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Warum sollte man überhaupt priorisieren?",[944],{"type":945,"attrs":946},"link",{"href":947,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#grund",{"type":42,"attrs":949,"content":950},{"textAlign":118},[951],{"text":952,"type":513,"marks":953},"2. Was bedeutet Priorisierung?",[954],{"type":945,"attrs":955},{"href":956,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#definition",{"type":42,"attrs":958,"content":959},{"textAlign":118},[960],{"text":961,"type":513,"marks":962},"3. Man kann nicht nicht priorisieren",[963],{"type":945,"attrs":964},{"href":965,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#nicht",{"type":42,"attrs":967,"content":968},{"textAlign":118},[969],{"text":970,"type":513,"marks":971},"4. 3 wenig zielführende Priorisierungsprinzipien",[972],{"type":945,"attrs":973},{"href":974,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#ziel",{"type":42,"attrs":976,"content":977},{"textAlign":118},[978],{"text":979,"type":513,"marks":980},"5. Zielführende Hypothesen-Priorisierung in 3 Minuten",[981],{"type":945,"attrs":982},{"href":983,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#3min",{"type":42,"attrs":985,"content":986},{"textAlign":118},[987],{"text":988,"type":513,"marks":989},"6. Übersicht verbreiteter Priorisierungs-Frameworks",[990],{"type":945,"attrs":991},{"href":992,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#uebersicht",{"type":42,"attrs":994,"content":995},{"textAlign":118},[996],{"text":997,"type":513,"marks":998},"6.1 Das TIR-Framework von Bryan Eisenberg",[999],{"type":945,"attrs":1000},{"href":1001,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#tir",{"type":42,"attrs":1003,"content":1004},{"textAlign":118},[1005],{"text":1006,"type":513,"marks":1007},"6.2. Das PIE Framework",[1008],{"type":945,"attrs":1009},{"href":1010,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#pie",{"type":42,"attrs":1012,"content":1013},{"textAlign":118},[1014],{"text":1015,"type":513,"marks":1016},"6.3. Der ICE-Score",[1017],{"type":945,"attrs":1018},{"href":1019,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#ice",{"type":42,"attrs":1021,"content":1022},{"textAlign":118},[1023],{"text":1024,"type":513,"marks":1025},"6.4 Das PXL-Framework von ConversionXL",[1026],{"type":945,"attrs":1027},{"href":1028,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#pxl",{"type":42,"attrs":1030,"content":1031},{"textAlign":118},[1032],{"text":1033,"type":513,"marks":1034},"7. Das konversionsKRAFT Priorisierungs-Framework",[1035],{"type":945,"attrs":1036},{"href":1037,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#priof",{"type":42,"attrs":1039,"content":1040},{"textAlign":118},[1041],{"text":1042,"type":513,"marks":1043},"8. Faktoren zur objektiver Bewertung von Aufwand und Impact",[1044],{"type":945,"attrs":1045},{"href":1046,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#bewertung",{"type":42,"attrs":1048,"content":1049},{"textAlign":118},[1050],{"text":1051,"type":513,"marks":1052},"9. iridion: konversionsKRAFT Priorisierungs-Framework",[1053],{"type":945,"attrs":1054},{"href":1055,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#iridion",{"type":42,"attrs":1057,"content":1058},{"textAlign":118},[1059],{"text":1060,"type":513,"marks":1061},"10. Priorisierung 2.0 – der Monetary-Score",[1062],{"type":945,"attrs":1063},{"href":1064,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#prio2",{"type":42,"attrs":1066,"content":1067},{"textAlign":118},[1068],{"text":1069,"type":513,"marks":1070},"11. Download: Excel-Vorlage Hypothesen-Priorisierung (xls)",[1071],{"type":945,"attrs":1072},{"href":1073,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#excel",{"type":1075,"attrs":1076,"content":1078},"heading",{"level":1077,"textAlign":118},2,[1079],{"text":942,"type":513},{"type":42,"attrs":1081,"content":1082},{"textAlign":118},[1083],{"text":1084,"type":513},"Nehmen wir mal an, du packst deinen Rucksack für die Besteigung eines Gipfels. Da dein Rucksack nicht unbegrenzt groß ist und bereits viele Dinge drin sind, musst du dich final zwischen zwei Dingen entscheiden: Spiegelreflexkamera oder einer komprimierten Sauerstoffflasche.",{"type":42,"attrs":1086,"content":1087},{"textAlign":118},[1088],{"type":1089,"attrs":1090},"image",{"id":118,"alt":1091,"src":1092,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1093},"Schneewanderung in den Bergen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/PV2LiPvq_warum-priorisierung-wichtig-ist-beispiel.png",{"alt":1091,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1095,"content":1096},{"textAlign":118},[1097],{"text":1098,"type":513},"Also, worauf legst du größeren Wert?",{"type":42,"attrs":1100,"content":1101},{"textAlign":118},[1102],{"text":1103,"type":513},"Willst du schöne Bilder machen, die du Familie und Freunden nach erfolgreicher Mission stolz präsentieren kannst? Oder willst du für alle Fälle in der extremen Höhe dank des mitgeführten Sauerstoffs doch lieber dein Leben retten und im Anschluss Familie und Freunden davon berichten – dann eben ohne Fotos?",{"type":42,"attrs":1105,"content":1106},{"textAlign":118},[1107],{"text":1108,"type":513},"Obwohl beide Möglichkeiten gleichen Aufwand (in diesem Fall Gewicht in deinem Rucksack) verursachen, sind die möglichen Folgen sehr unterschiedlich.",{"type":42,"attrs":1110,"content":1111},{"textAlign":118},[1112],{"text":1113,"type":513},"Die Lösung lautet: vergiss die Fotos und nimm den lebenswichtigen Sauerstoff mit!",{"type":42,"attrs":1115,"content":1116},{"textAlign":118},[1117],{"text":1118,"type":513},"Das Gewicht und der verbrauchte Platz in deinem Rucksack (Aufwand) ist bei beiden Möglichkeiten ungefähr gleich. Die Folgen (Impact) hingegen könnten unterschiedlicher nicht sein. Mit der Kamera kannst du tolle Fotos schießen, allerdings könnte das ganze Unterfangen tödlich für dich enden. Mit dem Sauerstoff kannst du zwar keine Fotos machen, aber dafür dein Leben retten.",{"type":42,"attrs":1120,"content":1121},{"textAlign":118},[1122],{"text":1123,"type":513},"Im Berufsalltag geht es mit Sicherheit nicht um Leben und Tod – vielleicht aber um deinen Job. Auf jeden Fall geht es aber darum in der wenigen Zeit, die wir alle haben, die bestmöglichen Dinge zu tun.",{"type":1125,"content":1126},"blockquote",[1127],{"type":42,"attrs":1128,"content":1129},{"textAlign":118},[1130],{"text":1131,"type":513},"Priorisierung ist der größte Hebel um zu beeinflussen, wie erfolgreich man arbeitet.",{"type":42,"attrs":1133,"content":1134},{"textAlign":118},[1135],{"text":1136,"type":513},"Nur durch gute Priorisierung schaffen wir den richtigen Einsatz der eigenen Zeit zu beeinflussen und unsere Kraft in die richtigen Dinge zu stecken, statt einfach nur möglichst viel zu arbeiten.",{"type":1075,"attrs":1138,"content":1139},{"level":1077,"textAlign":118},[1140],{"text":952,"type":513},{"type":42,"attrs":1142,"content":1143},{"textAlign":118},[1144],{"text":1145,"type":513},"Der deutsche Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler Helmar Nahr hat das präzise auf den Punkt gebracht:",{"type":1125,"content":1147},[1148],{"type":42,"attrs":1149,"content":1150},{"textAlign":118},[1151],{"text":1152,"type":513},"“Prioritäten setzen heißt auswählen, was liegen bleiben soll.”",{"type":42,"attrs":1154,"content":1155},{"textAlign":118},[1156],{"text":1157,"type":513},"Der Duden sagt unter anderem „in eine Rangfolge bringen…“ – aber wie eigentlich?",{"type":1075,"attrs":1159,"content":1160},{"level":1077,"textAlign":118},[1161],{"text":961,"type":513},{"type":42,"attrs":1163,"content":1164},{"textAlign":118},[1165,1167,1171],{"text":1166,"type":513},"Genau wie beim ersten Axiom der Kommunikationstheorie von Paul Watzlawick „Man kann nicht nicht kommunizieren“ verhält es sich bei der Priorisierung im Backlog: ",{"text":1168,"type":513,"marks":1169},"Man kann nicht nicht priorisieren!",[1170],{"type":937},{"text":1172,"type":513}," Egal wie (vogelwild) man seine Testideen auswählt, es folgt einem Prinzip, selbst dann, wenn dies jeder Logik oder kaufmännischer Denke entbehrt.",{"type":42,"attrs":1174,"content":1175},{"textAlign":118},[1176],{"text":1177,"type":513},"In der Praxis trennt sich bei der Priorisierung die Spreu vom Weizen. Es gibt Unternehmen, die hervorragend priorisieren und andere die – sagen wir es positiv – noch deutliches Verbesserungspotenzial haben.",{"type":42,"attrs":1179,"content":1180},{"textAlign":118},[1181],{"text":1182,"type":513},"So viel schon vorweg – bei der Priorisierung geht es um Geld. Je nach Unternehmensgröße um sehr viel Geld.",{"type":42,"attrs":1184,"content":1185},{"textAlign":118},[1186],{"text":1187,"type":513},"Wer also gut priorisiert, verschafft sich einen wichtigen Wettbewerbsvorteil.",{"type":1075,"attrs":1189,"content":1190},{"level":1077,"textAlign":118},[1191],{"text":1192,"type":513},"4. 