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Erfolgskennzahl für einen A/B-Test noch zu eng gedacht ist.",[934],{"type":935},"bold",{"type":937,"content":938},"blockquote",[939],{"type":42,"content":940},[941],{"text":942,"type":513},"Der Uplift aus deinen A/B-Tests war schon immer eine Variable mit unterschiedlicher Eintritts- und höherer Fehlerwahrscheinlichkeit als einzelne Conversion-Rates.",{"type":42,"content":944},[945],{"text":946,"type":513},"Denn eine Aussage über den Uplift lässt sich eher als Intervall (von-bis) bei einem gewissen Konfidenzniveau ausdrücken.",{"type":42,"content":948},[949,951,955],{"text":950,"type":513},"Dein gemessener Uplift bezieht sich immer auf ",{"text":952,"type":513,"marks":953},"das Experiment, den Zeitraum und die Rahmenbedingungen",[954],{"type":935},{"text":956,"type":513}," zu diesem Zeitraum.",{"type":42,"content":958},[959],{"text":960,"type":513},"Tatsächlich kann der Uplift niedriger sein – aber auch höher. Der gemessene Uplift ist immer ein Mittelwert, welche gewissen Schwankungen und Unsicherheiten unterliegt. Er ist eine Größe, die du nutzen solltest, um deinen Backlog zu priorisieren, um planbares Wachstum zu erzeugen.",{"type":42,"content":962},[963,965],{"text":964,"type":513},"Dabei gibt es durchaus erprobte Methoden wie du zu validen Aussagen kommst. Aus diesem Grund haben wir ",{"text":966,"type":513,"marks":967},"Tipps zusammengestellt, die dir zeigen, wie du Resultate besser und glaubwürdiger einschätzen und präsentieren kannst.",[968],{"type":935},{"type":970,"attrs":971,"content":973},"heading",{"level":972},2,[974],{"text":975,"type":513},"Das Problem mit der präzisen Umsatzvorhersage",{"type":42,"content":977},[978],{"text":979,"type":513},"Wenn du Lotto spielst, gehst du eine Wette ein, dass du mit einer Wahrscheinlichkeit von 1:15 Millionen morgen mit sechs Richtigen Millionär geworden bist.",{"type":42,"content":981},[982],{"text":983,"type":513},"Ein Test ist auch eine Art “Wette”.",{"type":42,"content":985},[986],{"text":987,"type":513},"Du wettest auf mehr Uplift.",{"type":42,"content":989},[990],{"text":991,"type":513},"Da die mehrheitliche Empfehlung darin besteht, einen A/B-Test bis zu einer bestimmten erzielten statistischen Konfidenz (oft werden 95% verwendet) laufen zu lassen, ist das eine verdammt gute Wette. Jedes Mal, wenn du einen A/B-Test durchführst, sorgst du also für Planbarkeit im Output.",{"type":42,"content":993},[994],{"text":995,"type":513,"marks":996},"Aber lediglich 1:1 in Euros beim Uplift zu denken ist nicht weit genug gedacht.",[997],{"type":935},{"type":42,"content":999},[1000],{"text":1001,"type":513},"Denn die Resultate und Erkenntnisse aus absolvierten A/B-Tests sorgen neben dem Invest auch für eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit auf einen Wertbeitrag, und stellen deshalb immer eine gute Investition dar.",{"type":42,"content":1003},[1004],{"text":1005,"type":513},"Nach Abschluss eines jeden Experiments weißt du zu einem hohen Prozentsatz, ob du auf dem Holzweg bist oder nicht.",{"type":42,"content":1007},[1008,1012],{"text":1009,"type":513,"marks":1010},"Leider verlaufen im Alltag die Hochrechnungen und Annahmen oft fehlerhaft",[1011],{"type":935},{"text":1013,"type":513}," und schüren falsche Erwartungen. Auf einmal wird bis ins Management über Testlaufzeiten, Intervalle oder Umsatzschätzungen debattiert. Oder es gibt Missverständnisse oder fehlendes methodisches Wissen um mit diesen statistischen Begriffe richtig umzugehen.",{"type":42,"content":1015},[1016,1018,1022],{"text":1017,"type":513},"Bevor man sich versieht, ",{"text":1019,"type":513,"marks":1020},"beeinflusst die Uplift-Annahme die Steuerung der Unternehmensziele",[1021],{"type":935},{"text":1023,"type":513}," – und fertig ist das Rezept für Frustrations-Testing mittels falscher Hochrechnungen und mangelnder Testanalyse.",{"type":42,"content":1025},[1026],{"text":1027,"type":513},"Möglicherweise verschwand auch ein Uplift nach kurzer Zeit wieder und du musst nun herausfinden, was richtig ist.",{"type":42,"content":1029},[1030],{"text":1031,"type":513},"Glücklicherweise existieren 3 erprobte Hochrechnungen, um Ideen für kontrolliertes Wachstum und strategisches Testing zu planen, sowie verständlich in Meetings oder bei Reportings weiterzutragen.",{"type":970,"attrs":1033,"content":1034},{"level":972},[1035],{"text":1036,"type":513},"Der Uplift ist immer eine Breite an Eintrittswahrscheinlichkeiten",{"type":42,"content":1038},[1039],{"text":1040,"type":513},"Der Uplift wird üblicherweise berechnet, indem die Mittelwerte zweier Varianten ins Verhältnis gesetzt werden.",{"type":42,"content":1042},[1043],{"text":1044,"type":513},"Nehmen wir an, du rollst in deinem A/B-Test die Variante “B” aus, bei dem dir zum durchgeführten Zeitpunkt die Zahlen sagen, dass zu 95% circa 8.3 Mio. Euro Uplift in einem Jahr rausspringen können.",{"type":42,"content":1046},[1047],{"text":1048,"type":513},"Zu 50% sind es sogar deutlich mehr als diese 8.3 