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Sie führen, unter anderem, Tausende Experimente parallel durch",{"text":923,"type":513,"marks":924},"¹",[925],{"type":926,"attrs":927},"link",{"href":928,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://partner.booking.com/en-gb/click-magazine/industry-perspectives/role-experimentation-bookingcom",{"text":930,"type":513},".",{"type":42,"content":932},[933],{"text":934,"type":513},"Sie tun das, weil sie den (strategischen) Wert von Experimentation Programmen verstanden haben und wissen, dass die Anzahl der durchgeführten Tests – neben dem Anteil der positiven Ergebnisse und dem durchschnittlich erzeugten Uplift – ein entscheidender Erfolgsfaktor ist².",{"type":42,"content":936},[937],{"text":938,"type":513},"Und sie sind bereit in Testing zu investieren, weil sie sich vor allem eines Vorteils bewusst sind: paralleles Testing liefert schnell Insights, die in allen Bereichen der Organisation verwendet werden können.",{"type":42,"content":940},[941],{"text":942,"type":513},"Aber ist paralleles Testing tatsächlich der heilige Gral der Skalierbarkeit? Lässt sich dadurch wirklich Zeit sparen?",{"type":42,"content":944},[945,947,953],{"text":946,"type":513},"So einfach wie das klingt, ist es jedoch nicht, wie teils ",{"text":948,"type":513,"marks":949},"kontroverse Diskussionen",[950],{"type":926,"attrs":951},{"href":952,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://cxl.com/blog/can-you-run-multiple-ab-tests-at-the-same-time/",{"text":954,"type":513}," zeigen. “Die Durchmischung von Nutzer:innen führt zu einer viel höheren Wahrscheinlichkeit eines Fehlers, sowie zu einer größeren täglichen und durchschnittlichen Varianz, was bedeutet, dass es schwieriger ist, verwertbare Ergebnisse zu erhalten”, mahnt Andrew Anderson, Head of Optimization bei Malwarebytes. Aber heißt das, parallele Tests liefern verwässerte oder gar falsche Ergebnisse?",{"type":42,"content":956},[957],{"text":958,"type":513,"marks":959},"Im Kontext von parallelem Testing gibt es einige Bedenken:",[960],{"type":961},"bold",{"type":963,"attrs":964,"content":965},"bullet_list",{"tight":51},[966,973,979],{"type":967,"content":968},"list_item",[969],{"type":42,"content":970},[971],{"text":972,"type":513},"Ist es nötig, parallel laufende Tests voneinander zu isolieren, um ihre Ergebnisse nicht zu verwässern?",{"type":967,"content":974},[975],{"type":42,"content":976},[977],{"text":978,"type":513},"Ist paralleles Testing überhaupt geeignet, um valide Ergebnisse zu generieren?",{"type":967,"content":980},[981],{"type":42,"content":982},[983],{"text":984,"type":513},"Oder bremst die Komplexität von parallelen Tests sogar Innovation?",{"type":42,"content":986},[987],{"text":988,"type":513},"Um diese Bedenken zu adressieren [Spoiler: und aufzulösen], müssen wir uns zunächst der Alternativen bewusst sein, ergo ein Verständnis für die verschiedenen Testmodelle entwickeln.",{"type":990,"attrs":991,"content":993},"heading",{"level":992},2,[994],{"text":995,"type":513},"Übersicht verschiedener Testmodelle",{"type":990,"attrs":997,"content":999},{"level":998},3,[1000],{"text":1001,"type":513},"1. Serielles Testen",{"type":42,"content":1003},[1004],{"text":1005,"type":513},"Beim seriellen Testen laufen die Tests hintereinander ab. Du startest mit Test 1, wartest bis dieser abgeschlossen ist und beginnst dann Test 2. Beide Tests laufen auf beliebig wählbaren Anteilen des gesamten Traffics.","richtext-text",{"_uid":1008,"image":1009,"caption":1013,"component":1019},"a8e84851-07da-4611-9583-85f638ce9303",{"alt":1010,"src":1011,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1011,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1012,"is_external_url":81},"Serielles Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7k9bbyvg_serielles-testen-schema-820x165.png",{"alt":1010,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1014},[1015],{"type":42,"content":1016},[1017],{"text":1018,"type":513},"Beim seriellen Testen laufen die Tests mit demselben Traffic getrennt nacheinander.","richtext-image",{"_uid":1021,"text":1022,"component":1006},"fd4e1d37-4598-4a23-8b3c-73092d8e62e3",{"type":39,"content":1023},[1024,1029],{"type":990,"attrs":1025,"content":1026},{"level":998},[1027],{"text":1028,"type":513},"2. Isoliertes Testen",{"type":42,"content":1030},[1031],{"text":1032,"type":513},"Beim isolierten Testen finden Test 1 und Test 2 im gleichen Zeitraum statt. Vorher wurde jedoch definiert, dass ein Teil der Nutzer:innen in Test 1 und der andere Teil in Test 2 landen. Diese Tests laufen zeitgleich, jede:r Nutzer:in sieht allerdings nur einen Test.",{"_uid":1034,"image":1035,"caption":1039,"component":1019},"ea55b2ca-1b52-46d8-b9e0-810f8d79d8ad",{"alt":1036,"src":1037,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1037,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1038,"is_external_url":81},"Isoliertes Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/jn96Gi6O_isoliertes-testen-schema-820x394.png",{"alt":1036,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1040},[1041],{"type":42,"content":1042},[1043],{"text":1044,"type":513},"Bei isolierten Tests wird der Traffic beliebig aufgeteilt. “Control” beschreibt jeweils den Status quo, “Variante” die veränderte Version",{"_uid":1046,"text":1047,"component":1006},"3bc617cc-f164-4d63-9a49-dc53b822b5a4",{"type":39,"content":1048},[1049,1053,1057,1062,1066,1070],{"type":42,"content":1050},[1051],{"text":1052,"type":513},"Für Organisationen mit viel Traffic auf ihrer Website kann das ein echter Wettbewerbsvorteil sein, da sie (fast) beliebig viele Tests parallel durchführen können. Um dabei mit derselben Testpower testen zu können, müssen in dem Fall aber die Testlaufzeiten entsprechend verlängert werden.",{"type":42,"content":1054},[1055],{"text":1056,"type":513},"Vereinfacht ausgedrückt: Bei der doppelten Anzahl an Tests halbiert sich die Stichprobengröße, wodurch sich die Testlaufzeit verdoppelt.",{"type":990,"attrs":1058,"content":1059},{"level":998},[1060],{"text":1061,"type":513},"3. Paralleles Testen",{"type":42,"content":1063},[1064],{"text":1065,"type":513},"Beim parallelen Testen laufen Experimente tatsächlich parallel, wodurch jede:r Nutzer:in gleichzeitig an Test 1 und Test 2 teilnehmen kann und dementsprechend mit den jeweils ausgelösten Zielen auch in beiden Tests mitgezählt wird.",{"type":42,"content":1067},[1068],{"text":1069,"type":513},"So würden sich also beispielsweise 100.000 Nutzer:innen zu je 50.000 Nutzer:innen in der Control und in der Variante des ersten Tests und in die Control und Variante des zweiten Tests aufteilen (siehe Abbildung unten). Wenn keine außergewöhnliche Abhängigkeit zwischen den Tests besteht und die Randomisierung des Testingtools funktioniert wie erwartet, sollten sich die Nutzer in jeder Variante des einen Tests ungefähr gleich auf die Varianten des zweiten Tests verteilen.",{"type":42,"content":1071},[1072],{"text":1073,"type":513},"Das bedeutet: In der Kontrollgruppe von Test 1 befinden sich zu ca. 50 % Nutzer:innen aus der Control des zweiten Tests sowie 50 % aus der Variante des zweiten Tests, ebenso wie sich in der Variante des ersten Tests gleich viele Nutzer:innen aus der Control und der Variante des zweiten Tests befinden. Dadurch sollten alle Effekte, die ein paralleler Test auf das Nutzerverhalten hat, im gleichen Maß in allen Varianten auftreten, wodurch die Vergleichbarkeit grundsätzlich gegeben ist.",{"_uid":1075,"image":1076,"caption":1080,"component":1019},"c3ac3623-d339-4148-a061-75935e2b864d",{"alt":1077,"src":1078,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1078,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1079,"is_external_url":81},"Paralleles Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/2WYexMGm_paralleles-testen-schema-820x574.png",{"alt":1077,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1081},[1082],{"type":42,"content":1083},[1084],{"text":1085,"type":513},"Beim parallelen Testen wird der Traffic jeweils pro Test aufgeteilt, sodass einzelne Nutzer:innen Teil beider Tests sind – entweder in der Control oder der Variante.",{"_uid":1087,"text":1088,"component":1006},"9e8c9077-0d2f-4b99-a243-265b0062d8f7",{"type":39,"content":1089},[1090,1095,1100,1105,1110,1115,1120,1125,1130,1135,1140,1145,1150],{"type":42,"attrs":1091,"content":1092},{"textAlign":118},[1093],{"text":1094,"type":513},"Vor diesem theoretischen Hintergrund können wir nun die eingangs erwähnten Kritikpunkte diskutieren und klären, inwieweit diese tatsächlich als Nachteil von parallelen Tests zu verstehen sind. Demgegenüber stehen ohnehin verschiedene Vorteile, die paralleles Testing unserer Meinung nach zu einem überlegenen Ansatz