text":261,"component":59},"f87e851a-7b12-4e65-8e92-329f5c9320c3",{"id":259,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":260},"df24ecee-0472-4e18-b719-98ae5a7eaf30","de/branchen/b2b","B2B",{"_uid":263,"link":264,"text":267,"component":59},"2e8b4eaa-1fc5-445c-976f-bf38a081e21f",{"id":265,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":266},"bdd1cf11-ef56-4696-be69-fa57208726f9","de/branchen/ngo","Non-Governmental Organisations",{"_uid":269,"link":270,"text":273,"component":59},"fbfa0f52-59fb-4fe2-9124-29860f34613f",{"id":271,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":272},"f6d46912-5fe2-4540-9d5b-c06a31e49306","de/branchen/telekommunikation","Telekommunikation",{"_uid":275,"link":276,"text":279,"component":59},"2c8f964f-f25d-47fe-ac8f-e11f53673926",{"id":277,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":278},"7bfaf1a9-5c8e-4a08-92ce-80b5ed12e311","de/branchen/e-commerce","E-Commerce",{"_uid":281,"link":282,"text":285,"component":59},"7657fffb-c9f6-47f7-a970-a9a623d59aca",{"id":283,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":284},"d972d186-d012-40ec-94bf-d6f072c006bd","de/branchen/conversion-optimierung-travel","Travel & Entertainment",{"_uid":287,"link":288,"text":291,"component":59},"95e5bd1c-820a-404c-9425-fa5726f46039",{"id":289,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":290},"adec7223-27fe-48be-895d-542dd2154619","de/branchen/d2c","D2C","Branchen",{"_uid":294,"link":295,"links":298,"title":431,"component":189},"78233a78-d66e-44e6-9bc6-f04e21981a36",{"id":296,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":297},"2868c027-4bca-49d6-a93e-64534a555c46","de/know-how-tools",[299,303,309,315,321,325,335,341,346,356,362,368,374,380,386,392,396,401,407,413,419,425],{"_uid":300,"link":301,"text":302,"component":59},"e1000000-0000-4000-8000-000000000001",{"id":56,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":57},"Ratgeber: Was ist Conversion-Optimierung?",{"_uid":304,"link":305,"text":308,"component":59},"e1000000-0000-4000-8000-000000000002",{"id":306,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":307},"c3fa47db-d9f1-440c-90f1-5edb09eff03b","de/customer-journey","Ratgeber: Was ist eine Customer Journey?",{"_uid":310,"link":311,"text":314,"component":59},"e1000000-0000-4000-8000-000000000003",{"id":312,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":313},"cda69b30-8362-4d2d-80a3-ef4b9f11178a","de/ab-testing","Ratgeber: Was ist A/B-Testing?",{"_uid":316,"link":317,"text":320,"component":59},"e1000000-0000-4000-8000-000000000004",{"id":318,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":319},"2c10eaf4-b33d-43f0-ac03-831a2c9513f2","de/cro-agentur-finden","Ratgeber: Wie finde ich eine gute CRO-Agentur?",{"_uid":322,"link":323,"text":324,"component":59},"e1000000-0000-4000-8000-000000000005",{"id":63,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":64},"Ratgeber: Was ist Personalisierung?",{"_uid":326,"link":327,"text":334,"component":59},"5b065a95-dc2c-4157-9cce-36a5491d748a",{"id":328,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":329,"story":330},"f3c858d2-69c1-4782-a66c-03634b2258f6","de/weiterbildung/uebersicht-der-weiterbildungsangebote",{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329,"_stopResolving":81},"Übersicht der Weiterbildungsangebote",61789049106112,"uebersicht-der-weiterbildungsangebote","Academy - E-Kurse & Schulungen",{"_uid":336,"link":337,"text":340,"component":59},"7f66786d-3901-4f91-b78b-5363f8a34cbd",{"id":338,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":339},"cb7da046-7dd0-466b-a99d-5e01142617f1","de/ressourcen/download-bibliothek","Download Bibliothek - E-Books, Studien, Frameworks",{"_uid":342,"link":343,"text":345,"component":59},"8eb16b14-6456-4a01-8f2c-aa930c24ac5d",{"id":328,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":329,"story":344},{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329,"_stopResolving":81},"Weiterbildungen im Überblick",{"_uid":347,"link":348,"text":355,"component":59},"aff38e25-0be7-4a95-8247-7875f706c31d",{"id":349,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":350,"story":351},"59affe36-02b5-42a7-9ef1-a2ea2e34bc71","de/webinare/",{"name":352,"id":353,"uuid":349,"slug":354,"url":350,"full_slug":350,"_stopResolving":81},"Anstehende Webinare",62483764663535,"webinare","Webinare",{"_uid":357,"link":358,"text":361,"component":59},"2ab92889-dda6-4602-89d4-48b24e7a6e97",{"id":359,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":360},"c96790f9-bb24-4408-873a-807fa6dab582","de/tools/","Statistik Tools",{"_uid":363,"link":364,"text":367,"component":59},"6332bc11-9aaf-402f-84b6-715384d999ad",{"id":365,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":366},"c9edb73d-2ca1-4011-bc6f-6b60489a133b","de/weiterbildung/inhouse-lehrgang-zertifizierter-conversion-manager","Inhouse Lehrgang - Conversion Manager",{"_uid":369,"link":370,"text":373,"component":59},"b4dc283b-c2a3-4b37-bd4d-ab62342a5fc5",{"id":371,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":372},"25e060e7-a7d4-43e4-845a-2287180afe78","de/weiterbildung/inhouse-schulung-product-discovery","Inhouse Training - Product Discovery ",{"_uid":375,"link":376,"text":379,"component":59},"f10472fa-9d8b-4ab7-96f8-2dd9c93f6553",{"id":377,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":378},"af525344-9836-4511-81a1-4fb95c0e67aa","de/produkte/behavior-pattern-model-poster","Behavior Pattern Model Poster",{"_uid":381,"link":382,"text":385,"component":59},"fb118cba-5d23-4282-8a72-c27ea9a8aec9",{"id":383,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":384},"9c48d4d5-330b-4b96-af5e-68a9cda735d4","de/produkte/behavior-patterns-kartenset","Behavior Pattern Kartenset",{"_uid":387,"link":388,"text":391,"component":59},"90aba8f9-395b-4f38-abad-71f05bc0449f",{"id":389,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":390},"5dab273c-49bb-4f64-a3cd-de96f0d7b39f","de/growth-ambassador-community","Growth Ambassador Community",{"_uid":393,"link":394,"text":395,"component":59},"99cf735d-f680-4c48-9074-636c4830d35a",{"id":29,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":33},"News & Know-how in dein Postfach",{"_uid":397,"link":398,"text":400,"component":59},"f5697cde-7f34-4274-9572-e5ec3e7457bd",{"id":30,"url":399,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":399},"https://www.growthmindedsuperheroes.com/","GMS - growth minded SUPERHEROES",{"_uid":402,"link":403,"text":406,"component":59},"00f49f9b-f75c-4775-a61f-41fd61a92ed3",{"id":404,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":405},"1d084a65-02b3-4ee1-be0d-9806be223ab2","de/ressourcen/e-books/statistik-e-book-und-basic-wissen-fuer-a-b-testing","Download: Statistik E-Book Bundle",{"_uid":408,"link":409,"text":412,"component":59},"e0422140-94e7-4dd8-87f7-a0f752dd712d",{"id":410,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":411},"c8996f10-09f1-4543-874b-158275456f9b","de/ressourcen/e-books/personalisierung-mit-dem-4-stufen-modell","Download: E-Book Personalisierung",{"_uid":414,"link":415,"text":418,"component":59},"de7271fe-965f-418b-8d42-31b78f962e1d",{"id":416,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":417},"58333d89-01c3-4cac-863e-e7cbc02a08bc","de/ressourcen/frameworks/wdw-hypothesen-framework","Download: WDW Hypothesen Framework",{"_uid":420,"link":421,"text":424,"component":59},"be031ed2-c7f7-4c8b-8f58-6f87074f4dc0",{"id":422,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":423},"3aa8f349-0361-45a7-a391-066df5c9e7ff","de/ressourcen/frameworks/roi-ab-testing-business-case-paket","Download: A/B Testing ROI Business Case Paket",{"_uid":426,"link":427,"text":430,"type":30,"component":59},"8d464b9b-86fe-4c09-b5ad-15f1746ab4a8",{"id":428,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":429},"4e8a7b56-0857-4af1-9068-edc69349fb30","de/ressourcen/frameworks/hook-model-canvas","Framework: Hook Model Canvas","Know-how & Tools",{"_uid":433,"link":434,"links":441,"title":442,"component":189},"3a303c5d-3ef4-482e-b31d-02856c821947",{"id":435,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":436,"story":437},"1e20ab74-88ab-4f66-b3a1-019d85e2ef84","de/blog/",{"name":438,"id":439,"uuid":435,"slug":440,"url":436,"full_slug":436,"_stopResolving":81},"Overview",103884675285507,"blog",[],"Blog",{"_uid":444,"link":445,"links":448,"title":486,"component":189},"5e1fb531-7f55-4c8e-8b25-32fa43e7af94",{"id":446,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":447},"d7112b89-d5ce-41d8-a369-293c8b86e98d","de/ueber-uns/wer-wir-sind",[449,453,463,469,474,480],{"_uid":450,"link":451,"text":452,"component":59},"95511c3e-0c54-4f6e-83bc-143e5ac943f2",{"id":446,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":447},"Team: Wer wir sind",{"_uid":454,"link":455,"text":462,"component":59},"10e03a1d-860a-4a64-8997-f352cab5291c",{"id":456,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":457,"story":458},"c20fc377-1157-4539-97d2-0ded113d1a69","de/ueber-uns/was-wir-tun",{"name":459,"id":460,"uuid":456,"slug":461,"url":457,"full_slug":457,"_stopResolving":81},"Was wir tun",62047816851482,"was-wir-tun","Methoden: Was wir tun",{"_uid":464,"link":465,"text":468,"component":59},"cc8765bf-7f12-478b-81a7-29f508fc805a",{"id":466,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":467},"b190ded2-7e87-4b67-83c9-8ad6625d5480","de/ueber-uns/unsere-kunden","Kunden: Für wen arbeiten wir",{"_uid":470,"link":471,"text":473,"component":59},"47e8279b-16f2-4f6b-8cd3-bd9407369bba",{"id":75,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":76,"story":472},{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76,"_stopResolving":81},"Karriere & Jobs",{"_uid":475,"link":476,"text":479,"component":59},"85eb0d40-5379-4f62-a6a8-6cbbbcf27dd9",{"id":477,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":478},"e5cc2d5c-06b8-4487-941c-0e463c3e4f0b","de/ueber-uns/team-first","Unsere Kultur: Team first",{"_uid":481,"link":482,"text":485,"component":59},"e8111c32-8191-4211-b40d-073b5afdf12f",{"id":483,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":484},"31befb84-87a7-4c51-9028-092a1a69f015","de/grow-model","G.R.O.W. Model - Reifegrad Assessment","Über uns",[488],{"_uid":489,"icon":30,"link":490,"text":71,"intent":35,"component":36,"icon_position":37},"1b18d9f0-85af-48f2-a038-6a823d74dbff",{"id":69,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":70},"core-header","header","de/_settings/header",0,[],"c1fc9f92-e520-41db-8395-ac2606e318d5","2025-05-05T09:35:20.471Z",[],"singleton-settings","Mehr lesen",[502],{"_uid":503,"head":504,"cards":519,"theme":124,"alignment":44,"component":667,"cards_per_row":668,"icon_position":669,"action_buttons":670,"bordered_cards":81},"3aaa4f32-19e8-41b0-aa02-03b4360405e7",[505],{"_uid":506,"kicker":30,"headline":507,"component":514,"subheadline":515,"show_top_line":81,"action_buttons":518},"67897cc1-c782-48fd-b6a9-3f48dfa972c1",{"type":39,"content":508},[509],{"type":42,"content":510},[511],{"text":512,"type":513},"Danach suchten andere Besucher","text","item-head",{"type":39,"content":516},[517],{"type":42},[],[520,549,575,597,621,644],{"tag":30,"_uid":521,"icon":522,"text":528,"image":534,"button":536,"headline":543,"component":548},"509dd04a-ac3a-4842-b787-c99d7bbe614b",{"id":523,"alt":524,"name":30,"focus":30,"title":525,"source":30,"filename":526,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":527,"is_external_url":51},23160806,"Halbkreis mit Tachonadel im rechten Bereich","Performance","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/d47b48585b/performance-heller-bg.svg",{"alt":524,"title":525,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":529},[530],{"type":42,"content":531},[532],{"text":533,"type":513},"Mit dem Konfidenzrechner von konversionsKRAFT hast du die Möglichkeit, die Ergebnisse deines A/B-Tests auf signifikante Unterschiede zu untersuchen.",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":535},{},[537],{"_uid":538,"icon":27,"link":539,"text":546,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"942eaebc-4d2f-49f1-818a-64913826a082",{"id":540,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":541,"story":542},"20da88c1-38f8-46fb-8efb-99c7e3edaf41","de/tools/konfidenzrechner",{"name":543,"id":544,"uuid":540,"slug":545,"url":541,"full_slug":541,"_stopResolving":81},"Konfidenzrechner",62131923697584,"konfidenzrechner","Zum Tool","tertiary","section-features__card",{"tag":30,"_uid":550,"icon":551,"text":557,"image":563,"button":565,"headline":572,"component":548},"f5939252-f8ef-4fa9-a412-d80045de2c3a",{"id":552,"alt":553,"name":30,"focus":30,"title":554,"source":30,"filename":555,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":556,"is_external_url":51},23160824,"Stilisierte Uhr mit weißen Zeigern auf 12 und 3 Uhr, umgeben von einem schwarzen, gegen den Uhrzeigersinn gezeichneten Pfeilkreis","Rückblick","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/25b4408792/uhr-rueckblick-heller-bg.svg",{"alt":553,"title":554,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":558},[559],{"type":42,"content":560},[561],{"text":562,"type":513},"Der Testlaufzeitrechner hilft dir, deine Uplifts sicher nachzuweisen und eine bessere Einschätzung für den nachweisbaren Effekt vornehmen zu können.",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":564},{},[566],{"_uid":567,"icon":27,"link":568,"text":546,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"903598b6-6a79-4e7c-a44e-7ad9b3f1b2ab",{"id":569,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":570,"story":571},"5c12fee4-da27-4b84-9e21-125e542f2261","de/tools/testlaufzeitrechner",{"name":572,"id":573,"uuid":569,"slug":574,"url":570,"full_slug":570,"_stopResolving":81},"Testlaufzeitrechner",62134457203508,"testlaufzeitrechner",{"tag":30,"_uid":576,"icon":577,"text":583,"image":589,"button":591,"headline":355,"component":548},"3f45584f-e296-4c4c-aeb2-74fb602c25cc",{"id":578,"alt":579,"name":30,"focus":30,"title":580,"source":30,"filename":581,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":582,"is_external_url":51},23160767,"Icon mit Person einem Notebook und Smartphone","Customer Journey","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/ea7a1982ed/customer-journey-heller-bg.svg",{"alt":579,"title":580,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":584},[585],{"type":42,"content":586},[587],{"text":588,"type":513},"Unsere Webinare richten sich an alle, die mehr wollen – mehr Uplift, mehr ROI, mehr Wachstum. Unsere Experten und Gastreferenten vermitteln in den Web-Seminaren wichtiges Optimiererwissen.",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":590},{},[592],{"_uid":593,"icon":27,"link":594,"text":596,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"eec7fdfe-219e-4996-b99e-645675c27ea8",{"id":349,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":350,"story":595},{"name":352,"id":353,"uuid":349,"slug":354,"url":350,"full_slug":350,"_stopResolving":81},"Zur Übersicht",{"tag":30,"_uid":598,"icon":599,"text":605,"image":612,"button":614,"headline":620,"component":548},"d70a1587-7a51-414c-aa40-fa4419ea02b7",{"id":600,"alt":601,"name":30,"focus":30,"title":602,"source":30,"filename":603,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":604,"is_external_url":51},23160771,"Symbol eines Bachelor Huts für Bildung","Bachelor Hut","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/35fc1a0701/diplom-bachelor-heller-bg.svg",{"alt":601,"title":602,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":606},[607],{"type":42,"attrs":608,"content":609},{"textAlign":118},[610],{"text":611,"type":513},"Profitiere von der langjährigen Erfahrung unserer Consultants, Analysten, UX Designern und Konsumpsychologen und erlange neues Know-how für deinen Alltag.",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":613},{},[615],{"_uid":616,"icon":27,"link":617,"text":619,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"c320c7a7-6ad7-4ab7-8cbd-98b5dbe6fa38",{"id":328,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":329,"story":618},{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329,"_stopResolving":81},"Zur Weiterbildung","Weiterbildung",{"tag":30,"_uid":622,"icon":623,"text":629,"image":636,"button":638,"headline":459,"component":548},"cd63af88-8220-48f4-b392-1f5eabcb2d3c",{"id":624,"alt":625,"name":30,"focus":30,"title":626,"source":30,"filename":627,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":628,"is_external_url":51},23160799,"Drei Personen nebeneinander mit jeweils einem Stern darunter","Kundenbedürfnis verstehen","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/02138a981e/kundenbeduerfnis-verstehen-heller-bg.svg",{"alt":625,"title":626,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":630},[631,635],{"type":42,"content":632},[633],{"text":634,"type":513},"Wir erschließen schnell und systematisch existierende digitale Wachstumspotenziale. Agil, kundenzentriert und datenbasiert.",{"type":42},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":637},{},[639],{"_uid":640,"icon":27,"link":641,"text":643,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"e7f68e81-f9b0-4fb4-810b-224498e148b2",{"id":456,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":457,"story":642},{"name":459,"id":460,"uuid":456,"slug":461,"url":457,"full_slug":457,"_stopResolving":81},"Mehr