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Es gibt etliche Unternehmen (AirBnb, Booking, Amazon, UBER usw.), die erst durch den Einsatz von A/B-Testing überhaupt ihre Marktdominanz erreichen konnten.",{"type":42,"attrs":925,"content":926},{"textAlign":118},[927],{"text":928,"type":513},"Trotzdem werden Experimente in vielen Unternehmen nicht oder nur sporadisch eingesetzt, um das digitale Business zu optimieren. Woran liegt das?",{"type":42,"attrs":930,"content":931},{"textAlign":118},[932],{"text":933,"type":513},"Die Erfahrungen der letzten 15 Jahre haben gezeigt, dass vor allem fehlende Antworten auf grundlegende Fragen zu den Voraussetzungen und zum Vorgehen am kontinuierlichen A/B-Testing hindern.",{"type":42,"attrs":935,"content":936},{"textAlign":118},[937],{"text":938,"type":513},"Dieser Artikel beantwortet daher die häufigsten Fragen und Gedanken, damit du es leichter hast, dieses sehr mächtige Werkzeug zur Angebots-, Business- und Conversion-Optimierung besser zu verstehen und zu etablieren.",{"type":42,"attrs":940,"content":941},{"textAlign":118},[942],{"text":943,"type":513,"marks":944},"Nachfolgend gehen wir diese grundlegende Fragen beim A/B-Testing durch:",[945],{"type":946},"bold",{"type":42,"attrs":948,"content":949},{"textAlign":118},[950],{"text":951,"type":513,"marks":952},"1. Wann sollte ich einen A/B-Test machen?",[953],{"type":954,"attrs":955},"link",{"href":956,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#zeit",{"type":42,"attrs":958,"content":959},{"textAlign":118},[960],{"text":961,"type":513,"marks":962},"2. Kriterien, Gründe und Ziele für die Durchführung eines A/B-Tests",[963],{"type":954,"attrs":964},{"href":965,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#kriterien",{"type":42,"attrs":967,"content":968},{"textAlign":118},[969],{"text":970,"type":513,"marks":971},"3. Statistische Rahmenbedingungen für einen A/B-Test",[972],{"type":954,"attrs":973},{"href":974,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#rahmen",{"type":42,"attrs":976,"content":977},{"textAlign":118},[978],{"text":979,"type":513,"marks":980},"4. Wichtige Leitfragen für die Durchführung eines A/B-Tests",[981],{"type":954,"attrs":982},{"href":983,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#leitfragen",{"type":42,"attrs":985,"content":986},{"textAlign":118},[987],{"text":988,"type":513,"marks":989},"5. Welche Arten von A/B-Tests gibt es?",[990],{"type":954,"attrs":991},{"href":992,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#arten",{"type":42,"attrs":994,"content":995},{"textAlign":118},[996],{"text":997,"type":513,"marks":998},"6. Fazit: Wie gehe ich nun vor?",[999],{"type":954,"attrs":1000},{"href":1001,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#fazit",{"type":1003,"attrs":1004,"content":1007},"heading",{"id":1005,"level":1006,"textAlign":118},"zeit",2,[1008],{"text":1009,"type":513},"Wann sollte ich einen A/B-Test machen?",{"type":42,"attrs":1011,"content":1012},{"textAlign":118},[1013],{"text":1014,"type":513},"Auf höchster Ebene betrachtet, löst Experimentieren mittels eines A/B-Test folgendes Problem:",{"type":42,"attrs":1016,"content":1017},{"textAlign":118},[1018],{"text":1019,"type":513},"Um das Business voranzubringen und mehr Sicherheit in Entscheidungen zu erhalten, müssen Unternehmen Varianten eines Produktes, Features, Layouts usw. direkt am Kunden validieren. Häufig kommen dabei qualitative Methoden zum Einsatz, um Feedback zu Entwürfen, Prototypen oder Feature-Entwicklungen einzuholen. Der Vorteil ist, dass man bei qualitativem Research sehr tief ins Detail gehen kann, um mehr über die Motivation, Ängste und Haltungen der Nutzer zu erfahren.",{"type":42,"attrs":1021,"content":1022},{"textAlign":118},[1023],{"text":1024,"type":513},"Wenn du dann allerdings Änderungen an deiner Website oder deinem Produkt vornimmst, ohne zu messen, wie sich das auf wichtige KPIs auswirkt, wirst du nie erfahren, ob deine Maßnahme wirklich zielführend (im Business- oder UX-Kontext) gewesen ist.",{"type":42,"attrs":1026,"content":1027},{"textAlign":118},[1028],{"text":1029,"type":513},"Genau das ermöglicht ein A/B-Test. Ein Experiment im “Live-Betrieb” an dem 10-Tausend, 100-Tausend oder mehr Nutzer teilnehmen.",{"type":42,"attrs":1031,"content":1032},{"textAlign":118},[1033],{"text":1034,"type":513},"Diese quantitative Analyse der “Varianten” hat eine andere Aussagekraft und einen anderen Wert als 10 “Einzelmeinungen” aus einem Usertest. Das heißt nicht, dass du mit User Research aufhören solltest. Im Gegenteil: User Research ist eine großartige Quelle für Testideen und Hypothesen. Und nicht jede Änderung kann einfach so in einem A/B-Test umgesetzt werden, z.B wenn sich die Variante noch in einem sehr frühen Stadium befindet (Wireframes, erste Designs).",{"type":42,"attrs":1036,"content":1037},{"textAlign":118},[1038],{"text":1039,"type":513},"Dennoch gilt: Nur durch das Validieren von Änderungen mittels Experimenten (A/B-Test, Split URL Test, multivariater Test) können wir etwas über die messbare Veränderung im Kunden- und Kaufverhalten lernen. Denn die Nutzer wissen nicht, dass sie in einem Test sind und reagieren deswegen vollkommen “authentisch”.",{"type":42,"attrs":1041,"content":1042},{"textAlign":118},[1043],{"text":1044,"type":513},"Auch wenn nicht jeder Test einen Uplift und eine Gewinnervariante hervorbringt, wirst du bei richtigem Testdesign und mittels der richtigen Hypothesen IMMER etwas über deine Kunden erfahren können.",{"type":42,"attrs":1046,"content":1047},{"textAlign":118},[1048],{"text":1049,"type":513},"Um dir einen schnellen Einstieg zu geben, starten wir mit den beiden häufigsten Fragen zum Thema A/B-Testing, die uns in den letzten 15 Jahren gestellt worden sind.",{"type":42,"attrs":1051,"content":1052},{"textAlign":118},[1053,1057,1059,1064,1069],{"text":1054,"type":513,"marks":1055},"Häufige Frage Nr. 1",[1056],{"type":946},{"text":1058,"type":513},": ",{"text":1060,"type":513,"marks":1061},"“Müssen wir wirklich ",[1062],{"type":1063},"italic",{"text":1065,"type":513,"marks":1066},"ALLES",[1067,1068],{"type":946},{"type":1063},{"text":1070,"type":513,"marks":1071}," testen – sprich jede Änderung auf der Webseite in einen A/B-Test geben?”",[1072],{"type":1063},{"type":42,"attrs":1074,"content":1075},{"textAlign":118},[1076],{"text":1077,"type":513},"Antwort: Es gibt da draußen etliche Unternehmen, die dies tatsächlich als Philosophie betreiben (Bsp: Booking.com oder Bing). Hier wird jede Änderung am Code der Website getestet. In der Praxis ist dies jedoch für viele schwierig, entweder weil die technische Infrastruktur nicht gegeben, die Ressourcen nicht reichen oder der Traffic schlichtweg weit vom Niveau der “Großen” entfernt ist.",{"type":42,"attrs":1079,"content":1080},{"textAlign":118},[1081,1083,1085],{"text":1082,"type":513},"Wir empfehlen daher jedem Unternehmen, die genannten Faktoren zu berücksichtigen und",{"type":1084},"hard_break",{"text":1086,"type":513},"entwickeln individuelle Anforderungen, damit A/B-Testing als gewinnbringende Methode eingesetzt werden kann. Die wichtigsten Leitfragen für diese Anforderungen an einen A/B-Test findest du etwas weiter unten.",{"type":42,"attrs":1088,"content":1089},{"textAlign":118},[1090,1094,1095],{"text":1091,"type":513,"marks":1092},"Häufige Frage Nr. 2",[1093],{"type":946},{"text":1058,"type":513},{"text":1096,"type":513,"marks":1097},"“Kann ich statt zu testen nicht einfach deployen und im Analytics schauen wie sich die Conversion Rate entwickelt?”",[1098],{"type":1063},{"type":42,"attrs":1100,"content":1101},{"textAlign":118},[1102],{"text":1103,"type":513},"Antwort: Nein, weil zwei Zeiträume nie 100% miteinander vergleichbar sind. Der kausale Zusammenhang zwischen dem Zeitreihenvergleich in den Analytics-Daten und deinen Änderungen an der Website ist nicht voll gegeben.",{"type":42,"attrs":1105,"content":1106},{"textAlign":118},[1107],{"text":1108,"type":513},"Wenn du also wirklich messen willst wie der Verhaltensunterschied ist, bleibt dir nichts anderes übrig, als ein kontrolliertes Experiment durchzuführen. Beide Varianten haben so gleiche Bedingungen (Traffic-Mix und -qualität, Saisonalität usw.). Nur so kannst du eine “Ursache > Wirkung”-Beziehung herstellen.",{"type":42,"attrs":1110,"content":1111},{"textAlign":118},[1112,1114],{"text":1113,"type":513},"Zurück zur Ausgangsfrage: ",{"text":1115,"type":513,"marks":1116},"“Woher weiß ich, dass ein A/B-Test die richtige Wahl für meine geplante Maßnahme ist?”",[1117],{"type":1063},{"type":1003,"attrs":1119,"content":1121},{"id":1120,"level":1006,"textAlign":118},"kriterien",[1122],{"text":1123,"type":513},"Kriterien, Gründe und Ziele für die Durchführung eines A/B-Tests",{"type":42,"attrs":1125,"content":1126},{"textAlign":118},[1127],{"text":1128,"type":513},"In der Praxis haben sich unter anderem folgende Kriterien als gute Auslöser für die Durchführung eines A/B-Tests herauskristallisiert:",{"type":1003,"attrs":1130,"content":1132},{"level":1131,"textAlign":118},3,[1133],{"text":1134,"type":513},"1. Verbesserung der wirtschaftlichen Leistung, CX und Marketing-Effizienz",{"type":42,"attrs":1136,"content":1137},{"textAlign":118},[1138],{"text":1139,"type":513},"Maßnahmen mit dem Ziel einer Verbesserung der Customer Experience, Marketing-Effizienz oder wirtschaftlichen Leistung (= mehr Sales, Umsatz, Leads, usw.) sind ideale Kandidaten für das A/B-Testing. Bei diesen “vertrieblichen” Maßnahmen ist erfolgsentscheidend, wie die Kunden auf die Änderung reagieren. Daher steht hier eine gute Analyse & Hypothesenentwicklung im Zentrum, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Änderung im A/B-Test tatsächlich die gewünschte Metrik (z.B. Conversion Rate) nachweisbar “anhebt”. Der Einsatz von A/B-Tests in diesem Kontext hat den Begriff “CRO (Conversion Rate Optimization)” geprägt, obwohl in der Praxis eine Optimierung von weit mehr als “nur” der Conversion-Rate stattfindet.",{"type":1003,"attrs":1141,"content":1142},{"level":1131,"textAlign":118},[1143],{"text":1144,"type":513},"2. Akzeptanz-Messung neuer Produkte, Features oder Pricing-Anpassungen",{"type":42,"attrs":1146,"content":1147},{"textAlign":118},[1148,1150,1163],{"text":1149,"type":513},"Ein A/B-Test eignet sich ebenso, um das Interesse an neuen Produkten oder Features zu messen. Hierbei kommen häufig sogenannte Smoke-Tests zum Einsatz. Der Smoke-Test