machen.",{"type":990,"attrs":1096,"content":1097},{"level":992,"textAlign":118},[1098],{"text":1099,"type":513},"Vorteile von parallelem Testing",{"type":990,"attrs":1101,"content":1102},{"level":998,"textAlign":118},[1103],{"text":1104,"type":513},"1. Wir können unbegrenzt viele Tests durchführen",{"type":42,"attrs":1106,"content":1107},{"textAlign":118},[1108],{"text":1109,"type":513},"Können Tests einfach parallel laufen, gibt es keine logische Grenze für die Anzahl an Tests, die ein Unternehmen durchführen kann. Egal ob im seriellen oder im isolierten Testing, der zur Verfügung stehende Traffic begrenzt die Anzahl an Tests in einem bestimmten Zeitraum (unabhängig vom Betrachtungszeitraum).",{"type":42,"attrs":1111,"content":1112},{"textAlign":118},[1113],{"text":1114,"type":513},"Mit parallelen Tests können Organisationen selbst auf Webseiten mit relativ wenig Traffic unbegrenzt experimentieren und dadurch die gleichen Wachstumstreiber nutzen, wie die eingangs genannten Marktführer. Da alle Hypothesen getestet werden können, verbreitet sich dadurch ein echtes Innovation-Mindset. Können aufgrund von Traffic Beschränkungen nur einige wenige Tests im Jahr durchgeführt werden und werden deswegen zahlreiche Ideen niemals getestet, sinkt die Motivation, kontinuierlich nach neuen Optimierungsmöglichkeiten (auch und gerade den kleinen) zu suchen.",{"type":42,"attrs":1116,"content":1117},{"textAlign":118},[1118],{"text":1119,"type":513},"Trotz des Hypes um grenzenloses Testing kann es aber durchaus technische Grenzen geben, die die Anzahl der gleichzeitig laufenden Tests in der Praxis beschränken kann. Müssen beispielsweise clientseitig beim Seitenaufruf zu viele Skripte des Testingtools ablaufen, kann dies Einfluss auf die Performance der Website haben und somit die UX grundsätzlich verschlechtern.",{"type":990,"attrs":1121,"content":1122},{"level":998,"textAlign":118},[1123],{"text":1124,"type":513},"2. Hypothesen können sofort getestet werden",{"type":42,"attrs":1126,"content":1127},{"textAlign":118},[1128],{"text":1129,"type":513},"Wie viel einfacher fällt die Planung aus, wenn zunächst keine Rücksicht auf andere Tests genommen werden muss, um ein Experiment zu starten? Kein Warten darauf, bis der aktuelle Test beendet ist! Keine Diskussionen darüber, welcher Test eine höhere Relevanz hat! Keine Kompromisse bei der Testlaufzeit und damit auch der statistischen Power, weil der nächste Test nicht so lange warten kann!",{"type":42,"attrs":1131,"content":1132},{"textAlign":118},[1133],{"text":1134,"type":513},"Wenn alle Tests parallel laufen können, muss ein Experiment “nur” entwickelt und qualitätsgesichert werden, bevor er starten kann. Natürlich kann es gelegentlich Gründe dafür geben, mit dem Start eines Tests zu warten, bis ein anderer abgeschlossen ist; nämlich genau dann, wenn die Tests inhaltlich nicht zusammen passen bzw. sich widersprechen.",{"type":42,"attrs":1136,"content":1137},{"textAlign":118},[1138],{"text":1139,"type":513},"Ein plakatives Beispiel hierfür wäre, wenn Test 1 die Farbe Spacegrey als neue Hintergrundfarbe testet und ein weiterer Test 2 dieselbe Farbe als Schriftfarbe oder zum Einfärben von Icons benutzen möchte. Etwas praxisbezogener ist die Vorstellung, dass in einem Test ein Element (bspw. eine Menüleiste) entfernt wird, um das Layout zu vereinfachen, während ein weiterer Test Änderungen am Inhalt oder Design eben dieses Elements überprüft.",{"type":990,"attrs":1141,"content":1142},{"level":998,"textAlign":118},[1143],{"text":1144,"type":513},"3. Einflüsse (Interferenzen) können sichtbar gemacht werden",{"type":42,"attrs":1146,"content":1147},{"textAlign":118},[1148],{"text":1149,"type":513},"Wenn wir in der Praxis Tests parallel laufen lassen möchten, hören wir häufig die Bedenken darüber, dass man ja nicht wissen kann, ob und wie die parallel laufenden Tests einander beeinflussen. Vielleicht funktionieren die Veränderungen aus Test 1 nur deswegen, weil Nutzer:innen einen bestimmten Reiz aus einem anderen Test erhalten haben (oder sie funktionieren gegenteilig genau deswegen nicht)? Vielleicht (dazu gleich mehr), aber gerade durch paralleles Testing und einer anschließenden segmentierten Auswertung nach Varianten-Zugehörigkeit in anderen Tests können wir diese Interferenzen wirklich sichtbar machen! Das ist also weniger ein Argument gegen paralleles Testen, sondern vielmehr eines dafür.",{"type":42,"attrs":1151,"content":1152},{"textAlign":118},[1153,1157],{"text":1154,"type":513,"marks":1155},"Ein Beispiel:",[1156],{"type":961},{"text":1158,"type":513}," Angenommen, es liefen zwei Tests mit jeweils einer Control und einer Variante parallel und wir möchten analysieren, ob die Variante des zweiten Tests das Ergebnis des ersten Tests beeinflusst hat. Zu diesem Zweck können in Test 1 zwei Segmente gebildet werden. Segment 1 enthält alle Nutzer:innen, die parallel in der Control-Gruppe des zweiten Tests waren und Segment 2 umfasst alle Nutzer:innen aus der Variante des zweiten Tests (siehe Abbildung unten). Unterscheiden sich die Effekte in beiden Segmenten deutlich, kann es sich um eine Interferenz der beiden Tests handeln, die ggf. weiter untersucht wird oder mit einem Folgetest evaluiert werden kann.",{"_uid":1160,"image":1161,"caption":1165,"component":1019},"65334158-6fe3-43c4-9a82-3503de0a1de0",{"alt":1162,"src":1163,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1163,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1164,"is_external_url":81},"Segmentbildung beim parallelen Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/JK3HpHi0_paralleles-testen-ergebnis-1-820x491.png",{"alt":1162,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1166},[1167],{"type":42,"content":1168},[1169],{"text":1170,"type":513},"Segmentbildung in Test 1. Die Segmente beinhalten Teilnehmer in Varianten eines anderen Tests",{"_uid":1172,"text":1173,"component":1006},"2105d64e-5b14-4ac8-81df-a9c91c3de07b",{"type":39,"content":1174},[1175,1183,1188,1192,1196,1200,1205,1209,1213,1232,1236],{"type":42,"content":1176},[1177,1179,1181],{"text":1178,"type":513},"Würden wir die Tests unabhängig voneinander durchführen, also durch serielles oder isoliertes Testing, haben wir keine Möglichkeit, diesen Vergleich anzustellen.",{"type":1180},"hard_break",{"text":1182,"type":513},"Grundsätzlich sei jedoch erwähnt, dass sich bei erwarteten Interferenzen ein MVT-Setup (Multivariates Testing) besser eignet als unabhängige Tests, die post hoc in einzelne Kombinationen segmentiert werden.",{"type":990,"attrs":1184,"content":1185},{"level":992},[1186],{"text":1187,"type":513},"(Vermeintliche) Nachteile von parallelem Testing",{"type":42,"content":1189},[1190],{"text":1191,"type":513},"Wie zu Beginn erwähnt, gibt es in der A/B-Testing-Community einige Stimmen, die vor einer erhöhten Fehlerwahrscheinlichkeit durch paralleles Testing warnen.",{"type":42,"content":1193},[1194],{"text":1195,"type":513},"Aber was ist denn überhaupt der Grundgedanke des Experimentierens?",{"type":42,"content":1197},[1198],{"text":1199,"type":513},"Wir setzen in einer Gruppe von Nutzer:innen einen Stimulus (Variante) und in der anderen nicht (Control). Abgesehen von dieser Änderung sollen sich Nutzer:innen aus beiden Gruppen identisch zusammensetzen, was in der Regel durch eine randomisierte Zuteilung in die Testgruppen sichergestellt wird. Dadurch leiten wir mit einer gewissen Konfidenz ab, dass alle “signifikanten” Unterschiede im Nutzerverhalten der Testgruppen ursächlich mit dem gesetzten Stimulus zusammenhängen.",{"type":990,"attrs":1201,"content":1202},{"level":998},[1203],{"text":1204,"type":513},"1. Parallele Tests verwässern die Stichprobe und machen diese unbrauchbar",{"type":42,"content":1206},[1207],{"text":1208,"type":513},"Kritisiert wird, dass diese Grundprinzip beim parallelen Testing nicht mehr eingehalten wird. Die Befürchtung ist, dass Nutzer:innen durch gleichzeitig laufende Tests eine Website unterschiedlich erleben und somit die Ergebnisse des einzelnen Experiments verwässern, bei dem wir ja eigentlich versuchen, die Auswirkungen auf das Nutzerverhalten durch die Veränderung(en) in einer Variante isoliert zu bewerten.",{"type":42,"content":1210},[1211],{"text":1212,"type":513},"Dem würden wir entgegnen, dass es sich bei kontrollierten Online-Experimenten grundsätzlich nicht um Experimente unter Laborbedingungen handelt, sondern um sogenannte Feldexperimente, die von einer Vielzahl an externen Einflussfaktoren “gestört” werden können. Auch ohne einen zusätzlichen parallelen Test können wir nicht sicherstellen, dass alle Nutzer:innen in den Varianten dieselbe User Experience machen und derselben User Journey folgen.",{"type":42,"content":1214},[1215,1217,1230],{"text":1216,"type":513},"Manche Nutzer:innen gehen direkt zum Check-out, nachdem sie