3 wenig zielführende Priorisierungsprinzipien, die leider immer noch eingesetzt werden",{"type":42,"attrs":1194,"content":1195},{"textAlign":118},[1196],{"text":1197,"type":513},"Bevor ich auf einige Priorisierungs-Frameworks im Detail eingehe, möchte ich auf drei typische Fehler bei der Priorisierung hinweisen, die mir leider in Unternehmen immer wieder begegnen. Unsere Digital Growth-Studie hat aufgedeckt, dass die folgenden drei Prinzipien zur Priorisierung leider immer noch Anwendung finden.",{"type":1075,"attrs":1199,"content":1201},{"level":1200,"textAlign":118},3,[1202],{"text":1203,"type":513},"FIFO-Prinzip – First in first out",{"type":42,"attrs":1205,"content":1206},{"textAlign":118},[1207],{"type":1089,"attrs":1208},{"id":118,"alt":1209,"src":1210,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1211},"Business-Entscheidung durch FiFo-Prinzip","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/v8eHXVlK_hypothesen-priorisierung-reihenfolge-methode-beispiel-experiementation.png",{"alt":1209,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1213,"content":1214},{"textAlign":118},[1215],{"text":1216,"type":513},"Bei Unternehmen, die nicht bewusst priorisieren, werden Ideen fahrlässiger Weise in der Chronologie ihrer Entstehung umgesetzt. Wer sich schon mal mit Lagerhaltungsprinzipien befasst hat, kennt diese Vorgehensweise unter FIFO (First In First Out).",{"type":42,"attrs":1218,"content":1219},{"textAlign":118},[1220],{"text":1221,"type":513},"Das FIFO Prinzip ist schon allein deshalb problematisch, da es keine echte Priorisierung ist, sondern nur eine „Schlange zur Abarbeitung”. Es häufen sich immer mehr Dinge an, die stumpf abgearbeitet werden. Auch wenn sich Rahmenbedingungen ändern, wird einfach immer weiter gemacht. Ein tolles System für Lagerhaltung, aber leider der Tod jedes Optimierungsprogramms.",{"type":42,"attrs":1223,"content":1224},{"textAlign":118},[1225],{"text":1226,"type":513},"Warum?",{"type":42,"attrs":1228,"content":1229},{"textAlign":118},[1230],{"text":1231,"type":513},"Stell dir vor, du hast die perfekte Idee gefunden. Eine kleine Änderung, die die Conversion-Rate der Seite ins Unendliche steigern wird. Aber du bekommst erst in 4 Monaten einen Slot zur Umsetzung in der IT.",{"type":42,"attrs":1233,"content":1234},{"textAlign":118},[1235],{"text":1236,"type":513},"Das einzige, was jetzt hilft, ist die Chef-Keule. In Unternehmen, die nach diesem Prinzip arbeiten, wird diese Keule für so einem Fall gezogen. Der Entscheider hebt die Änderung zum Chef- oder sogar Vorstands-Projekt an und schwups hat man den IT-Slot dann doch früher… kennst du so etwas?",{"type":1075,"attrs":1238,"content":1239},{"level":1200,"textAlign":118},[1240],{"text":1241,"type":513},"Bauchgefühl",{"type":42,"attrs":1243,"content":1244},{"textAlign":118},[1245],{"type":1089,"attrs":1246},{"id":118,"alt":1247,"src":1248,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1249},"Businessentscheidung durch Bauchgefühl","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/Mfo5XWNW_vorgehen-hypothesen-priorisierung-methoden-beispiel-ab-testing-experimentation.png",{"alt":1247,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1251,"content":1252},{"textAlign":118},[1253],{"text":1254,"type":513},"Sofern du bei der Umsetzungsentscheidung für einen Test lediglich ein gutes Gefühl hast, aber keinerlei Sachargumente dafür vorbringen kannst, verlässt du dich auf deinem Weg zum Wachstum auf dein Glück.",{"type":42,"attrs":1256,"content":1257},{"textAlign":118},[1258],{"text":1259,"type":513},"Und da Glück statistisch betrachtet ein Ausreißer ist, drücke ich fest meine Daumen für die 13 % der deutschen Unternehmen, die sich bei der Auswahl von Testideen allein auf ihre Intuition verlassen!",{"type":1075,"attrs":1261,"content":1262},{"level":1200,"textAlign":118},[1263],{"text":1264,"type":513},"Entscheidung durch HIPPO",{"type":42,"attrs":1266,"content":1267},{"textAlign":118},[1268],{"type":1089,"attrs":1269},{"id":118,"alt":1270,"src":1271,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1272},"Businessentscheidung durch Hippo","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/jeg2HvzM_hypothesen-priorisierung-hippo-entscheider-dos-and-donts.png",{"alt":1270,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1274,"content":1275},{"textAlign":118},[1276],{"text":1277,"type":513},"Entscheider heißen Entscheider, weil sie Dinge entscheiden. So war es schon immer und die Entscheidungen waren ja gut. Zumindest haben sie Firmen dahin gebracht, wo sie heute stehen.",{"type":42,"attrs":1279,"content":1280},{"textAlign":118},[1281],{"text":1282,"type":513},"Seit der Einführung der A/B-Tests sägen wir jedoch am Stuhl von Entscheidern. Plötzlich sollen sie nicht mehr sagen, was gut oder schlecht ist.",{"type":42,"attrs":1284,"content":1285},{"textAlign":118},[1286],{"text":1287,"type":513},"Welche Dinge auf der Website verändert werden müssen, soll jetzt der Nutzer selbst entscheiden und gewissermaßen basis-demokratisch über alle Website-Besucher hinweg entschieden werden.",{"type":42,"attrs":1289,"content":1290},{"textAlign":118},[1291],{"text":1292,"type":513},"Das nagt am Selbstbewusstsein vieler Entscheider der „alten Schule”. Sie klammern sich daran, dass sie die Entscheidungen treffen müssen und sehen nicht die Chancen ihre Entscheidungen durch einen Test zu validieren und somit die langfristig besseren Entscheidungen zu treffen.",{"type":42,"attrs":1294,"content":1295},{"textAlign":118},[1296,1298,1302],{"text":1297,"type":513},"HIPPO, also Highest Paid Person’s Opinion beschreibt eine Priorisierung durch eine Person, die mit der operativen Ebene eher wenig zu tun hat. Aus Erzählungen eines Kollegen ist mir der Satz seines Professors im Gedächtnis geblieben: ",{"text":1299,"type":513,"marks":1300},"„Gehobenes Management ist geprägt von Abwesenheit der Sach- und Fachkenntnis.”",[1301],{"type":937},{"text":1303,"type":513},".",{"type":42,"attrs":1305,"content":1306},{"textAlign":118},[1307],{"text":1308,"type":513},"Diese Aussage ist sicherlich etwas überzogen, aber wenn wir überlegen, wo viele Senior Manager ihre „Inspiration“ für das hernehmen, was gerade „aktuell / trend / prio“ ist, dann ist die Implikation, dass man sich auf Themen stürzt die gerade gehyped werden, ohne kritisch den Nutzen für die (End)kunden validiert zu haben, häufig gegeben.",{"type":42,"attrs":1310,"content":1311},{"textAlign":118},[1312],{"text":1313,"type":513},"Kaum zu glauben, dass Unternehmen heutzutage noch auf diese Art Entscheidungen fällen. Wie geht es also besser?",{"type":1075,"attrs":1315,"content":1316},{"level":1077,"textAlign":118},[1317],{"text":979,"type":513},{"type":42,"attrs":1319,"content":1320},{"textAlign":118},[1321],{"text":1322,"type":513},"André Morys erklärt das grundlegende Prinzip der Hypothesen-Priorisierung sehr schön in nur 3 Minuten im Conversion Whiteboard Episode 5:","richtext-text",{"_uid":1325,"caption":1326,"component":1329,"video_embed":1330,"video_upload":1331,"overlay_image":1333},"fb99adcc-cf6d-426c-8686-9999e463bcc9",{"type":39,"content":1327},[1328],{"type":42},"richtext-video","https://www.youtube.com/embed/AiwlTK4PnIw",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":1332},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":1334},{},{"_uid":1336,"text":1337,"component":1323},"0e20ce99-ec02-4d32-bedc-6e2fad520c4a",{"type":39,"content":1338},[1339,1341,1348,1352,1357,1361,1366,1371,1379,1388,1397,1406,1411,1416,1424,1431,1436,1448,1455,1460,1467,1472,1477,1482,1487,1495,1502,1507,1514,1519,1525,1530,1534,1539,1547,1552,1557,1562,1567,1572,1577,1581,1586,1591,1600,1608,1620,1629,1641,1646,1651,1656,1661,1666,1671,1676,1682,1687,1697,1707,1717,1727,1732,1737,1747,1757,1810,1823,1828,1833,1846,1854,1858,1866,1871,1876,1884,1889,1894,1904,1914,1924,1934,1939,1944,1949,1965,1969,1981,1994,2007],{"type":42,"attrs":1340},{"textAlign":118},{"type":1125,"content":1342},[1343],{"type":42,"attrs":1344,"content":1345},{"textAlign":118},[1346],{"text":1347,"type":513},"Alle sinnvollen Frameworks beziehen bei der Hypothesen-Priorisierung Faktoren zum Aufwand und erwartenden Impact des Tests ein, damit du eine sichere Backlog-Gewichtung erreichst.",{"type":1075,"attrs":1349,"content":1350},{"level":1077,"textAlign":118},[1351],{"text":988,"type":513},{"type":42,"attrs":1353,"content":1354},{"textAlign":118},[1355],{"text":1356,"type":513},"Es gibt eine Handvoll Priorisierungs-Frameworks, die im Bereich des A/B-Testings und der Produktentwicklung eingesetzt werden und die ich hier kurz vorstellen werde.",{"type":1075,"attrs":1358,"content":1359},{"level":1200,"textAlign":118},[1360],{"text":997,"type":513},{"type":42,"attrs":1362,"content":1363},{"textAlign":118},[1364],{"text":1365,"type":513},"Das TIR-Framework beruht auf 3 Faktoren, die auf einer Skala von 1 (schlecht) bis 5 (gut) bewertet und dann multipliziert werden. So ergibt sich ein Maximal-Scoring von 125.",{"type":42,"attrs":1367,"content":1368},{"textAlign":118},[1369],{"text":1370,"type":513},"Priorität = T ime x I mpact x R essources",{"type":42,"attrs":1372,"content":1373},{"textAlign":118},[1374],{"type":1089,"attrs":1375},{"id":118,"alt":1376,"src":1377,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1378},"tir-framework-backlog-hypothesen-priorisierung-vorgehen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/6WFnSUwc_tir-framework-backlog-hypothesen-priorisierung-vorgehen.png",{"alt":1376,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1380,"content":1381},{"textAlign":118},[1382,1386],{"text":1383,"type":513,"marks":1384},"T – Time",[1385],{"type":937},{"text":1387,"type":513},": Eisenberg will hierfür wissen, wie lange es dauert, bis der Test (signifikante) Ergebnisse bringt. Dazu gehören als Größen die reine Testlaufzeit, die benötigte Zeit zur Konzeptentwicklung sowie die Zeit, die deine Entwickler zur Umsetzung benötigen.",{"type":42,"attrs":1389,"content":1390},{"textAlign":118},[1391,1395],{"text":1392,"type":513,"marks":1393},"I – Impact",[1394],{"type":937},{"text":1396,"type":513},": Hierfür wird wie bei fast allen Frameworks (Spoileralarm!!!) der zu erwartende Uplift eingeschätzt. Zusätzlich ist wichtig zu schätzen, ob der Test Einfluss auf die gesamte Nutzerschaft hat oder nur Segmente abdeckt, und ob der Test zu einer Umsatzsteigerung führt bzw. ob Einsparungen realisiert werden können.",{"type":42,"attrs":1398,"content":1399},{"textAlign":118},[1400,1404],{"text":1401,"type":513,"marks":1402},"R – Ressources",[1403],{"type":937},{"text":1405,"type":513},": Ein reiner Kostenfaktor. Es soll beziffert werden, mit welchem Betrag Team, Tools usw. zu Buche schlagen. Wenn du ein Fuchs bist, ist dir