Mio. Euro.",{"type":42,"content":1050},[1051],{"text":1052,"type":513},"Solche Bandbreiten an positivem als auch negativem Uplift pro Experiment kannst du an den unten aufgeführten Beispielkurven ablesen. Dieser Darstellung liegt eine bayesianische Auswertungsmethodik zu grunde, bei der die Eintrittswahrscheinlichkeiten bestimmter Uplift-Szenarien direkt berechnet und interpretiert werden können. Anders als beim frequentistischen Ansatz, bei dem der Mittelwert stark im Fokus steht, stellt der bayesianische Ansatz die Angabe von Wahrscheinlichkeiten für den Eintritt bestimmter Mindest-Uplifts in den Vordergrund. Das macht dieses Verfahren sehr viel wertvoller und aussagekräftiger in der Interpretation von Testergebnissen.",{"type":42,"content":1054},[1055],{"text":1056,"type":513},"Selbst wenn du am Ende “nur” den Umsatz hältst bedeutet das: Hättest du diese Experimente nicht live gebracht, wärst du zu 95% schlechter dran als im Vorjahr.",{"type":42,"content":1058},[1059],{"text":1060,"type":513},"Na, wie klingt das?","richtext-text",{"_uid":1063,"image":1064,"caption":1068,"component":1074},"06964b3b-f26f-4607-9afb-de8dc01aa639",{"alt":1065,"src":1066,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1066,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1067,"is_external_url":81},"umsatzanstieg-berechnen-ab-testing-uplift-wahrscheinlichkeit-umsatzplanung-1","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/xzHOWnGj_umsatzanstieg-berechnen-ab-testing-uplift-wahrscheinlichkeit-umsatzplanung-1-820x385.png",{"alt":1065,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1069},[1070],{"type":42,"content":1071},[1072],{"text":1073,"type":513},"Abb.: Eintrittswahrscheinlichkeiten Umsatzanstieg bzw. Umsatzrückgang","richtext-image",{"_uid":1076,"text":1077,"component":1061},"15c8f598-5fa5-4aba-bbee-08d963494f7e",{"type":39,"content":1078},[1079,1098,1105,1176,1181,1186,1191,1200,1205,1210,1215,1220,1227,1272,1283,1288,1294,1299,1304,1309,1314,1333,1342,1347],{"type":42,"attrs":1080,"content":1081},{"textAlign":118},[1082,1096],{"text":1083,"type":513,"marks":1084},"Die konsequente Umsetzung von A/B-Testing",[1085],{"type":1086,"attrs":1087},"link",{"href":1088,"uuid":1089,"anchor":118,"target":1090,"linktype":31,"story":1091},"/de/ressourcen/e-books/digital-experimentation-framework","d8a55e0a-44f0-4cb8-8c30-569e097eb65b","_self",{"name":1092,"id":1093,"uuid":1089,"slug":1094,"url":1095,"full_slug":1095,"_stopResolving":81},"Digital Experimentation Framework – Dein System für wirksames Wachstum",108877155700171,"digital-experimentation-framework","de/ressourcen/e-books/digital-experimentation-framework",{"text":1097,"type":513}," ist die einzige Möglichkeit kontrolliertes Wachstum zu erzielen oder ein “Growth-Team” in der Produktweiterentwicklung zu etablieren.",{"type":42,"attrs":1099,"content":1100},{"textAlign":118},[1101],{"text":1102,"type":513,"marks":1103},"Learnings, wenn es um Eintrittswahrscheinlichkeiten geht:",[1104],{"type":935},{"type":1106,"attrs":1107,"content":1109},"ordered_list",{"order":1108},1,[1110,1118,1133,1140,1155,1162,1169],{"type":1111,"content":1112},"list_item",[1113],{"type":42,"attrs":1114,"content":1115},{"textAlign":118},[1116],{"text":1117,"type":513},"reporte nicht nur in blanken Uplifts, sondern in Prozenten und dem jeweiligen Kontext",{"type":1111,"content":1119},[1120],{"type":42,"attrs":1121,"content":1122},{"textAlign":118},[1123,1125,1131],{"text":1124,"type":513},"denke daran, beim A/B-Testing auch das ",{"text":1126,"type":513,"marks":1127},"Konfidenzintervall zu kommunizieren",[1128],{"type":1086,"attrs":1129},{"href":1130,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tipps/testing-statistik-konfidenz-grundlagen.html",{"text":1132,"type":513}," und arbeite mit bayesiansichen Eintrittswahrscheinlichkeiten.",{"type":1111,"content":1134},[1135],{"type":42,"attrs":1136,"content":1137},{"textAlign":118},[1138],{"text":1139,"type":513},"erkläre auch den Wert nicht-monetäre Erkenntnisse – was wurde gelernt?",{"type":1111,"content":1141},[1142],{"type":42,"attrs":1143,"content":1144},{"textAlign":118},[1145,1147,1153],{"text":1146,"type":513},"nutze ",{"text":1148,"type":513,"marks":1149},"Sample Size Tools",[1150],{"type":1086,"attrs":1151},{"href":1152,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools",{"text":1154,"type":513}," VOR JEDEM Test, um Uplifts sicher nachzuweisen",{"type":1111,"content":1156},[1157],{"type":42,"attrs":1158,"content":1159},{"textAlign":118},[1160],{"text":1161,"type":513},"setze die Testresultate ins Verhältnis zu bisherigen Tests",{"type":1111,"content":1163},[1164],{"type":42,"attrs":1165,"content":1166},{"textAlign":118},[1167],{"text":1168,"type":513},"erwähne Dämpfungsfaktoren und teile darauf basiert deine Einschätzungen lieber konservativ als zu optimistisch (wie das geht, erkläre ich dir gleich)",{"type":1111,"content":1170},[1171],{"type":42,"attrs":1172,"content":1173},{"textAlign":118},[1174],{"text":1175,"type":513},"nutze den Uplift/ Output als Priorisierungskriterium