beschreibt ein Experiment, bei dem ein Produkt, ein Produktfeature oder ein neues Geschäftsmodell auf deinem Touchpoint angepriesen wird, obwohl dieses noch gar nicht existiert. Sobald z.B. der Klick/die Auswahl stattgefunden hat, löst sich das ganze “sprichwörtlich” in Rauch auf und du präsentierst dem Kunden eine “Auflösung”. Ein Beispiel: Gerade im SaaS-Bereich ist die Preis- / Tarifgestaltung der zentrale Optimierungshebel. Durch sog. Smoke-Tests findest du heraus, wie Kunden auf eine Änderung reagieren, noch bevor du tatsächlich die Preise angepasst oder ein Feature entwickelt hast. ",{"text":1151,"type":513,"marks":1152},"Mehr zum Thema Smoke-Tests gibt es hier",[1153],{"type":954,"attrs":1154},{"href":1155,"uuid":1156,"anchor":118,"target":1157,"linktype":31,"story":1158},"/de/product-development/smoke-tests-fuer-produktmanager","6b3341c6-1d5a-4f7b-bd95-d0b29be73dad","_self",{"name":1159,"id":1160,"uuid":1156,"slug":1161,"url":1162,"full_slug":1162,"_stopResolving":81},"Smoke Tests – Was Produktmanager wissen müssen",101808022323188,"smoke-tests-fuer-produktmanager","de/product-development/smoke-tests-fuer-produktmanager",{"text":1164,"type":513},".",{"type":1003,"attrs":1166,"content":1167},{"level":1131,"textAlign":118},[1168],{"text":1169,"type":513},"3. Absicherung von Website-Relaunch und Redesigns",{"type":42,"attrs":1171,"content":1172},{"textAlign":118},[1173],{"text":1174,"type":513},"Die Annäherung an Redesigns durch Experimente, um den Einfluss auf die Business-KPIs zu messen hat sich als Best Practice etabliert. Im Fokus steht hier nicht immer ein Uplift. Oft reicht bereits die sichere Gewissheit, dass keine Umsatzeinbrüche zu vermuten sind, weil z.B. die Bestandskunden gegen die neue Optik rebellieren. Amazon führt z.B. keine radikalen Redesigns durch und hat die Website über die letzten Jahrzehnte Stück für Stück verändert und Änderungen immer in Experimenten validiert.",{"type":1003,"attrs":1176,"content":1177},{"level":1131,"textAlign":118},[1178],{"text":1179,"type":513},"4. Proof-Of-Concept für den Einsatz von Tools, Zahlungsdienstleistern und co.",{"type":42,"attrs":1181,"content":1182},{"textAlign":118},[1183],{"text":1184,"type":513},"Oft gehen Tool-Anbieter und Zahlungsdienstleister mit sehr hohen Versprechungen in Gespräche rein. Dagegen ist erstmal nichts einzuwenden. Da aber jeder Shop sowie die Zielgruppe unterschiedlich ist, empfiehlt sich der Einsatz von Experimenten, um den ROI deiner Ausgabe sicherzustellen. Führt die neue Recommendation Engine wirklich zu gesteigerten Warenkorb-Werten? Nutzen wirklich genügend Kunden das neue Zahlungsmittel und wie verändert sich durch die Kosten (Gebühren) der Deckungsbeitrag? Ein A/B-Test zum Proof-Of-Concept schafft hier Gewissheit.",{"type":1003,"attrs":1186,"content":1188},{"id":1187,"level":1006,"textAlign":118},"rahmen",[1189],{"text":1190,"type":513},"Statistische Rahmenbedingungen für einen A/B-Test",{"type":42,"attrs":1192,"content":1193},{"textAlign":118},[1194],{"text":1195,"type":513},"Neben den Kriterien unter Punkt 2 gibt es außerdem statistische Rahmenbedingungen, die erfüllt sein müssen, damit man überhaupt ein Ergebnis bekommt, dass eine Entscheidung für oder gegen eine Variante ermöglicht.",{"type":42,"attrs":1197,"content":1198},{"textAlign":118},[1199,1201,1207],{"text":1200,"type":513},"Genauer gehen wir in diesem Artikel nicht darauf ein, dafür gibt es z.B. unseren “",{"text":1202,"type":513,"marks":1203},"Statistik Spickzettel für Optimierer",[1204],{"type":954,"attrs":1205},{"href":1206,"uuid":118,"anchor":118,"target":1157,"linktype":49},"https://a.storyblok.com/f/328018/x/27a68e02bf/e-book_statistik-spickzettel-fuer-optimierer.pdf",{"text":1208,"type":513},"”. Es reicht an dieser Stelle zu sagen, dass es eine bestimmte Stichprobengröße braucht, um Uplift-Effekte nachweisen zu können. Mit Stichprobe ist zum einen der Traffic (= Anzahl Unique Visitors) als auch die Conversions (Anzahl Sales, Leads, Clicks usw.) gemeint.",{"type":42,"attrs":1210,"content":1211},{"textAlign":118},[1212,1214,1215,1217,1229],{"text":1213,"type":513},"Wenn der zu testende Touchpoint keine ausreichende Stichprobe besitzt, besteht die Gefahr, nur gigantische Effekte (die anders als in vielen Case Studies propagiert super unwahrscheinlich sind) oder gar nichts nachweisen zu können. Damit misst du zwar eine Änderung, kannst aber nicht mit Sicherheit sagen, ob eine Variante wirklich besser ist.",{"type":1084},{"text":1216,"type":513},"Wieviel Traffic genug Traffic ist, dass solltest du individuell berechnen (",{"text":1218,"type":513,"marks":1219},"nutze den Testlaufzeitrechner",[1220],{"type":954,"attrs":1221},{"href":1222,"uuid":1223,"anchor":118,"target":1157,"linktype":31,"story":1224},"/de/data-science/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden","32ca65ce-636f-4a92-b44e-fafed59d7c2a",{"name":1225,"id":1226,"uuid":1223,"slug":1227,"url":1228,"full_slug":1228,"_stopResolving":81},"70% deiner A/B-Tests sind “underpowered”: So rockst du die Statistik",101810015302367,"statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden","de/data-science/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden",{"text":1230,"type":513},"). Unterhalb von 1.000 Conversions im Monat wird es dir jedoch sehr schwer fallen, kleinere Effekte nachzuweisen.",{"type":1003,"attrs":1232,"content":1234},{"id":1233,"level":1006,"textAlign":118},"leitfragen",[1235],{"text":1236,"type":513},"Wichtige Leitfragen für die Durchführung eines A/B-Tests",{"type":42,"attrs":1238,"content":1239},{"textAlign":118},[1240],{"text":1241,"type":513},"Um die konkreten Kriterien für einen A/B-Test zusammenzufassen, findest du nachfolgend eine Liste der wichtigsten Fragen bzw. Situationen, für die Testing eine geeignete Lösung ist.",{"type":1243,"attrs":1244,"content":1246},"ordered_list",{"order":1245},1,[1247,1255,1262,1269,1276,1283,1290,1297],{"type":1248,"content":1249},"list_item",[1250],{"type":42,"attrs":1251,"content":1252},{"textAlign":118},[1253],{"text":1254,"type":513},"Haben meine Maßnahmen ein Ziel, dass sich messen lässt?",{"type":1248,"content":1256},[1257],{"type":42,"attrs":1258,"content":1259},{"textAlign":118},[1260],{"text":1261,"type":513},"Kann kurzfristig eine Veränderung in der zu beeinflussenden KPI nachgewiesen werden (Traffic, Rahmenbedingungen)?",{"type":1248,"content":1263},[1264],{"type":42,"attrs":1265,"content":1266},{"textAlign":118},[1267],{"text":1268,"type":513},"Habe ich eine Hypothese über meine Kunden, die ich bestätigt / widerlegt haben möchte?",{"type":1248,"content":1270},[1271],{"type":42,"attrs":1272,"content":1273},{"textAlign":118},[1274],{"text":1275,"type":513},"Möchte ich konkret erfahren, wie sich das Verhalten der Kunden ändert, wenn ich meine Änderung / Kampagne usw. ausspiele?",{"type":1248,"content":1277},[1278],{"type":42,"attrs":1279,"content":1280},{"textAlign":118},[1281],{"text":1282,"type":513},"Habe ich ein Interesse, den wirtschaftlichen Effekt einer Maßnahme (Zusammenhang zw. UX und Business-Erfolg) möglichst eindeutig nachweisen und reporten zu können?",{"type":1248,"content":1284},[1285],{"type":42,"attrs":1286,"content":1287},{"textAlign":118},[1288],{"text":1289,"type":513},"Gibt es Bedenken oder Unsicherheiten, dass eine Maßnahme einen negativen Einfluss auf die Business KPIs haben könnte und muss ich das absichern?",{"type":1248,"content":1291},[1292],{"type":42,"attrs":1293,"content":1294},{"textAlign":118},[1295],{"text":1296,"type":513},"Brauche ich Zahlen, die einen Business Case untermauern / bestätigen?",{"type":1248,"content":1298},[1299],{"type":42,"attrs":1300,"content":1301},{"textAlign":118},[1302],{"text":1303,"type":513},"Liegt eine strategische Entscheidung bei meinem Produkt (z.B. Pricing) vor, die direkt am Kunden validiert werden soll?",{"type":42,"attrs":1305,"content":1306},{"textAlign":118},[1307],{"text":1308,"type":513},"Für viele Maßnahmen im digitalen Marketing, für digitale Geschäftsmodelle, für digitale Produkte werden gleich mehrere dieser Fragen mit “JA” beantwortet werden. Je mehr Antworten sich mit einem “JA” ergeben, desto besser eignet sich ein A/B-Test.",{"type":1003,"attrs":1310,"content":1311},{"level":1131,"textAlign":118},[1312],{"text":1313,"type":513},"Wann sollte man NICHT A/B-Testen?",{"type":42,"attrs":1315,"content":1316},{"textAlign":118},[1317],{"text":1318,"type":513},"Natürlich gibt es auch Themen, bei denen sich ein A/B-Test nicht eignet.",{"type":42,"attrs":1320,"content":1321},{"textAlign":118},[1322],{"text":1323,"type":513},"In frühen “Entwicklungsstadien” deiner Variante kann User Research die bessere Methode sein kann.",{"type":42,"attrs":1325,"content":1326},{"textAlign":118},[1327],{"text":1328,"type":513},"Auch das Fixen von Bugs ist in den allermeisten Fällen keinen A/B-Test wert. Hiermit schafft man zwar sicher ein paar schnelle Uplifts, aber beweist sich letztendlich nur, dass eine funktionierende Webseite besser konvertiert.",{"type":42,"attrs":1330,"content":1331},{"textAlign":118},[1332],{"text":1333,"type":513},"Auch wenn Änderungen so klein sind, dass ein Effekt nur sehr schwer / nach sehr langer Zeit oder gar nicht nachgewiesen werden kann, verschwendest du lediglich wertvollen Traffic und kannst trotzdem keine wirtschaftliche Entscheidung treffen. Deshalb berücksichtige die statistischen Rahmenbedingungen.",{"type":1003,"attrs":1335,"content":1337},{"id":1336,"level":1006,"textAlign":118},"arten",[1338],{"text":1339,"type":513},"Welche Arten von AB-Tests gibt es?",{"type":42,"attrs":1341,"content":1342},{"textAlign":118},[1343],{"text":1344,"type":513},"A/B-Testing ist der bekannteste Begriff für das Validieren von Änderungen in Experimenten, tatsächlich gibt es jedoch verschiedene Formen von “A/B-Tests”.",{"type":42,"attrs":1346,"content":1347},{"textAlign":118},[1348],{"text":1349,"type":513},"Damit du dich bewusst für die richtige Art von Test entscheiden kannst, hier ein Überblick der Arten von A/B-Tests, zwischen denen wir unterscheiden müssen.",{"type":42,"attrs":1351,"content":1352},{"textAlign":118},[1353],{"text":1354,"type":513,"marks":1355},"Der klassische A/B-Test",[1356],{"type":946},{"type":42,"attrs":1358,"content":1359},{"textAlign":118},[1360],{"type":1361,"attrs":1362},"image",{"id":118,"alt":1363,"src":1364,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1365},"Abbildung für AB-Test