erfahren",{"tag":30,"_uid":645,"icon":646,"text":652,"image":659,"button":661,"headline":78,"component":548},"cf571a54-a871-40ed-b3da-a8f7bc23fdf4",{"id":647,"alt":648,"name":30,"focus":30,"title":649,"source":30,"filename":650,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":651,"is_external_url":51},23160774,"Ein skizzierter Diamant der funkelt","Diamant","https://a.storyblok.com/f/328018/150x150/67d557c518/diamant-heller-bg.svg",{"alt":648,"title":649,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":653},[654,658],{"type":42,"content":655},[656],{"text":657,"type":513},"Bist du bereit, deine Karriere bei uns zu starten?",{"type":42},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":660},{},[662],{"_uid":663,"icon":27,"link":664,"text":666,"intent":547,"component":36,"icon_position":37},"4b0f8e8b-cfbd-4bad-99ba-ed5635cc99ae",{"id":75,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":76,"story":665},{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76,"_stopResolving":81},"Vakanzen","section-features-1","3","top",[],[672],{"_uid":673,"kicker":30,"headline":674,"component":514,"subheadline":680,"show_top_line":51,"action_buttons":686},"31cce379-ea89-4fdf-84f8-52e990bcf402",{"type":39,"content":675},[676],{"type":42,"content":677},[678],{"text":679,"type":513},"Hoppla!",{"type":39,"content":681},[682],{"type":42,"content":683},[684],{"text":685,"type":513},"Die angeforderte Seite konnte leider nicht gefunden werden.",[],[688],{"_uid":689,"type":30,"kicker":30,"headline":690,"component":514,"subheadline":697,"show_top_line":51,"action_buttons":700},"3ffbe671-41cf-400a-980c-6dbe14b6ce6f",{"type":39,"content":691},[692],{"type":42,"attrs":693,"content":694},{"textAlign":118},[695],{"text":696,"type":513},"Über den Autor",{"type":39,"content":698},[699],{"type":42},[],[],[],"min Lesezeit",[705],{"_uid":706,"icon":27,"link":707,"text":500,"intent":35,"component":36,"icon_position":37},"bb239a64-a116-4d8f-9695-ffc1a5e260a3",{"id":435,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":436,"story":708},{"name":438,"id":439,"uuid":435,"slug":440,"url":436,"full_slug":436,"_stopResolving":81},"Verfasst von","Inhalt","Lesedauer","Minuten","_settings","de/_settings/",-40,[],"c1ba6ded-acb9-4c7e-8404-38e942bdfab9","2025-05-05T09:35:20.134Z",[],1791547703,[722,857],{"name":127,"created_at":7,"published_at":128,"updated_at":129,"id":130,"uuid":131,"content":723,"slug":492,"full_slug":493,"sort_by_date":118,"position":494,"tag_list":855,"is_startpage":51,"parent_id":121,"meta_data":118,"group_id":496,"first_published_at":497,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":856,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"_uid":133,"link":724,"logo":725,"links":727,"buttons":852,"component":491},{"id":30,"url":135,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":135},{"id":138,"alt":30,"name":30,"focus":30,"title":30,"source":30,"filename":139,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":726,"is_external_url":51},{},[728,745,764,781,831,835],{"_uid":143,"link":729,"links":730,"title":188,"component":189},{"id":145,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":146},[731,733,735,737,739,741,743],{"_uid":149,"link":732,"text":58,"component":59},{"id":151,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":152},{"_uid":154,"link":734,"text":65,"component":59},{"id":156,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":157},{"_uid":159,"link":736,"text":163,"component":59},{"id":161,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":162},{"_uid":165,"link":738,"text":169,"component":59},{"id":167,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":168},{"_uid":171,"link":740,"text":175,"component":59},{"id":173,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":174},{"_uid":177,"link":742,"text":181,"component":59},{"id":179,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":180},{"_uid":183,"link":744,"text":187,"component":59},{"id":185,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":186},{"_uid":191,"link":746,"links":747,"title":243,"component":189},{"id":193,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":194},[748,750,752,754,756,758,760,762],{"_uid":197,"link":749,"text":201,"component":59},{"id":199,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":200},{"_uid":203,"link":751,"text":207,"component":59},{"id":205,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":206},{"_uid":209,"link":753,"text":212,"component":59},{"id":30,"url":211,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":211},{"_uid":214,"link":755,"text":218,"component":59},{"id":216,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":217},{"_uid":220,"link":757,"text":224,"component":59},{"id":222,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":223},{"_uid":226,"link":759,"text":230,"component":59},{"id":228,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":229},{"_uid":232,"link":761,"text":236,"component":59},{"id":234,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":235},{"_uid":238,"link":763,"text":242,"component":59},{"id":240,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":241},{"_uid":245,"link":765,"links":766,"title":292,"component":189},{"id":247,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":248},[767,769,771,773,775,777,779],{"_uid":251,"link":768,"text":255,"component":59},{"id":253,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":254},{"_uid":257,"link":770,"text":261,"component":59},{"id":259,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":260},{"_uid":263,"link":772,"text":267,"component":59},{"id":265,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":266},{"_uid":269,"link":774,"text":273,"component":59},{"id":271,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":272},{"_uid":275,"link":776,"text":279,"component":59},{"id":277,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":278},{"_uid":281,"link":778,"text":285,"component":59},{"id":283,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":284},{"_uid":287,"link":780,"text":291,"component":59},{"id":289,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":290},{"_uid":294,"link":782,"links":783,"title":431,"component":189},{"id":296,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":297},[784,786,788,790,792,794,797,799,802,805,807,809,811,813,815,817,819,821,823,825,827,829],{"_uid":300,"link":785,"text":302,"component":59},{"id":56,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":57},{"_uid":304,"link":787,"text":308,"component":59},{"id":306,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":307},{"_uid":310,"link":789,"text":314,"component":59},{"id":312,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":313},{"_uid":316,"link":791,"text":320,"component":59},{"id":318,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":319},{"_uid":322,"link":793,"text":324,"component":59},{"id":63,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":64},{"_uid":326,"link":795,"text":334,"component":59},{"id":328,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":329,"story":796},{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329,"_stopResolving":81},{"_uid":336,"link":798,"text":340,"component":59},{"id":338,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":339},{"_uid":342,"link":800,"text":345,"component":59},{"id":328,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":329,"story":801},{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329,"_stopResolving":81},{"_uid":347,"link":803,"text":355,"component":59},{"id":349,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":350,"story":804},{"name":352,"id":353,"uuid":349,"slug":354,"url":350,"full_slug":350,"_stopResolving":81},{"_uid":357,"link":806,"text":361,"component":59},{"id":359,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":360},{"_uid":363,"link":808,"text":367,"component":59},{"id":365,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":366},{"_uid":369,"link":810,"text":373,"component":59},{"id":371,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":372},{"_uid":375,"link":812,"text":379,"component":59},{"id":377,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":378},{"_uid":381,"link":814,"text":385,"component":59},{"id":383,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":384},{"_uid":387,"link":816,"text":391,"component":59},{"id":389,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":390},{"_uid":393,"link":818,"text":395,"component":59},{"id":29,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":33},{"_uid":397,"link":820,"text":400,"component":59},{"id":30,"url":399,"linktype":136,"fieldtype":32,"cached_url":399},{"_uid":402,"link":822,"text":406,"component":59},{"id":404,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":405},{"_uid":408,"link":824,"text":412,"component":59},{"id":410,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":411},{"_uid":414,"link":826,"text":418,"component":59},{"id":416,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":417},{"_uid":420,"link":828,"text":424,"component":59},{"id":422,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":423},{"_uid":426,"link":830,"text":430,"type":30,"component":59},{"id":428,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":429},{"_uid":433,"link":832,"links":834,"title":442,"component":189},{"id":435,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":436,"story":833},{"name":438,"id":439,"uuid":435,"slug":440,"url":436,"full_slug":436,"_stopResolving":81},[],{"_uid":444,"link":836,"links":837,"title":486,"component":189},{"id":446,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":447},[838,840,843,845,848,850],{"_uid":450,"link":839,"text":452,"component":59},{"id":446,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":447},{"_uid":454,"link":841,"text":462,"component":59},{"id":456,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":457,"story":842},{"name":459,"id":460,"uuid":456,"slug":461,"url":457,"full_slug":457,"_stopResolving":81},{"_uid":464,"link":844,"text":468,"component":59},{"id":466,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":467},{"_uid":470,"link":846,"text":473,"component":59},{"id":75,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":76,"story":847},{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76,"_stopResolving":81},{"_uid":475,"link":849,"text":479,"component":59},{"id":477,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":478},{"_uid":481,"link":851,"text":485,"component":59},{"id":483,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":484},[853],{"_uid":489,"icon":30,"link":854,"text":71,"intent":35,"component":36,"icon_position":37},{"id":69,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":70},[],[],{"name":15,"created_at":7,"published_at":16,"updated_at":17,"id":18,"uuid":19,"content":858,"slug":116,"full_slug":117,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":891,"is_startpage":51,"parent_id":121,"meta_data":118,"group_id":122,"first_published_at":123,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":892,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"cta":859,"_uid":45,"logo":867,"links":869,"component":82,"copyright":83,"logo_link":879,"legal_links":880},[860],{"_uid":23,"buttons":861,"caption":864,"component":43,"caption_position":44},[862],{"_uid":26,"icon":27,"link":863,"text":34,"intent":35,"component":36,"icon_position":37},{"id":29,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":33},{"type":39,"content":865},[866],{"type":42},{"id":47,"alt":30,"name":30,"focus":30,"title":30,"source":30,"filename":48,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":868,"is_external_url":51},{},[870,872,874,876],{"_uid":54,"link":871,"text":58,"component":59},{"id":56,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":57},{"_uid":61,"link":873,"text":65,"type":30,"component":59},{"id":63,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":64},{"_uid":67,"link":875,"text":71,"component":59},{"id":69,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":70},{"_uid":73,"link":877,"text":78,"component":59},{"id":75,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":76,"story":878},{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76,"_stopResolving":81},{"id":85,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":86},[881,883,885,887,889],{"_uid":89,"link":882,"text":93,"component":59},{"id":91,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":92},{"_uid":95,"link":884,"text":99,"component":59},{"id":97,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":98},{"_uid":101,"link":886,"text":105,"component":59},{"id":103,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":104},{"_uid":107,"link":888,"text":111,"component":59},{"id":109,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":110},{"_uid":113,"link":890,"text":115,"component":59},{"id":97,"url":30,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":98},[],[],[894,895,896,897,898,899,900],{"name":438,"id":439,"uuid":435,"slug":440,"url":436,"full_slug":436},{"name":543,"id":544,"uuid":540,"slug":545,"url":541,"full_slug":541},{"name":352,"id":353,"uuid":349,"slug":354,"url":350,"full_slug":350},{"name":572,"id":573,"uuid":569,"slug":574,"url":570,"full_slug":570},{"name":459,"id":460,"uuid":456,"slug":461,"url":457,"full_slug":457},{"name":78,"id":79,"uuid":75,"slug":80,"url":76,"full_slug":76},{"name":331,"id":332,"uuid":328,"slug":333,"url":329,"full_slug":329},{"story":902,"cv":720,"rels":1337,"links":1361},{"name":903,"created_at":904,"published_at":905,"updated_at":906,"id":907,"uuid":908,"content":909,"slug":1325,"full_slug":1326,"sort_by_date":118,"position":1330,"tag_list":1331,"is_startpage":51,"parent_id":1333,"meta_data":118,"group_id":1334,"first_published_at":1335,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1336,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Testing Insights: Was steckt hinter der Signifikanz in meinem Testing Tool?","2025-10-15T16:16:36.697Z","2026-10-04T09:56:22.402Z","2026-10-04T09:56:22.625Z",101807704907648,"962637b1-6e4e-4c11-80f3-b972cf8f9316",{"seo":910,"_uid":914,"body":915,"text":913,"image":1224,"authors":1227,"category":1258,"headline":903,"component":1259,"categories":1260,"bottom_head":1305,"breadcrumbs":1306,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":1327,"reading_time":1328,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":1329,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":911,"plugin":912,"og_image":30,"og_title":911,"description":913,"twitter_image":30,"twitter_title":911,"og_description":913,"twitter_description":913},"Was steckt hinter der Signifikanz im Testingtool?","seo_metatags","Wer hat sich das nicht schon öfters gefragt: Wie wird die Signifikanz in einem Testingtool berechnet? Hier die Statistik insights.","c4809efa-823e-4934-bf6d-e7d2cd49b272",[916,952,965,999,1011,1065,1077],{"_uid":917,"text":918,"component":951},"927f0751-7cd4-4d31-8bc1-f79a0650b855",{"type":39,"content":919},[920,924,928,932,936,940,947],{"type":42,"content":921},[922],{"text":923,"type":513},"Optimizely mit seiner neuen Stats Engine macht es schon und auch VWO hat angekündigt, mit der neuen Smart Stats an den Markt zu gehen.",{"type":42,"content":925},[926],{"text":927,"type":513},"Worum es hier eigentlich geht?",{"type":42,"content":929},[930],{"text":931,"type":513},"Die Rede ist von einer Revolution, die die Art und Weise, wie wir gerade A/B-Tests durchführen, verändern soll. Neuere Methoden aus der Statistik versprechen schnellere und trotzdem valide Ergebnisse und somit einen wahren Perfomance Boost für unsere Business-Entscheidungen. Klingt erstmal vielversprechend.",{"type":42,"content":933},[934],{"text":935,"type":513},"Aber was genau passiert da gerade in den Testing Tools? Wie zeichnen sich diese Verfahren aus und welches ist am besten? Welches sollte man benutzen?",{"type":42,"content":937},[938],{"text":939,"type":513},"Dieser Artikel soll dabei helfen, die grundlegenden Unterschiede der Auswertungsmethodiken zu verstehen ohne dabei ein ausgewiesener Statistikexperte werden zu müssen. Die Kurz-Zusammenfassung gibt es am Ende für die eiligen Leser.",{"type":941,"attrs":942,"content":944},"heading",{"level":943},2,[945],{"text":946,"type":513},"Was uns bei A/B-Tests interessiert?",{"type":42,"content":948},[949],{"text":950,"type":513},"Beim A/B-Testing sind in der Regel zwei Zahlen von besonderem Interesse: Der Uplift, den die Testvariante erzielt sowie eine Abschätzung über dessen Signifikanz. Die Signifikanz beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass die Testvariante sich nur zufällig von der Kontrollvariante unterscheidet. Diese soll beim A/B-Testing einen bestimmten Schwellwert (in der Regel 5%) nicht überschreiten.","richtext-text",{"_uid":953,"image":954,"caption":958,"component":964},"2e5f85fd-e766-45d2-9975-390b2dbefcc4",{"alt":955,"src":956,"name":30,"focus":30,"title":955,"source":30,"filename":956,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":957,"is_external_url":81},"Uplift und Signifikanz im Testing Tool","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/E2vmVn3-_VWO_Signifikanz.png",{"alt":955,"title":955,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":959},[960],{"type":42,"content":961},[962],{"text":963,"type":513},"Uplift im Testing Tool","richtext-image",{"_uid":966,"text":967,"component":951},"fe018b61-fc62-4fec-b5f9-0a9b41109294",{"type":39,"content":968},[969,973,977,982,986],{"type":42,"content":970},[971],{"text":972,"type":513},"Es