alle Produkte in den Warenkorb gelegt haben, andere sehen sich den Warenkorb zunächst nochmal an. Einige Nutzer:innen lesen die sorgsam erstellte und mit allerlei ",{"text":1218,"type":513,"marks":1219},"konsumpsychologischen Triggern optimierte Produktbeschreibung",[1220],{"type":926,"attrs":1221},{"href":1222,"uuid":1223,"anchor":118,"target":1224,"linktype":31,"story":1225},"/de/behavior-patterns/content-optimierung-ist-mehr-als-seo-einsatz-von-verhaltensmustern-in-webtexten","25e04ffc-0843-4adf-8981-692052e391fb","_self",{"name":1226,"id":1227,"uuid":1223,"slug":1228,"url":1229,"full_slug":1229,"_stopResolving":81},"Content Optimierung ist mehr als SEO – Über den Einsatz von Verhaltensmustern in Webtexten",101807901720497,"content-optimierung-ist-mehr-als-seo-einsatz-von-verhaltensmustern-in-webtexten","de/behavior-patterns/content-optimierung-ist-mehr-als-seo-einsatz-von-verhaltensmustern-in-webtexten",{"text":1231,"type":513},", während andere nur am Preis interessiert sind und anhand dessen entscheiden, ob sie ein Produkt kaufen oder nicht.",{"type":42,"content":1233},[1234],{"text":1235,"type":513},"Die Varianz in den Daten eines Online Experiments ist also ohnehin groß. Der Einfluss durch eine (oder auch mehrere) zusätzliche Varianten aus parallelen Tests ist nur ein weiterer Faktor von vielen. Durch eine randomisierte Aufteilung der Nutzer:innen in die einzelnen Testsegmente und einer ausreichend großen Stichprobe können wir dennoch sicherstellen, dass sich die beobachtbaren Veränderungen in der User-Experience gleichmäßig über alle Testvarianten verteilen und somit eine Vergleichbarkeit gegeben ist.",{"type":42,"content":1237},[1238],{"text":1239,"type":513},"Das gilt auch bei parallelen Tests, da die Varianten-Zuteilung in beiden Tests unabhängig voneinander geschieht. Heißt: Wenn ein:e Nutzer:in bereits in einem Test ist und nun an einem zweiten Test teilnimmt, hat die Variante des ersten Tests keinen Einfluss darauf, welche Variante diese:r Nutzer:in im zweiten Test erlebt (siehe Abbildung unten). Control und Variante bleiben vergleichbar.",{"_uid":1241,"image":1242,"caption":1246,"component":1019},"63ce62d7-d5be-4892-9ac1-a08eae22116a",{"alt":1243,"src":1244,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1244,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1245,"is_external_url":81},"Ein Case für paralleles Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/jdn3l8Ac_paralleles-testen-case-820x418.png",{"alt":1243,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1247},[1248],{"type":42,"content":1249},[1250],{"text":1251,"type":513},"Normale (unabhängige) Aufteilung der Nutzer:innen in die Varianten von zwei parallelen Tests",{"_uid":1253,"text":1254,"component":1006},"05addd9f-9b05-4e82-8cac-389972203d65",{"type":39,"content":1255},[1256],{"type":42,"content":1257},[1258,1262],{"text":1259,"type":513,"marks":1260},"Ausnahmen bestimmen die Regel:",[1261],{"type":961},{"text":1263,"type":513}," Zum Beispiel, wenn in einem Test untersucht wird, ob der Besuch des Warenkorbs vor dem Check-out verpflichtend sein soll, und in einem zweiten Test der Inhalt der Warenkorb-Seite optimiert wird (siehe Abbildung unten).",{"_uid":1265,"image":1266,"caption":1270,"component":1019},"9513d7cd-f134-439e-bab0-bb77d2354bfa",{"alt":1267,"src":1268,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1268,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1269,"is_external_url":81},"Ausnahmefall beim parallelen Testen","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/RCtaWvHv_paralleles-testen-beispiel-820x414.png",{"alt":1267,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1271},[1272],{"type":42,"content":1273},[1274],{"text":1275,"type":513},"Beispiel für eine ungleiche Verteilung von Nutzer:innen bei abhängigen parallelen Tests",{"_uid":1277,"text":1278,"component":1006},"06b170d3-126a-48f9-b602-e16a402e01c3",{"type":39,"content":1279},[1280,1284,1288,1292,1296,1301,1305,1309],{"type":42,"content":1281},[1282],{"text":1283,"type":513},"Die Variante, in der der Warenkorb verpflichtend ist, werden alle 50.000 Nutzer:innen auch am zweiten Test teilnehmen und sich zu jeweils 25.000 auf die beiden Varianten des zweiten Tests verteilen.",{"type":42,"content":1285},[1286],{"text":1287,"type":513},"Gleichzeitig werden die Nutzer:innen aus der Control des ersten Tests, welche sich dafür entscheiden, den Warenkorb zu überspringen und direkt zum Check-out zu gehen (hier: 30.000 Nutzer:innen), gar nicht am zweiten Test teilnehmen. Lediglich die 20.000 Nutzer:innen, welche freiwillig zum Warenkorb gehen, werden auch in den zweiten Test gelangen und sich dort zu jeweils 10.000 auf die beiden Varianten verteilen.",{"type":42,"content":1289},[1290],{"text":1291,"type":513},"Wenn die Variante des verpflichtenden Warenkorbs nun besser (oder schlechter) abschneidet, muss dies nicht am verpflichtenden Besuch des Warenkorbs liegen, sondern kann auch dadurch getrieben sein, dass in dieser Variante viel mehr (hier: 15.000) Nutzer:innen den optimierten Warenkorb gesehen haben.",{"type":42,"content":1293},[1294],{"text":1295,"type":513},"Das sind jedoch Edge Cases, die wir in der Regel antizipieren und durch ein alternatives Testing-Modell (seriell oder isoliert) umgehen können.",{"type":990,"attrs":1297,"content":1298},{"level":998},[1299],{"text":1300,"type":513},"2. Die Validität der Ergebnisse wird beeinträchtigt",{"type":42,"content":1302},[1303],{"text":1304,"type":513},"Weitere Kritik zu einer vermeintlich erhöhten Fehlerquote bei parallelen Tests bezieht sich auf die möglichen Interferenzen zwischen den Testvarianten (siehe oben).",{"type":42,"content":1306},[1307],{"text":1308,"type":513},"Die Befürchtung ist, dass wenn parallel durchgeführte Experimente unabhängig voneinander ausgewertet werden und für jeden Test ein Gewinner bestimmt wird, Interferenzen nicht berücksichtigt werden. Das könnte dazu führen, dass eine unterlegene Kombination von Varianten ausgerollt wird.",{"type":42,"content":1310},[1311],{"text":1312,"type":513},"Im untenstehenden Diagramm haben wir beispielhafte Daten für so einen Fall skizziert (erste und zweite Spalte). In Test 1 erzielt die Control eine Conversion Rate (CR) von 6 %, die Variante eine CR von 5,5 %. In Test 2 erzielt die Variante eine höhere Conversion Rate als die Control (6,2 % > 5 %) und würde dementsprechend ausgerollt werden – zur Vereinfachung nehmen wir einen signifikanten Effekt an.",{"_uid":1314,"image":1315,"caption":1319,"component":1019},"c52c3527-1d9b-49f3-8100-a161eb5d3625",{"alt":1316,"src":1317,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1317,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1318,"is_external_url":81},"Auswertung aller Varianten-Kombinationen von zwei parallelen Tests","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/ZziKgzY1_paralleles-testen-ergebnis-2-820x456.png",{"alt":1316,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1320},[1321],{"type":42,"content":1322},[1323],{"text":1324,"type":513},"Beispiel für eine Auswertung aller Varianten-Kombinationen von zwei parallelen Tests mit möglichen Interferenzen.",{"_uid":1326,"text":1327,"component":1006},"57732f30-18bc-4307-9a2a-e48e86fda793",{"type":39,"content":1328},[1329,1333,1337,1366,1370,1378,1386,1390,1396,1401,1405,1409,1414,1425,1429,1433,1437,1445],{"type":42,"content":1330},[1331],{"text":1332,"type":513},"Sowohl die Unterlegenheit der V1 als auch die Überlegenheit der V2 kommen jedoch möglicherweise nur durch die Kombination der beiden Tests zustande, so die Bedenken aus der Community. Oder anders formuliert: Bei einem isolierten Test 1 hätte die Variante gewonnen, weil nur die Interferenz mit Test 2 zu einem Downcast führte.",{"type":42,"content":1334},[1335],{"text":1336,"type":513},"Diese These können wir allerdings leicht überprüfen, indem wir die Tests segmentiert auswerten, sprich alle Varianten-Kombinationen einzeln bewerten:",{"type":1338,"attrs":1339,"content":1341},"ordered_list",{"order":1340,"tight":51},1,[1342,1348,1354,1360],{"type":967,"content":1343},[1344],{"type":42,"content":1345},[1346],{"text":1347,"type":513},"Segment: User aus Test 1 Control und Test 2 Control (C-C)",{"type":967,"content":1349},[1350],{"type":42,"content":1351},[1352],{"text":1353,"type":513},"Segment: C-V",{"type":967,"content":1355},[1356],{"type":42,"content":1357},[1358],{"text":1359,"type":513},"Segment: V-C",{"type":967,"content":1361},[1362],{"type":42,"content":1363},[1364],{"text":1365,"type":513},"Segment: V-V",{"type":42,"content":1367},[1368],{"text":1369,"type":513},"Wie im Beispiel oben (dritte Spalte) kann dabei tatsächlich herauskommen, dass unsere ursprüngliche Entscheidung für Kombination C-V suboptimal war. Die insgesamt höchste