aufgefallen, dass bereits beim Faktor Time Aufwände des Teams berücksichtigt wurden. Dabei handelt es sich zwar nur um die Stunden ohne Verbindung der Kosten, dennoch wird dies in der Praxis der Bewertung eine Herausforderung darstellen, die Kosten trennscharf zwischen T und R aufzuteilen.",{"type":1075,"attrs":1407,"content":1408},{"level":1200,"textAlign":118},[1409],{"text":1410,"type":513},"6.2 Das PIE Framework",{"type":42,"attrs":1412,"content":1413},{"textAlign":118},[1414],{"text":1415,"type":513},"Auch unsere Kollegen aus der Global Optimization Group von Widerfunnel haben ein einfaches Prinzip entwickelt, das auf drei Faktoren für die Bewertung deiner Idee beruht. Diese werden auf einer Skala von 0 „gering“ bis 10 „hoch“ gemessen.",{"type":42,"attrs":1417,"content":1418},{"textAlign":118},[1419],{"type":1089,"attrs":1420},{"id":118,"alt":1421,"src":1422,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1423},"PIE Framework für die Priorisierung von Hypothesen und Backlogs in der Produktentwicklung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/FwolFvM6_pie-framework-hypothesen-priorisierung-beispiel-modell-hypothesenpriorisierung.png",{"alt":1421,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1425,"content":1426},{"textAlign":118},[1427],{"text":1428,"type":513,"marks":1429},"P wie Potential",[1430],{"type":937},{"type":42,"attrs":1432,"content":1433},{"textAlign":118},[1434],{"text":1435,"type":513},"Die entscheidende Frage ist, wie viele Verbesserungen auf der Seite getroffen werden können. Das Potenzial lässt sich mit einer Kombination aus qualitativer und quantitativer Analyse relativ gut einschätzen.",{"type":42,"attrs":1437,"content":1438},{"textAlign":118},[1439,1441,1447],{"text":1440,"type":513},"Hierfür eignet sich zum Beispiel das LIFT-Modell bei gleichzeitiger Betrachtung deines Analytics-Tools. Mehr Informationen zu qualitativen Conversion-Analysen findest du im Beitrag 4 ",{"text":1442,"type":513,"marks":1443},"Conversion-Frameworks für qualitative Analysen",[1444],{"type":945,"attrs":1445},{"href":1446,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/analysen/qualitative-analyse-so-gehts-mit-diesen-4-conversion-frameworks.html",{"text":1303,"type":513},{"type":42,"attrs":1449,"content":1450},{"textAlign":118},[1451],{"text":1452,"type":513,"marks":1453},"I wie Importance",[1454],{"type":937},{"type":42,"attrs":1456,"content":1457},{"textAlign":118},[1458],{"text":1459,"type":513},"Wie wertvoll ist der Traffic auf den zu testenden Seiten? Das ergibt sich aus der Kombination von Traffic-Menge und Wert einer Conversion bzw. für wie viel Geld der Traffic eingekauft wurde oder wie viel es kosten würde diesen Traffic zu kaufen. Ein Indikator für eine hohe Wertung bei Importance kann allerdings ebenso ein hoher zu erwartender ROI sein.",{"type":42,"attrs":1461,"content":1462},{"textAlign":118},[1463],{"text":1464,"type":513,"marks":1465},"E wie Ease",[1466],{"type":937},{"type":42,"attrs":1468,"content":1469},{"textAlign":118},[1470],{"text":1471,"type":513},"Die Frage hier: wie komplex ist eine Implementierung? Dabei werden zum einen die technischen Herausforderungen betrachtet und zum anderen Blocker wie politische Barrieren oder eine hohe Anzahl an Stakeholdern.",{"type":1075,"attrs":1473,"content":1474},{"level":1200,"textAlign":118},[1475],{"text":1476,"type":513},"6.3 Der ICE-Score",{"type":42,"attrs":1478,"content":1479},{"textAlign":118},[1480],{"text":1481,"type":513},"Auch der ICE Score von GrowthHackers.com arbeitet mit drei Faktoren und einer Bewertung jedes Faktors von 1 (gering) bis 10 (sehr hoch).",{"type":42,"attrs":1483,"content":1484},{"textAlign":118},[1485],{"text":1486,"type":513},"ICE Score = I mpact x C onfidence x E ase",{"type":42,"attrs":1488,"content":1489},{"textAlign":118},[1490],{"type":1089,"attrs":1491},{"id":118,"alt":1492,"src":1493,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1494},"ICE Score Priorisierungsmodell: Beispiel für Testing, Experimentation und Backlog-Priorisierung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/brn6S08Z_ICE-score-priorisierungs-modell-testing-experimentation-beispiel.png",{"alt":1492,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1496,"content":1497},{"textAlign":118},[1498],{"text":1499,"type":513,"marks":1500},"I wie Impact",[1501],{"type":937},{"type":42,"attrs":1503,"content":1504},{"textAlign":118},[1505],{"text":1506,"type":513},"Der Impact zeigt an, wie stark wir davon ausgehen, dass sich die gewünschte Metrik (z.B. Conversion Rate) durch den Test positiv beeinflussen lassen wird. (Hoher Wert = hoher Impact)",{"type":42,"attrs":1508,"content":1509},{"textAlign":118},[1510],{"text":1511,"type":513,"marks":1512},"C wie Confidence",[1513],{"type":937},{"type":42,"attrs":1515,"content":1516},{"textAlign":118},[1517],{"text":1518,"type":513},"Dieser Wert spiegelt wider, wie sicher sie sich über die Bewertung des Impacts sind. (Hoher Wert = hohe Sicherheit)",{"type":42,"attrs":1520,"content":1521},{"textAlign":118},[1522],{"text":1464,"type":513,"marks":1523},[1524],{"type":937},{"type":42,"attrs":1526,"content":1527},{"textAlign":118},[1528],{"text":1529,"type":513},"Wie einfach wird die Umsetzung. Dieser Wert gibt eine Einschätzung des Aufwands und der Ressourcen an, die für die Umsetzung des Tests nötig sind. (ACHTUNG: hoher Wert = geringer Aufwand)",{"type":1075,"attrs":1531,"content":1532},{"level":1200,"textAlign":118},[1533],{"text":1024,"type":513},{"type":42,"attrs":1535,"content":1536},{"textAlign":118},[1537],{"text":1538,"type":513},"Dieses Framework ist nicht ganz so stark auf die gewohnte Kombination aus Aufwand und Impact geprägt, geht aber auch auf Faktoren bzw. Fragen ein, die genau darauf einzahlen.",{"type":42,"attrs":1540,"content":1541},{"textAlign":118},[1542],{"type":1089,"attrs":1543},{"id":118,"alt":1544,"src":1545,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1546},"PXL Framework von ConversionXL zur Backlog-Priorisierung von Hypothesen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/zR2Z6hil_PXL-Framework-ConversionXL-hypothesen-priorisierung-experiementation-ab-testing-modell-grafik.png",{"alt":1544,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1548,"content":1549},{"textAlign":118},[1550],{"text":1551,"type":513},"Die erste Frage bezieht sich auf die Positionierung der Testidee im Seitenverlauf. Ist sie „above the fold“, also im oberen Seitenbereich und so auch sichtbar für Personen, die nicht bis ganz unten scrollen? (Dieser Wert zahlt auf den möglichen Impact ein.)",{"type":42,"attrs":1553,"content":1554},{"textAlign":118},[1555],{"text":1556,"type":513},"Weiter wird gefragt, ob die Veränderung der Testvariante innerhalb von 5 Sekunden erkennbar ist. Falls nicht könnte sich das negativ auf den Impact auswirken.",{"type":42,"attrs":1558,"content":1559},{"textAlign":118},[1560],{"text":1561,"type":513},"Ebenfalls wichtig für den zu erwartenden Impact ist aus Sicht von Conversion XL, ob Elemente entfernt und/oder hinzugefügt wurden und welches Traffic-Niveau der mit dem Test versehene Seitenbereich hat.",{"type":42,"attrs":1563,"content":1564},{"textAlign":118},[1565],{"text":1566,"type":513},"Das PXL-Framework bezieht in die Bewertung einer Idee außerdem die Analyse und daraus gewonnene Daten mit ein. So sollen alle Ergebnisse aus vorangegangenen Testings, Umfragen, Interviews, Heatmaps, Daten aus Eyetracking und Insights aus den Analytics Daten in die Bewertung mit eingehen.",{"type":42,"attrs":1568,"content":1569},{"textAlign":118},[1570],{"text":1571,"type":513},"Die einzige Frage, die im Aufwands-Kontext gestellt wird, ist die Frage nach der Einfachheit der Implementierung. Hier lassen sich allerdings abweichend vom sonst binären Bewertungssystem bei PXL noch mehr Werte eingeben als 1 oder 0. Somit ist PXL das einzige vorgefertigte Framework, das einzelne Faktoren gewichtet. So sind auch die Fragen „Noticable within 5 sec?“ und „Adding or removing an element?“ höher gewichtet, als die Übrigen (nur mit 2 oder 0 bewertbar).",{"type":42,"attrs":1573,"content":1574},{"textAlign":118},[1575],{"text":1576,"type":513},"Warum diese beiden Fragen, und nicht etwa das Thema „High Traffic“, höher gewichtet werden, bleibt unklar. Wer das PXL Framework testen möchte, kann sich die Tabelle hier downloaden.",{"type":1075,"attrs":1578,"content":1579},{"level":1077,"textAlign":118},[1580],{"text":1033,"type":513},{"type":42,"attrs":1582,"content":1583},{"textAlign":118},[1584],{"text":1585,"type":513},"Du hast nun einige Methoden kennengelernt Testhypothesen zu priorisieren. Das grundlegende Prinzip der Priorisierung ist dir also nicht neu.",{"type":42,"attrs":1587,"content":1588},{"textAlign":118},[1589],{"text":1590,"type":513},"Vor jeder Investition fragen wir uns, was ist der Aufwand und was ist der zu erwartende Impact bzw. Nutzen der Veränderung.",{"type":42,"attrs":1592,"content":1593},{"textAlign":118},[1594,1598],{"text":1595,"type":513,"marks":1596},"Somit ergibt sich eine einfache Basis-Formel",[1597],{"type":937},{"text":1599,"type":513},": Priorität ist das Resultat von Impact geteilt durch Aufwand. Je höher die Zahl, desto besser ist das Kosten-/Nutzenverhältnis der Änderung.",{"type":42,"attrs":1601,"content":1602},{"textAlign":118},[1603],{"type":1089,"attrs":1604},{"id":118,"alt":1605,"src":1606,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1607},"AI Score - Formel zur Backlog und Hypothesen-Priorisierung und Aufwand-Nutzen Rechnung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/xw_7SVmv_hypothesen-priorisierung-formel-aufwand-nutzen-experiementation-beispiel.png",{"alt":1605,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1609,"content":1610},{"textAlign":118},[1611,1613,1615,1617,1618],{"text":1612,"type":513},"AI-Score: Aufwand/Impact-Score (Prio der Hypothese)",{"type":1614},"hard_break",{"text":1616,"type":513},"Aufwand: angenommener Aufwand für die Erstellung des Tests",{"type":1614},{"text":1619,"type":513},"Impact: angenommener Grad der Auswirkungen auf das gewünschte Conversion-Goal",{"type":42,"attrs":1621,"content":1622},{"textAlign":118},[1623,1627],{"text":1624,"type":513,"marks":1625},"Einfach ausgedrückt",[1626],{"type":937},{"text":1628,"type":513},": je höher der Impact und je geringer der Aufwand für die Umsetzung, desto besser ist die Idee und desto höher die Priorität.",{"type":42,"attrs":1630,"content":1631},{"textAlign":118},[1632,1636,1638,1639],{"text":1633,"type":513,"marks":1634},"Die Herausforderung dabei",[1635],{"type":937},{"text":1637,"type":513},":",{"type":1614},{"text":1640,"type":513},"Leider gibt es bei der Priorisierung nach Aufwand und Impact eine kleine aber gemeine Herausforderung: Woher sollen wir denn wissen, welchen Impact eine Veränderung auf die gewünschte Metrik (z.B. Conversion-Rate) hat, wenn wir es noch nicht getestet haben?",{"type":42,"attrs":1642,"content":1643},{"textAlign":118},[1644],{"text":1645,"type":513},"Schauen wir also einfach in die Glaskugel oder denken uns einen Impact nach dem Prinzip Hoffnung aus?",{"type":42,"attrs":1647,"content":1648},{"textAlign":118},[1649],{"text":1650,"type":513},"Das wäre sicher einfacher, aber ist natürlich wenig zielführend. Dies ist einer der größten Kritikpunkte an vielen Priorisierungsframeworks – die fehlende Objektivität in der Bewertung des potenziellen Impacts.",{"type":42,"attrs":1652,"content":1653},{"textAlign":118},[1654],{"text":1655,"type":513},"Wichtig zu verstehen ist, dass die gewünschte Veränderung der Metrik (z.B. Conversion-Rate) allein durch eine Verhaltensänderung beim Nutzer hervorgerufen wird.",{"type":42,"attrs":1657,"content":1658},{"textAlign":118},[1659],{"text":1660,"type":513},"Um objektiver bewerten zu können, schlüsseln wir die beiden Faktoren Aufwand und Impact noch weiter auf.",{"type":1075,"attrs":1662,"content":1663},{"level":1077,"textAlign":118},[1664],{"text":1665,"type":513},"8. Faktoren zur objektiven Bewertung von Aufwand und Impact",{"type":42,"attrs":1667,"content":1668},{"textAlign":118},[1669],{"text":1670,"type":513},"In der Praxis hat sich zur Bewertung von Aufwand und Impact eine detaillierte Sicht auf die nachfolgenden Faktoren als nützlich erwiesen.",{"type":42,"attrs":1672,"content":1673},{"textAlign":118},[1674],{"text":1675,"type":513},"Wir nutzen jeweils vier Faktoren sowohl für den Aufwand als auch für den Impact und bewerten diese auf einer Skala von 1 (kaum Aufwand / Impact) bis 5 (sehr hoher Aufwand / Impact). Bei Bedarf können diese Faktoren natürlich um weitere ergänzt werden.",{"type":1075,"attrs":1677,"content":1679},{"level":1678,"textAlign":118},4,[1680],{"text":1681,"type":513},"Aufwand",{"type":42,"attrs":1683,"content":1684},{"textAlign":118},[1685],{"text":1686,"type":513},"Folgende Faktoren nutzen wir, um den Aufwand eines Tests abzuschätzen. Wichtig hierbei ist, dass es in dieser Betrachtung nicht um die Aufwände für eine Live-Implementierung geht, sondern rein um die Aufwände, die entstehen, um den Split-Test durchzuführen.",{"type":42,"attrs":1688,"content":1689},{"textAlign":118},[1690,1694,1695],{"text":1691,"type":513,"marks":1692},"1. Backend:",[1693],{"type":937},{"type":1614},{"text":1696,"type":513},"Wie hoch ist der Aufwand für systemseitige Entwicklungen? (Kleine Hilfestellung: 1 = keine Veränderungen am Backend nötig; 3 = Ausgabe eines bestehenden Produkt-Details auf der Kategorie-Seite; 5 = neuer Checkout)",{"type":42,"attrs":1698,"content":1699},{"textAlign":118},[1700,1704,1705],{"text":1701,"type":513,"marks":1702},"2. Frontend:",[1703],{"type":937},{"type":1614},{"text":1706,"type":513},"Wie hoch ist der Aufwand der Umsetzung der Test-Varianten durch Front-End-Manipulation? (Wichtig: eventuelle Backend-Aufwände, die für die Änderung nötig sind, werden bereits im ersten Faktor berücksichtigt und werden somit hier nicht ein zweites Mal berechnet.)",{"type":42,"attrs":1708,"content":1709},{"textAlign":118},[1710,1714,1715],{"text":1711,"type":513,"marks":1712},"3. Konzept:",[1713],{"type":937},{"type":1614},{"text":1716,"type":513},"Wie aufwendig wird das Konzept werden, um die Testhypothese zu Verbroben? (Bitte auch beachten: Abstimmungsrunden, nötige Prozesse, Dokumentation des Konzepts usw.)",{"type":42,"attrs":1718,"content":1719},{"textAlign":118},[1720,1724,1725],{"text":1721,"type":513,"marks":1722},"4. Sonstiges:",[1723],{"type":937},{"type":1614},{"text":1726,"type":513},"Gibt es noch weitere Anforderungen, die für Aufwand sorgen? Typische Beispiele hier sind: erhöhte Aufwände durch Abstimmungen mit der Rechtsabteilung, Abstimmung mit der CI-Polizei / Branding, politische Hürden, …",{"type":1075,"attrs":1728,"content":1729},{"level":1678,"textAlign":118},[1730],{"text":1731,"type":513},"Impact",{"type":42,"attrs":1733,"content":1734},{"textAlign":118},[1735],{"text":1736,"type":513},"Die Bewertung der zu erwartenden Auswirkungen ist in der Regel schwieriger, da wir ja nicht in die Glaskugel schauen können. In den letzten 10 Jahren unserer Arbeit haben sich vier Faktoren herauskristallisiert, die maßgeblich den Impact einer Hypothese beeinflussen und objektiver zu beurteilen sind:",{"type":42,"attrs":1738,"content":1739},{"textAlign":118},[1740,1744,1745],{"text":1741,"type":513,"marks":1742},"1. Visueller Kontrast:",[1743],{"type":937},{"type":1614},{"text":1746,"type":513},"Wie stark nimmt der Besucher die optische Veränderung wahr?",{"type":42,"attrs":1748,"content":1749},{"textAlign":118},[1750,1754,1755],{"text":1751,"type":513,"marks":1752},"2. Verhaltenskontrast:",[1753],{"type":937},{"type":1614},{"text":1756,"type":513},"Wie stark wird die Veränderung das Verhalten des Besuchers ändern können?",{"type":42,"attrs":1758,"content":1759},{"textAlign":118},[1760,1764,1765,1767,1780,1782,1794,1796,1808],{"text":1761,"type":513,"marks":1762},"3. Behavior Patterns:",[1763],{"type":937},{"type":1614},{"text":1766,"type":513},"Wie stark werden ",{"text":1768,"type":513,"marks":1769},"konsumpsychologische Trigger ",[1770],{"type":945,"attrs":1771},{"href":1772,"uuid":1773,"anchor":118,"target":1774,"linktype":31,"story":1775},"/de/behavior-patterns/behavior-patterns","8b1e42bf-fe0b-4fda-a90d-152e6538f045","_self",{"name":1776,"id":1777,"uuid":1773,"slug":1778,"url":1779,"full_slug":1779,"_stopResolving":81},"Konsumpsychologie und Behavior Patterns: Was Conversion-Optimierer wissen müssen",101808431813096,"behavior-patterns","de/behavior-patterns/behavior-patterns",{"text":1781,"type":513},"(z.B. 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Wer mit den bisher klassischen clientseitigen Ansätzen","885b81ec-8977-4a89-8ca6-2e9ff987d7a2",[2228,2581,2590,2710,2867,2908,2980],{"_uid":2229,"text":2230,"component":1323},"a8de9aba-0b7b-4ffe-8bcc-0f30dff1266a",{"type":39,"content":2231},[2232,2236,2240,2244,2249,2253,2258,2276,2281,2345,2350,2356,2360,2383,2387,2391,2396,2400,2405,2438,2443,2482,2487,2538,2543,2553,2557,2562,2566],{"type":42,"content":2233},[2234],{"text":2235,"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":2237},[2238],{"text":2239,"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":2241},[2242],{"text":2243,"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":1075,"attrs":2245,"content":2246},{"level":1077},[2247],{"text":2248,"type":513},"Für wen ist diese Strecke gedacht?",{"type":42,"content":2250},[2251],{"text":2252,"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":1075,"attrs":2254,"content":2255},{"level":1077},[2256],{"text":2257,"type":513},"Was du davon hast",{"type":2259,"attrs":2260,"content":2262},"ordered_list",{"order":2261,"tight":51},1,[2263,2270],{"type":2264,"content":2265},"list_item",[2266],{"type":42,"content":2267},[2268],{"text":2269,"type":513},"Du bekommst ein Gespür dafür, wie klassische DOM-Manipulation in SSR-Setups funktioniert und welche alternativen Vorgehensweisen es gibt.",{"type":2264,"content":2271},[2272],{"type":42,"content":2273},[2274],{"text":2275,"type":513},"Eine Übersicht und Entscheidungshilfe, wie du Testing in deiner SSR-Umgebung angehen kannst.",{"type":1075,"attrs":2277,"content":2278},{"level":1077},[2279],{"text":2280,"type":513},"Begriffsabgrenzung",{"type":2282,"attrs":2283,"content":2284},"bullet_list",{"tight":51},[2285,2295,2305,2315,2325,2335],{"type":2264,"content":2286},[2287],{"type":42,"content":2288},[2289,2293],{"text":2290,"type":513,"marks":2291},"SSR (Server-Side Rendering)",[2292],{"type":937},{"text":2294,"type":513},": Deine Anwendung oder Webseite wird bereits auf dem Server gerendert und als fertiges HTML ausgeliefert. Das verbessert meist Performance und SEO.",{"type":2264,"content":2296},[2297],{"type":42,"content":2298},[2299,2303],{"text":2300,"type":513,"marks":2301},"SPA (Single-Page Application)",[2302],{"type":937},{"text":2304,"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":2264,"content":2306},[2307],{"type":42,"content":2308},[2309,2313],{"text":2310,"type":513,"marks":2311},"DOM (Document-Object-Model):",[2312],{"type":937},{"text":2314,"type":513}," Repräsentiert den semantischen Aufbau der Seite",{"type":2264,"content":2316},[2317],{"type":42,"content":2318},[2319,2323],{"text":2320,"type":513,"marks":2321},"CST (Client-Side Testing) – bisher:",[2322],{"type":937},{"text":2324,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits clientseitig via DOM-Manipulation umgesetzt werden.",{"type":2264,"content":2326},[2327],{"type":42,"content":2328},[2329,2333],{"text":2330,"type":513,"marks":2331},"SST (Server-Side Testing) – bisher:",[2332],{"type":937},{"text":2334,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits serverseitig vorbereitet oder sogar