gibt jedoch unterschiedliche Wege, wie man letztendlich zu diesen Zahlen gelangen kann. In der öffentlichen Diskussion stehen gerade zwei Methoden aus der Statistik, die dabei ganz unterschiedliche Wege gehen: Der Frequentistische und der Bayesianische Ansatz. Ersterer basiert auf traditionellen Methoden, die bisher in den meisten Testing Tools verwendet wurden. Letzterer ist Teil der neuen Stats Engine, die Optimizely Anfang des Jahres an den Markt gebracht hat. Google Experiments nutzt diese Methoden für seinen Multi-Armed-Bandit Algorithmus. Auch VWO kündigte an, bald mit der neuen Bayes-basierten Smart Stats an den Start zu gehen.",{"type":42,"content":974},[975],{"text":976,"type":513},"Schritt für Schritt gehen Testing Plattformen dazu über, Bayesianische Methoden in ihre Berechnungen zu integrieren. Also lohnt es sich, beide Ansätze einmal genauer zu beleuchten um zu verstehen, worin eigentlich die Unterschiede liegen und was das für den Anwender bedeutet.",{"type":941,"attrs":978,"content":979},{"level":943},[980],{"text":981,"type":513},"#1 Der Frequentistische Ansatz",{"type":42,"content":983},[984],{"text":985,"type":513},"Wer während der Schulzeit oder des Studiums einmal in den Genuss einer Statistik Vorlesung gekommen ist, dem wird diese Methode vielleicht bekannt vorkommen.",{"type":42,"content":987},[988,990,997],{"text":989,"type":513},"Zum Einsatz kommen hier Verfahren wie der ",{"text":991,"type":513,"marks":992},"t-Test und p-Wert,",[993],{"type":994,"attrs":995},"link",{"href":996,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/konfidenzrechner",{"text":998,"type":513}," welche nur diejenigen Daten nutzen, die aus dem aktuell laufenden Experiment stammen. Dieser Ansatz ist ein bisschen so wie das Vorgehen des Richters bei Gericht: Er sammelt alle verfügbaren Informationen der Vorfälle in der Vergangenheit, wertet diese aus und trifft sein finales Urteil.",{"_uid":1000,"image":1001,"caption":1005,"component":964},"45ca218c-bd8a-4483-abdc-fb8c6a5155ed",{"alt":1002,"src":1003,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1003,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1004,"is_external_url":81},"konversionskraft-signifikanzrechner","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/sFN0CqoZ_konversionskraft-signifikanzrechner-610x380.png",{"alt":1002,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1006},[1007],{"type":42,"content":1008},[1009],{"text":1010,"type":513},"Konfidenzrechner >> https://www.konversionskraft.de/tools/konfidenzrechner",{"_uid":1012,"text":1013,"component":951},"ae02613d-99ae-41ee-894d-7554cce864ee",{"type":39,"content":1014},[1015,1027,1032,1036,1040,1044,1056,1061],{"type":42,"content":1016},[1017,1019,1025],{"text":1018,"type":513},"Soweit so gut. Das ganze Verfahren funktioniert aber nur, wenn wir ausreichend viele Daten in unserem Test gesammelt haben, d.h. wenn unsere Sample-Size für den Test groß genug ist. Der Begriff Sample-Size beschreibt die Anzahl der Besucher, die im Test enthalten sind. Diese muss hier eine bestimmte Mindestgröße erreichen um als eine repräsentative Stichprobe der Grundgesamtheit, also aller Kunden, zu gelten. Die Sample-Size wird bei Frequentistischen Methoden immer vor dem Test bestimmt und man wartet so lange ab, bis diese kritische Größe erreicht ist. Dieses Vorgehen wird auch als Fixed Horizon Ansatz bezeichnet. Wichtigste Voraussetzung für valide Ergebnisse ist, dass man vor dem Test eine möglichst genaue Schätzung des zu erwartenden Impacts vornimmt und so zu einer ",{"text":1020,"type":513,"marks":1021},"Abschätzung der Testlaufzeit",[1022],{"type":994,"attrs":1023},{"href":1024,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"http://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html",{"text":1026,"type":513}," kommt.",{"type":941,"attrs":1028,"content":1029},{"level":943},[1030],{"text":1031,"type":513},"#2 Der Bayesianische Ansatz",{"type":42,"content":1033},[1034],{"text":1035,"type":513},"Da eine Abschätzung zur Sample-Size kompliziert ist, hat in der jüngeren Zeit ein zweiter Ansatz Einzug in die Welt der CRO gehalten. Bei der Bayesianischen Methode ist es nicht notwendig, eine aufwendige Sample-Size Schätzung durchzuführen. Trotzdem soll der Nutzer valide Ergebnisse innerhalb kürzester Zeit erhalten.",{"type":42,"content":1037},[1038],{"text":1039,"type":513},"Der größte Unterschied zum Frequentistischen Ansatz liegt in den Annahmen, die bezüglich des zu schätzenden Uplifts formuliert werden. Bayes-Methoden arbeiten mit Wahrscheinlichkeitsannahmen, die vor dem Teststart getroffen werden und sich darauf beziehen, wie wahrscheinlich es ist, einen signifikanten Uplift zu beobachten. Das sind die sogenannten a-priori-Wahrscheinlichkeiten. Sie resultieren aus subjektiven Erfahrungen und Wissen aus vergangenen ähnlichen Tests. Die a-priori-Wahrscheinlichkeiten werden mit den Daten aus dem aktuellen Experiment laufend angereichert und so werden durch den Test ständig neue Erkenntnisse zur Wahrscheinlichkeit eines signifikanten Uplifts gewonnen. Aus der Kombination der Annahmen sowie den beobachteten Testdaten erhält man dann eine Abschätzung darüber, wie wahrscheinlich es ist, dass die Testvariante signifikant besser ist als die Kontrollvariante (die sogenannte posteriori-Wahrscheinlichkeit).",{"type":42,"content":1041},[1042],{"text":1043,"type":513},"Der größte Vorteil der Bayesianischen Methode ist, dass die Testergebnisse zu jedem Zeitpunkt während des Testzeitraums verlässlich sind und interpretiert werden können. Zudem kann der Test bei korrekten Annahmen zu schnelleren und trotzdem validen Ergebnissen führen.",{"type":42,"content":1045},[1046,1048,1054],{"text":1047,"type":513},"Ein Beispiel des Bayesianischen Ansatzes ist das des verschollenen Fischers (",{"text":1049,"type":513,"marks":1050},"New York Times Artikel von 2014",[1051],{"type":994,"attrs":1052},{"href":1053,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"http://www.nytimes.com/2014/09/30/science/the-odds-continually-updated.html?_r=1",{"text":1055,"type":513},"): Um ihn ausfindig zu machen, nutzt die Küstenwache Daten über geografische Gegebenheiten und vergangene Sucheinsätze. Daraus leitet sie ab, wie wahrscheinlich es ist, dass sich der Fischer in einer bestimmten Gegend befindet. Mit dem Auftauchen neuer Erkenntnisse der aktuellen Suche werden diese Informationen mit den bereits bekannten kombiniert um die Suche einzugrenzen. Letztendlich wurde so der verschollene Fischer wohlbehalten aufgefunden.",{"type":941,"attrs":1057,"content":1058},{"level":943},[1059],{"text":1060,"type":513},"Welche Methode ist jetzt besser? Welche soll ich benutzen?",{"type":42,"content":1062},[1063],{"text":1064,"type":513},"Die Antwort ist vielleicht etwas ernüchternd: Es gibt kein richtig oder falsch. Beide Ansätze sind, sofern richtig angewendet, als höchst valide anzusehen. Neben den oben genannten Vorteilen weisen beide Methoden aber auch Nachteile auf, die die praktische Anwendung beim A/B-Testing erschweren können.",{"_uid":1066,"image":1067,"caption":1071,"component":964},"7395b020-73c6-49c0-927c-5ceb755ec3e8",{"alt":1068,"src":1069,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1069,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1070,"is_external_url":81},"bayes-frenquentist","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/wigjQGI4_bayes-frenquentist-610x288.png",{"alt":1068,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1072},[1073],{"type":42,"content":1074},[1075],{"text":1076,"type":513},"Bildquelle: http://blog.abtasty.com/en/clever-stats-finally-statistics-suited-to-your-needs/",{"_uid":1078,"text":1079,"component":951},"2068cf05-20df-4972-8170-2ca17a376c2e",{"type":39,"content":1080},[1081,1089,1095,1099,1105,1109,1121,1126,1132,1136,1142,1146,1150,1155,1159,1163,1167,1179,1183,1188],{"type":941,"attrs":1082,"content":1083},{"level":943},[1084],{"text":1085,"type":513,"marks":1086},"Frequentistischer Ansatz",[1087],{"type":1088},"bold",{"type":42,"content":1090},[1091],{"text":1092,"type":513,"marks":1093},"(1) Schätzung der Testgröße vor dem Teststart ist aufwendig",[1094],{"type":1088},{"type":42,"content":1096},[1097],{"text":1098,"type":513},"Eine der wichtigsten Grundlagen des Frequentistischen Ansatzes ist die Schätzung der Sample-Size vor dem Test. Vor dem Hintergrund, dass wir in der Regel mit real-time Daten im E-Commerce arbeiten und oft schnelle Ergebnisse brauchen, erweist sich die Methode ein Stück weit als inflexibel und nicht mehr zeitgemäß.",{"type":42,"content":1100},[1101],{"text":1102,"type":513,"marks":1103},"(2) Kontinuierliches Beobachten des laufenden Tests kann zu hohen Fehlerraten führen",[1104],{"type":1088},{"type":42,"content":1106},[1107],{"text":1108,"type":513},"Der traditionelle Ansatz erlaubt keine Sneek Peaks, bei denen in regelmäßigen Abständen die Testergebnisse während der Testlaufzeit analysiert werden. Oft beobachtet man dabei folgendes Vorgehen: Sobald signifikante Ergebnisse beobachtet werden, wird der Test gestoppt. Werden nach ein paar Wochen keine signifikanten Ergebnisse gemessen, wird der Test auch gestoppt. Und das ist ein Problem.",{"type":42,"content":1110},[1111,1113,1119],{"text":1112,"type":513},"Der Frequentistische Ansatz funktioniert nur dann, wenn der Test die vorab geschätzte Mindestgröße erreicht hat. Kontinuierliches Beobachten der Ergebnisse mit der Folge, dass der Test vorzeitig abgeschaltet wird, erhöht das Risiko, ",{"text":1114,"type":513,"marks":1115},"fälschlicherweise einen Gewinner zu identifizieren",[1116],{"type":994,"attrs":1117},{"href":1118,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"http://www.evanmiller.org/how-not-to-run-an-ab-test.html",{"text":1120,"type":513},", um ein vielfaches.",{"type":941,"attrs":1122,"content":1123},{"level":943},[1124],{"text":1125,"type":513},"Bayesianischer Ansatz",{"type":42,"content":1127},[1128],{"text":1129,"type":513,"marks":1130},"(1) Falsche Annahmen zur Wahrscheinlichkeit des Uplifts",[1131],{"type":1088},{"type":42,"content":1133},[1134],{"text":1135,"type":513},"Die Bayesianische Statistik arbeitet mit a-priori-Wahrscheinlichkeiten zur Verteilung des Uplifts. Doch genau hier liegt auch die Gefahr der Methode. Sind die Annahmen falsch und widersprechen den Beobachtungen, die im laufenden Test gemacht werden, sind invalide Ergebnisse oder lange Testlaufzeiten die Folge. Es besteht die Gefahr, dass die Learnings aus der Vergangenheit nicht einfach so auf zukünftige Ereignisse übertragbar sind und im aktuellen Test nicht zu beobachten sind. So können die Ergebnisse des aktuellen Tests massiv beeinflusst werden.",{"type":42,"content":1137},[1138],{"text":1139,"type":513,"marks":1140},"(2) Bayes-Methoden schützen nicht vor methodischen Fehlern beim A/B-Testing",[1141],{"type":1088},{"type":42,"content":1143},[1144],{"text":1145,"type":513},"Wer mit der Stats Engine von Optimizely arbeitet, dem wird folgende Situation vielleicht bekannt vorkommen: Der Test läuft seit ein paar Tagen und die Testvariante weist bereits einen signifikanten Uplift auf. Um sicher zu gehen, dass die Ergebnisse stabil sind, entscheidet man sich, den Test lieber noch etwas laufen zu lassen, da die Testgröße noch klein ist. Nach weiteren zwei Tagen dann die Ernüchterung: Der Uplift ist nicht mehr signifikant und das Tool empfiehlt, dass weitere 150.000 Visitors notwendig sind, um signifikante Ergebnisse zu erreichen. Was soll das denn, denkt man dann? Nun ja, genau dieses Phänomenen ist eines der grundlegenden Konzepte der Bayesianischen Statistik. Auf Basis neuer Beobachtungen wird die Wahrscheinlichkeit des Uplifts um die neuen Erkenntnisse erweitert. Dadurch können sich auch ständig neue Trafficschätzungen zur Testlaufzeit ergeben.",{"type":42,"content":1147},[1148],{"text":1149,"type":513},"Die Ergebnisse sind zwar zu jedem Zeitpunkt während des Tests valide und interpretierbar. Aber gerade zu Anfang, wo die Schwankungen noch sehr hoch sind, ist auch hier Vorsicht geboten. Die Anzahl der Visitors im Test ist noch sehr klein und wird von außergewöhnlichen Beobachtungen (z.B. sehr hohen Bestellwerten) stark beeinflusst. Denn trotz der Vorteile, die der Bayesianische Ansatz bietet, gilt auch hier, dass die Methode bei geringen Datensätzen keine ausreichende Validität bietet. Die neueren Verfahren schützen also auch vor falscher Vorgehensweise beim A/B-Testing nicht (das Gleiche gilt im übrigen für die traditionellen Verfahren!).",{"type":941,"attrs":1151,"content":1152},{"level":943},[1153],{"text":1154,"type":513},"Fazit",{"type":42,"content":1156},[1157],{"text":1158,"type":513},"Insgesamt bieten beide Verfahren ihre Vor- und Nachteile was Methodik und praktische Anwendung beim Testing angeht. Welches Verfahren tatsächlich zu schnelleren Ergebnissen führt, hängt wie immer stark von Einzelfall ab. Unterschätzt man beispielsweise den Impact beim Frequentistischen Ansatz, kann es sein, dass die Bayesianische Methode den Uplift tatsächlich schneller identifiziert hätte, vorausgesetzt man hätte richtige Annahmen zur Wahrscheinlichkeitsverteilung getroffen. Aber woher soll man das vor dem Test denn so genau wissen was tatsächlich passiert? Richtig, das kann man nicht. Jeder Test ist anders und jeder Shop ist anders, so dass eine pauschale Empfehlung für oder gegen eine der Methoden nicht möglich ist.",{"type":42,"content":1160},[1161],{"text":1162,"type":513},"Am Ende ist es ein bisschen so wie beim Smartphone: Apple oder Android? – Vermutlich eine Glaubensfrage. Der wichtigste Punkt ist, dass beide Verfahren richtig sind. Beide beantworten die gleiche Frage: Ist meine Testvariante signifikant besser als die Control?",{"type":42,"content":1164},[1165],{"text":1166,"type":513},"Trotzdem führt die beste statistische Methode bei falscher Anwendung zu falschen Ergebnissen, wenn man die Grundlagen eines sauberen Tests nicht einhält.",{"type":42,"content":1168},[1169,1171,1177],{"text":1170,"type":513},"Anstelle sich im Detail mit den Vor- und Nachteilen der einzelnen Methoden in den jeweiligen Tools zu beschäftigen, sollte man lieber sicher stellen, dass ",{"text":1172,"type":513,"marks":1173},"Tests sauber aufgesetzt werden",[1174],{"type":994,"attrs":1175},{"href":1176,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://de.ryte.com/magazine/9-erfolgsfaktoren-fuer-einen-wirklich-guten-website-test/",{"text":1178,"type":513}," und dabei die wichtigsten Statistik-Stolpersteine vermieden werden. Sowohl die Frequentistische als auch die Bayesianische Methode helfen dann dabei, die Gewinnnervariante im Test zu identifizieren.",{"type":42,"content":1180},[1181],{"text":1182,"type":513},"Beide verfolgen also ein und das selbe Ziel, nur eben auf ganz unterschiedliche Art und Weise. Ein bisschen so wie Apple und Android eben.",{"type":941,"attrs":1184,"content":1185},{"level":943},[1186],{"text":1187,"type":513},"Summary der Top Learnings:",{"type":1189,"attrs":1190,"content":1192},"ordered_list",{"order":1191,"tight":51},1,[1193,1200,1206,1212,1218],{"type":1194,"content":1195},"list_item",[1196],{"type":42,"content":1197},[1198],{"text":1199,"type":513},"Sowohl Frequentistische als auch Bayesianische Ansätze arbeiten mit subjektiven Annahmen (bezüglich des erwarteten Uplifts bzw. der Wahrscheinlichkeit). Man sollte in jedem Fall versuchen, für diese Annahmen alle vorhandenen Informationen zu nutzen und mit Daten zu belegen.",{"type":1194,"content":1201},[1202],{"type":42,"content":1203},[1204],{"text":1205,"type":513},"Verwendet man den klassischen Ansatz, dann sollte man Sneek Peaks während des Testzeitraums vermeiden. Wichtig ist hier, eine grobe Abschätzung zur Testgröße vorzunehmen und sich an diese zu halten.",{"type":1194,"content":1207},[1208],{"type":42,"content":1209},[1210],{"text":1211,"type":513},"Bayesianische Verfahren erlauben ein kontinuierliches Beobachten der Testergebnisse, funktionieren aber nicht so gut bei kleinen Testgrößen.",{"type":1194,"content":1213},[1214],{"type":42,"content":1215},[1216],{"text":1217,"type":513},"Der Test sollte immer so lange laufen bis ein voller Business Cycle (also der durchschnittliche Zeitraum vom Erstkontakt des Kunden auf der Seite bis zur finalen Conversion) abgebildet ist. Die Mindestlaufzeit sollte immer eine volle Woche betragen. Zu frühe Testergebnisse sind nicht verlässlich. Falls eine Variante außerordentlich schlecht läuft und die Unternehmensziele bedroht, sollte man natürlich reagieren.",{"type":1194,"content":1219},[1220],{"type":42,"content":1221},[1222],{"text":1223,"type":513},"Beide Verfahren haben ihre Vor- und Nachteile. Dabei beantworten sie aber ein und die selbe Frage. Bei richtiger Anwendung sind sie verlässlich und liefern valide Ergebnisse. Hauptaufgabe des Nutzers ist es, sich darum kümmern, dass sie richtig angewendet werden.",{"alt":903,"src":1225,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1225,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1226},"//a.storyblok.com/f/328018/f1fb92e422/signifikanz-im-testing-tool-html-2a22a6cf-signifikanz-testing-tool.png",{"alt":903,"title":118,"source":30,"copyright":30},[1228],{"name":1229,"created_at":1230,"published_at":1231,"updated_at":1232,"id":1233,"uuid":1234,"content":1235,"slug":1250,"full_slug":1251,"sort_by_date":118,"position":1252,"tag_list":1253,"is_startpage":51,"parent_id":1254,"meta_data":118,"group_id":1255,"first_published_at":1256,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1257,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Julia