Conversion Rate ergab sich nämlich aus der Kombination V-V.",{"type":42,"content":1371},[1372,1374],{"text":1373,"type":513},"Wir können nicht ausschließen, dass ein solcher Fall tatsächlich auftreten kann. ",{"text":1375,"type":513,"marks":1376},"Aber ohne paralleles Testing (oder MVT) wüssten wir davon ja auch gar nichts.",[1377],{"type":961},{"type":42,"content":1379},[1380,1382],{"text":1381,"type":513},"Unsere Erfahrung bestätigt zudem, dass solche Effekte extrem selten auftreten und auch nie mit dem Ergebnis, dass die “falsche” Kombination zu einem Downcast führt. ",{"text":1383,"type":513,"marks":1384},"In der Praxis ergibt Plus mal Plus sozusagen niemals Minus.",[1385],{"type":961},{"type":42,"content":1387},[1388],{"text":1389,"type":513},"Und ganz abgesehen davon gilt: Wenn in deiner Organisation bereits seriell oder isoliert getestet wird, dann wurden daraus bestimmt schon einige Varianten in den Live-Betrieb ausgerollt; und andere wurden verworfen. Dadurch fehlt uns schlichtweg die Möglichkeit zu vergleichen, ob ebendiese verworfenen Varianten in Kombination mit Varianten aus zukünftigen Tests nicht vielleicht doch Gewinner geworden wären.",{"type":42,"content":1391},[1392],{"text":1393,"type":513,"marks":1394},"Genau genommen gibt es durch vergangene Tests also unzählige mögliche Kombinationen mit der aktuellen Variante, die wir überhaupt nicht testen. Wieso sollten dann die möglichen Interferenzen aus “heute” parallel laufenden Tests überhaupt relevant sein?",[1395],{"type":961},{"type":990,"attrs":1397,"content":1398},{"level":998},[1399],{"text":1400,"type":513},"3. Die Komplexität wird erhöht",{"type":42,"content":1402},[1403],{"text":1404,"type":513},"Der Anspruch, wirklich alle parallel laufenden Tests immer segmentiert auszuwerten, um Interferenzen zu bemerken und stets die optimale Kombination von Varianten zu finden, würde sicherlich einen erheblichen Mehraufwand bedeuten und die Komplexität eines Testing-Programms erhöhen. Dieser Aufwand lohnt sich unserer Erfahrung nach aber nur selten (nämlich dann, wenn solche Interferenzen vorab als sehr wahrscheinlich eingeschätzt wurden).",{"type":42,"content":1406},[1407],{"text":1408,"type":513},"Vernachlässigen wir diesen Aspekt, reduziert eine parallele Testing-Strategie also sogar die Komplexität des ganzen Programms, denn hinzukommt, dass es letztlich keine klassische Roadmap-Planung mehr braucht, um zu definieren, wann welcher Test durchgeführt werden kann. Auch auf ein Scoring oder die Priorisierung von Testideen könnten wir dann verzichten, wenn sowieso jede Idee jederzeit getestet werden kann. Vergesst aber deshalb bitte niemals die Qualitätssicherung und die Prüfung von Test-Konzepten auf Sinnhaftigkeit. 😉",{"type":990,"attrs":1410,"content":1411},{"level":992},[1412],{"text":1413,"type":513},"Fazit: Beim parallelen Testen überwiegen die Vorteile!",{"type":42,"content":1415},[1416,1418,1423],{"text":1417,"type":513},"Die Vorteile von parallelem Testing ",{"text":1419,"type":513,"marks":1420},"in der Praxis",[1421],{"type":1422},"italic",{"text":1424,"type":513}," überwiegen die – vorwiegend theoretischen oder irrelevanten – Gegenargumente unserer Meinung nach deutlich.",{"type":42,"content":1426},[1427],{"text":1428,"type":513},"Kann es passieren, dass ein Testergebnis durch einen anderen parallelen Test beeinflusst wird? Ja, sicher.",{"type":42,"content":1430},[1431],{"text":1432,"type":513},"Kann es sein, dass dadurch ein tatsächlicher Verlierer fälschlicherweise als Gewinner erscheint? Sehr unwahrscheinlich.",{"type":42,"content":1434},[1435],{"text":1436,"type":513},"Wenn es solche Effekte gibt und sie erwartet werden, möchten wir dann nicht die Möglichkeit haben, diese auch zu analysieren? Wenn ja, dann sind parallele Tests neben MVT die einzige Möglichkeit dazu.",{"type":42,"content":1438},[1439,1443],{"text":1440,"type":513,"marks":1441},"Paralleles Testing bietet die Möglichkeit, das eigene Testing-Programm beinahe nach Belieben zu skalieren.",[1442],{"type":961},{"text":1444,"type":513}," Das Potenzial, das die enorme Geschwindigkeit, mit der wir dadurch Ideen testen und umsetzen können, darstellt, überwiegt sämtliche Risiken.",{"type":42,"content":1446},[1447],{"text":1448,"type":513},"Sogar kleine und mittlere Unternehmen, die nicht mit sieben- bis achtstelligem Traffic arbeiten können, haben durch paralleles Testing die Möglichkeit zu optimieren wie die Großen!",{"alt":903,"src":1450,"name":30,"focus":30,"title":903,"source":30,"filename":1450,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1451,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/uL66WjHt_paralleles-testen-konversionskraft-1620x500.png",{"alt":903,"title":903,"source":30,"copyright":30},[1453],{"name":1454,"created_at":1455,"published_at":1456,"updated_at":1455,"id":1457,"uuid":1458,"content":1459,"slug":1473,"full_slug":1474,"sort_by_date":118,"position":1475,"tag_list":1476,"is_startpage":51,"parent_id":1477,"meta_data":118,"group_id":1478,"first_published_at":1479,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1480,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Manuel Heeg","2025-10-15T16:23:25.143Z","2025-11-27T08:54:47.020Z",101809377915542,"b348a411-f216-46f2-919b-f1dea40ec1c5",{"_uid":1460,"name":1454,"role":30,"about":1461,"email":1467,"avatar":1468,"component":1471,"social_link_x":30,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":30,"social_link_linked_in":1472},"3f35268c-5a23-46f5-a252-e48129e61693",{"type":39,"content":1462},[1463],{"type":42,"content":1464},[1465],{"text":1466,"type":513},"Als Senior Data Scientist berät und schult Manuel intern sowie extern in allen statistischen Fragen rund um die Konzeption und Auswertung von A/B-Tests. 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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":1648},[1649],{"text":1650,"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":1652},[1653],{"text":1654,"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":990,"attrs":1656,"content":1657},{"level":992},[1658],{"text":1659,"type":513},"Für wen ist diese Strecke gedacht?",{"type":42,"content":1661},[1662],{"text":1663,"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":990,"attrs":1665,"content":1666},{"level":992},[1667],{"text":1668,"type":513},"Was du davon hast",{"type":1338,"attrs":1670,"content":1671},{"order":1340,"tight":51},[1672,1678],{"type":967,"content":1673},[1674],{"type":42,"content":1675},[1676],{"text":1677,"type":513},"Du bekommst ein Gespür dafür, wie klassische DOM-Manipulation in SSR-Setups funktioniert und welche alternativen Vorgehensweisen es gibt.",{"type":967,"content":1679},[1680],{"type":42,"content":1681},[1682],{"text":1683,"type":513},"Eine Übersicht und Entscheidungshilfe, wie du Testing in deiner SSR-Umgebung angehen kannst.",{"type":990,"attrs":1685,"content":1686},{"level":992},[1687],{"text":1688,"type":513},"Begriffsabgrenzung",{"type":963,"attrs":1690,"content":1691},{"tight":51},[1692,1702,1712,1722,1732,1742],{"type":967,"content":1693},[1694],{"type":42,"content":1695},[1696,1700],{"text":1697,"type":513,"marks":1698},"SSR (Server-Side Rendering)",[1699],{"type":961},{"text":1701,"type":513},": Deine Anwendung oder Webseite wird bereits auf dem Server gerendert und als fertiges HTML ausgeliefert. Das verbessert meist Performance und SEO.",{"type":967,"content":1703},[1704],{"type":42,"content":1705},[1706,1710],{"text":1707,"type":513,"marks":1708},"SPA (Single-Page Application)",[1709],{"type":961},{"text":1711,"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":967,"content":1713},[1714],{"type":42,"content":1715},[1716,1720],{"text":1717,"type":513,"marks":1718},"DOM (Document-Object-Model):",[1719],{"type":961},{"text":1721,"type":513}," Repräsentiert den semantischen Aufbau der Seite",{"type":967,"content":1723},[1724],{"type":42,"content":1725},[1726,1730],{"text":1727,"type":513,"marks":1728},"CST (Client-Side Testing) – bisher:",[1729],{"type":961},{"text":1731,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits clientseitig via DOM-Manipulation umgesetzt werden.",{"type":967,"content":1733},[1734],{"type":42,"content":1735},[1736,1740],{"text":1737,"type":513,"marks":1738},"SST (Server-Side Testing) – bisher:",[1739],{"type":961},{"text":1741,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits serverseitig vorbereitet oder sogar vollständig ausgespielt werden.",{"type":967,"content":1743},[1744],{"type":42,"content":1745},[1746,1750],{"text":1747,"type":513,"marks":1748},"SSG (Static Site Generation):",[1749],{"type":961},{"text":1751,"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":990,"attrs":1753,"content":1754},{"level":992},[1755],{"text":1756,"type":513},"Teil 1 – Die Generalisierung