Methode","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/dVep8QMz_AB-Test-Methode-Abbildung.png",{"alt":1363,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1367,"content":1368},{"textAlign":118},[1369],{"text":1370,"type":513},"Dies ist die “einfachste” Form des Testens mit zwei Varianten.",{"type":42,"attrs":1372,"content":1373},{"textAlign":118},[1374,1378],{"text":1375,"type":513,"marks":1376},"Variante A",[1377],{"type":946},{"text":1379,"type":513},": die aktuelle Version deiner Website/E-Mail etc. , wird in der Conversion Optimierung auch “Control”, “Original”, “Baseline” oder “V0” (für Variante 0) genannt",{"type":42,"attrs":1381,"content":1382},{"textAlign":118},[1383,1387],{"text":1384,"type":513,"marks":1385},"Variante B",[1386],{"type":946},{"text":1388,"type":513},": die veränderte Version, auch “Variation”, “Variant”, “V1” (für Variante 1), oder “Challenger” genannt",{"type":42,"attrs":1390,"content":1391},{"textAlign":118},[1392],{"text":1393,"type":513},"Im Normalfall wird der Traffic zwischen diesen beiden Varianten gleichverteilt, also 50% A und 50% B. Der Vorteil: durch die geringe Zahl an Varianten erhältst du schneller verlässliche Ergebnisse (vorausgesetzt, du verfügst über ausreichend viel Traffic).",{"type":42,"attrs":1395,"content":1396},{"textAlign":118},[1397],{"text":1398,"type":513},"Die Entscheidung auf Basis der Zahlen zu treffen fällt leicht, da Variante B entweder “gewinnt” und damit zum Rollout empfohlen werden kann, oder kein signifikanter Unterschied gemessen wurde, weswegen alles “beim alten”, und die “Control” (A Variante) weiterhin live bleibt.",{"type":42,"attrs":1400,"content":1401},{"textAlign":118},[1402],{"text":1403,"type":513},"Möglicherweise performt Variante B sogar schlechter (keine Panik, dafür testen und lernen wir daraus, statt einfach auszurollen). Auch dann kann das Experiment nach ausreichendem Daten-Sammeln abgestellt werden und es wird sofort wieder die “Control”-Variante an 100% der Nutzer ausgespielt. Der Schaden durch ausgerollte Änderungen, die einen negativen Business Impact haben wird also nicht nur messbar sondern auch minimiert.",{"type":42,"attrs":1405,"content":1406},{"textAlign":118},[1407],{"text":1408,"type":513},"Nachteil: Durch den Test einer einzigen “Alternative” musst du aufpassen, wie viele Änderungen du gleichzeitig machst, bei zu vielen Änderungen kannst du die Ergebnisse nicht mehr exakt auf diese zurückführen und verzichtest damit (bewusst) auf Lerneffekte über das Kundenverhalten im Detail.",{"type":42,"attrs":1410,"content":1411},{"textAlign":118},[1412],{"text":1413,"type":513},"Allerdings bietet eine Variante mit mehreren Änderungen ggf. auch mehr Potenzial eine Steigerung in der relevanten KPI zu erzeugen, sodass du schneller mit der Optimierung “vorwärts” kommst. Gute Optimierer finden eine Balance aus der Granularität der Änderungen und dem Fokus auf zeitnahe Steigerung der Business-Ziele",{"type":42,"attrs":1415,"content":1416},{"textAlign":118},[1417],{"text":1418,"type":513,"marks":1419},"Der A/B/n-Test",[1420],{"type":946},{"type":42,"attrs":1422,"content":1423},{"textAlign":118},[1424],{"type":1361,"attrs":1425},{"id":118,"alt":1426,"src":1427,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1428},"AB Test Experimentation Methode","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/PBedTcnn_ABn-Test-experimentation-methode-grafik-e1585147962604.png",{"alt":1426,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1430,"content":1431},{"textAlign":118},[1432,1434,1446],{"text":1433,"type":513},"Ein A/B/n-Test ist nichts anderes als ein A/B-Test, bei dem mehr als eine Variante der Control gegenübergestellt wird. Auch hier wird der Traffic fast ausnahmslos gleichverteilt. Hierbei besteht entweder die Möglichkeit, dass Varianten in ganz unterschiedliche Richtungen gehen (verschiedene Hypothesen, Prinzipien), oder die Varianten Abwandlungen der Hypothese sind, um herauszufinden welche Ausprägung am besten funktioniert (z.B. verschiedene Headlines, Preiskommunikation oder Value Propositions). Mehr dazu findest du im Beitrag ",{"text":1435,"type":513,"marks":1436},"“Goldene Zirkel” der Conversion Optimierung",[1437],{"type":954,"attrs":1438},{"href":1439,"uuid":1440,"anchor":118,"target":1157,"linktype":31,"story":1441},"/de/conversion-rate-optimization/fuer-mehr-uplift-der-goldene-zirkel-der-conversion-optimierung","9224c7d8-4713-476d-be27-df2213ebc25c",{"name":1442,"id":1443,"uuid":1440,"slug":1444,"url":1445,"full_slug":1445,"_stopResolving":81},"Für mehr Uplift: Der goldene Zirkel der Conversion-Optimierung",101807557984063,"fuer-mehr-uplift-der-goldene-zirkel-der-conversion-optimierung","de/conversion-rate-optimization/fuer-mehr-uplift-der-goldene-zirkel-der-conversion-optimierung",{"text":1164,"type":513},{"type":42,"attrs":1448,"content":1449},{"textAlign":118},[1450],{"text":1451,"type":513},"Vorteil: Durch das Testen von verschiedenen Varianten erfährst du in kurzer Zeit mehr über das Nutzerverhalten.",{"type":42,"attrs":1453,"content":1454},{"textAlign":118},[1455],{"text":1456,"type":513},"Nachteil: Je mehr Varianten du testest, desto länger braucht dein Test (bei gleichem Traffic), um eine valide Aussage über die Ergebnisse zu liefern (valide = signifikant im mathematischen Sinne + ausreichend Stichprobe für ein verlässliches Ergebnis).",{"type":42,"attrs":1458,"content":1459},{"textAlign":118},[1460],{"text":1461,"type":513},"Zudem musst du auf die sogenannte “Alpha-Fehler-Kumulierung” aufpassen. Das Risiko einen signifikanten Gewinner aus “reinem Zufall” zu finden, erhöht sich nämlich mit der Zahl der Varianten. Auch die Entscheidung, eine Variante zum Roll-Out zu empfehlen, wird ggf. etwas komplexer, z.B. wenn gleich zwei oder mehr Varianten gegenüber der Control gewinnen und du dich für einen der “Gewinner” entscheiden musst.",{"type":42,"attrs":1463,"content":1464},{"textAlign":118},[1465,1467,1471],{"text":1466,"type":513},"Vielleicht fragst du dich danach auch ",{"text":1468,"type":513,"marks":1469},"“Wäre eine Kombination aus Variante C und D nicht dann noch besser, als einfach nur die mit dem höheren Uplift von beiden auszurollen?”",[1470],{"type":1063},{"text":1472,"type":513}," Dann kann dir die folgend beschriebene Art des A/B-Tests weiterhelfen.",{"type":42,"attrs":1474,"content":1475},{"textAlign":118},[1476],{"text":1477,"type":513,"marks":1478},"Der Multivariate Test (MVT)",[1479],{"type":946},{"type":42,"attrs":1481,"content":1482},{"textAlign":118},[1483,1485,1486],{"text":1484,"type":513},"Ein Multivariater Test hat zum Ziel, die Wechselwirkung von Änderungen (in der Wissenschaft “Variablen” genannt) und Kombinationen von Änderungen im Detail auswertbar zu machen.",{"type":1084},{"text":1487,"type":513},"Auch wenn wir in der Praxis nicht empfehlen, MVTs in unzähligen Kombinationen zu testen (warum erfährst du weiter unten), gibt es Situationen, in denen ein Multivariater Test sinnvoll ist.",{"type":42,"attrs":1489,"content":1490},{"textAlign":118},[1491],{"type":1361,"attrs":1492},{"id":118,"alt":1493,"src":1494,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1495},"Multivariates Testing Übersicht","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/cY5Rj1fz_multivariates-testing-experimentation-methode-grafik-e1585148127477.png",{"alt":1493,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1497,"content":1498},{"textAlign":118},[1499],{"text":1500,"type":513,"marks":1501},"Das “Button/CTA”-Experiment ist ein gutes Beispiel, um den Multivariaten Test zu erklären:",[1502],{"type":946},{"type":1243,"attrs":1504,"content":1505},{"order":1245},[1506,1513,1520],{"type":1248,"content":1507},[1508],{"type":42,"attrs":1509,"content":1510},{"textAlign":118},[1511],{"text":1512,"type":513},"Stell dir vor du möchtest Farbe und Formulierung deiner CTA verproben, weil du annimmst, dass sich dadurch die Clicks auf den Button erhöhen.",{"type":1248,"content":1514},[1515],{"type":42,"attrs":1516,"content":1517},{"textAlign":118},[1518],{"text":1519,"type":513},"Du könntest jetzt entweder, zuerst die Farbe testen und dann die Wordings (in 2 A/B/n-Tests). Doch was, wenn Wording und Farbe sich gegenseitig beeinflussen und Du am Ende eine mögliche beste Kombination nie getestet hast?",{"type":1248,"content":1521},[1522],{"type":42,"attrs":1523,"content":1524},{"textAlign":118},[1525],{"text":1526,"type":513},"In einem Multivariaten Test gibst du dem A/B-Testing Tool vor, welche Farben und welche Formulierungen du alle testen möchtest und das Tool verteilt den Traffic automatisch auf alle möglichen Kombinationen aus Farbe+Formulierung.",{"type":42,"attrs":1528,"content":1529},{"textAlign":118},[1530],{"text":1531,"type":513},"Vorteil: Dir geht keine Kombination unter und du erhältst möglichst hohe Klarheit über den Zusammenhang mehrerer Änderungen zu deinen Zahlen.",{"type":42,"attrs":1533,"content":1534},{"textAlign":118},[1535],{"text":1536,"type":513},"Nachteil: In der Praxis bergen MVT Tests eine große Gefahr: Durch die oft sehr vielen Varianten (wir haben alles von 10 bis 100+ schon gesehen) benötigt so ein Test extrem viel Traffic und sehr viele Conversions und damit SEHR LANGE um überhaupt gescheite Ergebnisse zu liefern.",{"type":42,"attrs":1538,"content":1539},{"textAlign":118},[1540],{"text":1541,"type":513},"Wie schnell die Zahl der Varianten steigt kannst du dir ganz leicht selbst ausrechnen ([# Varianten von Element A] x [# Varianten von Element B] x … = [# Varianten insgesamt]). Eine Signifikanz wird bei dieser hohen Zahl an Varianten (siehe “Alpha Fehler Kumulierung) oft zufällig erreicht und man glaubt einen Gewinner gefunden zu haben, die Ergebnisse sind aber nicht belastbar (Valide).",{"type":42,"attrs":1543,"content":1544},{"textAlign":118},[1545],{"text":1546,"type":513,"marks":1547},"Multi-Armed-Bandit Test (mehrarmiger Bandit)",[1548],{"type":946},{"type":42,"attrs":1550,"content":1551},{"textAlign":118},[1552],{"type":1361,"attrs":1553},{"id":118,"alt":1554,"src":1555,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1556},"Multi-Armed Bandit für AB Testing","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7oa07r8f_multi-armed-bandit-ab-testing-grafik-modell-conversion-wert.png",{"alt":1554,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1558,"content":1559},{"textAlign":118},[1560],{"text":1561,"type":513},"Wie du der Grafik entnehmen