Engelmann","2025-10-15T15:37:23.242Z","2025-11-27T08:54:47.020Z","2025-11-25T13:50:56.475Z",101798065154694,"b1e9fb36-53ba-46c6-9df5-477eaee9d271",{"_uid":1236,"name":1229,"role":30,"about":1237,"email":1243,"avatar":1244,"component":1248,"social_link_x":30,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":30,"social_link_linked_in":1249},"44f6be7b-3bf9-40b1-834b-d3d3663fb96c",{"type":39,"content":1238},[1239],{"type":42,"content":1240},[1241],{"text":1242,"type":513},"Julia hat sich als promovierte Volkswirtin einige Jahre intensiv mit ökonometrischen Modellen und statistischen Methoden beschäftigt und an der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg dazu gelehrt und geforscht. Im Data Science Team und Onsite Testing Team bei der Zalando SE in Berlin hat sie das Wissen und die Erfahrung in der Praxis angewendet und dort zahlreiche A/B Tests und Datenanalysen zum Nutzerverhalten durchgeführt. Als Principal Data Science bei konversionsKRAFT kümmert sie sich um die Bereiche Data Analytics und Data Science, Personalisierung und Web Analytics. Ihr Fokus liegt darauf, relevante Erkenntnisse über das Nutzerverhalten aus den Daten und Modellen zu generieren und für wirksame Optimierung und Personalisierung der digitalen Customer Journey zu nutzen.","julia.engelmann@konversionskraft.de",{"alt":1245,"src":1246,"name":30,"focus":30,"title":1245,"source":30,"filename":1246,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1247,"is_external_url":81},"jfreese","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/zogFfWrm_julia-engelmann.png",{"alt":1245,"title":1245,"source":30,"copyright":30},"page-author","https://www.linkedin.com/in/dr-julia-engelmann-b069a277/","julia-engelmann","de/autoren/julia-engelmann",-330,[],677009943,"b10b6736-a9fd-4135-b1b5-188ce46123cf","2025-11-17T10:34:46.245Z",[],"451fd8a8-e3fa-4c9e-a31f-e3ce43a13ea1","page-blog-post",[1261,1278,1292],{"name":1262,"created_at":1263,"published_at":1264,"updated_at":1265,"id":1266,"uuid":1258,"content":1267,"slug":1270,"full_slug":1271,"sort_by_date":118,"position":1272,"tag_list":1273,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1275,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1277,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"A/B-Testing","2025-10-15T15:37:26.765Z","2026-10-08T05:55:38.668Z","2026-10-08T05:55:38.683Z",101798079589699,{"_uid":1268,"component":1269},"5e6300bc-4c12-4474-989f-2407f81dd510","document-blog-category","a-b-testing","de/_categories/a-b-testing",-220,[],101158655217801,"b7cb275d-1f95-495f-b237-934a8392e6f4","2025-11-17T10:34:46.494Z",[],{"name":1279,"created_at":1280,"published_at":1281,"updated_at":1280,"id":1282,"uuid":1283,"content":1284,"slug":1286,"full_slug":1287,"sort_by_date":118,"position":1288,"tag_list":1289,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1290,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1291,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data Analytics","2025-10-13T20:21:57.932Z","2025-11-27T08:54:46.522Z",101160214285780,"1636063d-dc1d-4c5f-88ac-f883cb3898e4",{"_uid":1285,"component":1269},"c19807d9-938a-4832-8817-95fdbbea26dc","data-analytics","de/_categories/data-analytics",-160,[],"be2d51cd-41e0-4d6a-a93e-7fa3982ca36c",[],{"name":1293,"created_at":1294,"published_at":1281,"updated_at":1294,"id":1295,"uuid":1296,"content":1297,"slug":1299,"full_slug":1300,"sort_by_date":118,"position":1301,"tag_list":1302,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1303,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1304,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data Science","2025-11-12T16:13:50.397Z",111716066946451,"6abe50ea-afe8-4615-ade1-71e924bd54a7",{"_uid":1298,"component":1269},"07fd1964-f6bf-4e90-9575-819994d2bfb8","data-science","de/_categories/data-science",-410,[],"24621a2c-fe9b-4061-8e92-aeb0d17534f7",[],[],[1307,1313,1320],{"_uid":1308,"link":1309,"text":1312,"component":59},"69e29693-84ab-420f-8a57-c4cca6a71885",{"id":1310,"url":1311,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1311},632563185,"de","Home",{"_uid":1314,"link":1315,"text":442,"component":59},"474cc6f4-091d-40bc-94d0-e8d57cd35c8d",{"id":1316,"url":1317,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1317,"story":1318},"7cc26d60-883e-42a6-8af9-9c1241ebd4eb","de/blog",{"name":442,"id":1319,"uuid":1316,"slug":440,"url":1317,"full_slug":1317,"_stopResolving":81},99774720228859,{"_uid":1321,"link":1322,"text":903,"component":59},"bfe12e04-11f8-40a6-a4b2-cd218bbe4014",{"id":908,"url":1323,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1323,"story":1324},"de/blog/data-science/signifikanz-im-testing-tool",{"name":903,"id":907,"uuid":908,"slug":1325,"url":1326,"full_slug":1326,"_stopResolving":81},"signifikanz-im-testing-tool","de/data-science/signifikanz-im-testing-tool",[],"9",[],-10,[1332],"Signifikanz",101807473516336,"68eb0228-1f3e-4e90-b8dc-4be8f74560a6","2015-09-24T08:05:52.000Z",[],[1338,1342,1346,1350],{"name":1279,"created_at":1280,"published_at":1281,"updated_at":1280,"id":1282,"uuid":1283,"content":1339,"slug":1286,"full_slug":1287,"sort_by_date":118,"position":1288,"tag_list":1340,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1290,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1341,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"_uid":1285,"component":1269},[],[],{"name":1262,"created_at":1263,"published_at":1264,"updated_at":1265,"id":1266,"uuid":1258,"content":1343,"slug":1270,"full_slug":1271,"sort_by_date":118,"position":1272,"tag_list":1344,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1275,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1345,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"_uid":1268,"component":1269},[],[],{"name":1293,"created_at":1294,"published_at":1281,"updated_at":1294,"id":1295,"uuid":1296,"content":1347,"slug":1299,"full_slug":1300,"sort_by_date":118,"position":1301,"tag_list":1348,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1303,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1349,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"_uid":1298,"component":1269},[],[],{"name":1229,"created_at":1230,"published_at":1231,"updated_at":1232,"id":1233,"uuid":1234,"content":1351,"slug":1250,"full_slug":1251,"sort_by_date":118,"position":1252,"tag_list":1359,"is_startpage":51,"parent_id":1254,"meta_data":118,"group_id":1255,"first_published_at":1256,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1360,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},{"_uid":1236,"name":1229,"role":30,"about":1352,"email":1243,"avatar":1357,"component":1248,"social_link_x":30,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":30,"social_link_linked_in":1249},{"type":39,"content":1353},[1354],{"type":42,"content":1355},[1356],{"text":1242,"type":513},{"alt":1245,"src":1246,"name":30,"focus":30,"title":1245,"source":30,"filename":1246,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1358,"is_external_url":81},{"alt":1245,"title":1245,"source":30,"copyright":30},[],[],[1362,1363],{"name":442,"id":1319,"uuid":1316,"slug":440,"url":1317,"full_slug":1317},{"name":903,"id":907,"uuid":908,"slug":1325,"url":1326,"full_slug":1326},"\u003Csvg width=\"1em\" height=\"1em\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"currentColor\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\">\n\u003Cpath d=\"M9.70697 16.9496L15.414 11.2426L9.70697 5.53564L8.29297 6.94964L12.586 11.2426L8.29297 15.5356L9.70697 16.9496Z\" fill=\"currentColor\"/>\n\u003C/svg>\n","\u003Csvg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=\"1em\" height=\"1em\" fill=\"currentColor\" viewBox=\"0 0 256 256\">\u003Cpath d=\"M224,48H32a8,8,0,0,0-8,8V192a16,16,0,0,0,16,16H216a16,16,0,0,0,16-16V56A8,8,0,0,0,224,48Zm-96,85.15L52.57,64H203.43ZM98.71,128,40,181.81V74.19Zm11.84,10.85,12,11.05a8,8,0,0,0,10.82,0l12-11.05,58,53.15H52.57ZM157.29,128,216,74.18V181.82Z\">\u003C/path>\u003C/svg>","\u003Csvg width=\"1em\" height=\"1em\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"currentColor\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\">\n\u003Cpath fill-rule=\"evenodd\" clip-rule=\"evenodd\" d=\"M4.5 3.24268C3.67157 3.24268 3 3.91425 3 4.74268V19.7427C3 20.5711 3.67157 21.2427 4.5 21.2427H19.5C20.3284 21.2427 21 20.5711 21 19.7427V4.74268C21 3.91425 20.3284 3.24268 19.5 3.24268H4.5ZM8.52076 7.2454C8.52639 8.20165 7.81061 8.79087 6.96123 8.78665C6.16107 8.78243 5.46357 8.1454 5.46779 7.24681C5.47201 6.40165 6.13998 5.72243 7.00764 5.74212C7.88795 5.76181 8.52639 6.40728 8.52076 7.2454ZM12.2797 10.0044H9.75971H9.7583V18.5643H12.4217V18.3646C12.4217 17.9847 12.4214 17.6047 12.4211 17.2246C12.4203 16.2108 12.4194 15.1959 12.4246 14.1824C12.426 13.9363 12.4372 13.6804 12.5005 13.4455C12.7381 12.568 13.5271 12.0013 14.4074 12.1406C14.9727 12.2291 15.3467 12.5568 15.5042 13.0898C15.6013 13.423 15.6449 13.7816 15.6491 14.129C15.6605 15.1766 15.6589 16.2242 15.6573 17.2719C15.6567 17.6417 15.6561 18.0117 15.6561 18.3815V18.5629H18.328V18.3576C18.328 17.9056 18.3278 17.4537 18.3275 17.0018C18.327 15.8723 18.3264 14.7428 18.3294 13.6129C18.3308 13.1024 18.276 12.599 18.1508 12.1054C17.9638 11.3713 17.5771 10.7638 16.9485 10.3251C16.5027 10.0129 16.0133 9.81178 15.4663 9.78928C15.404 9.78669 15.3412 9.7833 15.2781 9.77989C14.9984 9.76477 14.7141 9.74941 14.4467 9.80334C13.6817 9.95662 13.0096 10.3068 12.5019 10.9241C12.4429 10.9949 12.3852 11.0668 12.2991 11.1741L12.2797 11.1984V10.0044ZM5.68164 18.5671H8.33242V10.01H5.68164V18.5671Z\" fill=\"currentColor\"/>\n\u003C/svg>\n","\u003Csvg width=\"1em\" height=\"1em\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\">\n\u003Cpath d=\"M13.5893 0.458984L7.93196 6.11498L2.27596 0.458984L0.390625 2.34432L6.04662 8.00032L0.390625 13.6563L2.27596 15.5417L7.93196 9.88565L13.5893 15.5417L15.4746 13.6563L9.81863 8.00032L15.4746 2.34432L13.5893 0.458984Z\" fill=\"currentColor\"/>\n\u003C/svg>\n",{"stories":1369,"total":3072},[1370,2205,2710],{"name":1371,"created_at":1372,"published_at":1373,"updated_at":1374,"id":1375,"uuid":1376,"content":1377,"slug":2188,"full_slug":2189,"sort_by_date":118,"position":2193,"tag_list":2194,"is_startpage":51,"parent_id":2201,"meta_data":118,"group_id":2202,"first_published_at":2203,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2204,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Wie du Experimentation in einer Server-Side-Rendered-Architektur umsetzen kannst – Teil 1","2025-10-15T16:28:16.628Z","2026-10-04T09:55:58.981Z","2026-10-04T09:56:03.720Z",101810571830028,"a123e4c9-baa9-43e9-98b1-33c70166c0c0",{"seo":1378,"_uid":1380,"body":1381,"text":30,"image":2151,"footer":30,"header":30,"authors":2154,"category":1258,"headline":1371,"component":1259,"categories":2156,"bottom_head":2174,"breadcrumbs":2175,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":2190,"reading_time":1328,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":2191,"additional_slot":2192,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":1371,"plugin":912,"og_image":30,"og_title":1371,"description":1379,"twitter_image":30,"twitter_title":1371,"og_description":30,"twitter_description":30},"Doch was bedeutet das für Experimentation im Kontext von A/B-Testing und Personalisierungskampagnen? Wer mit den bisher klassischen clientseitigen Ansätzen","885b81ec-8977-4a89-8ca6-2e9ff987d7a2",[1382,1733,1741,1861,2018,2059,2131],{"_uid":1383,"text":1384,"component":951},"a8de9aba-0b7b-4ffe-8bcc-0f30dff1266a",{"type":39,"content":1385},[1386,1390,1394,1398,1403,1407,1412,1427,1432,1496,1501,1507,1511,1534,1538,1542,1547,1551,1557,1590,1595,1634,1639,1690,1695,1705,1709,1714,1718],{"type":42,"content":1387},[1388],{"text":1389,"type":513},"Server-Side-Rendered-Architekturen (SSR) haben sich etabliert. Schneller wahrgenommene Ladezeiten durch schnelleren FCP (First Contentful Paint), bessere SEO-Performance und gleichzeitig eine stabile User Experience gehören mit zu den Hauptgründen, die für eine solche Architektur sprechen. So haben die meisten Single Page Applications (SPA) wie React.js, Vue.js oder Svelte ein SSR-Äquivalent auf dem Markt – oder zumindest eine Mischform aus statischer Generierung (SSG) und clientseitigen Updates (Hydration).",{"type":42,"content":1391},[1392],{"text":1393,"type":513},"Doch was bedeutet das für Experimentation im Kontext von A/B-Testing und Personalisierungskampagnen? Wer mit den bisher klassischen clientseitigen Ansätzen vertraut ist, fragt sich oft, wie solche Tests in einer SSR-Umgebung am besten umgesetzt werden können. Genau darum geht es in dieser zweiteiligen Strecke.",{"type":42,"content":1395},[1396],{"text":1397,"type":513},"In Teil 1 werfen wir den Blick auf die DOM-Manipulation und beleuchten, welche Implikationen sie in SSR-Setups hat. Dabei werden wir feststellen, dass der Begriff inzwischen ein deutlich breiteres Anwendungsgebiet hat und mehr als nur “client-side” als Attributs-Präfix verdient. In Teil 2 verlassen wir die DOM-Manipulation und bewegen uns in die Bereiche der Produktivumgebung, den nativen und unkomprimierten Code.",{"type":941,"attrs":1399,"content":1400},{"level":943},[1401],{"text":1402,"type":513},"Für wen ist diese Strecke gedacht?",{"type":42,"content":1404},[1405],{"text":1406,"type":513},"Für Techies oder technisch Affinere, die bereits erste Erfahrung mit SSR-Frameworks wie Next.js, Nuxt.js oder SvelteKit haben oder sich gerade in solche Umgebungen einarbeiten und überlegen, wie sie Experimentation in diesen Umgebungen realisieren können oder es bereits schon tun. Aber auch für jene, die gerade einen eigenen Ansatz für SSR verfolgen oder noch in älteren Architekturen unterwegs sind, lohnt es sich, weiterzulesen.",{"type":941,"attrs":1408,"content":1409},{"level":943},[1410],{"text":1411,"type":513},"Was du davon hast",{"type":1189,"attrs":1413,"content":1414},{"order":1191,"tight":51},[1415,1421],{"type":1194,"content":1416},[1417],{"type":42,"content":1418},[1419],{"text":1420,"type":513},"Du bekommst ein Gespür dafür, wie klassische DOM-Manipulation in SSR-Setups funktioniert und welche alternativen Vorgehensweisen es gibt.",{"type":1194,"content":1422},[1423],{"type":42,"content":1424},[1425],{"text":1426,"type":513},"Eine Übersicht und Entscheidungshilfe, wie du Testing in deiner SSR-Umgebung angehen kannst.",{"type":941,"attrs":1428,"content":1429},{"level":943},[1430],{"text":1431,"type":513},"Begriffsabgrenzung",{"type":1433,"attrs":1434,"content":1435},"bullet_list",{"tight":51},[1436,1446,1456,1466,1476,1486],{"type":1194,"content":1437},[1438],{"type":42,"content":1439},[1440,1444],{"text":1441,"type":513,"marks":1442},"SSR (Server-Side Rendering)",[1443],{"type":1088},{"text":1445,"type":513},": Deine Anwendung oder Webseite wird bereits auf dem Server gerendert und als fertiges HTML ausgeliefert. Das verbessert meist Performance und SEO.",{"type":1194,"content":1447},[1448],{"type":42,"content":1449},[1450,1454],{"text":1451,"type":513,"marks":1452},"SPA (Single-Page Application)",[1453],{"type":1088},{"text":1455,"type":513},": Die gesamte App läuft größtenteils im Browser. Seitenwechsel finden “virtuell” statt, ohne die komplette Seite neu zu laden. Beispiele: React mit clientseitigem Routing, Vue mit Vue Router etc.",{"type":1194,"content":1457},[1458],{"type":42,"content":1459},[1460,1464],{"text":1461,"type":513,"marks":1462},"DOM (Document-Object-Model):",[1463],{"type":1088},{"text":1465,"type":513}," Repräsentiert den semantischen Aufbau der Seite",{"type":1194,"content":1467},[1468],{"type":42,"content":1469},[1470,1474],{"text":1471,"type":513,"marks":1472},"CST (Client-Side Testing) – bisher:",[1473],{"type":1088},{"text":1475,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits clientseitig via DOM-Manipulation umgesetzt werden.",{"type":1194,"content":1477},[1478],{"type":42,"content":1479},[1480,1484],{"text":1481,"type":513,"marks":1482},"SST (Server-Side Testing) – bisher:",[1483],{"type":1088},{"text":1485,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits serverseitig vorbereitet oder sogar vollständig ausgespielt werden.",{"type":1194,"content":1487},[1488],{"type":42,"content":1489},[1490,1494],{"text":1491,"type":513,"marks":1492},"SSG (Static Site Generation):",[1493],{"type":1088},{"text":1495,"type":513}," Serverseitiges Caching fester Seiten. HTML, CSS und Javascript werden für spezifische Seiten, welche meist nur sehr wenig Seitenlogik haben, einmal vorgerendert und immer wieder verwendet.",{"type":941,"attrs":1497,"content":1498},{"level":943},[1499],{"text":1500,"type":513},"Teil 1 – Die Generalisierung der DOM-Manipulation",{"type":42,"content":1502},[1503],{"text":1504,"type":513,"marks":1505},"Historischer Rückblick",[1506],{"type":1088},{"type":42,"content":1508},[1509],{"text":1510,"type":513},"Ende der 2000er Jahre, als die heutige Thematik des A/B-Testing noch in den Kinderschuhen steckte, setzten viele Tools fast ausschließlich auf clientseitige DOM-Manipulation. Dabei genügte es, ein JavaScript-Snippet in den Header der Seite einzubinden. Sobald die Seite im Browser aufgebaut ist, wird vom Testing-Tool geprüft, ob Nutzer:innen zum Beispiel Variante A oder Variante B sehen sollen. Die entsprechenden Änderungen wurden dann direkt am DOM vorgenommen. Die damaligen