der DOM-Manipulation",{"type":42,"content":1758},[1759],{"text":1760,"type":513,"marks":1761},"Historischer Rückblick",[1762],{"type":961},{"type":42,"content":1764},[1765],{"text":1766,"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":963,"attrs":1768,"content":1769},{"tight":51},[1770,1780],{"type":967,"content":1771},[1772],{"type":42,"content":1773},[1774,1778],{"text":1775,"type":513,"marks":1776},"harte Seitenwechsel",[1777],{"type":961},{"text":1779,"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":967,"content":1781},[1782],{"type":42,"content":1783},[1784,1788],{"text":1785,"type":513,"marks":1786},"jQuery-Dominanz",[1787],{"type":961},{"text":1789,"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":1791},[1792],{"text":1793,"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":1795},[1796],{"text":1797,"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":990,"attrs":1799,"content":1800},{"level":992},[1801],{"text":1802,"type":513},"Client-Side DOM-Testing (CSDT) + SSR",{"type":42,"content":1804},[1805],{"text":1806,"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":990,"attrs":1808,"content":1810},{"level":1809},4,[1811],{"text":1812,"type":513},"Ablauf",{"type":1338,"attrs":1814,"content":1815},{"order":1340,"tight":51},[1816,1826,1836],{"type":967,"content":1817},[1818],{"type":42,"content":1819},[1820,1824],{"text":1821,"type":513,"marks":1822},"Auslieferung des SSR-HTML",[1823],{"type":961},{"text":1825,"type":513},": Der Server rendert die Grundseite (z.B. in Next.js).",{"type":967,"content":1827},[1828],{"type":42,"content":1829},[1830,1834],{"text":1831,"type":513,"marks":1832},"Testing-Tool-Snippet",[1833],{"type":961},{"text":1835,"type":513},": Ein Tracking- oder Testing-Tool (z.B. Adobe Target, Optimizely, etc.) ist in den Header eingebunden.",{"type":967,"content":1837},[1838],{"type":42,"content":1839},[1840,1844],{"text":1841,"type":513,"marks":1842},"Virtueller Seitenwechsel",[1843],{"type":961},{"text":1845,"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":990,"attrs":1847,"content":1848},{"level":1809},[1849],{"text":1850,"type":513},"Vorteile (Pro)",{"type":963,"attrs":1852,"content":1853},{"tight":51},[1854,1864,1880],{"type":967,"content":1855},[1856],{"type":42,"content":1857},[1858,1862],{"text":1859,"type":513,"marks":1860},"Geringer initialer Mehraufwand",[1861],{"type":961},{"text":1863,"type":513},": Gerade kleine oder CSS-basierte Tests lassen sich schnell umsetzen.",{"type":967,"content":1865},[1866],{"type":42,"content":1867},[1868,1872,1874,1878],{"text":1869,"type":513,"marks":1870},"Autonomie",[1871],{"type":961},{"text":1873,"type":513},": Das Experimentation-Team braucht kein umfangreiches Server-Know-how und kann sich ",{"text":1875,"type":513,"marks":1876},"bei Bedarf",[1877],{"type":961},{"text":1879,"type":513}," von den Deployment-Zyklen loslösen.",{"type":967,"content":1881},[1882],{"type":42,"content":1883},[1884,1888],{"text":1885,"type":513,"marks":1886},"Unterstützung durch viele Tools",[1887],{"type":961},{"text":1889,"type":513},": Nahezu alle seriösen Testing-Tools sind auf diesen klassischen Ansatz der DOM-Manipulation ausgelegt.",{"type":990,"attrs":1891,"content":1892},{"level":1809},[1893],{"text":1894,"type":513},"Nachteile (Contra)",{"type":963,"attrs":1896,"content":1897},{"tight":51},[1898,1916,1926,1936],{"type":967,"content":1899},[1900],{"type":42,"content":1901},[1902,1906,1908,1914],{"text":1903,"type":513,"marks":1904},"Keine direkte SEO-Optimierung bei 100% Ausspielungen",[1905],{"type":961},{"text":1907,"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":1909,"type":513,"marks":1910},"Wie SEO Crawling bei Google funktioniert",[1911],{"type":926,"attrs":1912},{"href":1913,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics?hl=de",{"text":1915,"type":513},")",{"type":967,"content":1917},[1918],{"type":42,"content":1919},[1920,1924],{"text":1921,"type":513,"marks":1922},"Potentielle Performance-Einbußen",[1923],{"type":961},{"text":1925,"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":967,"content":1927},[1928],{"type":42,"content":1929},[1930,1934],{"text":1931,"type":513,"marks":1932},"Zunehmende Komplexität bei User-Journey-Tests",[1933],{"type":961},{"text":1935,"type":513},": Wenn sich Tests über mehrere Schritte erstrecken, werden Code und Konfiguration oft schnell unübersichtlich.",{"type":967,"content":1937},[1938],{"type":42,"content":1939},[1940,1944],{"text":1941,"type":513,"marks":1942},"Moderate Beschränkung im logischen Handlungsfeld:",[1943],{"type":961},{"text":1945,"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":990,"attrs":1947,"content":1948},{"level":992},[1949],{"text":1950,"type":513},"Serverseitige Manipulation (Server-Side Hydrated Testing, SSHT) + SSR",{"type":42,"content":1952},[1953,1955,1959],{"text":1954,"type":513},"Eine wichtige Erkenntnis: ",{"text":1956,"type":513,"marks":1957},"“DOM-Manipulation” ist nicht zwangsläufig eine clientseitige Aufgabe.",[1958],{"type":961},{"text":1960,"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":1962},[1963],{"text":1964,"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":990,"attrs":1966,"content":1967},{"level":1809},[1968],{"text":1969,"type":513},"Ablauf mit 2 Beispiel-Szenarien",{"type":42,"content":1971},[1972],{"text":1973,"type":513},"Du verwendest ein Framework wie z.B. Next.js, SvelteKit oder Nuxt.js.",{"type":1338,"attrs":1975,"content":1976},{"order":1340,"tight":51},[1977,1983],{"type":967,"content":1978},[1979],{"type":42,"content":1980},[1981],{"text":1982,"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":967,"content":1984},[1985],{"type":42,"content":1986},[1987],{"text":1988,"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":1990,"image":1991,"caption":1995,"component":1019},"0a8e00de-2127-4725-9008-632ff81b9a19",{"alt":1992,"src":1993,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1993,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1994,"is_external_url":81},"SSHT Schaubild","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7VZv7OrM_serverseitiges-testing.1.png",{"alt":1992,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1996},[],{"_uid":1998,"text":1999,"component":1006},"0b2cda6b-eb20-4641-8cfb-f8da62cad20d",{"type":39,"content":2000},[2001,2005,2039,2043,2078,2083,2107,2112],{"type":990,"attrs":2002,"content":2003},{"level":1809,"textAlign":118},[2004],{"text":1850,"type":513},{"type":963,"content":2006},[2007,2018,2029],{"type":967,"content":2008},[2009],{"type":42,"attrs":2010,"content":2011},{"textAlign":118},[2012,2016],{"text":2013,"type":513,"marks":2014},"Performance-Boost",[2015],{"type":961},{"text":2017,"type":513},": Du überbrückst die clientseitige Evaluierung der Variante und lieferst die Ergebnisse direkt mit aus.",{"type":967,"content":2019},[2020],{"type":42,"attrs":2021,"content":2022},{"textAlign":118},[2023,2027],{"text":2024,"type":513,"marks":2025},"Unabhängig vom SPA-Lifecycle",[2026],{"type":961},{"text":2028,"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":967,"content":2030},[2031],{"type":42,"attrs":2032,"content":2033},{"textAlign":118},[2034,2037],{"text":1869,"type":513,"marks":2035},[2036],{"type":961},{"text":2038,"type":513},": Je nach Setup kann das Experimentation-Team weitgehend autark agieren, ohne bei jedem Test die gesamte DevOps-Kette anstoßen zu müssen.",{"type":990,"attrs":2040,"content":2041},{"level":1809,"textAlign":118},[2042],{"text":1894,"type":513},{"type":963,"content":2044},[2045,2056,2067],{"type":967,"content":2046},[2047],{"type":42,"attrs":2048,"content":2049},{"textAlign":118},[2050,2054],{"text":2051,"type":513,"marks":2052},"Komplexe Integration",[2053],{"type":961},{"text":2055,"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":967,"content":2057},[2058],{"type":42,"attrs":2059,"content":2060},{"textAlign":118},[2061,2065],{"text":2062,"type":513,"marks":2063},"Third-Party-Abhängigkeit",[2064],{"type":961},{"text":2066,"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":967,"content":2068},[2069],{"type":42,"attrs":2070,"content":2071},{"textAlign":118},[2072,2076],{"text":2073,"type":513,"marks":2074},"Beschränkungen im logischen Handlungsfeld:",[2075],{"type":961},{"text":2077,"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":990,"attrs":2079,"content":2080},{"level":992,"textAlign":118},[2081],{"text":2082,"type":513},"Zusammenfassung",{"type":963,"content":2084},[2085,2096],{"type":967,"content":2086},[2087],{"type":42,"attrs":2088,"content":2089},{"textAlign":118},[2090,2094],{"text":2091,"type":513,"marks":2092},"Klassische (clientseitige) DOM-Manipulation",[2093],{"type":961},{"text":2095,"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":967,"content":2097},[2098],{"type":42,"attrs":2099,"content":2100},{"textAlign":118},[2101,2105],{"text":2102,"type":513,"marks":2103},"Server-Side-Hydrated-Testing (SSHT)",[2104],{"type":961},{"text":2106,"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":2108,"content":2109},{"textAlign":118},[2110],{"text":2111,"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":990,"attrs":2113,"content":2114},{"level":992,"textAlign":118},[2115],{"text":2116,"type":513},"Pro/Contra im Überblick",{"_uid":2118,"caption":30,"columns":2119,"component":2273,"horizontally_scrollable":81},"5449343e-fa53-4976-8fae-1b65e52ba473",[2120,2148,2185,2232],{"_uid":2121,"type":30,"cells":2122,"heading":2146,"component":2147},"f04cc48c-f44c-4f28-b232-35e653aadc57",[2123,2135],{"_uid":2124,"text":2125,"type":30,"component":2134},"448c8a1e-6138-44e8-9656-2adfd5ad63a3",{"type":39,"content":2126},[2127],{"type":42,"attrs":2128,"content":2129},{"textAlign":118},[2130],{"text":2131,"type":513,"marks":2132},"CSDT (Client-Side DOM-Testing)\t",[2133],{"type":961},"richtext-table__cell",{"_uid":2136,"text":2137,"type":30,"component":2134},"29f08bb4-412f-4e0d-bfb2-a431c2f96663",{"type":39,"content":2138},[2139],{"type":42,"attrs":2140,"content":2141},{"textAlign":118},[2142],{"text":2143,"type":513,"marks":2144},"SSHT (Server-Side Hydrated 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Handlungsfeld","Nachteile",{"_uid":2233,"type":30,"cells":2234,"heading":2272,"component":2147},"9b6bd7ea-b3d5-4843-8a20-2b13e64448ca",[2235,2254],{"_uid":2236,"text":2237,"type":30,"component":2134},"14e0d1a7-b628-499e-a85c-f9c9e6840f43",{"type":39,"content":2238},[2239,2244,2249],{"type":42,"attrs":2240,"content":2241},{"textAlign":118},[2242],{"text":2243,"type":513},"Schnelle, einfache Tests",{"type":42,"attrs":2245,"content":2246},{"textAlign":118},[2247],{"text":2248,"type":513},"Minimale DevOps-Abhängigkeit",{"type":42,"attrs":2250,"content":2251},{"textAlign":118},[2252],{"text":2253,"type":513},"Breite Tool-Unterstützung",{"_uid":2255,"text":2256,"type":30,"component":2134},"9698dae8-ff89-4c35-b4bb-80622bdd7beb",{"type":39,"content":2257},[2258,2262,2267],{"type":42,"attrs":2259,"content":2260},{"textAlign":118},[2261],{"text":2013,"type":513},{"type":42,"attrs":2263,"content":2264},{"textAlign":118},[2265],{"text":2266,"type":513},"Weniger 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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":2295,"content":2296},{"textAlign":118},[2297,2299,2303],{"text":2298,"type":513},"Mit ",{"text":2300,"type":513,"marks":2301},"Server-Side Hydrated Testing",[2302],{"type":961},{"text":2304,"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":990,"attrs":2306,"content":2307},{"level":992,"textAlign":118},[2308],{"text":2309,"type":513},"Blick auf heute",{"type":42,"attrs":2311,"content":2312},{"textAlign":118},[2313],{"text":2314,"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":2316,"caption":30,"columns":2317,"headline":30,"component":2273,"horizontally_scrollable":51},"18eb692c-c63b-4d8a-a8e2-64bfafb5e751",[2318,2344,2366],{"_uid":2319,"cells":2320,"heading":2343,"component":2147},"c3964b90-804b-443b-8fe1-2bc9af113ed8",[2321,2332],{"_uid":2322,"text":2323,"component":2134},"aeb18f28-6435-4c76-86d1-e9288ddcd007",{"type":39,"content":2324},[2325],{"type":42,"attrs":2326,"content":2327},{"textAlign":118},[2328],{"text":2329,"type":513,"marks":2330},"DOM/HTML\t",[2331],{"type":961},{"_uid":2333,"text":2334,"component":2134},"1f1b1519-9857-468e-9435-2deabbb978cf",{"type":39,"content":2335},[2336],{"type":42,"attrs":2337,"content":2338},{"textAlign":118},[2339],{"text":2340,"type":513,"marks":2341},"Produktivumgebung (in Teil 2)\t",[2342],{"type":961},"Ort der 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auswirken.",{"type":42,"attrs":2403,"content":2404},{"textAlign":118},[2405],{"text":2406,"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 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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":2460,"_uid":2462,"body":2463,"text":2461,"image":2898,"authors":2901,"category":1481,"headline":2453,"component":1482,"categories":2902,"bottom_head":2928,"breadcrumbs":2929,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":2944,"reading_time":2945,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":2946,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":2453,"plugin":911,"og_image":30,"og_title":2453,"description":2461,"twitter_image":30,"twitter_title":2453,"og_description":2461,"twitter_description":2461},"Eine methodisch und statistisch saubere Testplanung ist die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm. 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Und dabei natürlich hoffentlich viele „Gewinner“ ermitteln. 😉",{"type":42,"content":2479},[2480,2484],{"text":2481,"type":513,"marks":2482},"Statistik ist allerdings schon lange vor der Testauswertung relevant.",[2483],{"type":961},{"text":2485,"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":990,"attrs":2487,"content":2488},{"level":992},[2489],{"text":2490,"type":513},"Woraus besteht ein statistisches Testdesign?",{"type":1338,"attrs":2492,"content":2493},{"order":1340,"tight":51},[2494,2504,2514,2524,2534,2544,2554],{"type":967,"content":2495},[2496],{"type":42,"content":2497},[2498],{"text":2499,"type":513,"marks":2500},"Die Population / Stichproben-Einheit",[2501],{"type":926,"attrs":2502},{"href":2503,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-population-stichproben-einheit",{"type":967,"content":2505},[2506],{"type":42,"content":2507},[2508],{"text":2509,"type":513,"marks":2510},"Die Stichprobezuordnung",[2511],{"type":926,"attrs":2512},{"href":2513,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-stichprobezuordnung",{"type":967,"content":2515},[2516],{"type":42,"content":2517},[2518],{"text":2519,"type":513,"marks":2520},"Hypothese (Nullhypothese und Alternativhypothese)",[2521],{"type":926,"attrs":2522},{"href":2523,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",{"type":967,"content":2525},[2526],{"type":42,"content":2527},[2528],{"text":2529,"type":513,"marks":2530},"Die Zielmetrik(en)",[2531],{"type":926,"attrs":2532},{"href":2533,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-zielmetrik-en",{"type":967,"content":2535},[2536],{"type":42,"content":2537},[2538],{"text":2539,"type":513,"marks":2540},"Risiko für False Positives: (Alpha-Fehler & Konfidenzniveau)",[2541],{"type":926,"attrs":2542},{"href":2543,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",{"type":967,"content":2545},[2546],{"type":42,"content":2547},[2548],{"text":2549,"type":513,"marks":2550},"Risiko für False Negatives (Beta-Fehler & Testpower)",[2551],{"type":926,"attrs":2552},{"href":2553,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",{"type":967,"content":2555},[2556],{"type":42,"content":2557},[2558],{"text":2559,"type":513,"marks":2560},"Testlaufzeit",[2561],{"type":926,"attrs":2562},{"href":2563,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#testlaufzeit",{"type":990,"attrs":2565,"content":2567},{"id":2566,"level":998},"die-population-stichproben-einheit",[2568],{"text":2499,"type":513},{"type":42,"content":2570},[2571],{"text":2572,"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":2574},[2575],{"text":2576,"type":513},"Stichproben bestehen meistens aus eindeutigen Nutzern (genau genommen Nutzer-IDs). Möglich, aber selten, sind auch andere Einheiten, wie Sitzungen oder Pageviews.",{"type":990,"attrs":2578,"content":2580},{"id":2579,"level":998},"die-stichprobezuordnung",[2581],{"text":2509,"type":513},{"type":42,"content":2583},[2584],{"text":2585,"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":2587},[2588,2590,2594],{"text":2589,"type":513},"Relevant ist auch das Verhältnis der Stichprobengrößen zwischen den einzelnen Varianten: ",{"text":2591,"type":513,"marks":2592},"üblich ist eine Gleichverteilung auf alle Varianten",[2593],{"type":961},{"text":2595,"type":513},". Andere Verteilungen, um etwa das Risiko unterlegener Varianten zu minimieren, sind aber ebenfalls möglich.",{"type":990,"attrs":2597,"content":2599},{"id":2598,"level":998},"hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",[2600],{"text":2519,"type":513},{"type":42,"content":2602},[2603,2605,2611],{"text":2604,"type":513},"Die ",{"text":2606,"type":513,"marks":2607},"Hypothese",[2608],{"type":926,"attrs":2609},{"href":2610,"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":2612,"type":513}," beschreibt als zentrale Aussage, was wir mit unserem Experiment nachweisen