vollständig ausgespielt werden.",{"type":2264,"content":2336},[2337],{"type":42,"content":2338},[2339,2343],{"text":2340,"type":513,"marks":2341},"SSG (Static Site Generation):",[2342],{"type":937},{"text":2344,"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":1075,"attrs":2346,"content":2347},{"level":1077},[2348],{"text":2349,"type":513},"Teil 1 – Die Generalisierung der DOM-Manipulation",{"type":42,"content":2351},[2352],{"text":2353,"type":513,"marks":2354},"Historischer Rückblick",[2355],{"type":937},{"type":42,"content":2357},[2358],{"text":2359,"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":2282,"attrs":2361,"content":2362},{"tight":51},[2363,2373],{"type":2264,"content":2364},[2365],{"type":42,"content":2366},[2367,2371],{"text":2368,"type":513,"marks":2369},"harte Seitenwechsel",[2370],{"type":937},{"text":2372,"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":2264,"content":2374},[2375],{"type":42,"content":2376},[2377,2381],{"text":2378,"type":513,"marks":2379},"jQuery-Dominanz",[2380],{"type":937},{"text":2382,"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":2384},[2385],{"text":2386,"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":2388},[2389],{"text":2390,"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":1075,"attrs":2392,"content":2393},{"level":1077},[2394],{"text":2395,"type":513},"Client-Side DOM-Testing (CSDT) + SSR",{"type":42,"content":2397},[2398],{"text":2399,"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":1075,"attrs":2401,"content":2402},{"level":1678},[2403],{"text":2404,"type":513},"Ablauf",{"type":2259,"attrs":2406,"content":2407},{"order":2261,"tight":51},[2408,2418,2428],{"type":2264,"content":2409},[2410],{"type":42,"content":2411},[2412,2416],{"text":2413,"type":513,"marks":2414},"Auslieferung des SSR-HTML",[2415],{"type":937},{"text":2417,"type":513},": Der Server rendert die Grundseite (z.B. in Next.js).",{"type":2264,"content":2419},[2420],{"type":42,"content":2421},[2422,2426],{"text":2423,"type":513,"marks":2424},"Testing-Tool-Snippet",[2425],{"type":937},{"text":2427,"type":513},": Ein Tracking- oder Testing-Tool (z.B. Adobe Target, Optimizely, etc.) ist in den Header eingebunden.",{"type":2264,"content":2429},[2430],{"type":42,"content":2431},[2432,2436],{"text":2433,"type":513,"marks":2434},"Virtueller Seitenwechsel",[2435],{"type":937},{"text":2437,"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":1075,"attrs":2439,"content":2440},{"level":1678},[2441],{"text":2442,"type":513},"Vorteile (Pro)",{"type":2282,"attrs":2444,"content":2445},{"tight":51},[2446,2456,2472],{"type":2264,"content":2447},[2448],{"type":42,"content":2449},[2450,2454],{"text":2451,"type":513,"marks":2452},"Geringer initialer Mehraufwand",[2453],{"type":937},{"text":2455,"type":513},": Gerade kleine oder CSS-basierte Tests lassen sich schnell umsetzen.",{"type":2264,"content":2457},[2458],{"type":42,"content":2459},[2460,2464,2466,2470],{"text":2461,"type":513,"marks":2462},"Autonomie",[2463],{"type":937},{"text":2465,"type":513},": Das Experimentation-Team braucht kein umfangreiches Server-Know-how und kann sich ",{"text":2467,"type":513,"marks":2468},"bei Bedarf",[2469],{"type":937},{"text":2471,"type":513}," von den Deployment-Zyklen loslösen.",{"type":2264,"content":2473},[2474],{"type":42,"content":2475},[2476,2480],{"text":2477,"type":513,"marks":2478},"Unterstützung durch viele Tools",[2479],{"type":937},{"text":2481,"type":513},": Nahezu alle seriösen Testing-Tools sind auf diesen klassischen Ansatz der DOM-Manipulation ausgelegt.",{"type":1075,"attrs":2483,"content":2484},{"level":1678},[2485],{"text":2486,"type":513},"Nachteile (Contra)",{"type":2282,"attrs":2488,"content":2489},{"tight":51},[2490,2508,2518,2528],{"type":2264,"content":2491},[2492],{"type":42,"content":2493},[2494,2498,2500,2506],{"text":2495,"type":513,"marks":2496},"Keine direkte SEO-Optimierung bei 100% Ausspielungen",[2497],{"type":937},{"text":2499,"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":2501,"type":513,"marks":2502},"Wie SEO Crawling bei Google funktioniert",[2503],{"type":945,"attrs":2504},{"href":2505,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics?hl=de",{"text":2507,"type":513},")",{"type":2264,"content":2509},[2510],{"type":42,"content":2511},[2512,2516],{"text":2513,"type":513,"marks":2514},"Potentielle Performance-Einbußen",[2515],{"type":937},{"text":2517,"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":2264,"content":2519},[2520],{"type":42,"content":2521},[2522,2526],{"text":2523,"type":513,"marks":2524},"Zunehmende Komplexität bei User-Journey-Tests",[2525],{"type":937},{"text":2527,"type":513},": Wenn sich Tests über mehrere Schritte erstrecken, werden Code und Konfiguration oft schnell unübersichtlich.",{"type":2264,"content":2529},[2530],{"type":42,"content":2531},[2532,2536],{"text":2533,"type":513,"marks":2534},"Moderate Beschränkung im logischen Handlungsfeld:",[2535],{"type":937},{"text":2537,"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":1075,"attrs":2539,"content":2540},{"level":1077},[2541],{"text":2542,"type":513},"Serverseitige Manipulation (Server-Side Hydrated Testing, SSHT) + SSR",{"type":42,"content":2544},[2545,2547,2551],{"text":2546,"type":513},"Eine wichtige Erkenntnis: ",{"text":2548,"type":513,"marks":2549},"“DOM-Manipulation” ist nicht zwangsläufig eine clientseitige Aufgabe.",[2550],{"type":937},{"text":2552,"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":2554},[2555],{"text":2556,"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":1075,"attrs":2558,"content":2559},{"level":1678},[2560],{"text":2561,"type":513},"Ablauf mit 2 Beispiel-Szenarien",{"type":42,"content":2563},[2564],{"text":2565,"type":513},"Du verwendest ein Framework wie z.B. Next.js, SvelteKit oder Nuxt.js.",{"type":2259,"attrs":2567,"content":2568},{"order":2261,"tight":51},[2569,2575],{"type":2264,"content":2570},[2571],{"type":42,"content":2572},[2573],{"text":2574,"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":2264,"content":2576},[2577],{"type":42,"content":2578},[2579],{"text":2580,"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":2582,"image":2583,"caption":2587,"component":2589},"0a8e00de-2127-4725-9008-632ff81b9a19",{"alt":2584,"src":2585,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2585,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2586,"is_external_url":81},"SSHT Schaubild","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7VZv7OrM_serverseitiges-testing.1.png",{"alt":2584,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2588},[],"richtext-image",{"_uid":2591,"text":2592,"component":1323},"0b2cda6b-eb20-4641-8cfb-f8da62cad20d",{"type":39,"content":2593},[2594,2598,2632,2636,2671,2676,2700,2705],{"type":1075,"attrs":2595,"content":2596},{"level":1678,"textAlign":118},[2597],{"text":2442,"type":513},{"type":2282,"content":2599},[2600,2611,2622],{"type":2264,"content":2601},[2602],{"type":42,"attrs":2603,"content":2604},{"textAlign":118},[2605,2609],{"text":2606,"type":513,"marks":2607},"Performance-Boost",[2608],{"type":937},{"text":2610,"type":513},": Du überbrückst die clientseitige Evaluierung der Variante und lieferst die Ergebnisse direkt mit aus.",{"type":2264,"content":2612},[2613],{"type":42,"attrs":2614,"content":2615},{"textAlign":118},[2616,2620],{"text":2617,"type":513,"marks":2618},"Unabhängig vom SPA-Lifecycle",[2619],{"type":937},{"text":2621,"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":2264,"content":2623},[2624],{"type":42,"attrs":2625,"content":2626},{"textAlign":118},[2627,2630],{"text":2461,"type":513,"marks":2628},[2629],{"type":937},{"text":2631,"type":513},": Je nach Setup kann das Experimentation-Team weitgehend autark agieren, ohne bei jedem Test die gesamte DevOps-Kette anstoßen zu müssen.",{"type":1075,"attrs":2633,"content":2634},{"level":1678,"textAlign":118},[2635],{"text":2486,"type":513},{"type":2282,"content":2637},[2638,2649,2660],{"type":2264,"content":2639},[2640],{"type":42,"attrs":2641,"content":2642},{"textAlign":118},[2643,2647],{"text":2644,"type":513,"marks":2645},"Komplexe Integration",[2646],{"type":937},{"text":2648,"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":2264,"content":2650},[2651],{"type":42,"attrs":2652,"content":2653},{"textAlign":118},[2654,2658],{"text":2655,"type":513,"marks":2656},"Third-Party-Abhängigkeit",[2657],{"type":937},{"text":2659,"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":2264,"content":2661},[2662],{"type":42,"attrs":2663,"content":2664},{"textAlign":118},[2665,2669],{"text":2666,"type":513,"marks":2667},"Beschränkungen im logischen Handlungsfeld:",[2668],{"type":937},{"text":2670,"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":1075,"attrs":2672,"content":2673},{"level":1077,"textAlign":118},[2674],{"text":2675,"type":513},"Zusammenfassung",{"type":2282,"content":2677},[2678,2689],{"type":2264,"content":2679},[2680],{"type":42,"attrs":2681,"content":2682},{"textAlign":118},[2683,2687],{"text":2684,"type":513,"marks":2685},"Klassische (clientseitige) DOM-Manipulation",[2686],{"type":937},{"text":2688,"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":2264,"content":2690},[2691],{"type":42,"attrs":2692,"content":2693},{"textAlign":118},[2694,2698],{"text":2695,"type":513,"marks":2696},"Server-Side-Hydrated-Testing (SSHT)",[2697],{"type":937},{"text":2699,"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":2701,"content":2702},{"textAlign":118},[2703],{"text":2704,"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":1075,"attrs":2706,"content":2707},{"level":1077,"textAlign":118},[2708],{"text":2709,"type":513},"Pro/Contra im