Gegebenheiten:",{"type":1433,"attrs":1512,"content":1513},{"tight":51},[1514,1524],{"type":1194,"content":1515},[1516],{"type":42,"content":1517},[1518,1522],{"text":1519,"type":513,"marks":1520},"harte Seitenwechsel",[1521],{"type":1088},{"text":1523,"type":513},": Bei Seitenwechseln sah man oft kurz einen weißen Bildschirm, bevor die neue Seite geladen wurde. Die Test-Varianten wurden (falls korrekt eingerichtet) direkt oder leicht verzögert angezeigt.",{"type":1194,"content":1525},[1526],{"type":42,"content":1527},[1528,1532],{"text":1529,"type":513,"marks":1530},"jQuery-Dominanz",[1531],{"type":1088},{"text":1533,"type":513},": Lastiges jQuery vereinfachte komplexere Logik-Aufgaben. Ansonsten reichten einfache Event-Listener oder einfache Polling-Mechanismen, um auf Veränderungen der Seite innerhalb des DOMs zu reagieren.",{"type":42,"content":1535},[1536],{"text":1537,"type":513},"Mit dem Aufkommen von SPAs änderte sich jedoch einiges. Weil nicht mehr jede Seitenansicht einen echten Seitenwechsel darstellt, sondern der Content dynamisch “virtuell” gerendert wird, müssen entweder Testing-Tools komplexe Lifecycle-Events beobachten, um DOM-Änderungen zur richtigen Zeit einzuspielen und in den meisten Fällen im Variantencode zusätzliche Logiken zur Observierung des reaktiven Verhaltens einer Webseite mitgeliefert werden. Das machte die Umsetzung von A/B-Tests in SPAs komplexer und aufwendiger.",{"type":42,"content":1539},[1540],{"text":1541,"type":513},"Außerdem gewann das Thema SEO weiter an Bedeutung, sodass viele Unternehmen begannen, ihre JS-Applikationen serverseitig vorrendern zu lassen (SSR), um neben dem Performance-Boost bei Google & Co. besser gefunden zu werden. Somit schlussfolgerte sich auch der Bedarf, ausgespielte Experimente schon serverseitig auszuliefern und nicht erst verspätet beim Nutzer im Browser.",{"type":941,"attrs":1543,"content":1544},{"level":943},[1545],{"text":1546,"type":513},"Client-Side DOM-Testing (CSDT) + SSR",{"type":42,"content":1548},[1549],{"text":1550,"type":513},"JavaScript ist mächtig geworden, viel mächtiger als es anfangs geplant gewesen ist. Inzwischen kann es sich problemlos gegen die Funktionalität von JQuery und dessen zusätzliche Lasten behaupten. Und auch wenn jQuery immer noch in vielen Seiten steckt, so ist der Umgang mit JS der favorisierte Ansatz, um Tests zu bauen, den vermutlich die meisten bereits kennen und verwenden. Das Testing-Tool wird mitsamt globalem Skript in die Seite eingebunden. Nach dem Server-Side-Rendering der Originalseite findet die Varianten-Ausspielung mithilfe von CSS- und/oder JavaScript-Manipulationen ausschließlich im Browser des Besuchers statt.",{"type":941,"attrs":1552,"content":1554},{"level":1553},4,[1555],{"text":1556,"type":513},"Ablauf",{"type":1189,"attrs":1558,"content":1559},{"order":1191,"tight":51},[1560,1570,1580],{"type":1194,"content":1561},[1562],{"type":42,"content":1563},[1564,1568],{"text":1565,"type":513,"marks":1566},"Auslieferung des SSR-HTML",[1567],{"type":1088},{"text":1569,"type":513},": Der Server rendert die Grundseite (z.B. in Next.js).",{"type":1194,"content":1571},[1572],{"type":42,"content":1573},[1574,1578],{"text":1575,"type":513,"marks":1576},"Testing-Tool-Snippet",[1577],{"type":1088},{"text":1579,"type":513},": Ein Tracking- oder Testing-Tool (z.B. Adobe Target, Optimizely, etc.) ist in den Header eingebunden.",{"type":1194,"content":1581},[1582],{"type":42,"content":1583},[1584,1588],{"text":1585,"type":513,"marks":1586},"Virtueller Seitenwechsel",[1587],{"type":1088},{"text":1589,"type":513},": Bei SPAs wird kein vollständiger Reload mehr durchgeführt, sondern nur Teile des DOMs neu gerendert. Das Testing-Tool muss sich daher entweder auf Lifecycle-Events und SPA-Router verlassen, um zur richtigen Zeit die Änderungen durch den Varianten-spezifischen Code auszuführen oder seine eigene Observierungslogik implementieren.",{"type":941,"attrs":1591,"content":1592},{"level":1553},[1593],{"text":1594,"type":513},"Vorteile (Pro)",{"type":1433,"attrs":1596,"content":1597},{"tight":51},[1598,1608,1624],{"type":1194,"content":1599},[1600],{"type":42,"content":1601},[1602,1606],{"text":1603,"type":513,"marks":1604},"Geringer initialer Mehraufwand",[1605],{"type":1088},{"text":1607,"type":513},": Gerade kleine oder CSS-basierte Tests lassen sich schnell umsetzen.",{"type":1194,"content":1609},[1610],{"type":42,"content":1611},[1612,1616,1618,1622],{"text":1613,"type":513,"marks":1614},"Autonomie",[1615],{"type":1088},{"text":1617,"type":513},": Das Experimentation-Team braucht kein umfangreiches Server-Know-how und kann sich ",{"text":1619,"type":513,"marks":1620},"bei Bedarf",[1621],{"type":1088},{"text":1623,"type":513}," von den Deployment-Zyklen loslösen.",{"type":1194,"content":1625},[1626],{"type":42,"content":1627},[1628,1632],{"text":1629,"type":513,"marks":1630},"Unterstützung durch viele Tools",[1631],{"type":1088},{"text":1633,"type":513},": Nahezu alle seriösen Testing-Tools sind auf diesen klassischen Ansatz der DOM-Manipulation ausgelegt.",{"type":941,"attrs":1635,"content":1636},{"level":1553},[1637],{"text":1638,"type":513},"Nachteile (Contra)",{"type":1433,"attrs":1640,"content":1641},{"tight":51},[1642,1660,1670,1680],{"type":1194,"content":1643},[1644],{"type":42,"content":1645},[1646,1650,1652,1658],{"text":1647,"type":513,"marks":1648},"Keine direkte SEO-Optimierung bei 100% Ausspielungen",[1649],{"type":1088},{"text":1651,"type":513},": Änderungen werden erst nachträglich im Browser sichtbar, Nicht alle Suchmaschinen verstehen JavaScript und wenn sie es tun, oft nicht vollständig. Selbst dann ist weiterhin der Nachteil gegeben, dass die korrekte Indexierung nur verzögert stattfindet, da JS-spezifische Änderung erstmal in der Render-Queue von Google landen. Bei 100%-Ausspielung oder Personalisierungskampagnen sollte man dies berücksichtigen. (",{"text":1653,"type":513,"marks":1654},"Wie SEO Crawling bei Google funktioniert",[1655],{"type":994,"attrs":1656},{"href":1657,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics?hl=de",{"text":1659,"type":513},")",{"type":1194,"content":1661},[1662],{"type":42,"content":1663},[1664,1668],{"text":1665,"type":513,"marks":1666},"Potentielle Performance-Einbußen",[1667],{"type":1088},{"text":1669,"type":513},": Da kontinuierlich das DOM beobachtet werden muss, kann bei zu geringem Erfahrungsgrad mit dessen Umgang die Performance leiden. Besonders bei langsameren Geräten.",{"type":1194,"content":1671},[1672],{"type":42,"content":1673},[1674,1678],{"text":1675,"type":513,"marks":1676},"Zunehmende Komplexität bei User-Journey-Tests",[1677],{"type":1088},{"text":1679,"type":513},": Wenn sich Tests über mehrere Schritte erstrecken, werden Code und Konfiguration oft schnell unübersichtlich.",{"type":1194,"content":1681},[1682],{"type":42,"content":1683},[1684,1688],{"text":1685,"type":513,"marks":1686},"Moderate Beschränkung im logischen Handlungsfeld:",[1687],{"type":1088},{"text":1689,"type":513}," Besonders bei SPAs sind Events wie Add2Cart, Gutscheine einlösen oder übergreifende Logiken tief mit der inneren Architektur verwebt und in einem nicht mehr lesbaren Code-Salat versteckt. Im Rahmen der DOM-Manipulation bleiben einem, mit ein paar Ausnahmen, allerdings sonst nicht mehr Möglichkeiten als einem Nutzer sonst auch zur Verfügung stehen. Funktionen müssen bereits vorhanden sein und dürfen sich nicht ausschließlich im Bereich des aktuellen Chunks befinden.",{"type":941,"attrs":1691,"content":1692},{"level":943},[1693],{"text":1694,"type":513},"Serverseitige Manipulation (Server-Side Hydrated Testing, SSHT) + SSR",{"type":42,"content":1696},[1697,1699,1703],{"text":1698,"type":513},"Eine wichtige Erkenntnis: ",{"text":1700,"type":513,"marks":1701},"“DOM-Manipulation” ist nicht zwangsläufig eine clientseitige Aufgabe.",[1702],{"type":1088},{"text":1704,"type":513}," In SSR-Umgebungen kann man bereits auf dem Server Veränderungen in das pregerenderte HTML einfügen, bevor es an den Nutzer ausgeliefert wird. Die Idee dahinter:",{"type":42,"content":1706},[1707],{"text":1708,"type":513},"“Tue (fast) alles schon vorher, damit der Nutzer (und auch Google) die Seite rechtzeitig in der gewünschten Variante erhält, ohne nachträglichen clientseitigen Aufwand.”",{"type":941,"attrs":1710,"content":1711},{"level":1553},[1712],{"text":1713,"type":513},"Ablauf mit 2 Beispiel-Szenarien",{"type":42,"content":1715},[1716],{"text":1717,"type":513},"Du verwendest ein Framework wie z.B. Next.js, SvelteKit oder Nuxt.js.",{"type":1189,"attrs":1719,"content":1720},{"order":1191,"tight":51},[1721,1727],{"type":1194,"content":1722},[1723],{"type":42,"content":1724},[1725],{"text":1726,"type":513},"Die direkte Manipulation: Anstatt im Browser DOM-Elemente zu ändern, manipulierst du das gerenderte HTML direkt im Server-Kontext (z.B. mit Cheerio in Node.js).",{"type":1194,"content":1728},[1729],{"type":42,"content":1730},[1731],{"text":1732,"type":513},"Die unmittelbare Manipulation: Diverse Toolanbieter ermöglichen die Auslieferung fertiger HTML-Templates. Teilweise erstellbar über die direkte Benutzeroberfläche, die du nicht nur clientseitig, sondern auch serverseitig bereits in dein Dokument einfügen kannst.",{"_uid":1734,"image":1735,"caption":1739,"component":964},"0a8e00de-2127-4725-9008-632ff81b9a19",{"alt":1736,"src":1737,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1737,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1738,"is_external_url":81},"SSHT Schaubild","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7VZv7OrM_serverseitiges-testing.1.png",{"alt":1736,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1740},[],{"_uid":1742,"text":1743,"component":951},"0b2cda6b-eb20-4641-8cfb-f8da62cad20d",{"type":39,"content":1744},[1745,1749,1783,1787,1822,1827,1851,1856],{"type":941,"attrs":1746,"content":1747},{"level":1553,"textAlign":118},[1748],{"text":1594,"type":513},{"type":1433,"content":1750},[1751,1762,1773],{"type":1194,"content":1752},[1753],{"type":42,"attrs":1754,"content":1755},{"textAlign":118},[1756,1760],{"text":1757,"type":513,"marks":1758},"Performance-Boost",[1759],{"type":1088},{"text":1761,"type":513},": Du überbrückst die clientseitige Evaluierung der Variante und lieferst die Ergebnisse direkt mit aus.",{"type":1194,"content":1763},[1764],{"type":42,"attrs":1765,"content":1766},{"textAlign":118},[1767,1771],{"text":1768,"type":513,"marks":1769},"Unabhängig vom SPA-Lifecycle",[1770],{"type":1088},{"text":1772,"type":513},": Du musst dich nicht mehr so stark um clientseitige Lifecycle-Events kümmern, da die Testausspielung nun durch serverseitige Logik übernommen werden kann.",{"type":1194,"content":1774},[1775],{"type":42,"attrs":1776,"content":1777},{"textAlign":118},[1778,1781],{"text":1613,"type":513,"marks":1779},[1780],{"type":1088},{"text":1782,"type":513},": Je nach Setup kann das Experimentation-Team weitgehend autark agieren, ohne bei jedem Test die gesamte DevOps-Kette anstoßen zu müssen.",{"type":941,"attrs":1784,"content":1785},{"level":1553,"textAlign":118},[1786],{"text":1638,"type":513},{"type":1433,"content":1788},[1789,1800,1811],{"type":1194,"content":1790},[1791],{"type":42,"attrs":1792,"content":1793},{"textAlign":118},[1794,1798],{"text":1795,"type":513,"marks":1796},"Komplexe Integration",[1797],{"type":1088},{"text":1799,"type":513},": Für eine saubere Implementierung braucht es für eine Architektur oft maßgeschneiderte Lösungen (z.B. Cheerio oder andere Libraries). Dieser Stitching-Prozess kann besonders aufwändig sein. Besonders bei der direkten Manipulation",{"type":1194,"content":1801},[1802],{"type":42,"attrs":1803,"content":1804},{"textAlign":118},[1805,1809],{"text":1806,"type":513,"marks":1807},"Third-Party-Abhängigkeit",[1808],{"type":1088},{"text":1810,"type":513},": Manche Tools oder Features erfordern AJAX-Calls, um ihre Daten zu laden. Diese müssen serverseitig verfügbar sein. Das kann Latenzen mit sich bringen und erfordert daher eine entsprechende Behandlung (z.B. Batch Jobs zur Ausfallsicherheit).",{"type":1194,"content":1812},[1813],{"type":42,"attrs":1814,"content":1815},{"textAlign":118},[1816,1820],{"text":1817,"type":513,"marks":1818},"Beschränkungen im logischen Handlungsfeld:",[1819],{"type":1088},{"text":1821,"type":513}," Besonders bei SPA’s sind Events wie Add2Cart, Gutscheine einlösen oder übergreifende Logiken tief mit der inneren Architektur verwebt und in einem nicht mehr lesbaren Code-Salat versteckt. Im Rahmen der DOM-Manipulation bleiben einem, mit ein paar Ausnahmen,  meist nicht mehr Möglichkeiten, als einem regulären Nutzer sonst auch zur Verfügung stehen. Funktionen müssen bereits vorhanden sein und dürfen sich nicht ausschließlich im Bereich des aktuellen Chunks befinden. Gerade bei neueren Seitentypen kann beispielsweise nicht immer ein Add2Cart Schnelleinstieg implementiert werden, wenn dieser vorher auch nicht schon dagewesen ist.",{"type":941,"attrs":1823,"content":1824},{"level":943,"textAlign":118},[1825],{"text":1826,"type":513},"Zusammenfassung",{"type":1433,"content":1828},[1829,1840],{"type":1194,"content":1830},[1831],{"type":42,"attrs":1832,"content":1833},{"textAlign":118},[1834,1838],{"text":1835,"type":513,"marks":1836},"Klassische (clientseitige) DOM-Manipulation",[1837],{"type":1088},{"text":1839,"type":513}," bleibt eine valide Möglichkeit, um kleinere Tests schnell und ohne großen Integrationsaufwand umzusetzen. Vor allem bei “mal eben was ausprobieren” oder wenn das umsetzende Experimentation-Team keine tiefe SSR-Kompetenz hat, ist dies weiterhin attraktiv.",{"type":1194,"content":1841},[1842],{"type":42,"attrs":1843,"content":1844},{"textAlign":118},[1845,1849],{"text":1846,"type":513,"marks":1847},"Server-Side-Hydrated-Testing (SSHT)",[1848],{"type":1088},{"text":1850,"type":513}," ermöglicht, viele Änderungen schon vor Auslieferung an den Client einzuspielen. Das kommt der SEO und Performance zugute, erhöht allerdings oft die Komplexität der Implementierung und erfordert SSR-spezifisches Know-how.",{"type":42,"attrs":1852,"content":1853},{"textAlign":118},[1854],{"text":1855,"type":513},"Wir vergleichen diese weiteren Ansätze anhand von Pro/Contra, Use Cases und Integrationstipps, sodass du einen ganzheitlichen Überblick bekommst, wie du Testing einer SSR- oder Hybrid-Architektur optimal angehen kannst.",{"type":941,"attrs":1857,"content":1858},{"level":943,"textAlign":118},[1859],{"text":1860,"type":513},"Pro/Contra im Überblick",{"_uid":1862,"caption":30,"columns":1863,"component":2017,"horizontally_scrollable":81},"5449343e-fa53-4976-8fae-1b65e52ba473",[1864,1892,1929,1976],{"_uid":1865,"type":30,"cells":1866,"heading":1890,"component":1891},"f04cc48c-f44c-4f28-b232-35e653aadc57",[1867,1879],{"_uid":1868,"text":1869,"type":30,"component":1878},"448c8a1e-6138-44e8-9656-2adfd5ad63a3",{"type":39,"content":1870},[1871],{"type":42,"attrs":1872,"content":1873},{"textAlign":118},[1874],{"text":1875,"type":513,"marks":1876},"CSDT (Client-Side DOM-Testing)\t",[1877],{"type":1088},"richtext-table__cell",{"_uid":1880,"text":1881,"type":30,"component":1878},"29f08bb4-412f-4e0d-bfb2-a431c2f96663",{"type":39,"content":1882},[1883],{"type":42,"attrs":1884,"content":1885},{"textAlign":118},[1886],{"text":1887,"type":513,"marks":1888},"SSHT (Server-Side Hydrated Testing)\t",[1889],{"type":1088},"Ansatz","richtext-table__column",{"_uid":1893,"type":30,"cells":1894,"heading":1928,"component":1891},"a2b91aa5-5240-408c-8be9-ad819c047b9f",[1895,1914],{"_uid":1896,"text":1897,"type":30,"component":1878},"324db6f6-e352-4576-9a5c-a29a5abb95e8",{"type":39,"content":1898},[1899,1904,1909],{"type":42,"attrs":1900,"content":1901},{"textAlign":118},[1902],{"text":1903,"type":513},"Kurzfristige Tests",{"type":42,"attrs":1905,"content":1906},{"textAlign":118},[1907],{"text":1908,"type":513},"Kleinere CSS-Anpassungen",{"type":42,"attrs":1910,"content":1911},{"textAlign":118},[1912],{"text":1913,"type":513},"Einfache UX-Varianten",{"_uid":1915,"text":1916,"type":30,"component":1878},"7c32d026-e25a-4168-adf9-7df076e9abc2",{"type":39,"content":1917},[1918,1923],{"type":42,"attrs":1919,"content":1920},{"textAlign":118},[1921],{"text":1922,"type":513},"Tests, die “vorgerendert” ausgeliefert werden sollen",{"type":42,"attrs":1924,"content":1925},{"textAlign":118},[1926],{"text":1927,"type":513},"Hohe Performance- und SEO-Anforderungen","Vorteile",{"_uid":1930,"type":30,"cells":1931,"heading":1975,"component":1891},"c473eedb-b68f-4193-ac3f-1a106f79436c",[1932,1951],{"_uid":1933,"text":1934,"type":30,"component":1878},"6525e49e-a728-4ec7-8429-e3705c352142",{"type":39,"content":1935},[1936,1941,1946],{"type":42,"attrs":1937,"content":1938},{"textAlign":118},[1939],{"text":1940,"type":513},"Kein direkter SEO-Vorteil durch 100% Ausspielungen – Performance kann leiden",{"type":42,"attrs":1942,"content":1943},{"textAlign":118},[1944],{"text":1945,"type":513},"Komplex bei längeren User Journeys",{"type":42,"attrs":1947,"content":1948},{"textAlign":118},[1949],{"text":1950,"type":513},"Beschränktes Handlungsfeld",{"_uid":1952,"text":1953,"type":30,"component":1878},"b651bde2-46d1-43ef-8f84-103aa9736b76",{"type":39,"content":1954},[1955,1960,1965,1970],{"type":42,"attrs":1956,"content":1957},{"textAlign":118},[1958],{"text":1959,"type":513},"Höherer Aufwand bei Implementierung",{"type":42,"attrs":1961,"content":1962},{"textAlign":118},[1963],{"text":1964,"type":513},"Abhängigkeit von