kannst, gibt es einen eindeutigen Zusammenhang zwischen der durchschnittlichen Konversionsrate und der Zeit, die zur Feststellung der statistischen Signifikanz benötigt wird. Wenn zudem die Conversion Rate verschiedener Versionen ähnlich ist, verschwinden die Vorteile mehrarmiger Bandit-Algorithmen.",{"type":42,"attrs":1563,"content":1564},{"textAlign":118},[1565],{"text":1566,"type":513},"Das einzige Szenario, in dem mehrarmige Banditen-Algorithmen am besten funktionieren ist, wenn die Leistung verschiedener Versionen massiv unterschiedlich ist (was in der Praxis nur selten vorkommt).",{"type":42,"attrs":1568,"content":1569},{"textAlign":118},[1570],{"text":1571,"type":513},"Selbst in solchen Fällen, da der Unterschied massiv ist, würde eine einfache Randomisierung die statistische Signifikanz recht früh erkennen, so dass du in der restlichen Zeit einfach die Version mit der besten Leistung verwenden kannst.",{"type":42,"attrs":1573,"content":1574},{"textAlign":118},[1575],{"text":1576,"type":513,"marks":1577},"Profi-Tipp für eine gute Balance aus Testlaufzeit (Geschwindigkeit) und Learnings (Detailauswertung einzelner Änderungen)",[1578],{"type":946},{"type":42,"attrs":1580,"content":1581},{"textAlign":118},[1582],{"text":1583,"type":513},"Es lassen sich auch Aspekte aus A/B/n-Test und Multivariaten Test zusammenbringen. Gemeint ist damit das “faktorielle” Design von Experimenten. Dabei testest du nicht ALLE kombinationsmöglichkeiten eines MVT, sondern kombinierst und isolierst gezielt Einzelmaßnahmen um die wenigen, wichtigsten Varianten getrennt zu verproben.",{"type":42,"attrs":1585,"content":1586},{"textAlign":118},[1587],{"type":1361,"attrs":1588},{"id":118,"alt":1589,"src":1590,"title":118,"source":30,"copyright":30,"meta_data":1591},"Multi-Armed Bandit Test Variationen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/OaFFwXqM_Multi-Armed-Bandit-Test-variationen-ab-testing-anleitung.png",{"alt":1589,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":42,"attrs":1593,"content":1594},{"textAlign":118},[1595],{"text":1596,"type":513},"Wenn du z.B. die Website in der ersten Variante umgestaltet hast, könntest du in der zweiten Variante isoliert weitere Value Propositions mit aufführen. Auf diese Weise kannst du Änderungen von Varianten zusammensetzen und gleichzeitig gegeneinander testen, statt alle Varianten gegen die Control zu testen.",{"type":42,"attrs":1598,"content":1599},{"textAlign":118},[1600],{"text":1601,"type":513,"marks":1602},"Sequentielles und paralleles Testing",[1603],{"type":946},{"type":42,"attrs":1605,"content":1606},{"textAlign":118},[1607,1609,1610],{"text":1608,"type":513},"Nachdem du jetzt viele Dinge über den Aufbau eines einzelnen A/B-Tests weißt, bleibt nur noch die Planung mehrerer Tests, damit aus deinem Optimierungsvorhaben auch ein echtes “Programm” wird. Neben Fragen rund um die Priorisierung (Welchen Test mache ich zuerst? Welchen als nächstes?) begegnet uns in der Planung noch ein weiteres Thema:",{"type":1084},{"text":1611,"type":513},"“Sollte ich immer genau einen Test nach dem anderen machen? Oder Kann ich auch mehrere Tests gleichzeitig laufen lassen?”",{"type":42,"attrs":1613,"content":1614},{"textAlign":118},[1615],{"text":1616,"type":513},"Auf alle Einzelheiten zum Thema paralleles Testing hier einzugehen, würde den Rahmen dieses Artikels sprengen. Zusammengefasst lässt sich sagen: Gleichzeitiges Testing auf verschiedenen Produkt-Funnels (Bsp: verschiedene Versicherungsprodukte einer Direktversicherung) stellt kein Problem dar, wohingegen im eCommerce und bei Websites mit nur einer “Abschluss”-Conversion (Kauf, Lead, o.ä.) einige Fallstricke existieren. Nutzer werden dann ggf. Teilnehmer in mehreren Experimenten. Damit können die Ergebnisse der jeweiligen Testvarianten von einer leichten Unsauberkeit aufgrund der nicht mehr eindeutigen Zuordnung, bis hin zur deutlichen Verzerrung beeinflusst sein, was die Ergebnisse nur bedingt interpretierbar macht.",{"type":42,"attrs":1618,"content":1619},{"textAlign":118},[1620,1622,1626],{"text":1621,"type":513},"Daher unsere Empfehlung: Versuche dein Programm erst einmal so auszubauen, dass wirklich zu jeder Zeit mindestens ",{"text":1623,"type":513,"marks":1624},"1 Test",[1625],{"type":946},{"text":1627,"type":513}," läuft, du also möglichst keinen Traffic “verschwendest” durch Pausen zwischen 2 Tests. Erst dann brauchst du dich überhaupt damit beschäftigen, wie du saubere Ergebnisse bei parallel laufenden Experimenten sicherstellst.",{"type":42,"attrs":1629,"content":1630},{"textAlign":118},[1631],{"text":1632,"type":513},"3 Ideen bzw. mögliche Testszenarien:",{"type":1243,"attrs":1634,"content":1635},{"order":1245},[1636,1643,1650],{"type":1248,"content":1637},[1638],{"type":42,"attrs":1639,"content":1640},{"textAlign":118},[1641],{"text":1642,"type":513},"Gegenseitiger Ausschluss der A/B-Tests (jeder Nutzer kommt nur in 1 Test, was den Traffic beider Experimente reduziert).",{"type":1248,"content":1644},[1645],{"type":42,"attrs":1646,"content":1647},{"textAlign":118},[1648],{"text":1649,"type":513},"Gleichzeitiges Testing auf verschiedenen Customer Journeys (z.B. 1x SEO Einstieg, 1x Brand Keywords)",{"type":1248,"content":1651},[1652],{"type":42,"attrs":1653,"content":1654},{"textAlign":118},[1655],{"text":1656,"type":513},"Gleichzeitiges Testen auf verschiedene KPIs, die im zeitlichen Verlauf (z.B. einer Session) weit genug voneinander weg sind (z.B. A/B-Test 1: Startseiten-Experiment mit Ziel einer höheren Click-Through-Rate auf Kampagnen-Teaser, A/B-Test 2: Trust Elemente im Warenkorb mit Ziel die Anzahl der Nutzer zu erhöhen, die einen Kauf tätigen.)",{"type":42,"attrs":1658,"content":1659},{"textAlign":118},[1660,1662,1671],{"text":1661,"type":513},"Du möchtest noch mehr über Testing lernen? Keine Angst vor der Kultur des Experimentierens! Gerne kannst du dich für das ",{"text":1663,"type":513,"marks":1664},"Growth Ambassador Programm",[1665],{"type":954,"attrs":1666},{"href":1667,"uuid":389,"anchor":118,"target":1157,"linktype":31,"story":1668},"/de/growth-ambassador-community",{"name":391,"id":1669,"uuid":389,"slug":1670,"url":390,"full_slug":390,"_stopResolving":81},62086251701816,"growth-ambassador-community",{"text":1672,"type":513}," bewerben, um dich mit anderen Expert:innen unserer Community in regelmäßigen Meetups über A/B-Testing auszutauschen. Es wartet zudem ein sehr interessantes Video auf dich, das dir zeigt, wie du in der Praxis erfolgreich experimentierst.",{"type":1003,"attrs":1674,"content":1676},{"id":1675,"level":1006,"textAlign":118},"fazit",[1677],{"text":1678,"type":513},"Fazit + wie es weitergeht",{"type":42,"attrs":1680,"content":1681},{"textAlign":118},[1682],{"text":1683,"type":513},"Du kennst jetzt alle Grundlagen, um A/B-Testing als Methodik zu verstehen. Außerdem hast du nun wichtige Kriterien zur Hand, um zu entscheiden, wann ein A/B-Test für dich sinnvoll ist.",{"type":42,"attrs":1685,"content":1686},{"textAlign":118},[1687,1691],{"text":1688,"type":513,"marks":1689},"Der nächste Schritt:",[1690],{"type":946},{"text":1692,"type":513}," Damit deine A/B-Tests erfolgreich werden, gehört natürlich noch etwas mehr dazu. Denn wie bei allen Optimierungsmaßnahmen gilt: Müll rein – Müll raus. Neben der korrekten Durchführung des A/B-Tests und des Prozesses im größeren Sinne ist die Generierung guter A/B-Test Hypothesen ganz oben auf der Liste der Erfolgsfaktoren für wirksames gutes A/B-Testing.",{"type":42,"attrs":1694,"content":1695},{"textAlign":118},[1696],{"text":1697,"type":513},"Denn dein Ziel sollte es sein, nur Experimente zu fahren, die einen Lerneffekt und oder Uplift erzielen. Meine Empfehlung an dich lautet also mit dem Themen “Hypothesengenerierung” und Hypothesen-Priorisierung weiterzumachen.",{"type":42,"attrs":1699,"content":1700},{"textAlign":118},[1701],{"text":1702,"type":513},"Hast Du noch Fragen zum Thema A/B-Testing die dieser Artikel nicht beantwortet? Ab damit in die Kommentare, dann gehen wir gerne darauf in einem Update ein oder kommen persönlich auf dich zu.",{"type":42,"attrs":1704,"content":1705},{"textAlign":118},[1706],{"text":1707,"type":513},"Danke für dein Feedback und viel Erfolg beim Testing.","richtext-text","Experimentation-Grundlagen: Methoden, Testarten und Leitfragen für wirksames A/B-Testing die du kennen solltest. Dieser Artikel zeigt dir alle Grundlagen zur Methodik des A/B-Testing auf.",{"alt":903,"src":1711,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1711,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1712},"//a.storyblok.com/f/328018/edc2938ed8/einsatzfelder-ab-testing-im-experimentation-team-html-27be8dfe-superboy-thumbnail-highres.jpg",{"alt":903,"title":118,"source":30,"copyright":30},[1714],{"name":1715,"created_at":1716,"published_at":1717,"updated_at":1716,"id":1718,"uuid":1719,"content":1720,"slug":1735,"full_slug":1736,"sort_by_date":118,"position":1737,"tag_list":1738,"is_startpage":51,"parent_id":1739,"meta_data":118,"group_id":1740,"first_published_at":1741,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1742,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Mirko Melcher","2025-10-15T16:04:02.272Z","2025-11-27T08:54:47.020Z",101804614778817,"b7adf5da-4cc9-411f-b054-5c87a11d78f3",{"_uid":1721,"name":1715,"role":30,"about":1722,"email":1728,"avatar":1729,"component":1732,"social_link_x":1733,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":30,"social_link_linked_in":1734},"391cc34d-b3ec-4c18-87c3-632150d0a739",{"type":39,"content":1723},[1724],{"type":42,"content":1725},[1726],{"text":1727,"type":513},"Mirko Melcher ist Principal Growth Consultant bei konversionsKRAFT. Seit über 10 Jahren berät und begleitet er Unternehmen von Startup bis Konzern beim Aufbau erfolgreicher Experimentation Programme. Ebenfalls ist er seit 2013 als Speaker und Trainer europaweit im Einsatz und evangelisiert für die Themen Data, Konsumpsychologie und 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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":1882},[1883],{"text":1884,"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":1886},[1887],{"text":1888,"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":1003,"attrs":1890,"content":1891},{"level":1006},[1892],{"text":1893,"type":513},"Für wen ist diese Strecke