für den Backlog",{"type":42,"attrs":1177,"content":1178},{"textAlign":118},[1179],{"text":1180,"type":513},"Die Abfolge von implementierten Tests ist letztlich auch ein kompensatorischer Faktor für die „Abnutzung“ deiner derzeitigen Marktposition, sowie dem Evolutionsstatus deiner Verkaufsplattform im Vergleich zum Wettbewerb.",{"type":42,"attrs":1182,"content":1183},{"textAlign":118},[1184],{"text":1185,"type":513},"Zusätzlich zu den obigen Eintrittswahrscheinlichkeiten, müssen wir uns noch einen weiteren Bereich anschauen: Weiche Faktoren, die die Validität von Experimenten beeinflussen.",{"type":970,"attrs":1187,"content":1188},{"level":972,"textAlign":118},[1189],{"text":1190,"type":513},"Weiche Faktoren der Validität: Dämpfungsfaktoren beim A/B-Testing",{"type":42,"attrs":1192,"content":1193},{"textAlign":118},[1194,1196],{"text":1195,"type":513},"Grundsätzlich solltest du immer ",{"text":1197,"type":513,"marks":1198},"eigene Kampagnen betrachten, die deinen Test beeinflussen könnten.",[1199],{"type":935},{"type":42,"attrs":1201,"content":1202},{"textAlign":118},[1203],{"text":1204,"type":513},"Gab es während deiner Tests konkurrierende Sales-Aktionen oder Wettbewerber, die deine Optimierungsidee beeinflussen konnten?",{"type":42,"attrs":1206,"content":1207},{"textAlign":118},[1208],{"text":1209,"type":513},"Nehmen wir an, du produzierst T-Shirts und verkaufst sie auf deiner E-Commerce-Plattform.",{"type":42,"attrs":1211,"content":1212},{"textAlign":118},[1213],{"text":1214,"type":513},"In einem A/B-Test hast du für 50% des Traffics bei den Shirts mit Streichpreisen gearbeitet – bei den anderen 50% nicht.",{"type":42,"attrs":1216,"content":1217},{"textAlign":118},[1218],{"text":1219,"type":513},"Der Streichpreis hat super funktioniert und du setzt den Test um. Nun solltest du folgendes mit in deine Analyse ziehen.",{"type":42,"attrs":1221,"content":1222},{"textAlign":118},[1223],{"text":1224,"type":513,"marks":1225},"Multiple Variablen: Dämpfungsfaktoren, die beim A/B-Testing deine Umsatzschätzungen in Euro verzerren:",[1226],{"type":935},{"type":1228,"content":1229},"bullet_list",[1230,1237,1244,1251,1258,1265],{"type":1111,"content":1231},[1232],{"type":42,"attrs":1233,"content":1234},{"textAlign":118},[1235],{"text":1236,"type":513},"Was hat im Testzeitraum die Konkurrenz, also der Markt, an Maßnahmen parallel zu dir im “Kampf um den Kunden” durchgeführt?",{"type":1111,"content":1238},[1239],{"type":42,"attrs":1240,"content":1241},{"textAlign":118},[1242],{"text":1243,"type":513},"Zu wieviel Prozent haben andere Kampagnen, wie Sales-Aktionen, Einfluss auf den Umsatz?",{"type":1111,"content":1245},[1246],{"type":42,"attrs":1247,"content":1248},{"textAlign":118},[1249],{"text":1250,"type":513},"Gab es Multi-Channel-Aktionen wie Katalogsendungen, die deinen Test beeinflussen können?",{"type":1111,"content":1252},[1253],{"type":42,"attrs":1254,"content":1255},{"textAlign":118},[1256],{"text":1257,"type":513},"Welcher Saisonalität, sonstigen Ereignissen oder Zyklen unterliegst du?",{"type":1111,"content":1259},[1260],{"type":42,"attrs":1261,"content":1262},{"textAlign":118},[1263],{"text":1264,"type":513},"Welche Marketingaktionen hat dein härtester Konkurrent zum Zeitpunkt des Tests gefahren?",{"type":1111,"content":1266},[1267],{"type":42,"attrs":1268,"content":1269},{"textAlign":118},[1270],{"text":1271,"type":513},"Welche sonstigen wirtschaftlichen Faktoren haben in der Zeit deines Tests Einfluss auf die Attraktivität deiner Produktes gehabt?",{"type":42,"attrs":1273,"content":1274},{"textAlign":118},[1275,1277,1281],{"text":1276,"type":513},"Alle diese Rahmenbedingungen sind möglicherweise ",{"text":1278,"type":513,"marks":1279},"dämpfende Einflüsse auf die Resultate deines Tests",[1280],{"type":935},{"text":1282,"type":513},". Berücksichtige daher beim A/B-Testing und Reporting immer deine Testumgebung und die Marktgegebenheiten, denen du ausgesetzt bist.",{"type":42,"attrs":1284,"content":1285},{"textAlign":118},[1286],{"text":1287,"type":513},"Berücksichtige diese multiplen Variablen immer, wenn du Experimente durchführst und Erfolgsschätzungen oder in Retros kommunizierst.",{"type":970,"attrs":1289,"content":1291},{"level":1290,"textAlign":118},3,[1292],{"text":1293,"type":513},"U-Modell zur Umsatzvorhersage: Wie präzise muss es sein?",{"type":42,"attrs":1295,"content":1296},{"textAlign":118},[1297],{"text":1298,"type":513},"Da du für deine Website ja nicht nur ein Experiment, sondern mehrere laufen lässt, generierst du für jeden Test eine Aussage über den Uplift und somit die Nutzerakzeptanz für die Veränderung auf der Website.",{"type":42,"attrs":1300,"content":1301},{"textAlign":118},[1302],{"text":1303,"type":513},"Wenn du es schaffst, pro Jahr 20-40 oder mehr Tests durchzuführen, dann kannst du den Wertbeitrag deines Testing-Programms sehr schön gegeneinander halten und in einem nutzerzentrierten Backlog nach dem Wert priorisieren. Hierfür kann der Uplift in Euro ein Priorisierungsfaktor