Third-Party-APIs",{"type":42,"attrs":1966,"content":1967},{"textAlign":118},[1968],{"text":1969,"type":513},"Erfordert SSR-spezifisches Know-how",{"type":42,"attrs":1971,"content":1972},{"textAlign":118},[1973],{"text":1974,"type":513},"leicht beschränktes Handlungsfeld","Nachteile",{"_uid":1977,"type":30,"cells":1978,"heading":2016,"component":1891},"9b6bd7ea-b3d5-4843-8a20-2b13e64448ca",[1979,1998],{"_uid":1980,"text":1981,"type":30,"component":1878},"14e0d1a7-b628-499e-a85c-f9c9e6840f43",{"type":39,"content":1982},[1983,1988,1993],{"type":42,"attrs":1984,"content":1985},{"textAlign":118},[1986],{"text":1987,"type":513},"Schnelle, einfache Tests",{"type":42,"attrs":1989,"content":1990},{"textAlign":118},[1991],{"text":1992,"type":513},"Minimale DevOps-Abhängigkeit",{"type":42,"attrs":1994,"content":1995},{"textAlign":118},[1996],{"text":1997,"type":513},"Breite Tool-Unterstützung",{"_uid":1999,"text":2000,"type":30,"component":1878},"9698dae8-ff89-4c35-b4bb-80622bdd7beb",{"type":39,"content":2001},[2002,2006,2011],{"type":42,"attrs":2003,"content":2004},{"textAlign":118},[2005],{"text":1757,"type":513},{"type":42,"attrs":2007,"content":2008},{"textAlign":118},[2009],{"text":2010,"type":513},"Weniger Lifecycle-Handling",{"type":42,"attrs":2012,"content":2013},{"textAlign":118},[2014],{"text":2015,"type":513},"Mehr Autonomie für das Experimentation-Team","Typische Use Cases","richtext-table",{"_uid":2019,"text":2020,"component":951},"d1c6890f-7dc9-4fae-8a16-3f86d8688814",{"type":39,"content":2021},[2022,2029,2038,2049,2054],{"type":42,"attrs":2023,"content":2024},{"textAlign":118},[2025],{"text":2026,"type":513,"marks":2027},"DOM Manipulation ist kein Hexenwerk und das bleibt auch so!",[2028],{"type":1088},{"type":42,"attrs":2030,"content":2031},{"textAlign":118},[2032,2036],{"text":2033,"type":513,"marks":2034},"Client-Side-DOM-Testing",[2035],{"type":1088},{"text":2037,"type":513}," (CSDT) bleibt ein bewährter Klassiker im Bereich Testing und funktioniert, mit einigen Anpassungen, auch in SSR-Umgebungen. Er birgt aber Limitierungen in puncto Performance und Aufwand, vor allem, wenn reaktive Architekturen wie  SPAs im Einsatz sind und umfangreiche Aufgaben entlang der User-Journey durchgeführt werden sollen.",{"type":42,"attrs":2039,"content":2040},{"textAlign":118},[2041,2043,2047],{"text":2042,"type":513},"Mit ",{"text":2044,"type":513,"marks":2045},"Server-Side Hydrated Testing",[2046],{"type":1088},{"text":2048,"type":513}," (SSHT) kann man viele dieser Probleme umgehen, zahlt dafür jedoch mit einem höheren Komplexitätsgrad bei der Implementierung. Jedes Team muss also abwägen, ob es ein schnelles “Hack & Play” (Client-Side) oder eine tiefere Integration (Server-Side) anstrebt.",{"type":941,"attrs":2050,"content":2051},{"level":943,"textAlign":118},[2052],{"text":2053,"type":513},"Blick auf heute",{"type":42,"attrs":2055,"content":2056},{"textAlign":118},[2057],{"text":2058,"type":513},"Der Begriff des Client-Side-Testings ist zu einem Missverständnis geworden. Es gibt ihn noch. So ist aber die DOM-Manipulation nicht mehr dessen einvernehmlicher Inhaber, sondern nur noch Teilhaber, wie wir später herausfinden. Auf der anderen Seite kann die Manipulation des DOM’s genauso unter den Begriff des Server-Side Testings fallen, wenn sie backend-seitig ihre Anwendung findet. CST und SST sind in ihrem alten Kontext nicht mehr zeitgemäß und  daher eher neu zu betrachten. Durch ihre Anwendungen in nun neuen Architekturen vergrößerte sich auch deren Aufgabengebiet. Der Begriff entfremdete sich und wurde umgangssprachlich verwischt. Ihre Begriffe dienen nun oft nur noch als grobe Schablone, unter der sich nun auch diverse andere Möglichkeiten unterordnen. Es geht nicht mehr darum, wo die Entscheidung des Tools fällt, sondern darum, wo die Entscheidung tatsächlich umgesetzt wird, welche als Kriterium bei SSR-Umgebungen eine relevante Rolle spielt.",{"_uid":2060,"caption":30,"columns":2061,"headline":30,"component":2017,"horizontally_scrollable":51},"18eb692c-c63b-4d8a-a8e2-64bfafb5e751",[2062,2088,2110],{"_uid":2063,"cells":2064,"heading":2087,"component":1891},"c3964b90-804b-443b-8fe1-2bc9af113ed8",[2065,2076],{"_uid":2066,"text":2067,"component":1878},"aeb18f28-6435-4c76-86d1-e9288ddcd007",{"type":39,"content":2068},[2069],{"type":42,"attrs":2070,"content":2071},{"textAlign":118},[2072],{"text":2073,"type":513,"marks":2074},"DOM/HTML\t",[2075],{"type":1088},{"_uid":2077,"text":2078,"component":1878},"1f1b1519-9857-468e-9435-2deabbb978cf",{"type":39,"content":2079},[2080],{"type":42,"attrs":2081,"content":2082},{"textAlign":118},[2083],{"text":2084,"type":513,"marks":2085},"Produktivumgebung (in Teil 2)\t",[2086],{"type":1088},"Ort der Umsetzung / Entscheidung\t",{"_uid":2089,"cells":2090,"heading":2109,"component":1891},"842d5f29-979c-453b-a137-73eabb420771",[2091,2100],{"_uid":2092,"text":2093,"component":1878},"77860b8a-68d9-4f40-9ce5-ed520ff40c2d",{"type":39,"content":2094},[2095],{"type":42,"attrs":2096,"content":2097},{"textAlign":118},[2098],{"text":2099,"type":513},"CSDM (Client-Side DOM-Manipulation)\t",{"_uid":2101,"text":2102,"component":1878},"445c3d4c-6a7f-4398-9715-ec47222ed8d7",{"type":39,"content":2103},[2104],{"type":42,"attrs":2105,"content":2106},{"textAlign":118},[2107],{"text":2108,"type":513},"???\t","client-side",{"_uid":2111,"cells":2112,"heading":2130,"component":1891},"2550c78f-d006-442d-8696-584448f9e280",[2113,2122],{"_uid":2114,"text":2115,"component":1878},"345cdf68-5c95-472a-a3bf-0f1905933e1c",{"type":39,"content":2116},[2117],{"type":42,"attrs":2118,"content":2119},{"textAlign":118},[2120],{"text":2121,"type":513},"SSHT (Server-Side Hydrated Testing)",{"_uid":2123,"text":2124,"component":1878},"05d4cf1a-6122-4a3b-891b-5a498626e9f1",{"type":39,"content":2125},[2126],{"type":42,"attrs":2127,"content":2128},{"textAlign":118},[2129],{"text":2108,"type":513},"server-side",{"_uid":2132,"text":2133,"component":951},"b67f14d4-6858-4739-9f46-282fe516304c",{"type":39,"content":2134},[2135,2146],{"type":42,"attrs":2136,"content":2137},{"textAlign":118},[2138,2140,2144],{"text":2139,"type":513},"Zu diesem Beitrag wird es einen Folgebeitrag geben (",{"text":2141,"type":513,"marks":2142},"Wie du Experimentation in einer Server-Side-Rendered-Architektur umsetzen kannst: Teil 2 – Die unvollkommene Grenzenlosigkeit der Produktivumgebung",[2143],{"type":1088},{"text":2145,"type":513},"), in dem wir uns zwei weitere Ansätze anschauen, bei denen die Entscheidung im nativen Umfeld umgesetzt werden – und wie sie sich auf mitunter Performance und DevOps-Prozesse auswirken.",{"type":42,"attrs":2147,"content":2148},{"textAlign":118},[2149],{"text":2150,"type":513},"Bleib also dran, wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie man SSR und Testing optimal kombiniert und dabei auch komplexe Use Cases und ohne Limits bei der Machbarkeit abdecken kann.",{"alt":1371,"src":2152,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2152,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2153},"//a.storyblok.com/f/328018/4838b4c756/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst-html-4d3c132d-beitragsbild-blogbeitrag-serverseitiges-testen-1024x683.jpg",{"alt":1371,"title":118,"source":30,"copyright":30},[2155],"3f22c48b-62c0-4f3b-bae4-54515c17aac1",[2157,2161],{"name":1262,"created_at":1263,"published_at":1264,"updated_at":1265,"id":1266,"uuid":1258,"content":2158,"slug":1270,"full_slug":1271,"sort_by_date":118,"position":1272,"tag_list":2159,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1275,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2160,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1268,"component":1269},[],[],{"name":1262,"created_at":2162,"published_at":2163,"updated_at":2164,"id":2165,"uuid":2166,"content":2167,"slug":2169,"full_slug":2170,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":2171,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":2172,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2173,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"2025-10-13T20:20:36.242Z","2026-10-08T05:55:32.229Z","2026-10-08T05:55:32.241Z",101159879683477,"430ab7d7-8d03-4995-856e-478aa05dd33e",{"_uid":2168,"component":1269},"f510a510-df14-4dd3-b179-909017021494","experimentation","de/_categories/experimentation",[],"27b82645-0fb7-46c1-85f9-4056d28d1b36",[],[],[2176,2179,2183],{"_uid":2177,"link":2178,"text":1312,"component":59},"99adbc8d-fa63-40f3-bee2-3b0effd35780",{"id":1310,"url":1311,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1311},{"_uid":2180,"link":2181,"text":442,"component":59},"75ad20b7-ac70-4b7a-83f8-87daec260d2f",{"id":1316,"url":1317,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1317,"story":2182},{"name":442,"id":1319,"uuid":1316,"slug":440,"url":1317,"full_slug":1317,"_stopResolving":81},{"_uid":2184,"link":2185,"text":1371,"component":59},"03267186-e185-4b5c-b3c3-8972b70ca903",{"id":1376,"url":2186,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2186,"story":2187},"de/blog/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",{"name":1371,"id":1375,"uuid":1376,"slug":2188,"url":2189,"full_slug":2189,"_stopResolving":81},"wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst","de/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",[],[],[],-490,[2195,2196,2197,2198,2199,2200],"Experimentation","SEO","SPA","SSR","SST","Testing",101806310923808,"36c05079-26c4-4b56-a1c8-b2377b6d747f","2025-08-07T10:40:41.000Z",[],{"name":2206,"created_at":2207,"published_at":905,"updated_at":2208,"id":2209,"uuid":2210,"content":2211,"slug":2698,"full_slug":2699,"sort_by_date":118,"position":2703,"tag_list":2704,"is_startpage":51,"parent_id":1333,"meta_data":118,"group_id":2707,"first_published_at":2708,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2709,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Warum erfolgreiche A/B-Tests eine saubere statistische Testplanung brauchen (plus neues Testplaner-Tool)","2025-10-15T16:26:37.517Z","2026-10-04T09:56:23.390Z",101810165859050,"64a00144-ea1c-46b0-a1cc-5a85414d4a00",{"seo":2212,"_uid":2214,"body":2215,"text":2213,"image":2653,"authors":2656,"category":1258,"headline":2206,"component":1259,"categories":2658,"bottom_head":2684,"breadcrumbs":2685,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":2700,"reading_time":2701,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":2702,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":2206,"plugin":912,"og_image":30,"og_title":2206,"description":2213,"twitter_image":30,"twitter_title":2206,"og_description":2213,"twitter_description":2213},"Eine methodisch und statistisch saubere Testplanung ist die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm. Nutze dafür den neuen Testplaner.","2b391d85-fd51-4d68-95b8-17d9188a16f7",[2216],{"_uid":2217,"text":2218,"component":951},"aead8f6f-2188-42a1-9fbd-b597082d780c",{"type":39,"content":2219},[2220,2230,2238,2243,2316,2322,2326,2330,2335,2339,2349,2354,2366,2375,2384,2388,2393,2397,2414,2424,2429,2448,2452,2469,2474,2484,2488,2492,2513,2517,2533,2538,2542,2546,2552,2560,2573,2577,2581,2585,2589,2593,2597,2602,2621,2625,2629,2633,2637,2645],{"type":42,"content":2221},[2222,2224,2228],{"text":2223,"type":513},"Um die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm zu legen, ist ein methodisch – und das heißt vor allem statistisch – sauberes Vorgehen bei der Testplanung unerlässlich. Mit der Berechnung von p-Werten, CTBC-Scores und Konfidenzintervallen können wir ",{"text":2225,"type":513,"marks":2226},"unser Risiko für Fehlentscheidungen kontrollieren",[2227],{"type":1088},{"text":2229,"type":513}," und valide Ableitungen über unsere getesteten Varianten treffen. Und dabei natürlich hoffentlich viele „Gewinner“ ermitteln. 😉",{"type":42,"content":2231},[2232,2236],{"text":2233,"type":513,"marks":2234},"Statistik ist allerdings schon lange vor der Testauswertung relevant.",[2235],{"type":1088},{"text":2237,"type":513}," Bereits bei der Planung eines A/B-Tests wird mit der Beschreibung eines Testdesigns das Fundament für den späteren Erfolg gelegt. Und genau darauf geht dieser Artikel ein; und genau dafür haben wir ein neues Tool, den „Testplaner“, entwickelt!",{"type":941,"attrs":2239,"content":2240},{"level":943},[2241],{"text":2242,"type":513},"Woraus besteht ein statistisches Testdesign?",{"type":1189,"attrs":2244,"content":2245},{"order":1191,"tight":51},[2246,2256,2266,2276,2286,2296,2306],{"type":1194,"content":2247},[2248],{"type":42,"content":2249},[2250],{"text":2251,"type":513,"marks":2252},"Die Population / Stichproben-Einheit",[2253],{"type":994,"attrs":2254},{"href":2255,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-population-stichproben-einheit",{"type":1194,"content":2257},[2258],{"type":42,"content":2259},[2260],{"text":2261,"type":513,"marks":2262},"Die Stichprobezuordnung",[2263],{"type":994,"attrs":2264},{"href":2265,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-stichprobezuordnung",{"type":1194,"content":2267},[2268],{"type":42,"content":2269},[2270],{"text":2271,"type":513,"marks":2272},"Hypothese (Nullhypothese und Alternativhypothese)",[2273],{"type":994,"attrs":2274},{"href":2275,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",{"type":1194,"content":2277},[2278],{"type":42,"content":2279},[2280],{"text":2281,"type":513,"marks":2282},"Die Zielmetrik(en)",[2283],{"type":994,"attrs":2284},{"href":2285,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-zielmetrik-en",{"type":1194,"content":2287},[2288],{"type":42,"content":2289},[2290],{"text":2291,"type":513,"marks":2292},"Risiko für False Positives: (Alpha-Fehler & Konfidenzniveau)",[2293],{"type":994,"attrs":2294},{"href":2295,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",{"type":1194,"content":2297},[2298],{"type":42,"content":2299},[2300],{"text":2301,"type":513,"marks":2302},"Risiko für False Negatives (Beta-Fehler & Testpower)",[2303],{"type":994,"attrs":2304},{"href":2305,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",{"type":1194,"content":2307},[2308],{"type":42,"content":2309},[2310],{"text":2311,"type":513,"marks":2312},"Testlaufzeit",[2313],{"type":994,"attrs":2314},{"href":2315,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#testlaufzeit",{"type":941,"attrs":2317,"content":2320},{"id":2318,"level":2319},"die-population-stichproben-einheit",3,[2321],{"text":2251,"type":513},{"type":42,"content":2323},[2324],{"text":2325,"type":513},"Die für einen Test relevante Population wird darüber definiert, dass Nutzer:innen durch den Test beeinflusst werden können. Wird bspw. in einem Experiment die Produktdetailseite (PDS) verändert, besteht die Population aus allen Nutzer:innen, die eine PDS besucht haben. Im Experiment versuchen wir dann anhand einer Stichprobe zu überprüfen, ob sich das Verhalten dieser Population durch eine unserer Testvarianten signifikant verändern würde.",{"type":42,"content":2327},[2328],{"text":2329,"type":513},"Stichproben bestehen meistens aus eindeutigen Nutzern (genau genommen Nutzer-IDs). Möglich, aber selten, sind auch andere Einheiten, wie Sitzungen oder Pageviews.",{"type":941,"attrs":2331,"content":2333},{"id":2332,"level":2319},"die-stichprobezuordnung",[2334],{"text":2261,"type":513},{"type":42,"content":2336},[2337],{"text":2338,"type":513},"Bei A/B-Tests werden die Testteilnehmer:innen nahezu immer zufällig einer Testvariante zugewiesen. Bei einer ausreichend großen Stichprobe wird dadurch gewährleistet, dass diese über den Testzeitraum repräsentativ ist.",{"type":42,"content":2340},[2341,2343,2347],{"text":2342,"type":513},"Relevant ist auch das Verhältnis der Stichprobengrößen zwischen den einzelnen Varianten: ",{"text":2344,"type":513,"marks":2345},"üblich ist eine Gleichverteilung auf alle Varianten",[2346],{"type":1088},{"text":2348,"type":513},". Andere Verteilungen, um etwa das Risiko unterlegener Varianten zu minimieren, sind aber ebenfalls möglich.",{"type":941,"attrs":2350,"content":2352},{"id":2351,"level":2319},"hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",[2353],{"text":2271,"type":513},{"type":42,"content":2355},[2356,2358,2364],{"text":2357,"type":513},"Die ",{"text":2359,"type":513,"marks":2360},"Hypothese",[2361],{"type":994,"attrs":2362},{"href":2363,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/conversion-whiteboard/conversion-whiteboard-17-das-hypothesen-template-fuer-erfolgreichere-ab-tests.html",{"text":2365,"type":513}," beschreibt als zentrale Aussage, was wir mit unserem Experiment nachweisen möchten.",{"type":42,"content":2367},[2368,2369,2373],{"text":2357,"type":513},{"text":2370,"type":513,"marks":2371},"Alternativhypothese",[2372],{"type":1088},{"text":2374,"type":513}," beschreibt die durch die optimierte Variante zu erwartenden Veränderung(en) in der Zielmetrik, damit diese als Erfolg bewertet wird. Das kann ganz simpel ein grundsätzlicher Uplift in der Conversion Rate sein, aber auch ein spezifischer Mindest-Uplift, zum Beispiel in Höhe von zwei Prozent.",{"type":42,"content":2376},[2377,2378,2382],{"text":2357,"type":513},{"text":2379,"type":513,"marks":2380},"Nullhypothese",[2381],{"type":1088},{"text":2383,"type":513}," beschreibt das Gegenteil unserer Alternativhypothese. Sie besagt also, dass es keinen Unterschied zwischen der Control und der Variante gibt – im Beispiel oben also keinen (Mindest-)Uplift in der Conversion Rate.",{"type":42,"content":2385},[2386],{"text":2387,"type":513},"Ein signifikantes