Überblick",{"_uid":2711,"caption":30,"columns":2712,"component":2866,"horizontally_scrollable":81},"5449343e-fa53-4976-8fae-1b65e52ba473",[2713,2741,2778,2825],{"_uid":2714,"type":30,"cells":2715,"heading":2739,"component":2740},"f04cc48c-f44c-4f28-b232-35e653aadc57",[2716,2728],{"_uid":2717,"text":2718,"type":30,"component":2727},"448c8a1e-6138-44e8-9656-2adfd5ad63a3",{"type":39,"content":2719},[2720],{"type":42,"attrs":2721,"content":2722},{"textAlign":118},[2723],{"text":2724,"type":513,"marks":2725},"CSDT (Client-Side DOM-Testing)\t",[2726],{"type":937},"richtext-table__cell",{"_uid":2729,"text":2730,"type":30,"component":2727},"29f08bb4-412f-4e0d-bfb2-a431c2f96663",{"type":39,"content":2731},[2732],{"type":42,"attrs":2733,"content":2734},{"textAlign":118},[2735],{"text":2736,"type":513,"marks":2737},"SSHT (Server-Side Hydrated 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sollen",{"type":42,"attrs":2773,"content":2774},{"textAlign":118},[2775],{"text":2776,"type":513},"Hohe Performance- und SEO-Anforderungen","Vorteile",{"_uid":2779,"type":30,"cells":2780,"heading":2824,"component":2740},"c473eedb-b68f-4193-ac3f-1a106f79436c",[2781,2800],{"_uid":2782,"text":2783,"type":30,"component":2727},"6525e49e-a728-4ec7-8429-e3705c352142",{"type":39,"content":2784},[2785,2790,2795],{"type":42,"attrs":2786,"content":2787},{"textAlign":118},[2788],{"text":2789,"type":513},"Kein direkter SEO-Vorteil durch 100% Ausspielungen – Performance kann leiden",{"type":42,"attrs":2791,"content":2792},{"textAlign":118},[2793],{"text":2794,"type":513},"Komplex bei längeren User Journeys",{"type":42,"attrs":2796,"content":2797},{"textAlign":118},[2798],{"text":2799,"type":513},"Beschränktes 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Handlungsfeld","Nachteile",{"_uid":2826,"type":30,"cells":2827,"heading":2865,"component":2740},"9b6bd7ea-b3d5-4843-8a20-2b13e64448ca",[2828,2847],{"_uid":2829,"text":2830,"type":30,"component":2727},"14e0d1a7-b628-499e-a85c-f9c9e6840f43",{"type":39,"content":2831},[2832,2837,2842],{"type":42,"attrs":2833,"content":2834},{"textAlign":118},[2835],{"text":2836,"type":513},"Schnelle, einfache Tests",{"type":42,"attrs":2838,"content":2839},{"textAlign":118},[2840],{"text":2841,"type":513},"Minimale DevOps-Abhängigkeit",{"type":42,"attrs":2843,"content":2844},{"textAlign":118},[2845],{"text":2846,"type":513},"Breite Tool-Unterstützung",{"_uid":2848,"text":2849,"type":30,"component":2727},"9698dae8-ff89-4c35-b4bb-80622bdd7beb",{"type":39,"content":2850},[2851,2855,2860],{"type":42,"attrs":2852,"content":2853},{"textAlign":118},[2854],{"text":2606,"type":513},{"type":42,"attrs":2856,"content":2857},{"textAlign":118},[2858],{"text":2859,"type":513},"Weniger Lifecycle-Handling",{"type":42,"attrs":2861,"content":2862},{"textAlign":118},[2863],{"text":2864,"type":513},"Mehr Autonomie für das Experimentation-Team","Typische Use Cases","richtext-table",{"_uid":2868,"text":2869,"component":1323},"d1c6890f-7dc9-4fae-8a16-3f86d8688814",{"type":39,"content":2870},[2871,2878,2887,2898,2903],{"type":42,"attrs":2872,"content":2873},{"textAlign":118},[2874],{"text":2875,"type":513,"marks":2876},"DOM Manipulation ist kein Hexenwerk und das bleibt auch so!",[2877],{"type":937},{"type":42,"attrs":2879,"content":2880},{"textAlign":118},[2881,2885],{"text":2882,"type":513,"marks":2883},"Client-Side-DOM-Testing",[2884],{"type":937},{"text":2886,"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":2888,"content":2889},{"textAlign":118},[2890,2892,2896],{"text":2891,"type":513},"Mit ",{"text":2893,"type":513,"marks":2894},"Server-Side Hydrated Testing",[2895],{"type":937},{"text":2897,"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":1075,"attrs":2899,"content":2900},{"level":1077,"textAlign":118},[2901],{"text":2902,"type":513},"Blick auf heute",{"type":42,"attrs":2904,"content":2905},{"textAlign":118},[2906],{"text":2907,"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":2909,"caption":30,"columns":2910,"headline":30,"component":2866,"horizontally_scrollable":51},"18eb692c-c63b-4d8a-a8e2-64bfafb5e751",[2911,2937,2959],{"_uid":2912,"cells":2913,"heading":2936,"component":2740},"c3964b90-804b-443b-8fe1-2bc9af113ed8",[2914,2925],{"_uid":2915,"text":2916,"component":2727},"aeb18f28-6435-4c76-86d1-e9288ddcd007",{"type":39,"content":2917},[2918],{"type":42,"attrs":2919,"content":2920},{"textAlign":118},[2921],{"text":2922,"type":513,"marks":2923},"DOM/HTML\t",[2924],{"type":937},{"_uid":2926,"text":2927,"component":2727},"1f1b1519-9857-468e-9435-2deabbb978cf",{"type":39,"content":2928},[2929],{"type":42,"attrs":2930,"content":2931},{"textAlign":118},[2932],{"text":2933,"type":513,"marks":2934},"Produktivumgebung (in Teil 2)\t",[2935],{"type":937},"Ort der 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auswirken.",{"type":42,"attrs":2996,"content":2997},{"textAlign":118},[2998],{"text":2999,"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":2218,"src":3001,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":3001,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3002},"//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":2218,"title":118,"source":30,"copyright":30},[3004],"3f22c48b-62c0-4f3b-bae4-54515c17aac1",[3006,3010],{"name":2080,"created_at":2081,"published_at":2082,"updated_at":2083,"id":2084,"uuid":2076,"content":3007,"slug":2088,"full_slug":2089,"sort_by_date":118,"position":2090,"tag_list":3008,"is_startpage":51,"parent_id":2092,"meta_data":118,"group_id":2093,"first_published_at":2094,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3009,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":2086,"component":2087},[],[],{"name":2080,"created_at":2111,"published_at":2112,"updated_at":2113,"id":2114,"uuid":2115,"content":3011,"slug":2118,"full_slug":2119,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":3012,"is_startpage":51,"parent_id":2092,"meta_data":118,"group_id":2121,"first_published_at":2094,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3013,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":2117,"component":2087},[],[],[],[3016,3019,3023],{"_uid":3017,"link":3018,"text":2130,"component":59},"99adbc8d-fa63-40f3-bee2-3b0effd35780",{"id":2128,"url":2129,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2129},{"_uid":3020,"link":3021,"text":442,"component":59},"75ad20b7-ac70-4b7a-83f8-87daec260d2f",{"id":2134,"url":2135,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2135,"story":3022},{"name":442,"id":2137,"uuid":2134,"slug":440,"url":2135,"full_slug":2135,"_stopResolving":81},{"_uid":3024,"link":3025,"text":2218,"component":59},"03267186-e185-4b5c-b3c3-8972b70ca903",{"id":2222,"url":3026,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":3026,"story":3027},"de/blog/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",{"name":2218,"id":2221,"uuid":2222,"slug":3028,"url":3029,"full_slug":3029,"_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",[],"9",[],[],-490,[3036,3037,3038,3039,3040,3041],"Experimentation","SEO","SPA","SSR","SST","Testing","36c05079-26c4-4b56-a1c8-b2377b6d747f","2025-08-07T10:40:41.000Z",[],{"name":3046,"created_at":3047,"published_at":3048,"updated_at":3049,"id":3050,"uuid":3051,"content":3052,"slug":3555,"full_slug":3556,"sort_by_date":118,"position":3560,"tag_list":3561,"is_startpage":51,"parent_id":3564,"meta_data":118,"group_id":3565,"first_published_at":3566,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3567,"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","2026-10-04T09:56:22.402Z","2026-10-04T09:56:23.390Z",101810165859050,"64a00144-ea1c-46b0-a1cc-5a85414d4a00",{"seo":3053,"_uid":3055,"body":3056,"text":3054,"image":3491,"authors":3494,"category":2076,"headline":3046,"component":2077,"categories":3496,"bottom_head":3541,"breadcrumbs":3542,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":3557,"reading_time":3558,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":3559,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":3046,"plugin":912,"og_image":30,"og_title":3046,"description":3054,"twitter_image":30,"twitter_title":3046,"og_description":3054,"twitter_description":3054},"Eine methodisch und statistisch saubere Testplanung ist die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm. Nutze dafür den neuen Testplaner.","2b391d85-fd51-4d68-95b8-17d9188a16f7",[3057],{"_uid":3058,"text":3059,"component":1323},"aead8f6f-2188-42a1-9fbd-b597082d780c",{"type":39,"content":3060},[3061,3071,3079,3084,3157,3162,3166,3170,3175,3179,3189,3194,3206,3215,3224,3228,3233,3237,3254,3264,3269,3288,3292,3308,3313,3323,3327,3331,3352,3356,3372,3377,3381,3385,3391,3399,3411,3415,3419,3423,3427,3431,3435,3440,3459,3463,3467,3471,3475,3483],{"type":42,"content":3062},[3063,3065,3069],{"text":3064,"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":3066,"type":513,"marks":3067},"unser Risiko für Fehlentscheidungen kontrollieren",[3068],{"type":937},{"text":3070,"type":513}," und valide Ableitungen über unsere getesteten Varianten treffen. Und dabei natürlich hoffentlich viele „Gewinner“ ermitteln. 