sein.",{"type":42,"attrs":1305,"content":1306},{"textAlign":118},[1307],{"text":1308,"type":513},"Neben der Verwendung von Vorhersage Methoden mittels Dämpfungsfaktoren besteht auch die Möglichkeit eine dauerhafte Kontrollgruppe einzuführen. An dieser Stelle ist es wichtig zu erwähnen, dass Vorhersagemodelle immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet sind und per se mit Prognosefehlern einhergehen. Wie sich Uplifts in der Zukunft entwickeln, lässt sich nie 100% vorhersagen.",{"type":42,"attrs":1310,"content":1311},{"textAlign":118},[1312],{"text":1313,"type":513},"Das Einführen einer dauerhaften Kontrollgruppe ist offen gesagt, der einzig valide Weg um den mittel- bis langfristigen Effekt von Optimierungsmaßnahmen wirklich zu messen. Hier wird einem Prozentsatz der Nutzer dauerhaft die aktuelle Version der Website OHNE die implementierten Optmierungsmaßnahmen gezeigt welche gegen die neue kumulierte Variante mit den Optimierungen läuft. Diese Methodik ist allerdings mit gewissen Herausforderungen verbunden, wie z.B. hohem technischen Aufwand. Zudem verzichtet man auf Umsatz, weil ein gewisser Teil der Nutzer die Website ohne die gewinnbringenden Verbesserungen sieht. Es gibt allerdings Möglichkeiten, diese Kontrollgruppe auch in Testing Tools fest zu implementieren anstatt backend-seitig über die IT. Abhängig vom Traffic kann man außerdem die Größe dieser overall Control Group auf eine akzeptable Größe minimieren und z.B. nur 5% – 10% des Traffics dauerhaft “einfrieren”.",{"type":42,"attrs":1315,"content":1316},{"textAlign":118},[1317,1319,1331],{"text":1318,"type":513},"Dauerhafte Nullgruppen und Hochrechnungen haben beide ihre Vor- und Nachteile (Stichwort: ",{"text":1320,"type":513,"marks":1321},"Opportunitätskosten",[1322],{"type":1086,"attrs":1323},{"href":1324,"uuid":1325,"anchor":118,"target":1090,"linktype":31,"story":1326},"/de/conversion-rate-optimization/achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung","9b830c15-e7eb-42eb-9966-e7d9a6929cfe",{"name":1327,"id":1328,"uuid":1325,"slug":1329,"url":1330,"full_slug":1330,"_stopResolving":81},"Achtung! Das sind die wahren Kosten der Conversion Optimierung",101807502708533,"achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung","de/conversion-rate-optimization/achtung-das-sind-die-wahren-kosten-der-conversion-optimierung",{"text":1332,"type":513},"). Im folgenden konzentrieren wir uns auf mögliche Methoden zur Prognose von Testergebnissen mittels Hochrechnungen.",{"type":42,"attrs":1334,"content":1335},{"textAlign":118},[1336,1340],{"text":1337,"type":513,"marks":1338},"Das Problem mit dem Hochrechnen:",[1339],{"type":935},{"text":1341,"type":513}," wir wissen jetzt, das Resultate variieren – wie gehen wir damit um, wenn wir den tatsächlichen Wertbeitrag vom Experimentzeitraum auf einen größeren/ Business-Zeitraum umrechnen wollen? Wie viele Experimente sollten wir nutzen und welche Anzahl an Kontrollgruppen ergeben Sinn?",{"type":42,"attrs":1343,"content":1344},{"textAlign":118},[1345],{"text":1346,"type":513},"Um dies besser abwägen zu können, zeigt dir das U-Modell der Validität, wie unterschiedliche Hochrechnungen einzuschätzen sind.",{"type":970,"attrs":1348,"content":1350},{"level":1349,"textAlign":118},4,[1351],{"text":1352,"type":513},"Das U-Modell der Validität",{"_uid":1354,"image":1355,"caption":1359,"component":1074},"cc62f66a-783a-4162-9014-fdeec20e198c",{"alt":1356,"src":1357,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1357,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1358,"is_external_url":81},"u-modell-validitaet-umsatzvorhersage-umsatzwachstum-berechnen-methode-1","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/_SAnww--_u-modell-validitaet-umsatzvorhersage-umsatzwachstum-berechnen-methode-1-820x480.png",{"alt":1356,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1360},[1361],{"type":42,"content":1362},[1363],{"text":1364,"type":513},"Abb.: U-Modell der Validität",{"_uid":1366,"text":1367,"component":1061},"32a69e14-d7e5-474d-885a-e815d660f5e7",{"type":39,"content":1368},[1369,1375,1396,1400,1404,1408,1412,1416,1421,1425,1431,1435],{"type":42,"content":1370},[1371],{"text":1372,"type":513,"marks":1373},"Das U-Modell verfügt über zwei Achsen:",[1374],{"type":935},{"type":1106,"attrs":1376,"content":1377},{"order":1108,"tight":51},[1378],{"type":1111,"content":1379},[1380,1381],{"type":42},{"type":1106,"attrs":1382,"content":1383},{"order":1108,"tight":51},[1384,1390],{"type":1111,"content":1385},[1386],{"type":42,"content":1387},[1388],{"text":1389,"type":513},"Die eine Achse zeigt dir den Aufwand, den du betreiben musst, um einen gewissen Grad an Entscheidungssicherheit zu erlangen.",{"type":1111,"content":1391},[1392],{"type":42,"content":1393},[1394],{"text":1395,"type":513},"Die andere Achse ist die der Validität, bezogen auf die Entscheidung und zeigt dir, wie valide die Transparenz über die Entscheidung ist.",{"type":42,"content":1397},[1398],{"text":1399,"type":513},"Ziel sollte es für dich immer sein, einen Mittelweg zwischen Aufwand und