Ergebnis bedeutet, dass wir die Nullhypothese verwerfen und stattdessen unsere Alternativhypothese annehmen.",{"type":941,"attrs":2389,"content":2391},{"id":2390,"level":2319},"die-zielmetrik-en",[2392],{"text":2281,"type":513},{"type":42,"content":2394},[2395],{"text":2396,"type":513},"Anhand der Zielmetrik als zentrale Messgröße vergleichen wir die Leistung der verschiedenen Varianten. Die Wahl der richtigen Zielmetrik ist entscheidend, da sie den Fokus des Tests festlegt und direkten Einfluss auf die Schlussfolgerungen und Entscheidungen hat.",{"type":42,"content":2398},[2399,2401,2405,2407,2412],{"text":2400,"type":513},"Die Zielmetrik sollte möglichst nahe an der Business-relevanten Metrik liegen und muss zum erwarteten Verhalten der Hypothese passen. ",{"text":2402,"type":513,"marks":2403},"Idealerweise hat ein Experiment genau eine Zielmetrik",[2404],{"type":1088},{"text":2406,"type":513}," (",{"text":2408,"type":513,"marks":2409},"Primary Goal",[2410],{"type":2411},"italic",{"text":2413,"type":513},"), um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":42,"content":2415},[2416,2418,2422],{"text":2417,"type":513},"Das soll aber nicht grundlegend die Zahl der in einem Experiment gemessenen Metriken beschränken. ",{"text":2419,"type":513,"marks":2420},"Secondary Goals",[2421],{"type":2411},{"text":2423,"type":513}," sind essenziell, um das Verhalten der Nutzer:innen im Test zu verstehen und möglichst viel aus jedem Experiment zu lernen. Diese zusätzlichen Ziele sollten aber nicht herangezogen werden, um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":941,"attrs":2425,"content":2427},{"id":2426,"level":2319},"risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",[2428],{"text":2291,"type":513},{"type":42,"content":2430},[2431,2433,2437,2439,2444],{"text":2432,"type":513},"Mit dem Signifikanzniveau bzw. dem Konfidenzniveau bestimmen wir vor dem Test, wie sehr die Daten gegen die Nullhypothese sprechen müssen, um einen Effekt als signifikant zu bewerten. ",{"text":2434,"type":513,"marks":2435},"Dadurch wird das",[2436],{"type":1088},{"text":2438,"type":513}," ",{"text":2440,"type":513,"marks":2441},"Alpha-Fehler",[2442,2443],{"type":2411},{"type":1088},{"text":2445,"type":513,"marks":2446},"****-Risiko für falsch-positive Ergebnisse begrenzt.",[2447],{"type":1088},{"type":42,"content":2449},[2450],{"text":2451,"type":513},"Ein wichtiger Aspekt dabei ist, eine mögliche Alpha-Fehler-Kumulierung (Multiple Testing Problem) zu berücksichtigen. Diese tritt immer dann auf, wenn anhand einer Stichprobe mehrere Auswertungen durchgeführt werden, beispielsweise bei einem Test mit einer Control-Gruppe und zwei weiteren Varianten. Hier wird nicht nur ein Test durchgeführt (Control vs. Variante), sondern direkt zwei (Control vs. Variante 1 und Control vs. Variante 2). Damit erhöhen wir das Gesamtrisiko, dass in einem der beiden Tests ein falsch-positives Ergebnis vorliegen könnte. Es gibt eine Vielzahl von Methoden, um diesem Effekt entgegenzuwirken, beispielsweise eine Anpassung des Konfidenzniveaus. Dies sollte unbedingt bereits im Experiment-Design berücksichtigt und dokumentiert werden.",{"type":1433,"attrs":2453,"content":2454},{"tight":51},[2455],{"type":1194,"content":2456},[2457],{"type":42,"content":2458},[2459,2461,2467],{"text":2460,"type":513},"Siehe dazu auch mein ",{"text":2462,"type":513,"marks":2463},"Artikel über paralleles Testing und die verschiedenen Testmodelle",[2464],{"type":994,"attrs":2465},{"href":2466,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/experimentation/paralleles-testen.html",{"text":2468,"type":513},".",{"type":941,"attrs":2470,"content":2472},{"id":2471,"level":2319},"risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",[2473],{"text":2301,"type":513},{"type":42,"content":2475},[2476,2478,2482],{"text":2477,"type":513},"Auch der umgekehrte Fall eines falsch-negativen Resultats ist möglich, bei dem das Ergebnis nicht signifikant ist, obwohl die Alternativhypothese zutrifft. Dieses _Beta-Fehler-_Risiko versuchen wir durch die ",{"text":2479,"type":513,"marks":2480},"Testpower",[2481],{"type":1088},{"text":2483,"type":513}," zu kontrollieren.",{"type":42,"content":2485},[2486],{"text":2487,"type":513},"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. Sie beschreibt also die Gegenwahrscheinlichkeit des zum Beta-Fehler.",{"type":42,"content":2489},[2490],{"text":2491,"type":513},"Die Power können wir beeinflussen, indem wir",{"type":1433,"attrs":2493,"content":2494},{"tight":51},[2495,2501,2507],{"type":1194,"content":2496},[2497],{"type":42,"content":2498},[2499],{"text":2500,"type":513},"das Konfidenzniveau anpassen: Je niedriger das Konfidenzniveau, umso größer die Power, sofern alle anderen Parameter konstant bleiben.",{"type":1194,"content":2502},[2503],{"type":42,"content":2504},[2505],{"text":2506,"type":513},"den Kontrast der Varianten erhöhen: Dadurch steigt der erwartete Effekt („Minimal Detectable Effect“, kurz MDE oder auf Deutsch MEI) und stärkere Effekte führen häufiger zu signifikanten Ergebnissen.",{"type":1194,"content":2508},[2509],{"type":42,"content":2510},[2511],{"text":2512,"type":513},"die Stichprobengröße anpassen: Die Chance einen Effekt signifikant nachzuweisen steigt mit der Stichprobengröße.",{"type":42,"content":2514},[2515],{"text":2516,"type":513},"Da der MEI nicht ohne weitere Anpassung der Testvariante erfolgen kann und das Konfidenzniveau durch unser toleriertes Risiko für falsch-positive Resultate bestimmt werden sollte, ist die Stichprobengröße die eigentliche Stellschraube für die Power.",{"type":1433,"attrs":2518,"content":2519},{"tight":51},[2520],{"type":1194,"content":2521},[2522],{"type":42,"content":2523},[2524,2526,2532],{"text":2525,"type":513},"Siehe dazu auch ",{"text":2527,"type":513,"marks":2528},"Julia Engelmanns Artikel zur Testpower",[2529],{"type":994,"attrs":2530},{"href":2531,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/data-analytics/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden.html",{"text":2468,"type":513},{"type":941,"attrs":2534,"content":2536},{"id":2535,"level":2319},"testlaufzeit",[2537],{"text":2311,"type":513},{"type":42,"content":2539},[2540],{"text":2541,"type":513},"Die geschätzte Testlaufzeit kann man als Endergebnis einer vollständigen Testplanung betrachten. Durch die Varianz in der Zielmetrik in der Population (wird z. B. durch die aktuelle Conversion Rate geschätzt), dem benötigten Konfidenzniveau und Power und dem erwarteten Effekt (MEI) wird die benötigte Stichprobengröße für eine bestimmte Nullhypothese berechnet.",{"type":42,"content":2543},[2544],{"text":2545,"type":513},"Teilen wir diese Stichprobengröße durch die wöchentlich zu erwartenden Nutzer:innen im Experiment (wird durch Traffic-Daten für die für den Test relevanten Seiten geschätzt), erhalten wir die erwartete Testlaufzeit.",{"type":941,"attrs":2547,"content":2549},{"id":2548,"level":943},"warum-braucht-es-eine-solide-testplanung",[2550],{"text":2551,"type":513},"Warum braucht es eine solide Testplanung?",{"type":42,"content":2553},[2554,2558],{"text":2555,"type":513,"marks":2556},"Mit einer sorgfältigen Testplanung wird sowohl die Effektivität, als auch die Effizienz eines Testingprogramms optimiert.",[2557],{"type":1088},{"text":2559,"type":513}," Durch eine relevante Nullhypothese, einem angemessenen Konfidenzniveau und dem damit verbundenen begrenzten Risiko für falsch-positive Ergebnisse sowie einer ausreichend großen Stichprobe können wir sicherstellen, relevante Effekte überhaupt zu erkennen. Durch die Bestimmung einer optimalen Stichprobengröße für eine gewünschte Testpower stellen wir sicher, einen Test nicht zu lange laufen zu lassen – aber auch nicht zu früh zu beenden.",{"type":2561,"content":2562},"blockquote",[2563,2567],{"type":42,"content":2564},[2565],{"text":2566,"type":513},"Wir beobachten häufig bei Kunden, dass Tests immer genau eine oder zwei Wochen laufen, unabhängig von geschätzten Effekten. Dadurch können insbesondere kleinere Effekte übersehen werden.",{"type":42,"content":2568},[2569],{"text":2570,"type":513,"marks":2571},"Dr. René Gilster, Principal Behavioral Science",[2572],{"type":2411},{"type":42,"content":2574},[2575],{"text":2576,"type":513},"Wie entscheidend eine solide Testplanung, insbesondere eine valide Schätzung der benötigten Testlaufzeit für den Erfolg und ROI eines Testing-Programms ist, zeigt folgendes hypothetisches Szenario:",{"type":42,"content":2578},[2579],{"text":2580,"type":513},"Angenommen, du generierst im Jahr 100 Hypothesen und testest diese in einzelnen A/B-Tests. Nun nehmen wir zusätzlich an, dass von diesen 100 Hypothesen die Hälfte in Wahrheit zutreffen und die zugehörigen Varianten eigentliche Gewinner wären. Das bedeutet, du hättest in diesem Jahr 50 Gewinner und 50 Verlierer, welche wir durch A/B-Tests möglichst als solche erkennen wollen.",{"type":42,"content":2582},[2583],{"text":2584,"type":513},"Bei 50 Gewinnern bedeutet das:",{"type":42,"content":2586},[2587],{"text":2588,"type":513},"\u003Cfigure class=\"wp-block-table\">\u003Cp>\u003Ctable>\u003Ctbody> \u003Ctr> \u003Ctd>\u003Cstrong>Erzielte Power\u003C/strong>\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">90 %\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">80 %\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">60 %\u003C/td> \u003C/tr> \u003Ctr> \u003Ctd>\u003Cstrong>Erkannte Gewinner (True Positives)\u003C/strong>\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">45\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">40\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">30\u003C/td> \u003C/tr> \u003Ctr> \u003Ctd>\u003Cstrong>Falsch erkannte Gewinner (False Negatives)\u003C/strong>\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">5\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">10\u003C/td> \u003Ctd class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">20\u003C/td> \u003C/tr> \u003C/tbody>\u003C/table> \u003C/p> \u003Cfigcaption class=\"wp-element-caption\">Tabelle 1: Je niedriger die Testpower, desto mehr tatsächliche Gewinner bleiben unerkannt.\u003C/figcaption>\u003C/figure>",{"type":42,"content":2590},[2591],{"text":2592,"type":513},"Das Beispiel verdeutlicht, welchen Effekt die tatsächlich erzielte Power auf unsere Effektivität hat, tatsächliche Gewinner als solche zu erkennen. Selbst bei einer Power von 90 %, was häufig zu ambitioniert ist und in der Praxis zu unnötig langen Testlaufzeiten führt, würden im Schnitt 5 echte Gewinner unerkannt bleiben. Der vermeintliche Standardwert für die Power von 80 % führt im Durchschnitt dazu, dass 10 überlegene Varianten, durch einen A/B-Test nicht erkannt worden wären. Wenn zusätzlich noch unsauber geplant wurde (bspw. durch eine Überschätzung des MEIs) und die tatsächliche Power dadurch auf 60 % sinkt, werden 20 der echten Gewinner zu keinem signifikanten Ergebnis führen und die potenziell gewinnbringenden Varianten nicht ausgerollt. Und das nur, weil die Testplanung zu stark von der Wirklichkeit abweicht.",{"type":42,"content":2594},[2595],{"text":2596,"type":513},"Ein vollständiger und gut dokumentierter Testplan gibt zudem Sicherheit beim Anlegen, Durchführen und Analysieren von Experimenten. Entwickler haben eine Vorgabe, welche Zielgruppen, welche Traffic-Verteilung und welche Zielmetriken angelegt werden müssen. Die berechnete Testlaufzeit und Stichprobengröße legt eindeutig fest, wann der Test abgeschaltet werden soll und die Dokumentation der statistischen Nullhypothese, sowie des gewünschten Konfidenzniveaus legt schon vor Testbeginn genau fest, wie die Auswertung der Testresultate zu erfolgen hat. Die Testplanung ermöglicht dadurch also auch eine reibungslose Übergabe von Tests an Kolleg:innen ohne große Absprachen.",{"type":941,"attrs":2598,"content":2599},{"level":943},[2600],{"text":2601,"type":513},"Wie erstelle ich ein statistisch valides Testdesign?",{"type":42,"content":2603},[2604,2608,2609,2616,2617],{"text":2605,"type":513,"marks":2606},"Mit unserem neuen",[2607],{"type":1088},{"text":2438,"type":513},{"text":2610,"type":513,"marks":2611},"kostenlosen Testplaner-Tool",[2612,2613],{"type":1088},{"type":994,"attrs":2614},{"href":2615,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/testplaner",{"text":2438,"type":513},{"text":2618,"type":513,"marks":2619},"kannst du alle relevanten Aspekte der Testplanung einheitlich, ansprechend und (auch für Nicht-Statistiker) leicht verständlich dokumentieren.",[2620],{"type":1088},{"type":42,"content":2622},[2623],{"text":2624,"type":513},"Im Kern hat der Testplaner die Aufgabe, die Testlaufzeit für eine konkrete Hypothese zu errechnen. Einzigartig ist dabei die Möglichkeit, eine konkrete Nullhypothese zu definieren. Damit ist die Planung für Non-Inferiority-Tests oder Tests mit spezifischen Mindest-Uplifts genauso einfach möglich, wie für den normalen Standard-Case eines A/B-Tests auf einfache Überlegenheit.",{"type":42,"content":2626},[2627],{"text":2628,"type":513},"Zusätzlich kann eine individuelle Traffic-Verteilung auf die einzelnen Varianten berücksichtigt werden, wodurch automatisch auch eine Alpha-Fehler-Kumulierung bei mehreren Varianten berücksichtigt und dokumentiert wird. Ergänzend zu den Tipps direkt im Tool findest du zudem auf der Tool-Seite eine ausführliche Bedienungsanleitung mit Erklärungen aller Elemente.",{"type":42,"content":2630},[2631],{"text":2632,"type":513},"Viel Spaß beim Planen deiner Tests!",{"type":42,"content":2634},[2635],{"text":2636,"type":513},"Wenn du Fragen dazu hast oder Unterstützung bei deiner Testplanung brauchst, dann melde dich jederzeit gerne bei mir und meinen Kolleg:innen.",{"type":42,"content":2638},[2639,2643],{"text":2640,"type":513,"marks":2641},"Schon gewusst …?!",[2642],{"type":1088},{"text":2644,"type":513}," Wir haben noch mehr Statistik- & Testing-Tools entwickelt, die uns tagtäglich dabei unterstützen, A/B-Tests richtig zu planen und valide auszuwerten. Nutze auch du sie, um deinen Optimierer-Alltag zu erleichtern und vertrauenswürdige Resultate zu erzielen.",{"type":42,"content":2646},[2647],{"text":2648,"type":513,"marks":2649},"Zur Tool-Übersicht",[2650],{"type":994,"attrs":2651},{"href":2652,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"alt":2206,"src":2654,"name":30,"focus":30,"title":2206,"source":30,"filename":2654,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2655,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/0w2rOS1H_solide-testplanung-blogpost-1620x500.png",{"alt":2206,"title":2206,"source":30,"copyright":30},[2657],"b348a411-f216-46f2-919b-f1dea40ec1c5",[2659,2663,2667,2680],{"name":1262,"created_at":1263,"published_at":1264,"updated_at":1265,"id":1266,"uuid":1258,"content":2660,"slug":1270,"full_slug":1271,"sort_by_date":118,"position":1272,"tag_list":2661,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1275,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2662,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1268,"component":1269},[],[],{"name":1279,"created_at":1280,"published_at":1281,"updated_at":1280,"id":1282,"uuid":1283,"content":2664,"slug":1286,"full_slug":1287,"sort_by_date":118,"position":1288,"tag_list":2665,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1290,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2666,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1285,"component":1269},[],[],{"name":2668,"created_at":2669,"published_at":1281,"updated_at":2669,"id":2670,"uuid":2671,"content":2672,"slug":2674,"full_slug":2675,"sort_by_date":118,"position":2676,"tag_list":2677,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":2678,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2679,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data Sciences","2025-10-13T20:21:58.568Z",101160216886741,"f449697d-cbdd-4d7b-ab3d-634c234ec9f8",{"_uid":2673,"component":1269},"b8acba9f-933f-484d-91d4-b188b9fe42ce","data-sciences","de/_categories/data-sciences",-170,[],"b502c3bd-1699-45dc-a7e2-262bf092a90f",[],{"name":1293,"created_at":1294,"published_at":1281,"updated_at":1294,"id":1295,"uuid":1296,"content":2681,"slug":1299,"full_slug":1300,"sort_by_date":118,"position":1301,"tag_list":2682,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1303,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2683,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1298,"component":1269},[],[],[],[2686,2689,2693],{"_uid":2687,"link":2688,"text":1312,"component":59},"dd407a7b-4f75-4c00-a5ea-c0582e7b28df",{"id":1310,"url":1311,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1311},{"_uid":2690,"link":2691,"text":442,"component":59},"f3c94dcb-bb2d-40e9-8456-dfcdd317571b",{"id":1316,"url":1317,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1317,"story":2692},{"name":442,"id":1319,"uuid":1316,"slug":440,"url":1317,"full_slug":1317,"_stopResolving":81},{"_uid":2694,"link":2695,"text":2206,"component":59},"d8ce9e47-ed91-4b56-81d8-37b35141da23",{"id":2210,"url":2696,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2696,"story":2697},"de/blog/data-science/statistische-testplanung",{"name":2206,"id":2209,"uuid":2210,"slug":2698,"url":2699,"full_slug":2699,"_stopResolving":81},"statistische-testplanung","de/data-science/statistische-testplanung",[],"8",[],-120,[2705,2706],"statistik","Tools","f4672058-f062-47a9-afd4-00f531436d01","2023-08-09T09:19:36.000Z",[],{"name":2711,"created_at":2712,"published_at":2713,"updated_at":2714,"id":2715,"uuid":2716,"content":2717,"slug":3058,"full_slug":3059,"sort_by_date":118,"position":3064,"tag_list":3065,"is_startpage":51,"parent_id":3068,"meta_data":118,"group_id":3069,"first_published_at":3070,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3071,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Zwei