gedacht?",{"type":42,"content":1895},[1896],{"text":1897,"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":1003,"attrs":1899,"content":1900},{"level":1006},[1901],{"text":1902,"type":513},"Was du davon hast",{"type":1243,"attrs":1904,"content":1905},{"order":1245,"tight":51},[1906,1912],{"type":1248,"content":1907},[1908],{"type":42,"content":1909},[1910],{"text":1911,"type":513},"Du bekommst ein Gespür dafür, wie klassische DOM-Manipulation in SSR-Setups funktioniert und welche alternativen Vorgehensweisen es gibt.",{"type":1248,"content":1913},[1914],{"type":42,"content":1915},[1916],{"text":1917,"type":513},"Eine Übersicht und Entscheidungshilfe, wie du Testing in deiner SSR-Umgebung angehen kannst.",{"type":1003,"attrs":1919,"content":1920},{"level":1006},[1921],{"text":1922,"type":513},"Begriffsabgrenzung",{"type":1924,"attrs":1925,"content":1926},"bullet_list",{"tight":51},[1927,1937,1947,1957,1967,1977],{"type":1248,"content":1928},[1929],{"type":42,"content":1930},[1931,1935],{"text":1932,"type":513,"marks":1933},"SSR (Server-Side Rendering)",[1934],{"type":946},{"text":1936,"type":513},": Deine Anwendung oder Webseite wird bereits auf dem Server gerendert und als fertiges HTML ausgeliefert. Das verbessert meist Performance und SEO.",{"type":1248,"content":1938},[1939],{"type":42,"content":1940},[1941,1945],{"text":1942,"type":513,"marks":1943},"SPA (Single-Page Application)",[1944],{"type":946},{"text":1946,"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":1248,"content":1948},[1949],{"type":42,"content":1950},[1951,1955],{"text":1952,"type":513,"marks":1953},"DOM (Document-Object-Model):",[1954],{"type":946},{"text":1956,"type":513}," Repräsentiert den semantischen Aufbau der Seite",{"type":1248,"content":1958},[1959],{"type":42,"content":1960},[1961,1965],{"text":1962,"type":513,"marks":1963},"CST (Client-Side Testing) – bisher:",[1964],{"type":946},{"text":1966,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits clientseitig via DOM-Manipulation umgesetzt werden.",{"type":1248,"content":1968},[1969],{"type":42,"content":1970},[1971,1975],{"text":1972,"type":513,"marks":1973},"SST (Server-Side Testing) – bisher:",[1974],{"type":946},{"text":1976,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits serverseitig vorbereitet oder sogar vollständig ausgespielt werden.",{"type":1248,"content":1978},[1979],{"type":42,"content":1980},[1981,1985],{"text":1982,"type":513,"marks":1983},"SSG (Static Site Generation):",[1984],{"type":946},{"text":1986,"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":1003,"attrs":1988,"content":1989},{"level":1006},[1990],{"text":1991,"type":513},"Teil 1 – Die Generalisierung der DOM-Manipulation",{"type":42,"content":1993},[1994],{"text":1995,"type":513,"marks":1996},"Historischer Rückblick",[1997],{"type":946},{"type":42,"content":1999},[2000],{"text":2001,"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":1924,"attrs":2003,"content":2004},{"tight":51},[2005,2015],{"type":1248,"content":2006},[2007],{"type":42,"content":2008},[2009,2013],{"text":2010,"type":513,"marks":2011},"harte Seitenwechsel",[2012],{"type":946},{"text":2014,"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":1248,"content":2016},[2017],{"type":42,"content":2018},[2019,2023],{"text":2020,"type":513,"marks":2021},"jQuery-Dominanz",[2022],{"type":946},{"text":2024,"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":2026},[2027],{"text":2028,"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":2030},[2031],{"text":2032,"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":1003,"attrs":2034,"content":2035},{"level":1006},[2036],{"text":2037,"type":513},"Client-Side DOM-Testing (CSDT) + SSR",{"type":42,"content":2039},[2040],{"text":2041,"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":1003,"attrs":2043,"content":2045},{"level":2044},4,[2046],{"text":2047,"type":513},"Ablauf",{"type":1243,"attrs":2049,"content":2050},{"order":1245,"tight":51},[2051,2061,2071],{"type":1248,"content":2052},[2053],{"type":42,"content":2054},[2055,2059],{"text":2056,"type":513,"marks":2057},"Auslieferung des SSR-HTML",[2058],{"type":946},{"text":2060,"type":513},": Der Server rendert die Grundseite (z.B. in Next.js).",{"type":1248,"content":2062},[2063],{"type":42,"content":2064},[2065,2069],{"text":2066,"type":513,"marks":2067},"Testing-Tool-Snippet",[2068],{"type":946},{"text":2070,"type":513},": Ein Tracking- oder Testing-Tool (z.B. Adobe Target, Optimizely, etc.) ist in den Header eingebunden.",{"type":1248,"content":2072},[2073],{"type":42,"content":2074},[2075,2079],{"text":2076,"type":513,"marks":2077},"Virtueller Seitenwechsel",[2078],{"type":946},{"text":2080,"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":1003,"attrs":2082,"content":2083},{"level":2044},[2084],{"text":2085,"type":513},"Vorteile (Pro)",{"type":1924,"attrs":2087,"content":2088},{"tight":51},[2089,2099,2115],{"type":1248,"content":2090},[2091],{"type":42,"content":2092},[2093,2097],{"text":2094,"type":513,"marks":2095},"Geringer initialer Mehraufwand",[2096],{"type":946},{"text":2098,"type":513},": Gerade kleine oder CSS-basierte Tests lassen sich schnell umsetzen.",{"type":1248,"content":2100},[2101],{"type":42,"content":2102},[2103,2107,2109,2113],{"text":2104,"type":513,"marks":2105},"Autonomie",[2106],{"type":946},{"text":2108,"type":513},": Das Experimentation-Team braucht kein umfangreiches Server-Know-how und kann sich ",{"text":2110,"type":513,"marks":2111},"bei Bedarf",[2112],{"type":946},{"text":2114,"type":513}," von den Deployment-Zyklen loslösen.",{"type":1248,"content":2116},[2117],{"type":42,"content":2118},[2119,2123],{"text":2120,"type":513,"marks":2121},"Unterstützung durch viele Tools",[2122],{"type":946},{"text":2124,"type":513},": Nahezu alle seriösen Testing-Tools sind auf diesen klassischen Ansatz der DOM-Manipulation ausgelegt.",{"type":1003,"attrs":2126,"content":2127},{"level":2044},[2128],{"text":2129,"type":513},"Nachteile (Contra)",{"type":1924,"attrs":2131,"content":2132},{"tight":51},[2133,2151,2161,2171],{"type":1248,"content":2134},[2135],{"type":42,"content":2136},[2137,2141,2143,2149],{"text":2138,"type":513,"marks":2139},"Keine direkte SEO-Optimierung bei 100% Ausspielungen",[2140],{"type":946},{"text":2142,"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":2144,"type":513,"marks":2145},"Wie SEO Crawling bei Google funktioniert",[2146],{"type":954,"attrs":2147},{"href":2148,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics?hl=de",{"text":2150,"type":513},")",{"type":1248,"content":2152},[2153],{"type":42,"content":2154},[2155,2159],{"text":2156,"type":513,"marks":2157},"Potentielle Performance-Einbußen",[2158],{"type":946},{"text":2160,"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":1248,"content":2162},[2163],{"type":42,"content":2164},[2165,2169],{"text":2166,"type":513,"marks":2167},"Zunehmende Komplexität bei User-Journey-Tests",[2168],{"type":946},{"text":2170,"type":513},": Wenn sich Tests über mehrere Schritte erstrecken, werden Code und Konfiguration oft schnell unübersichtlich.",{"type":1248,"content":2172},[2173],{"type":42,"content":2174},[2175,2179],{"text":2176,"type":513,"marks":2177},"Moderate Beschränkung im logischen Handlungsfeld:",[2178],{"type":946},{"text":2180,"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":1003,"attrs":2182,"content":2183},{"level":1006},[2184],{"text":2185,"type":513},"Serverseitige Manipulation (Server-Side Hydrated Testing, SSHT) + SSR",{"type":42,"content":2187},[2188,2190,2194],{"text":2189,"type":513},"Eine wichtige Erkenntnis: ",{"text":2191,"type":513,"marks":2192},"“DOM-Manipulation” ist nicht zwangsläufig eine clientseitige Aufgabe.",[2193],{"type":946},{"text":2195,"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":2197},[2198],{"text":2199,"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":1003,"attrs":2201,"content":2202},{"level":2044},[2203],{"text":2204,"type":513},"Ablauf mit 2 Beispiel-Szenarien",{"type":42,"content":2206},[2207],{"text":2208,"type":513},"Du verwendest ein Framework wie z.B. Next.js, SvelteKit oder Nuxt.js.",{"type":1243,"attrs":2210,"content":2211},{"order":1245,"tight":51},[2212,2218],{"type":1248,"content":2213},[2214],{"type":42,"content":2215},[2216],{"text":2217,"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":1248,"content":2219},[2220],{"type":42,"content":2221},[2222],{"text":2223,"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":2225,"image":2226,"caption":2230,"component":2232},"0a8e00de-2127-4725-9008-632ff81b9a19",{"alt":2227,"src":2228,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2228,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2229,"is_external_url":81},"SSHT Schaubild","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7VZv7OrM_serverseitiges-testing.1.png",{"alt":2227,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2231},[],"richtext-image",{"_uid":2234,"text":2235,"component":1708},"0b2cda6b-eb20-4641-8cfb-f8da62cad20d",{"type":39,"content":2236},[2237,2241,2275,2279,2314,2319,2343,2348],{"type":1003,"attrs":2238,"content":2239},{"level":2044,"textAlign":118},[2240],{"text":2085,"type":513},{"type":1924,"content":2242},[2243,2254,2265],{"type":1248,"content":2244},[2245],{"type":42,"attrs":2246,"content":2247},{"textAlign":118},[2248,2252],{"text":2249,"type":513,"marks":2250},"Performance-Boost",[2251],{"type":946},{"text":2253,"type":513},": Du überbrückst die clientseitige Evaluierung der Variante und lieferst die Ergebnisse direkt mit aus.",{"type":1248,"content":2255},[2256],{"type":42,"attrs":2257,"content":2258},{"textAlign":118},[2259,2263],{"text":2260,"type":513,"marks":2261},"Unabhängig vom SPA-Lifecycle",[2262],{"type":946},{"text":2264,"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":1248,"content":2266},[2267],{"type":42,"attrs":2268,"content":2269},{"textAlign":118},[2270,2273],{"text":2104,"type":513,"marks":2271},[2272],{"type":946},{"text":2274,"type":513},": Je nach Setup kann das Experimentation-Team weitgehend autark agieren, ohne bei jedem Test die gesamte DevOps-Kette anstoßen zu müssen.",{"type":1003,"attrs":2276,"content":2277},{"level":2044,"textAlign":118},[2278],{"text":2129,"type":513},{"type":1924,"content":2280},[2281,2292,2303],{"type":1248,"content":2282},[2283],{"type":42,"attrs":2284,"content":2285},{"textAlign":118},[2286,2290],{"text":2287,"type":513,"marks":2288},"Komplexe