😉",{"type":42,"content":3072},[3073,3077],{"text":3074,"type":513,"marks":3075},"Statistik ist allerdings schon lange vor der Testauswertung relevant.",[3076],{"type":937},{"text":3078,"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":1075,"attrs":3080,"content":3081},{"level":1077},[3082],{"text":3083,"type":513},"Woraus besteht ein statistisches Testdesign?",{"type":2259,"attrs":3085,"content":3086},{"order":2261,"tight":51},[3087,3097,3107,3117,3127,3137,3147],{"type":2264,"content":3088},[3089],{"type":42,"content":3090},[3091],{"text":3092,"type":513,"marks":3093},"Die Population / Stichproben-Einheit",[3094],{"type":945,"attrs":3095},{"href":3096,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-population-stichproben-einheit",{"type":2264,"content":3098},[3099],{"type":42,"content":3100},[3101],{"text":3102,"type":513,"marks":3103},"Die Stichprobezuordnung",[3104],{"type":945,"attrs":3105},{"href":3106,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-stichprobezuordnung",{"type":2264,"content":3108},[3109],{"type":42,"content":3110},[3111],{"text":3112,"type":513,"marks":3113},"Hypothese (Nullhypothese und Alternativhypothese)",[3114],{"type":945,"attrs":3115},{"href":3116,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",{"type":2264,"content":3118},[3119],{"type":42,"content":3120},[3121],{"text":3122,"type":513,"marks":3123},"Die Zielmetrik(en)",[3124],{"type":945,"attrs":3125},{"href":3126,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-zielmetrik-en",{"type":2264,"content":3128},[3129],{"type":42,"content":3130},[3131],{"text":3132,"type":513,"marks":3133},"Risiko für False Positives: (Alpha-Fehler & Konfidenzniveau)",[3134],{"type":945,"attrs":3135},{"href":3136,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",{"type":2264,"content":3138},[3139],{"type":42,"content":3140},[3141],{"text":3142,"type":513,"marks":3143},"Risiko für False Negatives (Beta-Fehler & Testpower)",[3144],{"type":945,"attrs":3145},{"href":3146,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",{"type":2264,"content":3148},[3149],{"type":42,"content":3150},[3151],{"text":3152,"type":513,"marks":3153},"Testlaufzeit",[3154],{"type":945,"attrs":3155},{"href":3156,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#testlaufzeit",{"type":1075,"attrs":3158,"content":3160},{"id":3159,"level":1200},"die-population-stichproben-einheit",[3161],{"text":3092,"type":513},{"type":42,"content":3163},[3164],{"text":3165,"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":3167},[3168],{"text":3169,"type":513},"Stichproben bestehen meistens aus eindeutigen Nutzern (genau genommen Nutzer-IDs). Möglich, aber selten, sind auch andere Einheiten, wie Sitzungen oder Pageviews.",{"type":1075,"attrs":3171,"content":3173},{"id":3172,"level":1200},"die-stichprobezuordnung",[3174],{"text":3102,"type":513},{"type":42,"content":3176},[3177],{"text":3178,"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":3180},[3181,3183,3187],{"text":3182,"type":513},"Relevant ist auch das Verhältnis der Stichprobengrößen zwischen den einzelnen Varianten: ",{"text":3184,"type":513,"marks":3185},"üblich ist eine Gleichverteilung auf alle Varianten",[3186],{"type":937},{"text":3188,"type":513},". Andere Verteilungen, um etwa das Risiko unterlegener Varianten zu minimieren, sind aber ebenfalls möglich.",{"type":1075,"attrs":3190,"content":3192},{"id":3191,"level":1200},"hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",[3193],{"text":3112,"type":513},{"type":42,"content":3195},[3196,3198,3204],{"text":3197,"type":513},"Die ",{"text":3199,"type":513,"marks":3200},"Hypothese",[3201],{"type":945,"attrs":3202},{"href":3203,"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":3205,"type":513}," beschreibt als zentrale Aussage, was wir mit unserem Experiment nachweisen möchten.",{"type":42,"content":3207},[3208,3209,3213],{"text":3197,"type":513},{"text":3210,"type":513,"marks":3211},"Alternativhypothese",[3212],{"type":937},{"text":3214,"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":3216},[3217,3218,3222],{"text":3197,"type":513},{"text":3219,"type":513,"marks":3220},"Nullhypothese",[3221],{"type":937},{"text":3223,"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":3225},[3226],{"text":3227,"type":513},"Ein signifikantes Ergebnis bedeutet, dass wir die Nullhypothese verwerfen und stattdessen unsere Alternativhypothese annehmen.",{"type":1075,"attrs":3229,"content":3231},{"id":3230,"level":1200},"die-zielmetrik-en",[3232],{"text":3122,"type":513},{"type":42,"content":3234},[3235],{"text":3236,"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":3238},[3239,3241,3245,3247,3252],{"text":3240,"type":513},"Die Zielmetrik sollte möglichst nahe an der Business-relevanten Metrik liegen und muss zum erwarteten Verhalten der Hypothese passen. ",{"text":3242,"type":513,"marks":3243},"Idealerweise hat ein Experiment genau eine Zielmetrik",[3244],{"type":937},{"text":3246,"type":513}," (",{"text":3248,"type":513,"marks":3249},"Primary Goal",[3250],{"type":3251},"italic",{"text":3253,"type":513},"), um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":42,"content":3255},[3256,3258,3262],{"text":3257,"type":513},"Das soll aber nicht grundlegend die Zahl der in einem Experiment gemessenen Metriken beschränken. ",{"text":3259,"type":513,"marks":3260},"Secondary Goals",[3261],{"type":3251},{"text":3263,"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":1075,"attrs":3265,"content":3267},{"id":3266,"level":1200},"risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",[3268],{"text":3132,"type":513},{"type":42,"content":3270},[3271,3273,3277,3279,3284],{"text":3272,"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":3274,"type":513,"marks":3275},"Dadurch wird das",[3276],{"type":937},{"text":3278,"type":513}," ",{"text":3280,"type":513,"marks":3281},"Alpha-Fehler",[3282,3283],{"type":3251},{"type":937},{"text":3285,"type":513,"marks":3286},"****-Risiko für falsch-positive Ergebnisse begrenzt.",[3287],{"type":937},{"type":42,"content":3289},[3290],{"text":3291,"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":2282,"attrs":3293,"content":3294},{"tight":51},[3295],{"type":2264,"content":3296},[3297],{"type":42,"content":3298},[3299,3301,3307],{"text":3300,"type":513},"Siehe dazu auch mein ",{"text":3302,"type":513,"marks":3303},"Artikel über paralleles Testing und die verschiedenen Testmodelle",[3304],{"type":945,"attrs":3305},{"href":3306,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/experimentation/paralleles-testen.html",{"text":1303,"type":513},{"type":1075,"attrs":3309,"content":3311},{"id":3310,"level":1200},"risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",[3312],{"text":3142,"type":513},{"type":42,"content":3314},[3315,3317,3321],{"text":3316,"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":3318,"type":513,"marks":3319},"Testpower",[3320],{"type":937},{"text":3322,"type":513}," zu kontrollieren.",{"type":42,"content":3324},[3325],{"text":3326,"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":3328},[3329],{"text":3330,"type":513},"Die Power können wir beeinflussen, indem wir",{"type":2282,"attrs":3332,"content":3333},{"tight":51},[3334,3340,3346],{"type":2264,"content":3335},[3336],{"type":42,"content":3337},[3338],{"text":3339,"type":513},"das Konfidenzniveau anpassen: Je niedriger das Konfidenzniveau, umso größer die Power, sofern alle anderen Parameter konstant bleiben.",{"type":2264,"content":3341},[3342],{"type":42,"content":3343},[3344],{"text":3345,"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":2264,"content":3347},[3348],{"type":42,"content":3349},[3350],{"text":3351,"type":513},"die Stichprobengröße anpassen: Die Chance einen Effekt signifikant nachzuweisen steigt mit der Stichprobengröße.",{"type":42,"content":3353},[3354],{"text":3355,"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":2282,"attrs":3357,"content":3358},{"tight":51},[3359],{"type":2264,"content":3360},[3361],{"type":42,"content":3362},[3363,3365,3371],{"text":3364,"type":513},"Siehe dazu auch ",{"text":3366,"type":513,"marks":3367},"Julia Engelmanns Artikel zur Testpower",[3368],{"type":945,"attrs":3369},{"href":3370,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/data-analytics/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden.html",{"text":1303,"type":513},{"type":1075,"attrs":3373,"content":3375},{"id":3374,"level":1200},"testlaufzeit",[3376],{"text":3152,"type":513},{"type":42,"content":3378},[3379],{"text":3380,"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":3382},[3383],{"text":3384,"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":1075,"attrs":3386,"content":3388},{"id":3387,"level":1077},"warum-braucht-es-eine-solide-testplanung",[3389],{"text":3390,"type":513},"Warum braucht es eine solide Testplanung?",{"type":42,"content":3392},[3393,3397],{"text":3394,"type":513,"marks":3395},"Mit einer sorgfältigen Testplanung wird sowohl die Effektivität, als auch die Effizienz eines Testingprogramms optimiert.",[3396],{"type":937},{"text":3398,"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":1125,"content":3400},[3401,3405],{"type":42,"content":3402},[3403],{"text":3404,"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":3406},[3407],{"text":3408,"type":513,"marks":3409},"Dr. René Gilster, Principal Behavioral Science",[3410],{"type":3251},{"type":42,"content":3412},[3413],{"text":3414,"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":3416},[3417],{"text":3418,"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":3420},[3421],{"text":3422,"type":513},"Bei 50 Gewinnern bedeutet das:",{"type":42,"content":3424},[3425],{"text":3426,"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":3428},[3429],{"text":3430,"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":3432},[3433],{"text":3434,"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":1075,"attrs":3436,"content":3437},{"level":1077},[3438],{"text":3439,"type":513},"Wie erstelle ich ein statistisch valides Testdesign?",{"type":42,"content":3441},[3442,3446,3447,3454,3455],{"text":3443,"type":513,"marks":3444},"Mit unserem neuen",[3445],{"type":937},{"text":3278,"type":513},{"text":3448,"type":513,"marks":3449},"kostenlosen Testplaner-Tool",[3450,3451],{"type":937},{"type":945,"attrs":3452},{"href":3453,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/testplaner",{"text":3278,"type":513},{"text":3456,"type":513,"marks":3457},"kannst du alle relevanten Aspekte der Testplanung einheitlich, ansprechend und (auch für Nicht-Statistiker) leicht verständlich