Validität zu finden.",{"type":42,"content":1401},[1402],{"text":1403,"type":513},"Wenn du aus dem Bauch heraus entscheidest, dann erreichst du keine Validität, weil du kein Feedback vom Kunden oder von anderen Einflussfaktoren auf deine Tests mit einbeziehst. Am Ende machst du ein halbes Jahr eine Entwicklung, danach denkst du, dass es jetzt richtig abgeht, aber es passiert nix. Deine Bauchentscheidung hat also Ressourcen verbrannt.",{"type":42,"content":1405},[1406],{"text":1407,"type":513},"Nutze daher auch das U-Modell für deine Bewertung, wenn du eine Auswahl über die unten aufgeführten Hochrechnungsmethode triffst.",{"type":42,"content":1409},[1410],{"text":1411,"type":513},"Wir bei konversionsKRAFT präferieren die in der Grafik abgebildeten Varianten 2 (gedämpfte Kumulierung) oder 3 (lineare Abschreibung), weil sich hier Aufwand und Nutzen in einem sinnvollen Verhältnis befinden.",{"type":42,"content":1413},[1414],{"text":1415,"type":513},"Denn dauerhafte Kontrollgruppen verbrennen wichtige Ressourcen. Du schickst Nutzer bewusst in einen “alten Kontroll-Funnel”, der nachweislich eine schlechtere Leistung als deine neuen Tests an den Tag legt. Das alles kostet Umsatz, quält deine IT und sorgt am Ende für einen Aufwand, der den angestrebten Nutzen eines Experiments wieder auffrisst.",{"type":970,"attrs":1417,"content":1418},{"level":1290},[1419],{"text":1420,"type":513},"3 Hochrechnungen, um Uplifts besser einordnen zu können",{"type":42,"content":1422},[1423],{"text":1424,"type":513},"Folgender Tipp gleich zu Beginn: Suche dir eine Hochrechnungsmethode, mit der du die statistische Validität des Uplifts noch weiter verbessern kannst und gleichzeitig die Vergleichbarkeit sicher stellst.",{"type":42,"content":1426},[1427],{"text":1428,"type":513,"marks":1429},"1. Hochrechnung durch die einfache Kumulation",[1430],{"type":935},{"type":42,"content":1432},[1433],{"text":1434,"type":513},"Die einfache Kumulation deiner Ergebnisse über einen bestimmten Zeitraum ermöglicht es dir, von allen Experimenten rückschlüsse zu ziehen. Dafür summierst du den Uplift aller Experimente z.B. von Jahr A vs. Jahr B oder von Periode A vs. Periode B.",{"type":42,"content":1436},[1437],{"text":1438,"type":513},"Achte dabei darauf, immer die gleiche Saisonalität zu betrachten, um bei relativ geringem Aufwand zu wissen, wie sich die Menge und der relative Uplift im Unternehmen verbessert. Der Aufwand dieser Methode ist sehr gering, aber die Aussagekräftigkeit solltest du eher niedrig einzuschätzen.",{"_uid":1440,"image":1441,"caption":1445,"component":1074},"ae47defb-e26b-4c8b-8688-590aef5e579d",{"alt":1442,"src":1443,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1443,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1444,"is_external_url":81},"Umsatzvorhersage E-Commerce mit Hochrechnung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/lDjS_bDU_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-einfache-kumulierung-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":1442,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1446},[1447],{"type":42,"content":1448},[1449],{"text":1450,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch einfache Kumulation",{"_uid":1452,"text":1453,"component":1061},"7da2345f-7fbb-4e29-bbec-2b04a8f78ea8",{"type":39,"content":1454},[1455,1461,1465,1469],{"type":42,"content":1456},[1457],{"text":1458,"type":513,"marks":1459},"2. Hochrechnung durch gedämpfte Kumulation aller Einzelergebnisse",[1460],{"type":935},{"type":42,"content":1462},[1463],{"text":1464,"type":513},"Du gehst wie bei Methode 1 vor. Zusätzlich legst du nun einen Dämpfungsfaktor fest.",{"type":42,"content":1466},[1467],{"text":1468,"type":513},"Dieser bildet die weiter oben beschriebenen Faktoren ab, welche dazu führen das dein situativ im Experiment erzielter Uplift noch etwas valider wird. Der Aufwand bleibt auch bei dieser Vorhersage klein, aber die Validität steigt.",{"type":42,"content":1470},[1471],{"text":1472,"type":513},"Zusätzlich zu den oben beschriebenen Faktoren, hat sich im E-Commerce eine Dämpfung von circa 30% als sinnvoll bewährt.",{"_uid":1474,"image":1475,"caption":1479,"component":1074},"77fa8037-78ba-4a76-bb37-c114b2048a6c",{"alt":1476,"src":1477,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1477,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1478,"is_external_url":81},"Gedämpfte Kumulation zur Umsatzvorhersage im E-Commerce","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/sBpnGJkS_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-gedaempfte-kumulation-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":1476,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1480},[1481],{"type":42,"content":1482},[1483],{"text":1484,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch gedämpfte Kumulation",{"_uid":1486,"text":1487,"component":1061},"2030715c-c865-4c77-b298-df983be136dc",{"type":39,"content":1488},[1489,1495,1499],{"type":42,"content":1490},[1491],{"text":1492,"type":513,"marks":1493},"3. Hochrechnung