Integration",[2289],{"type":946},{"text":2291,"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":1248,"content":2293},[2294],{"type":42,"attrs":2295,"content":2296},{"textAlign":118},[2297,2301],{"text":2298,"type":513,"marks":2299},"Third-Party-Abhängigkeit",[2300],{"type":946},{"text":2302,"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":1248,"content":2304},[2305],{"type":42,"attrs":2306,"content":2307},{"textAlign":118},[2308,2312],{"text":2309,"type":513,"marks":2310},"Beschränkungen im logischen Handlungsfeld:",[2311],{"type":946},{"text":2313,"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":1003,"attrs":2315,"content":2316},{"level":1006,"textAlign":118},[2317],{"text":2318,"type":513},"Zusammenfassung",{"type":1924,"content":2320},[2321,2332],{"type":1248,"content":2322},[2323],{"type":42,"attrs":2324,"content":2325},{"textAlign":118},[2326,2330],{"text":2327,"type":513,"marks":2328},"Klassische (clientseitige) DOM-Manipulation",[2329],{"type":946},{"text":2331,"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":1248,"content":2333},[2334],{"type":42,"attrs":2335,"content":2336},{"textAlign":118},[2337,2341],{"text":2338,"type":513,"marks":2339},"Server-Side-Hydrated-Testing (SSHT)",[2340],{"type":946},{"text":2342,"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":2344,"content":2345},{"textAlign":118},[2346],{"text":2347,"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":1003,"attrs":2349,"content":2350},{"level":1006,"textAlign":118},[2351],{"text":2352,"type":513},"Pro/Contra im Überblick",{"_uid":2354,"caption":30,"columns":2355,"component":2509,"horizontally_scrollable":81},"5449343e-fa53-4976-8fae-1b65e52ba473",[2356,2384,2421,2468],{"_uid":2357,"type":30,"cells":2358,"heading":2382,"component":2383},"f04cc48c-f44c-4f28-b232-35e653aadc57",[2359,2371],{"_uid":2360,"text":2361,"type":30,"component":2370},"448c8a1e-6138-44e8-9656-2adfd5ad63a3",{"type":39,"content":2362},[2363],{"type":42,"attrs":2364,"content":2365},{"textAlign":118},[2366],{"text":2367,"type":513,"marks":2368},"CSDT (Client-Side DOM-Testing)\t",[2369],{"type":946},"richtext-table__cell",{"_uid":2372,"text":2373,"type":30,"component":2370},"29f08bb4-412f-4e0d-bfb2-a431c2f96663",{"type":39,"content":2374},[2375],{"type":42,"attrs":2376,"content":2377},{"textAlign":118},[2378],{"text":2379,"type":513,"marks":2380},"SSHT (Server-Side Hydrated 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sollen",{"type":42,"attrs":2416,"content":2417},{"textAlign":118},[2418],{"text":2419,"type":513},"Hohe Performance- und SEO-Anforderungen","Vorteile",{"_uid":2422,"type":30,"cells":2423,"heading":2467,"component":2383},"c473eedb-b68f-4193-ac3f-1a106f79436c",[2424,2443],{"_uid":2425,"text":2426,"type":30,"component":2370},"6525e49e-a728-4ec7-8429-e3705c352142",{"type":39,"content":2427},[2428,2433,2438],{"type":42,"attrs":2429,"content":2430},{"textAlign":118},[2431],{"text":2432,"type":513},"Kein direkter SEO-Vorteil durch 100% Ausspielungen – Performance kann leiden",{"type":42,"attrs":2434,"content":2435},{"textAlign":118},[2436],{"text":2437,"type":513},"Komplex bei längeren User Journeys",{"type":42,"attrs":2439,"content":2440},{"textAlign":118},[2441],{"text":2442,"type":513},"Beschränktes 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Handlungsfeld","Nachteile",{"_uid":2469,"type":30,"cells":2470,"heading":2508,"component":2383},"9b6bd7ea-b3d5-4843-8a20-2b13e64448ca",[2471,2490],{"_uid":2472,"text":2473,"type":30,"component":2370},"14e0d1a7-b628-499e-a85c-f9c9e6840f43",{"type":39,"content":2474},[2475,2480,2485],{"type":42,"attrs":2476,"content":2477},{"textAlign":118},[2478],{"text":2479,"type":513},"Schnelle, einfache Tests",{"type":42,"attrs":2481,"content":2482},{"textAlign":118},[2483],{"text":2484,"type":513},"Minimale DevOps-Abhängigkeit",{"type":42,"attrs":2486,"content":2487},{"textAlign":118},[2488],{"text":2489,"type":513},"Breite Tool-Unterstützung",{"_uid":2491,"text":2492,"type":30,"component":2370},"9698dae8-ff89-4c35-b4bb-80622bdd7beb",{"type":39,"content":2493},[2494,2498,2503],{"type":42,"attrs":2495,"content":2496},{"textAlign":118},[2497],{"text":2249,"type":513},{"type":42,"attrs":2499,"content":2500},{"textAlign":118},[2501],{"text":2502,"type":513},"Weniger Lifecycle-Handling",{"type":42,"attrs":2504,"content":2505},{"textAlign":118},[2506],{"text":2507,"type":513},"Mehr Autonomie für das Experimentation-Team","Typische Use Cases","richtext-table",{"_uid":2511,"text":2512,"component":1708},"d1c6890f-7dc9-4fae-8a16-3f86d8688814",{"type":39,"content":2513},[2514,2521,2530,2541,2546],{"type":42,"attrs":2515,"content":2516},{"textAlign":118},[2517],{"text":2518,"type":513,"marks":2519},"DOM Manipulation ist kein Hexenwerk und das bleibt auch so!",[2520],{"type":946},{"type":42,"attrs":2522,"content":2523},{"textAlign":118},[2524,2528],{"text":2525,"type":513,"marks":2526},"Client-Side-DOM-Testing",[2527],{"type":946},{"text":2529,"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":2531,"content":2532},{"textAlign":118},[2533,2535,2539],{"text":2534,"type":513},"Mit ",{"text":2536,"type":513,"marks":2537},"Server-Side Hydrated Testing",[2538],{"type":946},{"text":2540,"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":1003,"attrs":2542,"content":2543},{"level":1006,"textAlign":118},[2544],{"text":2545,"type":513},"Blick auf heute",{"type":42,"attrs":2547,"content":2548},{"textAlign":118},[2549],{"text":2550,"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":2552,"caption":30,"columns":2553,"headline":30,"component":2509,"horizontally_scrollable":51},"18eb692c-c63b-4d8a-a8e2-64bfafb5e751",[2554,2580,2602],{"_uid":2555,"cells":2556,"heading":2579,"component":2383},"c3964b90-804b-443b-8fe1-2bc9af113ed8",[2557,2568],{"_uid":2558,"text":2559,"component":2370},"aeb18f28-6435-4c76-86d1-e9288ddcd007",{"type":39,"content":2560},[2561],{"type":42,"attrs":2562,"content":2563},{"textAlign":118},[2564],{"text":2565,"type":513,"marks":2566},"DOM/HTML\t",[2567],{"type":946},{"_uid":2569,"text":2570,"component":2370},"1f1b1519-9857-468e-9435-2deabbb978cf",{"type":39,"content":2571},[2572],{"type":42,"attrs":2573,"content":2574},{"textAlign":118},[2575],{"text":2576,"type":513,"marks":2577},"Produktivumgebung (in Teil 2)\t",[2578],{"type":946},"Ort der 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auswirken.",{"type":42,"attrs":2639,"content":2640},{"textAlign":118},[2641],{"text":2642,"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":1862,"src":2644,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2644,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2645},"//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":1862,"title":118,"source":30,"copyright":30},[2647],"3f22c48b-62c0-4f3b-bae4-54515c17aac1",[2649,2653],{"name":1747,"created_at":1748,"published_at":1749,"updated_at":1750,"id":1751,"uuid":1743,"content":2650,"slug":1755,"full_slug":1756,"sort_by_date":118,"position":1757,"tag_list":2651,"is_startpage":51,"parent_id":1759,"meta_data":118,"group_id":1760,"first_published_at":1761,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2652,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1753,"component":1754},[],[],{"name":1747,"created_at":1778,"published_at":1779,"updated_at":1780,"id":1781,"uuid":1782,"content":2654,"slug":1785,"full_slug":1786,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":2655,"is_startpage":51,"parent_id":1759,"meta_data":118,"group_id":1788,"first_published_at":1761,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2656,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1784,"component":1754},[],[],[],[2659,2662,2666],{"_uid":2660,"link":2661,"text":1797,"component":59},"99adbc8d-fa63-40f3-bee2-3b0effd35780",{"id":1795,"url":1796,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1796},{"_uid":2663,"link":2664,"text":442,"component":59},"75ad20b7-ac70-4b7a-83f8-87daec260d2f",{"id":1801,"url":1802,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1802,"story":2665},{"name":442,"id":1804,"uuid":1801,"slug":440,"url":1802,"full_slug":1802,"_stopResolving":81},{"_uid":2667,"link":2668,"text":1862,"component":59},"03267186-e185-4b5c-b3c3-8972b70ca903",{"id":1867,"url":2669,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2669,"story":2670},"de/blog/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",{"name":1862,"id":1866,"uuid":1867,"slug":2671,"url":2672,"full_slug":2672,"_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,[2679,2680,2681,2682,2683,2684],"Experimentation","SEO","SPA","SSR","SST","Testing","36c05079-26c4-4b56-a1c8-b2377b6d747f","2025-08-07T10:40:41.000Z",[],{"name":2689,"created_at":2690,"published_at":2691,"updated_at":2692,"id":2693,"uuid":2694,"content":2695,"slug":3198,"full_slug":3199,"sort_by_date":118,"position":3203,"tag_list":3204,"is_startpage":51,"parent_id":3207,"meta_data":118,"group_id":3208,"first_published_at":3209,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3210,"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":2696,"_uid":2698,"body":2699,"text":2697,"image":3134,"authors":3137,"category":1743,"headline":2689,"component":1744,"categories":3139,"bottom_head":3184,"breadcrumbs":3185,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":3200,"reading_time":3201,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":3202,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":2689,"plugin":911,"og_image":30,"og_title":2689,"description":2697,"twitter_image":30,"twitter_title":2689,"og_description":2697,"twitter_description":2697},"Eine methodisch und statistisch saubere Testplanung ist die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm. Nutze dafür den neuen Testplaner.","2b391d85-fd51-4d68-95b8-17d9188a16f7",[2700],{"_uid":2701,"text":2702,"component":1708},"aead8f6f-2188-42a1-9fbd-b597082d780c",{"type":39,"content":2703},[2704,2714,2722,2727,2800,2805,2809,2813,2818,2822,2832,2837,2849,2858,2867,2871,2876,2880,2896,2906,2911,2930,2934,2950,2955,2965,2969,2973,2994,2998,3014,3019,3023,3027,3033,3041,3054,3058,3062,3066,3070,3074,3078,3083,3102,3106,3110,3114,3118,3126],{"type":42,"content":2705},[2706,2708,2712],{"text":2707,"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":2709,"type":513,"marks":2710},"unser Risiko für Fehlentscheidungen kontrollieren",[2711],{"type":946},{"text":2713,"type":513}," und valide Ableitungen über unsere getesteten Varianten treffen. Und dabei natürlich hoffentlich viele „Gewinner“ ermitteln. 