möchten.",{"type":42,"content":2614},[2615,2616,2620],{"text":2604,"type":513},{"text":2617,"type":513,"marks":2618},"Alternativhypothese",[2619],{"type":961},{"text":2621,"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":2623},[2624,2625,2629],{"text":2604,"type":513},{"text":2626,"type":513,"marks":2627},"Nullhypothese",[2628],{"type":961},{"text":2630,"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":2632},[2633],{"text":2634,"type":513},"Ein signifikantes Ergebnis bedeutet, dass wir die Nullhypothese verwerfen und stattdessen unsere Alternativhypothese annehmen.",{"type":990,"attrs":2636,"content":2638},{"id":2637,"level":998},"die-zielmetrik-en",[2639],{"text":2529,"type":513},{"type":42,"content":2641},[2642],{"text":2643,"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":2645},[2646,2648,2652,2654,2658],{"text":2647,"type":513},"Die Zielmetrik sollte möglichst nahe an der Business-relevanten Metrik liegen und muss zum erwarteten Verhalten der Hypothese passen. ",{"text":2649,"type":513,"marks":2650},"Idealerweise hat ein Experiment genau eine Zielmetrik",[2651],{"type":961},{"text":2653,"type":513}," (",{"text":2655,"type":513,"marks":2656},"Primary Goal",[2657],{"type":1422},{"text":2659,"type":513},"), um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":42,"content":2661},[2662,2664,2668],{"text":2663,"type":513},"Das soll aber nicht grundlegend die Zahl der in einem Experiment gemessenen Metriken beschränken. ",{"text":2665,"type":513,"marks":2666},"Secondary Goals",[2667],{"type":1422},{"text":2669,"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":990,"attrs":2671,"content":2673},{"id":2672,"level":998},"risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",[2674],{"text":2539,"type":513},{"type":42,"content":2676},[2677,2679,2683,2685,2690],{"text":2678,"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":2680,"type":513,"marks":2681},"Dadurch wird das",[2682],{"type":961},{"text":2684,"type":513}," ",{"text":2686,"type":513,"marks":2687},"Alpha-Fehler",[2688,2689],{"type":1422},{"type":961},{"text":2691,"type":513,"marks":2692},"****-Risiko für falsch-positive Ergebnisse begrenzt.",[2693],{"type":961},{"type":42,"content":2695},[2696],{"text":2697,"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":963,"attrs":2699,"content":2700},{"tight":51},[2701],{"type":967,"content":2702},[2703],{"type":42,"content":2704},[2705,2707,2713],{"text":2706,"type":513},"Siehe dazu auch mein ",{"text":2708,"type":513,"marks":2709},"Artikel über paralleles Testing und die verschiedenen Testmodelle",[2710],{"type":926,"attrs":2711},{"href":2712,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/experimentation/paralleles-testen.html",{"text":930,"type":513},{"type":990,"attrs":2715,"content":2717},{"id":2716,"level":998},"risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",[2718],{"text":2549,"type":513},{"type":42,"content":2720},[2721,2723,2727],{"text":2722,"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":2724,"type":513,"marks":2725},"Testpower",[2726],{"type":961},{"text":2728,"type":513}," zu kontrollieren.",{"type":42,"content":2730},[2731],{"text":2732,"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":2734},[2735],{"text":2736,"type":513},"Die Power können wir beeinflussen, indem wir",{"type":963,"attrs":2738,"content":2739},{"tight":51},[2740,2746,2752],{"type":967,"content":2741},[2742],{"type":42,"content":2743},[2744],{"text":2745,"type":513},"das Konfidenzniveau anpassen: Je niedriger das Konfidenzniveau, umso größer die Power, sofern alle anderen Parameter konstant bleiben.",{"type":967,"content":2747},[2748],{"type":42,"content":2749},[2750],{"text":2751,"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":967,"content":2753},[2754],{"type":42,"content":2755},[2756],{"text":2757,"type":513},"die Stichprobengröße anpassen: Die Chance einen Effekt signifikant nachzuweisen steigt mit der Stichprobengröße.",{"type":42,"content":2759},[2760],{"text":2761,"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":963,"attrs":2763,"content":2764},{"tight":51},[2765],{"type":967,"content":2766},[2767],{"type":42,"content":2768},[2769,2771,2777],{"text":2770,"type":513},"Siehe dazu auch ",{"text":2772,"type":513,"marks":2773},"Julia Engelmanns Artikel zur Testpower",[2774],{"type":926,"attrs":2775},{"href":2776,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/data-analytics/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden.html",{"text":930,"type":513},{"type":990,"attrs":2779,"content":2781},{"id":2780,"level":998},"testlaufzeit",[2782],{"text":2559,"type":513},{"type":42,"content":2784},[2785],{"text":2786,"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":2788},[2789],{"text":2790,"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":990,"attrs":2792,"content":2794},{"id":2793,"level":992},"warum-braucht-es-eine-solide-testplanung",[2795],{"text":2796,"type":513},"Warum braucht es eine solide Testplanung?",{"type":42,"content":2798},[2799,2803],{"text":2800,"type":513,"marks":2801},"Mit einer sorgfältigen Testplanung wird sowohl die Effektivität, als auch die Effizienz eines Testingprogramms optimiert.",[2802],{"type":961},{"text":2804,"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":2806,"content":2807},"blockquote",[2808,2812],{"type":42,"content":2809},[2810],{"text":2811,"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":2813},[2814],{"text":2815,"type":513,"marks":2816},"Dr. René Gilster, Principal Behavioral Science",[2817],{"type":1422},{"type":42,"content":2819},[2820],{"text":2821,"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":2823},[2824],{"text":2825,"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":2827},[2828],{"text":2829,"type":513},"Bei 50 Gewinnern bedeutet das:",{"type":42,"content":2831},[2832],{"text":2833,"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":2835},[2836],{"text":2837,"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":2839},[2840],{"text":2841,"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":990,"attrs":2843,"content":2844},{"level":992},[2845],{"text":2846,"type":513},"Wie erstelle ich ein statistisch valides Testdesign?",{"type":42,"content":2848},[2849,2853,2854,2861,2862],{"text":2850,"type":513,"marks":2851},"Mit unserem neuen",[2852],{"type":961},{"text":2684,"type":513},{"text":2855,"type":513,"marks":2856},"kostenlosen Testplaner-Tool",[2857,2858],{"type":961},{"type":926,"attrs":2859},{"href":2860,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/testplaner",{"text":2684,"type":513},{"text":2863,"type":513,"marks":2864},"kannst du alle relevanten Aspekte der Testplanung einheitlich, ansprechend und (auch für Nicht-Statistiker) leicht verständlich dokumentieren.",[2865],{"type":961},{"type":42,"content":2867},[2868],{"text":2869,"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":2871},[2872],{"text":2873,"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":2875},[2876],{"text":2877,"type":513},"Viel Spaß beim Planen deiner Tests!",{"type":42,"content":2879},[2880],{"text":2881,"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":2883},[2884,2888],{"text":2885,"type":513,"marks":2886},"Schon gewusst …?!",[2887],{"type":961},{"text":2889,"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":2891},[2892],{"text":2893,"type":513,"marks":2894},"Zur Tool-Übersicht",[2895],{"type":926,"attrs":2896},{"href":2897,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"alt":2453,"src":2899,"name":30,"focus":30,"title":2453,"source":30,"filename":2899,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2900,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/0w2rOS1H_solide-testplanung-blogpost-1620x500.png",{"alt":2453,"title":2453,"source":30,"copyright":30},[1458],[2903,2907,2911,2915],{"name":1485,"created_at":1486,"published_at":1487,"updated_at":1488,"id":1489,"uuid":1481,"content":2904,"slug":1493,"full_slug":1494,"sort_by_date":118,"position":1495,"tag_list":2905,"is_startpage":51,"parent_id":1497,"meta_data":118,"group_id":1498,"first_published_at":1499,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2906,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1491,"component":1492},[],[],{"name":1502,"created_at":1503,"published_at":1504,"updated_at":1503,"id":1505,"uuid":1506,"content":2908,"slug":1509,"full_slug":1510,"sort_by_date":118,"position":1511,"tag_list":2909,"is_startpage":51,"parent_id":1497,"meta_data":118,"group_id":1513,"first_published_at":1499,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2910,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1508,"component":1492},[],[],{"name":1516,"created_at":1517,"published_at":1504,"updated_at":1517,"id":1518,"uuid":1519,"content":2912,"slug":1522,"full_slug":1523,"sort_by_date":118,"position":1524,"tag_list":2913,"is_startpage":51,"parent_id":1497,"meta_data":118,"group_id":1526,"first_published_at":1499,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2914,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1521,"component":1492},[],[],{"name":2916,"created_at":2917,"published_at":1504,"updated_at":2917,"id":2918,"uuid":2919,"content":2920,"slug":2922,"full_slug":2923,"sort_by_date":118,"position":2924,"tag_list":2925,"is_startpage":51,"parent_id":1497,"meta_data":118,"group_id":2926,"first_published_at":1499,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2927,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Data 