durch lineare Abschreibung der Gesamtwirkung",[1494],{"type":935},{"type":42,"content":1496},[1497],{"text":1498,"type":513},"Die lineare Abschreibung der Gesamtwirkung deiner Maßnahmen, basiert auf dem Gewöhnungseffekt und berücksichtigt auch den Abnutzungsgrad, dass ein neues Top-Feature mit kurzzeitigem Alleinstellungsmerkmal auch an Wirkungs- und Uplift-Potential verliert. Mit dieser Methode erreichst du eine höhere Validität, und eine bessere granulare Aufteilung des Budgets, bei akzeptablem Aufwand.",{"type":42,"content":1500},[1501],{"text":1502,"type":513},"Je nach Time-to-Market musst du für deinen Anwendungsfall einen Zeitraum festlegen, in dem du prozentual immer einen Anteil des Uplifts reduzierst. In einem hochkompetitiven Markt kann die Dauer möglicherweise sechs Monate betragen, in einem sich normal entwickelndem Marktumfeld 1-2 Jahre, in einem langsamen Markt über 2 Jahre. Hier bist du mit deiner Einschätzung gefragt.",{"_uid":1504,"image":1505,"caption":1509,"component":1074},"7eacd487-b848-41f4-ad54-33e5070b56f1",{"alt":1506,"src":1507,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":1507,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1508,"is_external_url":81},"Uplift Vorhersage AB-Testing im E-Commerce mit linearer Abschreibung","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/FC_IPBcj_umsatzvorhersage-ecommerce-umsatzwachstum-berechnen-methode-lineare-abschreibung-uplift-vorhersage-ab-testing.png",{"alt":1506,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":1510},[1511],{"type":42,"content":1512},[1513],{"text":1514,"type":513},"Abb.: Hochrechnung beim A/B-Testing durch lineare Abschreibung",{"_uid":1516,"text":1517,"component":1061},"8d2e21f3-fb2f-475f-9f66-4a43f05d2398",{"type":39,"content":1518},[1519,1524,1528,1561,1565,1569,1580],{"type":970,"attrs":1520,"content":1521},{"level":972},[1522],{"text":1523,"type":513},"Fazit: Uplifts besser planen und intern erwartungskonform kommunizieren",{"type":42,"content":1525},[1526],{"text":1527,"type":513},"Nutze Experimentation als strategischen Wachstumsplaner- und Treiber. Stell dich dem “Dilemma der Validität” und du wirst stetig kundenzentrierter und erfolgreicher werden.",{"type":1106,"attrs":1529,"content":1530},{"order":1108,"tight":51},[1531,1537,1543,1549,1555],{"type":1111,"content":1532},[1533],{"type":42,"content":1534},[1535],{"text":1536,"type":513},"Wenn du statistisch nachgewiesen hast, dass ein Experiment bezogen auf die Laufzeit gegenüber der Kontrollgruppe eine signifikant bessere Leistungsfähigkeit aufweist, dann würde ich dieses dauerhaft online umsetzen",{"type":1111,"content":1538},[1539],{"type":42,"content":1540},[1541],{"text":1542,"type":513},"Beachte, dass du die Leistungsfähigkeit verschiedener Experimente untereinander vergleichst",{"type":1111,"content":1544},[1545],{"type":42,"content":1546},[1547],{"text":1548,"type":513},"Stelle sicher, dass du die Metriken in der Bewertung und Einordnung nicht veränderst",{"type":1111,"content":1550},[1551],{"type":42,"content":1552},[1553],{"text":1554,"type":513},"Je mehr situativer Uplift, desto eher solltest du dein Experiment im Backlog nach “vorne” in der Priorität schieben",{"type":1111,"content":1556},[1557],{"type":42,"content":1558},[1559],{"text":1560,"type":513},"Zeige dem Management transparent, wie die Bewertungen entstehen und erkläre, wenn sich Einschätzungen durch Anpassen von Metriken ändern",{"type":42,"content":1562},[1563],{"text":1564,"type":513},"Gehe nie davon aus, dass jemand der Unternehmensentscheidungen treffen muss, aber sich nicht jeden Tag mit Experimenten und deren Uplift beschäftigt deine Story sofort versteht. Begleite stets das Publikum, die deine Ergebnisreports lesen und wiederhole von Zeit zu Zeit wie die Hochrechnungen zu interpretieren sind.",{"type":42,"content":1566},[1567],{"text":1568,"type":513},"Sprich transparent die unterschiedlichen Dämpfungsfaktoren und Hochrechnungsmöglichkeiten bei Umsatzschätzungen an und kommuniziere lieber pessimistisch als zu optimistisch.",{"type":42,"content":1570},[1571,1573,1578],{"text":1572,"type":513},"Unser ",{"text":1574,"type":513,"marks":1575},"Sample Size Tool",[1576],{"type":1086,"attrs":1577},{"href":1152,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},{"text":1579,"type":513}," hilft dir, deine Uplifts sicher nachzuweisen und eine bessere Einschätzung für den nachweisbaren Effekt vornehmen zu können.",{"type":42,"content":1581},[1582],{"text":1583,"type":513},"Fröhliche Konversion wünscht das konversionsKRAFT Team.","Das Problem mit der präzisen Umsatzvorhersage: Der Uplift aus deinen A/B-Tests war schon immer eine Variable mit unterschiedlicher Eintritts- und höherer Fehlerwahrscheinlichkeit als einzelne