😉",{"type":42,"content":2715},[2716,2720],{"text":2717,"type":513,"marks":2718},"Statistik ist allerdings schon lange vor der Testauswertung relevant.",[2719],{"type":946},{"text":2721,"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":1003,"attrs":2723,"content":2724},{"level":1006},[2725],{"text":2726,"type":513},"Woraus besteht ein statistisches Testdesign?",{"type":1243,"attrs":2728,"content":2729},{"order":1245,"tight":51},[2730,2740,2750,2760,2770,2780,2790],{"type":1248,"content":2731},[2732],{"type":42,"content":2733},[2734],{"text":2735,"type":513,"marks":2736},"Die Population / Stichproben-Einheit",[2737],{"type":954,"attrs":2738},{"href":2739,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-population-stichproben-einheit",{"type":1248,"content":2741},[2742],{"type":42,"content":2743},[2744],{"text":2745,"type":513,"marks":2746},"Die Stichprobezuordnung",[2747],{"type":954,"attrs":2748},{"href":2749,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-stichprobezuordnung",{"type":1248,"content":2751},[2752],{"type":42,"content":2753},[2754],{"text":2755,"type":513,"marks":2756},"Hypothese (Nullhypothese und Alternativhypothese)",[2757],{"type":954,"attrs":2758},{"href":2759,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",{"type":1248,"content":2761},[2762],{"type":42,"content":2763},[2764],{"text":2765,"type":513,"marks":2766},"Die Zielmetrik(en)",[2767],{"type":954,"attrs":2768},{"href":2769,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-zielmetrik-en",{"type":1248,"content":2771},[2772],{"type":42,"content":2773},[2774],{"text":2775,"type":513,"marks":2776},"Risiko für False Positives: (Alpha-Fehler & Konfidenzniveau)",[2777],{"type":954,"attrs":2778},{"href":2779,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",{"type":1248,"content":2781},[2782],{"type":42,"content":2783},[2784],{"text":2785,"type":513,"marks":2786},"Risiko für False Negatives (Beta-Fehler & Testpower)",[2787],{"type":954,"attrs":2788},{"href":2789,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",{"type":1248,"content":2791},[2792],{"type":42,"content":2793},[2794],{"text":2795,"type":513,"marks":2796},"Testlaufzeit",[2797],{"type":954,"attrs":2798},{"href":2799,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#testlaufzeit",{"type":1003,"attrs":2801,"content":2803},{"id":2802,"level":1131},"die-population-stichproben-einheit",[2804],{"text":2735,"type":513},{"type":42,"content":2806},[2807],{"text":2808,"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":2810},[2811],{"text":2812,"type":513},"Stichproben bestehen meistens aus eindeutigen Nutzern (genau genommen Nutzer-IDs). Möglich, aber selten, sind auch andere Einheiten, wie Sitzungen oder Pageviews.",{"type":1003,"attrs":2814,"content":2816},{"id":2815,"level":1131},"die-stichprobezuordnung",[2817],{"text":2745,"type":513},{"type":42,"content":2819},[2820],{"text":2821,"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":2823},[2824,2826,2830],{"text":2825,"type":513},"Relevant ist auch das Verhältnis der Stichprobengrößen zwischen den einzelnen Varianten: ",{"text":2827,"type":513,"marks":2828},"üblich ist eine Gleichverteilung auf alle Varianten",[2829],{"type":946},{"text":2831,"type":513},". Andere Verteilungen, um etwa das Risiko unterlegener Varianten zu minimieren, sind aber ebenfalls möglich.",{"type":1003,"attrs":2833,"content":2835},{"id":2834,"level":1131},"hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",[2836],{"text":2755,"type":513},{"type":42,"content":2838},[2839,2841,2847],{"text":2840,"type":513},"Die ",{"text":2842,"type":513,"marks":2843},"Hypothese",[2844],{"type":954,"attrs":2845},{"href":2846,"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":2848,"type":513}," beschreibt als zentrale Aussage, was wir mit unserem Experiment nachweisen möchten.",{"type":42,"content":2850},[2851,2852,2856],{"text":2840,"type":513},{"text":2853,"type":513,"marks":2854},"Alternativhypothese",[2855],{"type":946},{"text":2857,"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":2859},[2860,2861,2865],{"text":2840,"type":513},{"text":2862,"type":513,"marks":2863},"Nullhypothese",[2864],{"type":946},{"text":2866,"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":2868},[2869],{"text":2870,"type":513},"Ein signifikantes Ergebnis bedeutet, dass wir die Nullhypothese verwerfen und stattdessen unsere Alternativhypothese annehmen.",{"type":1003,"attrs":2872,"content":2874},{"id":2873,"level":1131},"die-zielmetrik-en",[2875],{"text":2765,"type":513},{"type":42,"content":2877},[2878],{"text":2879,"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":2881},[2882,2884,2888,2890,2894],{"text":2883,"type":513},"Die Zielmetrik sollte möglichst nahe an der Business-relevanten Metrik liegen und muss zum erwarteten Verhalten der Hypothese passen. ",{"text":2885,"type":513,"marks":2886},"Idealerweise hat ein Experiment genau eine Zielmetrik",[2887],{"type":946},{"text":2889,"type":513}," (",{"text":2891,"type":513,"marks":2892},"Primary Goal",[2893],{"type":1063},{"text":2895,"type":513},"), um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":42,"content":2897},[2898,2900,2904],{"text":2899,"type":513},"Das soll aber nicht grundlegend die Zahl der in einem Experiment gemessenen Metriken beschränken. ",{"text":2901,"type":513,"marks":2902},"Secondary Goals",[2903],{"type":1063},{"text":2905,"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":1003,"attrs":2907,"content":2909},{"id":2908,"level":1131},"risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",[2910],{"text":2775,"type":513},{"type":42,"content":2912},[2913,2915,2919,2921,2926],{"text":2914,"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":2916,"type":513,"marks":2917},"Dadurch wird das",[2918],{"type":946},{"text":2920,"type":513}," ",{"text":2922,"type":513,"marks":2923},"Alpha-Fehler",[2924,2925],{"type":1063},{"type":946},{"text":2927,"type":513,"marks":2928},"****-Risiko für falsch-positive Ergebnisse begrenzt.",[2929],{"type":946},{"type":42,"content":2931},[2932],{"text":2933,"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":1924,"attrs":2935,"content":2936},{"tight":51},[2937],{"type":1248,"content":2938},[2939],{"type":42,"content":2940},[2941,2943,2949],{"text":2942,"type":513},"Siehe dazu auch mein ",{"text":2944,"type":513,"marks":2945},"Artikel über paralleles Testing und die verschiedenen Testmodelle",[2946],{"type":954,"attrs":2947},{"href":2948,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/experimentation/paralleles-testen.html",{"text":1164,"type":513},{"type":1003,"attrs":2951,"content":2953},{"id":2952,"level":1131},"risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",[2954],{"text":2785,"type":513},{"type":42,"content":2956},[2957,2959,2963],{"text":2958,"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":2960,"type":513,"marks":2961},"Testpower",[2962],{"type":946},{"text":2964,"type":513}," zu kontrollieren.",{"type":42,"content":2966},[2967],{"text":2968,"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":2970},[2971],{"text":2972,"type":513},"Die Power können wir beeinflussen, indem wir",{"type":1924,"attrs":2974,"content":2975},{"tight":51},[2976,2982,2988],{"type":1248,"content":2977},[2978],{"type":42,"content":2979},[2980],{"text":2981,"type":513},"das Konfidenzniveau anpassen: Je niedriger das Konfidenzniveau, umso größer die Power, sofern alle anderen Parameter konstant bleiben.",{"type":1248,"content":2983},[2984],{"type":42,"content":2985},[2986],{"text":2987,"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":1248,"content":2989},[2990],{"type":42,"content":2991},[2992],{"text":2993,"type":513},"die Stichprobengröße anpassen: Die Chance einen Effekt signifikant nachzuweisen steigt mit der Stichprobengröße.",{"type":42,"content":2995},[2996],{"text":2997,"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":1924,"attrs":2999,"content":3000},{"tight":51},[3001],{"type":1248,"content":3002},[3003],{"type":42,"content":3004},[3005,3007,3013],{"text":3006,"type":513},"Siehe dazu auch ",{"text":3008,"type":513,"marks":3009},"Julia Engelmanns Artikel zur Testpower",[3010],{"type":954,"attrs":3011},{"href":3012,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/data-analytics/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden.html",{"text":1164,"type":513},{"type":1003,"attrs":3015,"content":3017},{"id":3016,"level":1131},"testlaufzeit",[3018],{"text":2795,"type":513},{"type":42,"content":3020},[3021],{"text":3022,"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":3024},[3025],{"text":3026,"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":1003,"attrs":3028,"content":3030},{"id":3029,"level":1006},"warum-braucht-es-eine-solide-testplanung",[3031],{"text":3032,"type":513},"Warum braucht es eine solide Testplanung?",{"type":42,"content":3034},[3035,3039],{"text":3036,"type":513,"marks":3037},"Mit einer sorgfältigen Testplanung wird sowohl die Effektivität, als auch die Effizienz eines Testingprogramms optimiert.",[3038],{"type":946},{"text":3040,"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":3042,"content":3043},"blockquote",[3044,3048],{"type":42,"content":3045},[3046],{"text":3047,"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":3049},[3050],{"text":3051,"type":513,"marks":3052},"Dr. René Gilster, Principal Behavioral Science",[3053],{"type":1063},{"type":42,"content":3055},[3056],{"text":3057,"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":3059},[3060],{"text":3061,"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":3063},[3064],{"text":3065,"type":513},"Bei 50 Gewinnern bedeutet das:",{"type":42,"content":3067},[3068],{"text":3069,"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":3071},[3072],{"text":3073,"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":3075},[3076],{"text":3077,"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":1003,"attrs":3079,"content":3080},{"level":1006},[3081],{"text":3082,"type":513},"Wie erstelle ich ein statistisch valides Testdesign?",{"type":42,"content":3084},[3085,3089,3090,3097,3098],{"text":3086,"type":513,"marks":3087},"Mit unserem neuen",[3088],{"type":946},{"text":2920,"type":513},{"text":3091,"type":513,"marks":3092},"kostenlosen