dokumentieren.",[3458],{"type":937},{"type":42,"content":3460},[3461],{"text":3462,"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":3464},[3465],{"text":3466,"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":3468},[3469],{"text":3470,"type":513},"Viel Spaß beim Planen deiner Tests!",{"type":42,"content":3472},[3473],{"text":3474,"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":3476},[3477,3481],{"text":3478,"type":513,"marks":3479},"Schon gewusst …?!",[3480],{"type":937},{"text":3482,"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":3484},[3485],{"text":3486,"type":513,"marks":3487},"Zur Tool-Übersicht",[3488],{"type":945,"attrs":3489},{"href":3490,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"alt":3046,"src":3492,"name":30,"focus":30,"title":3046,"source":30,"filename":3492,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3493,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/0w2rOS1H_solide-testplanung-blogpost-1620x500.png",{"alt":3046,"title":3046,"source":30,"copyright":30},[3495],"b348a411-f216-46f2-919b-f1dea40ec1c5",[3497,3501,3515,3528],{"name":2080,"created_at":2081,"published_at":2082,"updated_at":2083,"id":2084,"uuid":2076,"content":3498,"slug":2088,"full_slug":2089,"sort_by_date":118,"position":2090,"tag_list":3499,"is_startpage":51,"parent_id":2092,"meta_data":118,"group_id":2093,"first_published_at":2094,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3500,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":2086,"component":2087},[],[],{"name":3502,"created_at":3503,"published_at":3504,"updated_at":3503,"id":3505,"uuid":3506,"content":3507,"slug":3509,"full_slug":3510,"sort_by_date":118,"position":3511,"tag_list":3512,"is_startpage":51,"parent_id":2092,"meta_data":118,"group_id":3513,"first_published_at":2094,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3514,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data 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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":3589,"content":3590},{"textAlign":118},[3591],{"text":3592,"type":513},"Wie läuft das Ganze ab?",{"type":42,"attrs":3594,"content":3595},{"textAlign":118},[3596],{"text":3597,"type":513},"Eine Annahme darüber, wie sich Kunden auf eine Veränderung verhalten, wird mittels eines Experiments überprüft.",{"type":42,"attrs":3599,"content":3600},{"textAlign":118},[3601,3605],{"text":3602,"type":513,"marks":3603},"Der Clou darin:",[3604],{"type":937},{"text":3606,"type":513}," Die Entscheidung, ob eine Veränderung ausgerollt wird oder nicht, wird also kundenzentriert und auf Basis von Daten getroffen.",{"type":42,"attrs":3608,"content":3609},{"textAlign":118},[3610,3614],{"text":3611,"type":513,"marks":3612},"Ein weiterer Vorteil:",[3613],{"type":937},{"text":3615,"type":513}," Niemand muss mehr wissen, welche Maßnahme die richtige ist, denn auch das „entscheidet“ die Zielgruppe.",{"type":42,"attrs":3617,"content":3618},{"textAlign":118},[3619],{"text":3620,"type":513},"Doch genau das erfordert ein anderes Verhalten von Führungskräften.",{"type":1075,"attrs":3622,"content":3623},{"level":1077,"textAlign":118},[3624],{"text":3625,"type":513},"Führung(skräfte) im Wandel",{"type":42,"attrs":3627,"content":3628},{"textAlign":118},[3629,3631,3635],{"text":3630,"type":513},"Früher „wussten“ Führungskräfte, was richtig oder falsch ist, und ",{"text":3632,"type":513,"marks":3633},"ihre",[3634],{"type":3251},{"text":3636,"type":513}," Entscheidungen führten dazu, dass Änderungen an Webseiten oder in der Marketingkommunikation vorgenommen wurden – oder nicht.",{"type":42,"attrs":3638,"content":3639},{"textAlign":118},[3640],{"text":3641,"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":3643,"content":3644},{"textAlign":118},[3645],{"text":3646,"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":2259,"attrs":3648,"content":3649},{"order":2261},[3650,3659],{"type":2264,"content":3651},[3652],{"type":42,"attrs":3653,"content":3654},{"textAlign":118},[3655],{"text":3656,"type":513,"marks":3657},"Eigene Fehler akzeptieren können.",[3658],{"type":937},{"type":2264,"content":3660},[3661],{"type":42,"attrs":3662,"content":3663},{"textAlign":118},[3664],{"text":3665,"type":513,"marks":3666},"Die Autonomie des Teams gewährleisten können (und wollen).",[3667],{"type":937},{"type":1075,"attrs":3669,"content":3670},{"level":1077,"textAlign":118},[3671],{"text":3672,"type":513},"1. Die Bereitschaft, die eigenen Fehler zu akzeptieren",{"type":42,"attrs":3674,"content":3675},{"textAlign":118},[3676],{"text":3677,"type":513},"Wenn Daten das Entscheidungskriterium für die Auswahl von Maßnahmen im digitalen Marketing sind, dann heißt das für Führungskräfte:",{"type":1125,"content":3679},[3680],{"type":42,"attrs":3681,"content":3682},{"textAlign":118},[3683],{"text":3684,"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":3686,"content":3687},{"textAlign":118},[3688],{"text":3689,"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":3691,"content":3692},{"textAlign":118},[3693,3695,3699,3700,3704,3705,3709,3711,3715],{"text":3694,"type":513},"Der österreichische Wirtschaftswissenschaftler Fredmund Malik zählt „Entscheiden“ zu den fünf Aufgaben von Führungskräften (neben ",{"text":3696,"type":513,"marks":3697},"Ziele setzen",[3698],{"type":3251},{"text":1795,"type":513},{"text":3701,"type":513,"marks":3702},"Organisieren",[3703],{"type":3251},{"text":1795,"type":513},{"text":3706,"type":513,"marks":3707},"Kontrollieren",[3708],{"type":3251},{"text":3710,"type":513}," und ",{"text":3712,"type":513,"marks":3713},"Menschen weiterentwickeln",[3714],{"type":3251},{"text":3716,"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":3718,"content":3719},{"textAlign":118},[3720,3722,3726],{"text":3721,"type":513},"Damit Experimente – auch mit größerer Tragweite im Sinne von Innovationsvorhaben oder neuen Geschäftsmodellen – erfolgreich sein können, müssen sich Führungskräfte jedoch ",{"text":3723,"type":513,"marks":3724},"aktiv für Testing aussprechen",[3725],{"type":3251},{"text":3727,"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":3729,"icon":30,"text":3730,"image":3741,"theme":3743,"component":3744,"action_buttons":3745,"image_position":3746},"90d96369-0058-4b21-ad9f-b764ae3e01f7",{"type":39,"content":3731},[3732],{"type":42,"attrs":3733,"content":3734},{"textAlign":118},[3735,3739],{"text":3736,"type":513,"marks":3737},"Randnotiz:",[3738],{"type":937},{"text":3740,"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":3742},{},"secondary","richtext-callout",[],"side",{"_uid":3748,"text":3749,"component":1323},"48e3a065-4ce5-4980-9fbc-0d9707fb7e01",{"type":39,"content":3750},[3751,3756,3761,3766,3771,3778,3791],{"type":42,"attrs":3752,"content":3753},{"textAlign":118},[3754],{"text":3755,"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":3757,"content":3758},{"textAlign":118},[3759],{"text":3760,"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":3762,"content":3763},{"textAlign":118},[3764],{"text":3765,"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":1075,"attrs":3767,"content":3768},{"level":1077,"textAlign":118},[3769],{"text":3770,"type":513},"2. Die Bereitschaft, die Autonomie des Teams zu gewährleisten",{"type":42,"attrs":3772,"content":3773},{"textAlign":118},[3774],{"text":3775,"type":513,"marks":3776},"Der Freiraum von Menschen, die Experimente entwickeln und umsetzen, ist entscheidend für den Wertbeitrag, den Testing im gesamten Unternehmen haben wird.",[3777],{"type":3251},{"type":42,"attrs":3779,"content":3780},{"textAlign":118},[3781,3783,3789],{"text":3782,"type":513},"Haben Teams im Tagesgeschäft keine Zeit für A/B-Tests, erstickt die ",{"text":3784,"type":513,"marks":3785},"Experimentierkultur",[3786],{"type":945,"attrs":3787},{"href":3788,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/unternehmenskultur/kultur-des-experimentierens.html",{"text":3790,"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":3792,"content":3793},{"textAlign":118},[3794,3796,3802],{"text":3795,"type":513},"Shiva Manjunath (Experimentation Manager bei Solo Brands; ehem. Speero und Gartner) hat das ",{"text":3797,"type":513,"marks":3798},"in einem LinkedIn-Beitrag",[3799],{"type":945,"attrs":3800},{"href":3801,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7028338977946427392/",{"text":3803,"type":513}," sehr treffend beschrieben:",{"_uid":3805,"caption":3806,"component":1329,"video_embed":3809,"video_upload":3810,"overlay_image":3812},"a28b5b2c-5c7c-405b-a51f-78759260d9e7",{"type":39,"content":3807},[3808],{"type":42},"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":3811},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":3813},{},{"_uid":3815,"text":3816,"component":1323},"347771c8-6238-48cb-b309-28d3f1d5a7fe",{"type":39,"content":3817},[3818,3823,3828,3839,3844,3851],{"type":42,"attrs":3819,"content":3820},{"textAlign":118},[3821],{"text":3822,"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":1075,"attrs":3824,"content":3825},{"level":1077,"textAlign":118},[3826],{"text":3827,"type":513},"Fazit: Gute Führung begünstigt erfolgreiche A/B-Tests",{"type":42,"attrs":3829,"content":3830},{"textAlign":118},[3831,3833,3837],{"text":3832,"type":513},"Führungskräfte, die das Testen und Experimentieren Teams verantworten, sind aus meiner Sicht vor allem eines: ",{"text":3834,"type":513,"marks":3835},"Enabler",[3836],{"type":3251},{"text":3838,"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":3840,"content":3841},{"textAlign":118},[3842],{"text":3843,"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":1125,"content":3845},[3846],{"type":42,"attrs":3847,"content":3848},{"textAlign":118},[3849],{"text":3850,"type":513},"Culture eats strategy for breakfast.",{"type":42,"attrs":3852,"content":3853},{"textAlign":118},[3854],{"text":3855,"type":513,"marks":3856},"Wie siehst du das? 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