Conversion-Rates.",{"alt":903,"src":1586,"name":30,"focus":30,"title":903,"source":30,"filename":1586,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1587,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/nh7aUmBm_title-uplift-ist-planbar-1620x500.jpg",{"alt":903,"title":903,"source":30,"copyright":30},[1589],{"name":1590,"created_at":1591,"published_at":1592,"updated_at":1591,"id":1593,"uuid":1594,"content":1595,"slug":1608,"full_slug":1609,"sort_by_date":118,"position":1610,"tag_list":1611,"is_startpage":51,"parent_id":1612,"meta_data":118,"group_id":1613,"first_published_at":1614,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1615,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Frank Seedorff","2025-10-15T16:05:11.386Z","2025-11-27T08:54:47.020Z",101804897869789,"9d3c5c84-4334-47ed-8553-785561a8d9a9",{"_uid":1596,"name":1590,"role":30,"about":1597,"email":1603,"avatar":1604,"component":1607,"social_link_x":30,"social_link_dribbble":30,"social_link_facebook":30,"social_link_linked_in":30},"a1184bdf-d320-4071-97a4-c10b1cd165f9",{"type":39,"content":1598},[1599],{"type":42,"content":1600},[1601],{"text":1602,"type":513},"Frank Seedorff ist Senior Managing Consultant bei konversionsKRAFT. Er leitet die Bestandskundenteams mit dem stetigen Fokus auf deren Weiterentwicklung. Er blickt auf jahrelange Erfahrung als \"Head of E-Commerce\" in verschiedenen internationalen Konzernen zurück und hat dort Organisationsentwicklung, Kundenzentrierung und die Weiterentwicklung von E-Commerce-Shops stets im Blick gehabt. 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entwickeln.","frank.seedorff@konversionskraft.de",{"alt":1590,"src":1605,"name":30,"focus":30,"title":1590,"source":30,"filename":1605,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":1606,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/pgpJoFCC_Frank-S.jpg",{"alt":1590,"title":1590,"source":30,"copyright":30},"page-author","frank-seedorff","de/autoren/frank-seedorff",-790,[],677009943,"42a70f75-986a-48b6-8ec6-68b809cf205c","2025-11-17T10:34:46.245Z",[],"451fd8a8-e3fa-4c9e-a31f-e3ce43a13ea1","page-blog-post",[1619,1636,1649,1663,1676,1689],{"name":1620,"created_at":1621,"published_at":1622,"updated_at":1623,"id":1624,"uuid":1616,"content":1625,"slug":1628,"full_slug":1629,"sort_by_date":118,"position":1630,"tag_list":1631,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1633,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1635,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"A/B-Testing","2025-10-15T15:37:26.765Z","2026-10-08T05:55:38.668Z","2026-10-08T05:55:38.683Z",101798079589699,{"_uid":1626,"component":1627},"5e6300bc-4c12-4474-989f-2407f81dd510","document-blog-category","a-b-testing","de/_categories/a-b-testing",-220,[],101158655217801,"b7cb275d-1f95-495f-b237-934a8392e6f4","2025-11-17T10:34:46.494Z",[],{"name":1637,"created_at":1638,"published_at":1639,"updated_at":1638,"id":1640,"uuid":1641,"content":1642,"slug":1644,"full_slug":1645,"sort_by_date":118,"position":494,"tag_list":1646,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1647,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":1648,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Conversion 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1","2025-10-15T16:28:16.628Z","2026-10-04T09:56:03.720Z",101810571830028,"a123e4c9-baa9-43e9-98b1-33c70166c0c0",{"seo":1789,"_uid":1791,"body":1792,"text":30,"image":2560,"footer":30,"header":30,"authors":2563,"category":1616,"headline":1783,"component":1617,"categories":2565,"bottom_head":2574,"breadcrumbs":2575,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":2590,"reading_time":2591,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":2592,"additional_slot":2593,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":1783,"plugin":911,"og_image":30,"og_title":1783,"description":1790,"twitter_image":30,"twitter_title":1783,"og_description":30,"twitter_description":30},"Doch was bedeutet das für Experimentation im Kontext von A/B-Testing und Personalisierungskampagnen? 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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":1802},[1803],{"text":1804,"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":1806},[1807],{"text":1808,"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":970,"attrs":1810,"content":1811},{"level":972},[1812],{"text":1813,"type":513},"Für wen ist diese Strecke gedacht?",{"type":42,"content":1815},[1816],{"text":1817,"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":970,"attrs":1819,"content":1820},{"level":972},[1821],{"text":1822,"type":513},"Was du davon hast",{"type":1106,"attrs":1824,"content":1825},{"order":1108,"tight":51},[1826,1832],{"type":1111,"content":1827},[1828],{"type":42,"content":1829},[1830],{"text":1831,"type":513},"Du bekommst ein Gespür dafür, wie klassische DOM-Manipulation in SSR-Setups funktioniert und welche alternativen Vorgehensweisen es gibt.",{"type":1111,"content":1833},[1834],{"type":42,"content":1835},[1836],{"text":1837,"type":513},"Eine Übersicht und Entscheidungshilfe, wie du Testing in deiner SSR-Umgebung angehen