Testplaner-Tool",[3093,3094],{"type":946},{"type":954,"attrs":3095},{"href":3096,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/testplaner",{"text":2920,"type":513},{"text":3099,"type":513,"marks":3100},"kannst du alle relevanten Aspekte der Testplanung einheitlich, ansprechend und (auch für Nicht-Statistiker) leicht verständlich dokumentieren.",[3101],{"type":946},{"type":42,"content":3103},[3104],{"text":3105,"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":3107},[3108],{"text":3109,"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":3111},[3112],{"text":3113,"type":513},"Viel Spaß beim Planen deiner Tests!",{"type":42,"content":3115},[3116],{"text":3117,"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":3119},[3120,3124],{"text":3121,"type":513,"marks":3122},"Schon gewusst …?!",[3123],{"type":946},{"text":3125,"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":3127},[3128],{"text":3129,"type":513,"marks":3130},"Zur Tool-Übersicht",[3131],{"type":954,"attrs":3132},{"href":3133,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"alt":2689,"src":3135,"name":30,"focus":30,"title":2689,"source":30,"filename":3135,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3136,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/0w2rOS1H_solide-testplanung-blogpost-1620x500.png",{"alt":2689,"title":2689,"source":30,"copyright":30},[3138],"b348a411-f216-46f2-919b-f1dea40ec1c5",[3140,3144,3158,3171],{"name":1747,"created_at":1748,"published_at":1749,"updated_at":1750,"id":1751,"uuid":1743,"content":3141,"slug":1755,"full_slug":1756,"sort_by_date":118,"position":1757,"tag_list":3142,"is_startpage":51,"parent_id":1759,"meta_data":118,"group_id":1760,"first_published_at":1761,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3143,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1753,"component":1754},[],[],{"name":3145,"created_at":3146,"published_at":3147,"updated_at":3146,"id":3148,"uuid":3149,"content":3150,"slug":3152,"full_slug":3153,"sort_by_date":118,"position":3154,"tag_list":3155,"is_startpage":51,"parent_id":1759,"meta_data":118,"group_id":3156,"first_published_at":1761,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3157,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data 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wichtige Fähigkeiten von Führungskräften, die durch A/B-Tests höhere Uplifts 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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":3232,"content":3233},{"textAlign":118},[3234],{"text":3235,"type":513},"Wie läuft das Ganze ab?",{"type":42,"attrs":3237,"content":3238},{"textAlign":118},[3239],{"text":3240,"type":513},"Eine Annahme darüber, wie sich Kunden auf eine Veränderung verhalten, wird mittels eines Experiments überprüft.",{"type":42,"attrs":3242,"content":3243},{"textAlign":118},[3244,3248],{"text":3245,"type":513,"marks":3246},"Der Clou darin:",[3247],{"type":946},{"text":3249,"type":513}," Die Entscheidung, ob eine Veränderung ausgerollt wird oder nicht, wird also kundenzentriert und auf Basis von Daten getroffen.",{"type":42,"attrs":3251,"content":3252},{"textAlign":118},[3253,3257],{"text":3254,"type":513,"marks":3255},"Ein weiterer Vorteil:",[3256],{"type":946},{"text":3258,"type":513}," Niemand muss mehr wissen, welche Maßnahme die richtige ist, denn auch das „entscheidet“ die Zielgruppe.",{"type":42,"attrs":3260,"content":3261},{"textAlign":118},[3262],{"text":3263,"type":513},"Doch genau das erfordert ein anderes Verhalten von Führungskräften.",{"type":1003,"attrs":3265,"content":3266},{"level":1006,"textAlign":118},[3267],{"text":3268,"type":513},"Führung(skräfte) im Wandel",{"type":42,"attrs":3270,"content":3271},{"textAlign":118},[3272,3274,3278],{"text":3273,"type":513},"Früher „wussten“ Führungskräfte, was richtig oder falsch ist, und ",{"text":3275,"type":513,"marks":3276},"ihre",[3277],{"type":1063},{"text":3279,"type":513}," Entscheidungen führten dazu, dass Änderungen an Webseiten oder in der Marketingkommunikation vorgenommen wurden – oder nicht.",{"type":42,"attrs":3281,"content":3282},{"textAlign":118},[3283],{"text":3284,"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":3286,"content":3287},{"textAlign":118},[3288],{"text":3289,"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":1243,"attrs":3291,"content":3292},{"order":1245},[3293,3302],{"type":1248,"content":3294},[3295],{"type":42,"attrs":3296,"content":3297},{"textAlign":118},[3298],{"text":3299,"type":513,"marks":3300},"Eigene Fehler akzeptieren können.",[3301],{"type":946},{"type":1248,"content":3303},[3304],{"type":42,"attrs":3305,"content":3306},{"textAlign":118},[3307],{"text":3308,"type":513,"marks":3309},"Die Autonomie des Teams gewährleisten können (und wollen).",[3310],{"type":946},{"type":1003,"attrs":3312,"content":3313},{"level":1006,"textAlign":118},[3314],{"text":3315,"type":513},"1. Die Bereitschaft, die eigenen Fehler zu akzeptieren",{"type":42,"attrs":3317,"content":3318},{"textAlign":118},[3319],{"text":3320,"type":513},"Wenn Daten das Entscheidungskriterium für die Auswahl von Maßnahmen im digitalen Marketing sind, dann heißt das für Führungskräfte:",{"type":3042,"content":3322},[3323],{"type":42,"attrs":3324,"content":3325},{"textAlign":118},[3326],{"text":3327,"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":3329,"content":3330},{"textAlign":118},[3331],{"text":3332,"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":3334,"content":3335},{"textAlign":118},[3336,3338,3342,3344,3348,3349,3353,3355,3359],{"text":3337,"type":513},"Der österreichische Wirtschaftswissenschaftler Fredmund Malik zählt „Entscheiden“ zu den fünf Aufgaben von Führungskräften (neben ",{"text":3339,"type":513,"marks":3340},"Ziele setzen",[3341],{"type":1063},{"text":3343,"type":513},", ",{"text":3345,"type":513,"marks":3346},"Organisieren",[3347],{"type":1063},{"text":3343,"type":513},{"text":3350,"type":513,"marks":3351},"Kontrollieren",[3352],{"type":1063},{"text":3354,"type":513}," und ",{"text":3356,"type":513,"marks":3357},"Menschen weiterentwickeln",[3358],{"type":1063},{"text":3360,"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":3362,"content":3363},{"textAlign":118},[3364,3366,3370],{"text":3365,"type":513},"Damit Experimente – auch mit größerer Tragweite im Sinne von Innovationsvorhaben oder neuen Geschäftsmodellen – erfolgreich sein können, müssen sich Führungskräfte jedoch ",{"text":3367,"type":513,"marks":3368},"aktiv für Testing aussprechen",[3369],{"type":1063},{"text":3371,"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":3373,"icon":30,"text":3374,"image":3385,"theme":3387,"component":3388,"action_buttons":3389,"image_position":3390},"90d96369-0058-4b21-ad9f-b764ae3e01f7",{"type":39,"content":3375},[3376],{"type":42,"attrs":3377,"content":3378},{"textAlign":118},[3379,3383],{"text":3380,"type":513,"marks":3381},"Randnotiz:",[3382],{"type":946},{"text":3384,"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":3386},{},"secondary","richtext-callout",[],"side",{"_uid":3392,"text":3393,"component":1708},"48e3a065-4ce5-4980-9fbc-0d9707fb7e01",{"type":39,"content":3394},[3395,3400,3405,3410,3415,3422,3435],{"type":42,"attrs":3396,"content":3397},{"textAlign":118},[3398],{"text":3399,"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":3401,"content":3402},{"textAlign":118},[3403],{"text":3404,"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":3406,"content":3407},{"textAlign":118},[3408],{"text":3409,"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":1003,"attrs":3411,"content":3412},{"level":1006,"textAlign":118},[3413],{"text":3414,"type":513},"2. Die Bereitschaft, die Autonomie des Teams zu gewährleisten",{"type":42,"attrs":3416,"content":3417},{"textAlign":118},[3418],{"text":3419,"type":513,"marks":3420},"Der Freiraum von Menschen, die Experimente entwickeln und umsetzen, ist entscheidend für den Wertbeitrag, den Testing im gesamten Unternehmen haben wird.",[3421],{"type":1063},{"type":42,"attrs":3423,"content":3424},{"textAlign":118},[3425,3427,3433],{"text":3426,"type":513},"Haben Teams im Tagesgeschäft keine Zeit für A/B-Tests, erstickt die ",{"text":3428,"type":513,"marks":3429},"Experimentierkultur",[3430],{"type":954,"attrs":3431},{"href":3432,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/unternehmenskultur/kultur-des-experimentierens.html",{"text":3434,"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":3436,"content":3437},{"textAlign":118},[3438,3440,3446],{"text":3439,"type":513},"Shiva Manjunath (Experimentation Manager bei Solo Brands; ehem. Speero und Gartner) hat das ",{"text":3441,"type":513,"marks":3442},"in einem LinkedIn-Beitrag",[3443],{"type":954,"attrs":3444},{"href":3445,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7028338977946427392/",{"text":3447,"type":513}," sehr treffend beschrieben:",{"_uid":3449,"caption":3450,"component":3453,"video_embed":3454,"video_upload":3455,"overlay_image":3457},"a28b5b2c-5c7c-405b-a51f-78759260d9e7",{"type":39,"content":3451},[3452],{"type":42},"richtext-video","https://www.linkedin.com/embed/feed/update/urn:li:share:7028338977447317504",{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":3456},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":3458},{},{"_uid":3460,"text":3461,"component":1708},"347771c8-6238-48cb-b309-28d3f1d5a7fe",{"type":39,"content":3462},[3463,3468,3473,3484,3489,3496],{"type":42,"attrs":3464,"content":3465},{"textAlign":118},[3466],{"text":3467,"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":1003,"attrs":3469,"content":3470},{"level":1006,"textAlign":118},[3471],{"text":3472,"type":513},"Fazit: Gute Führung begünstigt erfolgreiche A/B-Tests",{"type":42,"attrs":3474,"content":3475},{"textAlign":118},[3476,3478,3482],{"text":3477,"type":513},"Führungskräfte, die das Testen und Experimentieren Teams verantworten, sind aus meiner Sicht vor allem eines: ",{"text":3479,"type":513,"marks":3480},"Enabler",[3481],{"type":1063},{"text":3483,"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":3485,"content":3486},{"textAlign":118},[3487],{"text":3488,"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":3042,"content":3490},[3491],{"type":42,"attrs":3492,"content":3493},{"textAlign":118},[3494],{"text":3495,"type":513},"Culture eats strategy for breakfast.",{"type":42,"attrs":3497,"content":3498},{"textAlign":118},[3499],{"text":3500,"type":513,"marks":3501},"Wie siehst du das? 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