wichtige Fähigkeiten von Führungskräften, die durch A/B-Tests höhere Uplifts erzielen","2025-10-15T16:26:20.096Z","2025-11-27T08:54:42.505Z","2025-11-24T09:14:02.994Z",101810094498530,"96149561-c359-4056-83b4-11e310184ebd",{"seo":2718,"_uid":2719,"body":2720,"text":30,"image":3002,"footer":30,"header":30,"authors":3005,"category":1258,"headline":2711,"component":1259,"categories":3007,"bottom_head":3044,"breadcrumbs":3045,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":3060,"reading_time":3061,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":3062,"additional_slot":3063,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":2711,"plugin":912,"og_image":30,"og_title":2711,"description":30,"twitter_image":30,"twitter_title":2711,"og_description":30,"twitter_description":30},"ed560451-62dc-434a-8735-b618db12ef7a",[2721,2871,2890,2947,2958],{"_uid":2722,"text":2723,"component":951},"82b1bf55-8497-4d06-8fbd-85f90eb2e4e0",{"type":39,"content":2724},[2725,2730,2735,2740,2749,2758,2763,2768,2779,2784,2789,2810,2815,2820,2827,2832,2860],{"type":42,"attrs":2726,"content":2727},{"textAlign":118},[2728],{"text":2729,"type":513},"A/B-Testing ist ein wunderbares Tool, um damit herauszufinden, wie die eigenen Kunden auf Veränderungen einer Website, App etc. reagieren. Das Wort A/B-Test klingt für viele allerdings sehr operativ, dabei ist es im Grunde eine Methode, um Business Experimente durchzuführen und damit Innovation zu treiben.",{"type":42,"attrs":2731,"content":2732},{"textAlign":118},[2733],{"text":2734,"type":513},"Wie läuft das Ganze ab?",{"type":42,"attrs":2736,"content":2737},{"textAlign":118},[2738],{"text":2739,"type":513},"Eine Annahme darüber, wie sich Kunden auf eine Veränderung verhalten, wird mittels eines Experiments überprüft.",{"type":42,"attrs":2741,"content":2742},{"textAlign":118},[2743,2747],{"text":2744,"type":513,"marks":2745},"Der Clou darin:",[2746],{"type":1088},{"text":2748,"type":513}," Die Entscheidung, ob eine Veränderung ausgerollt wird oder nicht, wird also kundenzentriert und auf Basis von Daten getroffen.",{"type":42,"attrs":2750,"content":2751},{"textAlign":118},[2752,2756],{"text":2753,"type":513,"marks":2754},"Ein weiterer Vorteil:",[2755],{"type":1088},{"text":2757,"type":513}," Niemand muss mehr wissen, welche Maßnahme die richtige ist, denn auch das „entscheidet“ die Zielgruppe.",{"type":42,"attrs":2759,"content":2760},{"textAlign":118},[2761],{"text":2762,"type":513},"Doch genau das erfordert ein anderes Verhalten von Führungskräften.",{"type":941,"attrs":2764,"content":2765},{"level":943,"textAlign":118},[2766],{"text":2767,"type":513},"Führung(skräfte) im Wandel",{"type":42,"attrs":2769,"content":2770},{"textAlign":118},[2771,2773,2777],{"text":2772,"type":513},"Früher „wussten“ Führungskräfte, was richtig oder falsch ist, und ",{"text":2774,"type":513,"marks":2775},"ihre",[2776],{"type":2411},{"text":2778,"type":513}," Entscheidungen führten dazu, dass Änderungen an Webseiten oder in der Marketingkommunikation vorgenommen wurden – oder nicht.",{"type":42,"attrs":2780,"content":2781},{"textAlign":118},[2782],{"text":2783,"type":513},"Heute brauchen Führungskräfte neue Fähigkeiten, um wegzukommen von Bauchgefühl, Top-Down-Entscheidungen und dem Bild eines allwissenden und unfehlbaren Entscheidungsträgers.",{"type":42,"attrs":2785,"content":2786},{"textAlign":118},[2787],{"text":2788,"type":513},"Experimente (auf Basis von A/B-Tests, Befragungen, Online Surveys, etc.) geben Sicherheit und Klarheit in der Weiterentwicklung von Geschäftsideen und Businessmodellen, Organisationen, Produkten, Webseiten oder Apps, doch um dieses Potenzial auszuschöpfen, müssen Führungskräfte zwei Hürden überwinden bzw. zwei Fähigkeiten erlangen:",{"type":1189,"attrs":2790,"content":2791},{"order":1191},[2792,2801],{"type":1194,"content":2793},[2794],{"type":42,"attrs":2795,"content":2796},{"textAlign":118},[2797],{"text":2798,"type":513,"marks":2799},"Eigene Fehler akzeptieren können.",[2800],{"type":1088},{"type":1194,"content":2802},[2803],{"type":42,"attrs":2804,"content":2805},{"textAlign":118},[2806],{"text":2807,"type":513,"marks":2808},"Die Autonomie des Teams gewährleisten können (und wollen).",[2809],{"type":1088},{"type":941,"attrs":2811,"content":2812},{"level":943,"textAlign":118},[2813],{"text":2814,"type":513},"1. Die Bereitschaft, die eigenen Fehler zu akzeptieren",{"type":42,"attrs":2816,"content":2817},{"textAlign":118},[2818],{"text":2819,"type":513},"Wenn Daten das Entscheidungskriterium für die Auswahl von Maßnahmen im digitalen Marketing sind, dann heißt das für Führungskräfte:",{"type":2561,"content":2821},[2822],{"type":42,"attrs":2823,"content":2824},{"textAlign":118},[2825],{"text":2826,"type":513},"Mein Team kann mir jeden Tag mit Daten zeigen, dass ich falsch liege oder meine Annahme nicht den gewünschten Effekt hatte.",{"type":42,"attrs":2828,"content":2829},{"textAlign":118},[2830],{"text":2831,"type":513},"Gute Führungskräfte sind hier Vorbilder und übertragen den Umgang mit den eigenen Fehlern auf das Team. Das allein fordert viel von Führungskräften, vor allem von ihrem Ego.\u003C",{"type":42,"attrs":2833,"content":2834},{"textAlign":118},[2835,2837,2841,2843,2847,2848,2852,2854,2858],{"text":2836,"type":513},"Der österreichische Wirtschaftswissenschaftler Fredmund Malik zählt „Entscheiden“ zu den fünf Aufgaben von Führungskräften (neben ",{"text":2838,"type":513,"marks":2839},"Ziele setzen",[2840],{"type":2411},{"text":2842,"type":513},", ",{"text":2844,"type":513,"marks":2845},"Organisieren",[2846],{"type":2411},{"text":2842,"type":513},{"text":2849,"type":513,"marks":2850},"Kontrollieren",[2851],{"type":2411},{"text":2853,"type":513}," und ",{"text":2855,"type":513,"marks":2856},"Menschen weiterentwickeln",[2857],{"type":2411},{"text":2859,"type":513},"). Manch eine Führungskraft freut sich darüber, dass sie dank A/B-Testing quasi 20 Prozent weniger Arbeit hat; der Großteil von ihnen tut sich allerdings eher schwer damit, diese „Macht“ zu verlieren.",{"type":42,"attrs":2861,"content":2862},{"textAlign":118},[2863,2865,2869],{"text":2864,"type":513},"Damit Experimente – auch mit größerer Tragweite im Sinne von Innovationsvorhaben oder neuen Geschäftsmodellen – erfolgreich sein können, müssen sich Führungskräfte jedoch ",{"text":2866,"type":513,"marks":2867},"aktiv für Testing aussprechen",[2868],{"type":2411},{"text":2870,"type":513}," und die Konsequenzen akzeptieren (zum Beispiel, dass Daten schwerer wiegen als die persönliche Meinung). Es braucht Führungskräfte, die den Mehrwert darin für sich, ihr Team, ihre Organisation und bestenfalls natürlich auch für ihre Kunden erkennen.",{"_uid":2872,"icon":30,"text":2873,"image":2884,"theme":2886,"component":2887,"action_buttons":2888,"image_position":2889},"90d96369-0058-4b21-ad9f-b764ae3e01f7",{"type":39,"content":2874},[2875],{"type":42,"attrs":2876,"content":2877},{"textAlign":118},[2878,2882],{"text":2879,"type":513,"marks":2880},"Randnotiz:",[2881],{"type":1088},{"text":2883,"type":513}," Das Wort „Fehler“ klingt in diesem Kontext unnötig groß. Es geht vielmehr darum, dass ein kontrolliertes Experiment zeigen kann, dass etwas nicht geklappt hat; dass zum Beispiel eine Veränderung im Produkt oder auf der Website eben doch keine Verhaltensänderung bei den Nutzern verursacht hat. Das ist ja per se nichts Schlimmes.",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":2885},{},"secondary","richtext-callout",[],"side",{"_uid":2891,"text":2892,"component":951},"48e3a065-4ce5-4980-9fbc-0d9707fb7e01",{"type":39,"content":2893},[2894,2899,2904,2909,2914,2921,2934],{"type":42,"attrs":2895,"content":2896},{"textAlign":118},[2897],{"text":2898,"type":513},"Experimentieren ist schon sehr lange die Basis für Innovation. Viele Innovationen sind durch Experimente (und auch Zufälle bzw. Unfälle) entstanden und haben unsere Welt nachhaltig verändert. Die Erwartungshaltung, dass jeder Test (jedes Experiment) ein „Sieger“ ist, ist aus meiner Sicht völlig überzogen. Nur durch Experimente in der Weiterentwicklung kommen wir den wirklich guten Lösungen einen Schritt näher.",{"type":42,"attrs":2900,"content":2901},{"textAlign":118},[2902],{"text":2903,"type":513},"Selbst die innovativsten Unternehmen wie Microsoft, Google, Uber, Airnbnb, booking.com & Co. haben keine hundertprozentige „Erfolgsquote“. Ganz im Gegenteil: in vielen Organisationen liegt die Trefferquote aller durchgeführten Experimente, die zu einem direkten Umsatzplus führen, wohl eher irgendwo zwischen 5 und 30 Prozent. Entscheidend ist, dass Unternehmen unabhängig vom Testergebnis daraus lernen und diese Learnings in zukünftigen Tests berücksichtigen.",{"type":42,"attrs":2905,"content":2906},{"textAlign":118},[2907],{"text":2908,"type":513},"Doch Teams, die vor allem direkte Uplifts generieren und Fehler (i.S.v. Tests ohne Uplift oder sogar mit einem „Drop“) vermeiden sollen, können nicht genügend Freiraum entwickeln, um mutige Experimente aufzusetzen. Und das führt zum Punkt zwei:",{"type":941,"attrs":2910,"content":2911},{"level":943,"textAlign":118},[2912],{"text":2913,"type":513},"2. Die Bereitschaft, die Autonomie des Teams zu gewährleisten",{"type":42,"attrs":2915,"content":2916},{"textAlign":118},[2917],{"text":2918,"type":513,"marks":2919},"Der Freiraum von Menschen, die Experimente entwickeln und umsetzen, ist entscheidend für den Wertbeitrag, den Testing im gesamten Unternehmen haben wird.",[2920],{"type":2411},{"type":42,"attrs":2922,"content":2923},{"textAlign":118},[2924,2926,2932],{"text":2925,"type":513},"Haben Teams im Tagesgeschäft keine Zeit für A/B-Tests, erstickt die ",{"text":2927,"type":513,"marks":2928},"Experimentierkultur",[2929],{"type":994,"attrs":2930},{"href":2931,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/unternehmenskultur/kultur-des-experimentierens.html",{"text":2933,"type":513}," im Keim. Wenn darüber hinaus Vorgaben, Zwänge und Erwartungshaltungen die Testidee immer kleiner und unwirksamer werden lassen, so verpufft der Effekt von Experimenten sehr schnell. Und wenn es die allgemeine Erwartungshaltung an Testing ist, ausschließlich Sieger zu produzieren, dann wird in solchen Organisationen auch solange in den Daten gesucht, bis ein Sieger gefunden wurde. Ein typisches Beispiel ist ein Segment-Drilldown, wo noch so kleine Segmente gesucht werden, für die das Testergebnis positiv ist.",{"type":42,"attrs":2935,"content":2936},{"textAlign":118},[2937,2939,2945],{"text":2938,"type":513},"Shiva Manjunath (Experimentation Manager bei Solo Brands; ehem. Speero und Gartner) hat das ",{"text":2940,"type":513,"marks":2941},"in einem LinkedIn-Beitrag",[2942],{"type":994,"attrs":2943},{"href":2944,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7028338977946427392/",{"text":2946,"type":513}," sehr treffend beschrieben:",{"_uid":2948,"caption":2949,"component":2952,"video_embed":2953,"video_upload":2954,"overlay_image":2956},"a28b5b2c-5c7c-405b-a51f-78759260d9e7",{"type":39,"content":2950},[2951],{"type":42},"richtext-video","https://www.linkedin.com/embed/feed/update/urn:li:share:7028338977447317504",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":2955},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":2957},{},{"_uid":2959,"text":2960,"component":951},"347771c8-6238-48cb-b309-28d3f1d5a7fe",{"type":39,"content":2961},[2962,2967,2972,2983,2988,2995],{"type":42,"attrs":2963,"content":2964},{"textAlign":118},[2965],{"text":2966,"type":513},"Die Fähigkeit, aus Experimenten zu lernen und die Erkenntnisse im großen Stil im Unternehmen zu skalieren, setzt Autonomie in Teams voraus. Teams, die ihre eigenen Ideen umsetzen und dabei Fehler machen dürfen, einen (möglichst direkten) Zugang zur Zielgruppe haben und im permanenten Austausch Produkte und Vertriebskanäle optimieren und sich dabei auf Daten stützen können.",{"type":941,"attrs":2968,"content":2969},{"level":943,"textAlign":118},[2970],{"text":2971,"type":513},"Fazit: Gute Führung begünstigt erfolgreiche A/B-Tests",{"type":42,"attrs":2973,"content":2974},{"textAlign":118},[2975,2977,2981],{"text":2976,"type":513},"Führungskräfte, die das Testen und Experimentieren Teams verantworten, sind aus meiner Sicht vor allem eines: ",{"text":2978,"type":513,"marks":2979},"Enabler",[2980],{"type":2411},{"text":2982,"type":513},". Sie können die Ergebnisse ihrer Teams dadurch positiv beeinflussen, dass sie die notwendigen Rahmenbedingungen für die Durchführung von Experimenten schaffen und damit eine Kultur des Experimentierens entwickeln.",{"type":42,"attrs":2984,"content":2985},{"textAlign":118},[2986],{"text":2987,"type":513},"Es reicht also nicht, nur ein Tool anzuschaffen, Ideen zu entwickeln und diese zu testen. Gerade bei Widerständen innerhalb des Unternehmens stellt sich häufig heraus, dass die nötigen kulturellen Herausforderungen für gute Experimente noch gar nicht gelöst wurden bzw. Experimentation als Strategie noch gar nicht auf unternehmenskultureller Ebene angekommen ist. Doch wie sagte Peter Drucker es so schön:",{"type":2561,"content":2989},[2990],{"type":42,"attrs":2991,"content":2992},{"textAlign":118},[2993],{"text":2994,"type":513},"Culture eats strategy for breakfast.",{"type":42,"attrs":2996,"content":2997},{"textAlign":118},[2998],{"text":2999,"type":513,"marks":3000},"Wie siehst du das? Was müssen Führungskräfte deiner Meinung nach bewirken, um gute A/B-Tests zu ermöglichen?",[3001],{"type":2411},{"alt":2711,"src":3003,"name":30,"focus":30,"title":2711,"source":30,"filename":3003,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3004,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/iRpK6WLu_schachzug-blogpost-1620x500.png",{"alt":2711,"title":2711,"source":30,"copyright":30},[3006],"5574fd95-a642-43a0-8b4d-c5d9777df86d",[3008,3012,3016,3029],{"name":1262,"created_at":1263,"published_at":1264,"updated_at":1265,"id":1266,"uuid":1258,"content":3009,"slug":1270,"full_slug":1271,"sort_by_date":118,"position":1272,"tag_list":3010,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":1275,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3011,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1268,"component":1269},[],[],{"name":1262,"created_at":2162,"published_at":2163,"updated_at":2164,"id":2165,"uuid":2166,"content":3013,"slug":2169,"full_slug":2170,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":3014,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":2172,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3015,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":2168,"component":1269},[],[],{"name":3017,"created_at":3018,"published_at":1281,"updated_at":3018,"id":3019,"uuid":3020,"content":3021,"slug":3023,"full_slug":3024,"sort_by_date":118,"position":3025,"tag_list":3026,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":3027,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3028,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Unternehmenskultur / Culture Change","2025-10-13T20:21:25.180Z",101160080125374,"f426e16b-4d24-47eb-b501-68f8401ad904",{"_uid":3022,"component":1269},"98ed5be9-3492-4ea4-afff-d34eecdbe8be","unternehmenskultur","de/_categories/unternehmenskultur",-150,[],"e1b76f39-2182-4ae7-9d16-1c7c86a315f0",[],{"name":3030,"created_at":3031,"published_at":3032,"updated_at":3033,"id":3034,"uuid":3035,"content":3036,"slug":3038,"full_slug":3039,"sort_by_date":118,"position":3040,"tag_list":3041,"is_startpage":51,"parent_id":1274,"meta_data":118,"group_id":3042,"first_published_at":1276,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3043,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Innovationsmanagement","2025-11-12T16:15:41.294Z","2026-10-08T05:46:48.814Z","2026-10-08T05:46:48.826Z",111716521173006,"07d2234e-cc4f-40af-8604-45e58efe7d8a",{"_uid":3037,"component":1269},"4cf43b5c-adad-45fc-85b4-4b15f04b130e","innovation-management","de/_categories/innovation-management",-470,[],"f740d476-83ea-4e67-9fdf-99f9b25aa78b",[],[],[3046,3049,3053],{"_uid":3047,"link":3048,"text":1312,"component":59},"f2acd0bc-ab92-4666-b509-663a307c817b",{"id":1310,"url":1311,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1311},{"_uid":3050,"link":3051,"text":442,"component":59},"fdf991ee-caab-40d0-9b16-e64baedbe5fa",{"id":1316,"url":1317,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1317,"story":3052},{"name":442,"id":1319,"uuid":1316,"slug":440,"url":1317,"full_slug":1317,"_stopResolving":81},{"_uid":3054,"link":3055,"text":2711,"component":59},"321863b3-6d32-406f-a63e-712abed2dbf7",{"id":2716,"url":3056,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":3056,"story":3057},"de/blog/innovation-management/hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte",{"name":2711,"id":2715,"uuid":2716,"slug":3058,"url":3059,"full_slug":3059,"_stopResolving":81},"hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte","de/innovation-management/hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte",[],"4",[],[],-140,[3066,3067],"Desillusionierung (Reifegrad)","Hype (Reifegrad)",101808263819708,"041c41d0-b80f-4368-84a7-02c51ceeab04","2023-03-20T16:49:38.000Z",[],18,1791547888061]