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ist ein wunderbares Tool, um damit herauszufinden, wie die eigenen Kunden auf Veränderungen einer Website, App etc. reagieren. Das Wort A/B-Test klingt für viele allerdings sehr operativ, dabei ist es im Grunde eine Methode, um Business Experimente durchzuführen und damit Innovation zu treiben.",{"type":42,"attrs":2976,"content":2977},{"textAlign":118},[2978],{"text":2979,"type":513},"Wie läuft das Ganze ab?",{"type":42,"attrs":2981,"content":2982},{"textAlign":118},[2983],{"text":2984,"type":513},"Eine Annahme darüber, wie sich Kunden auf eine Veränderung verhalten, wird mittels eines Experiments überprüft.",{"type":42,"attrs":2986,"content":2987},{"textAlign":118},[2988,2992],{"text":2989,"type":513,"marks":2990},"Der Clou darin:",[2991],{"type":961},{"text":2993,"type":513}," Die Entscheidung, ob eine Veränderung ausgerollt wird oder nicht, wird also kundenzentriert und auf Basis von Daten getroffen.",{"type":42,"attrs":2995,"content":2996},{"textAlign":118},[2997,3001],{"text":2998,"type":513,"marks":2999},"Ein weiterer Vorteil:",[3000],{"type":961},{"text":3002,"type":513}," Niemand muss mehr wissen, welche Maßnahme die richtige ist, denn auch das „entscheidet“ die Zielgruppe.",{"type":42,"attrs":3004,"content":3005},{"textAlign":118},[3006],{"text":3007,"type":513},"Doch genau das erfordert ein anderes Verhalten von Führungskräften.",{"type":990,"attrs":3009,"content":3010},{"level":992,"textAlign":118},[3011],{"text":3012,"type":513},"Führung(skräfte) im Wandel",{"type":42,"attrs":3014,"content":3015},{"textAlign":118},[3016,3018,3022],{"text":3017,"type":513},"Früher „wussten“ Führungskräfte, was richtig oder falsch ist, und ",{"text":3019,"type":513,"marks":3020},"ihre",[3021],{"type":1422},{"text":3023,"type":513}," Entscheidungen führten dazu, dass Änderungen an Webseiten oder in der Marketingkommunikation vorgenommen wurden – oder nicht.",{"type":42,"attrs":3025,"content":3026},{"textAlign":118},[3027],{"text":3028,"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":3030,"content":3031},{"textAlign":118},[3032],{"text":3033,"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":1338,"attrs":3035,"content":3036},{"order":1340},[3037,3046],{"type":967,"content":3038},[3039],{"type":42,"attrs":3040,"content":3041},{"textAlign":118},[3042],{"text":3043,"type":513,"marks":3044},"Eigene Fehler akzeptieren können.",[3045],{"type":961},{"type":967,"content":3047},[3048],{"type":42,"attrs":3049,"content":3050},{"textAlign":118},[3051],{"text":3052,"type":513,"marks":3053},"Die Autonomie des Teams gewährleisten können (und wollen).",[3054],{"type":961},{"type":990,"attrs":3056,"content":3057},{"level":992,"textAlign":118},[3058],{"text":3059,"type":513},"1. Die Bereitschaft, die eigenen Fehler zu akzeptieren",{"type":42,"attrs":3061,"content":3062},{"textAlign":118},[3063],{"text":3064,"type":513},"Wenn Daten das Entscheidungskriterium für die Auswahl von Maßnahmen im digitalen Marketing sind, dann heißt das für Führungskräfte:",{"type":2806,"content":3066},[3067],{"type":42,"attrs":3068,"content":3069},{"textAlign":118},[3070],{"text":3071,"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":3073,"content":3074},{"textAlign":118},[3075],{"text":3076,"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":3078,"content":3079},{"textAlign":118},[3080,3082,3086,3088,3092,3093,3097,3099,3103],{"text":3081,"type":513},"Der österreichische Wirtschaftswissenschaftler Fredmund Malik zählt „Entscheiden“ zu den fünf Aufgaben von Führungskräften (neben ",{"text":3083,"type":513,"marks":3084},"Ziele setzen",[3085],{"type":1422},{"text":3087,"type":513},", ",{"text":3089,"type":513,"marks":3090},"Organisieren",[3091],{"type":1422},{"text":3087,"type":513},{"text":3094,"type":513,"marks":3095},"Kontrollieren",[3096],{"type":1422},{"text":3098,"type":513}," und ",{"text":3100,"type":513,"marks":3101},"Menschen weiterentwickeln",[3102],{"type":1422},{"text":3104,"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":3106,"content":3107},{"textAlign":118},[3108,3110,3114],{"text":3109,"type":513},"Damit Experimente – auch mit größerer Tragweite im Sinne von Innovationsvorhaben oder neuen Geschäftsmodellen – erfolgreich sein können, müssen sich Führungskräfte jedoch ",{"text":3111,"type":513,"marks":3112},"aktiv für Testing aussprechen",[3113],{"type":1422},{"text":3115,"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":3117,"icon":30,"text":3118,"image":3129,"theme":3131,"component":3132,"action_buttons":3133,"image_position":3134},"90d96369-0058-4b21-ad9f-b764ae3e01f7",{"type":39,"content":3119},[3120],{"type":42,"attrs":3121,"content":3122},{"textAlign":118},[3123,3127],{"text":3124,"type":513,"marks":3125},"Randnotiz:",[3126],{"type":961},{"text":3128,"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":3130},{},"secondary","richtext-callout",[],"side",{"_uid":3136,"text":3137,"component":1006},"48e3a065-4ce5-4980-9fbc-0d9707fb7e01",{"type":39,"content":3138},[3139,3144,3149,3154,3159,3166,3179],{"type":42,"attrs":3140,"content":3141},{"textAlign":118},[3142],{"text":3143,"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":3145,"content":3146},{"textAlign":118},[3147],{"text":3148,"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":3150,"content":3151},{"textAlign":118},[3152],{"text":3153,"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":990,"attrs":3155,"content":3156},{"level":992,"textAlign":118},[3157],{"text":3158,"type":513},"2. Die Bereitschaft, die Autonomie des Teams zu gewährleisten",{"type":42,"attrs":3160,"content":3161},{"textAlign":118},[3162],{"text":3163,"type":513,"marks":3164},"Der Freiraum von Menschen, die Experimente entwickeln und umsetzen, ist entscheidend für den Wertbeitrag, den Testing im gesamten Unternehmen haben wird.",[3165],{"type":1422},{"type":42,"attrs":3167,"content":3168},{"textAlign":118},[3169,3171,3177],{"text":3170,"type":513},"Haben Teams im Tagesgeschäft keine Zeit für A/B-Tests, erstickt die ",{"text":3172,"type":513,"marks":3173},"Experimentierkultur",[3174],{"type":926,"attrs":3175},{"href":3176,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/unternehmenskultur/kultur-des-experimentierens.html",{"text":3178,"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":3180,"content":3181},{"textAlign":118},[3182,3184,3190],{"text":3183,"type":513},"Shiva Manjunath (Experimentation Manager bei Solo Brands; ehem. Speero und Gartner) hat das ",{"text":3185,"type":513,"marks":3186},"in einem LinkedIn-Beitrag",[3187],{"type":926,"attrs":3188},{"href":3189,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7028338977946427392/",{"text":3191,"type":513}," sehr treffend beschrieben:",{"_uid":3193,"caption":3194,"component":3197,"video_embed":3198,"video_upload":3199,"overlay_image":3201},"a28b5b2c-5c7c-405b-a51f-78759260d9e7",{"type":39,"content":3195},[3196],{"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":3200},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":3202},{},{"_uid":3204,"text":3205,"component":1006},"347771c8-6238-48cb-b309-28d3f1d5a7fe",{"type":39,"content":3206},[3207,3212,3217,3228,3233,3240],{"type":42,"attrs":3208,"content":3209},{"textAlign":118},[3210],{"text":3211,"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":990,"attrs":3213,"content":3214},{"level":992,"textAlign":118},[3215],{"text":3216,"type":513},"Fazit: Gute Führung begünstigt erfolgreiche A/B-Tests",{"type":42,"attrs":3218,"content":3219},{"textAlign":118},[3220,3222,3226],{"text":3221,"type":513},"Führungskräfte, die das Testen und Experimentieren Teams verantworten, sind aus meiner Sicht vor allem eines: ",{"text":3223,"type":513,"marks":3224},"Enabler",[3225],{"type":1422},{"text":3227,"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":3229,"content":3230},{"textAlign":118},[3231],{"text":3232,"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":2806,"content":3234},[3235],{"type":42,"attrs":3236,"content":3237},{"textAlign":118},[3238],{"text":3239,"type":513},"Culture eats strategy for breakfast.",{"type":42,"attrs":3241,"content":3242},{"textAlign":118},[3243],{"text":3244,"type":513,"marks":3245},"Wie siehst du das? 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