kannst.",{"type":970,"attrs":1839,"content":1840},{"level":972},[1841],{"text":1842,"type":513},"Begriffsabgrenzung",{"type":1228,"attrs":1844,"content":1845},{"tight":51},[1846,1856,1866,1876,1886,1896],{"type":1111,"content":1847},[1848],{"type":42,"content":1849},[1850,1854],{"text":1851,"type":513,"marks":1852},"SSR (Server-Side Rendering)",[1853],{"type":935},{"text":1855,"type":513},": Deine Anwendung oder Webseite wird bereits auf dem Server gerendert und als fertiges HTML ausgeliefert. Das verbessert meist Performance und SEO.",{"type":1111,"content":1857},[1858],{"type":42,"content":1859},[1860,1864],{"text":1861,"type":513,"marks":1862},"SPA (Single-Page Application)",[1863],{"type":935},{"text":1865,"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":1111,"content":1867},[1868],{"type":42,"content":1869},[1870,1874],{"text":1871,"type":513,"marks":1872},"DOM (Document-Object-Model):",[1873],{"type":935},{"text":1875,"type":513}," Repräsentiert den semantischen Aufbau der Seite",{"type":1111,"content":1877},[1878],{"type":42,"content":1879},[1880,1884],{"text":1881,"type":513,"marks":1882},"CST (Client-Side Testing) – bisher:",[1883],{"type":935},{"text":1885,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits clientseitig via DOM-Manipulation umgesetzt werden.",{"type":1111,"content":1887},[1888],{"type":42,"content":1889},[1890,1894],{"text":1891,"type":513,"marks":1892},"SST (Server-Side Testing) – bisher:",[1893],{"type":935},{"text":1895,"type":513}," Oberbegriff für verschiedene Verfahren, bei denen Experimente bereits serverseitig vorbereitet oder sogar vollständig ausgespielt werden.",{"type":1111,"content":1897},[1898],{"type":42,"content":1899},[1900,1904],{"text":1901,"type":513,"marks":1902},"SSG (Static Site Generation):",[1903],{"type":935},{"text":1905,"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":970,"attrs":1907,"content":1908},{"level":972},[1909],{"text":1910,"type":513},"Teil 1 – Die Generalisierung der DOM-Manipulation",{"type":42,"content":1912},[1913],{"text":1914,"type":513,"marks":1915},"Historischer Rückblick",[1916],{"type":935},{"type":42,"content":1918},[1919],{"text":1920,"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":1228,"attrs":1922,"content":1923},{"tight":51},[1924,1934],{"type":1111,"content":1925},[1926],{"type":42,"content":1927},[1928,1932],{"text":1929,"type":513,"marks":1930},"harte Seitenwechsel",[1931],{"type":935},{"text":1933,"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":1111,"content":1935},[1936],{"type":42,"content":1937},[1938,1942],{"text":1939,"type":513,"marks":1940},"jQuery-Dominanz",[1941],{"type":935},{"text":1943,"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":1945},[1946],{"text":1947,"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":1949},[1950],{"text":1951,"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":970,"attrs":1953,"content":1954},{"level":972},[1955],{"text":1956,"type":513},"Client-Side DOM-Testing (CSDT) + SSR",{"type":42,"content":1958},[1959],{"text":1960,"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":970,"attrs":1962,"content":1963},{"level":1349},[1964],{"text":1965,"type":513},"Ablauf",{"type":1106,"attrs":1967,"content":1968},{"order":1108,"tight":51},[1969,1979,1989],{"type":1111,"content":1970},[1971],{"type":42,"content":1972},[1973,1977],{"text":1974,"type":513,"marks":1975},"Auslieferung des SSR-HTML",[1976],{"type":935},{"text":1978,"type":513},": Der Server rendert die Grundseite (z.B. in Next.js).",{"type":1111,"content":1980},[1981],{"type":42,"content":1982},[1983,1987],{"text":1984,"type":513,"marks":1985},"Testing-Tool-Snippet",[1986],{"type":935},{"text":1988,"type":513},": Ein Tracking- oder Testing-Tool (z.B. Adobe Target, Optimizely, etc.) ist in den Header eingebunden.",{"type":1111,"content":1990},[1991],{"type":42,"content":1992},[1993,1997],{"text":1994,"type":513,"marks":1995},"Virtueller Seitenwechsel",[1996],{"type":935},{"text":1998,"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":970,"attrs":2000,"content":2001},{"level":1349},[2002],{"text":2003,"type":513},"Vorteile (Pro)",{"type":1228,"attrs":2005,"content":2006},{"tight":51},[2007,2017,2033],{"type":1111,"content":2008},[2009],{"type":42,"content":2010},[2011,2015],{"text":2012,"type":513,"marks":2013},"Geringer initialer Mehraufwand",[2014],{"type":935},{"text":2016,"type":513},": Gerade kleine oder CSS-basierte Tests lassen sich schnell umsetzen.",{"type":1111,"content":2018},[2019],{"type":42,"content":2020},[2021,2025,2027,2031],{"text":2022,"type":513,"marks":2023},"Autonomie",[2024],{"type":935},{"text":2026,"type":513},": Das Experimentation-Team braucht kein umfangreiches Server-Know-how und kann sich ",{"text":2028,"type":513,"marks":2029},"bei Bedarf",[2030],{"type":935},{"text":2032,"type":513}," von den Deployment-Zyklen loslösen.",{"type":1111,"content":2034},[2035],{"type":42,"content":2036},[2037,2041],{"text":2038,"type":513,"marks":2039},"Unterstützung durch viele Tools",[2040],{"type":935},{"text":2042,"type":513},": Nahezu alle seriösen Testing-Tools sind auf diesen klassischen Ansatz der DOM-Manipulation ausgelegt.",{"type":970,"attrs":2044,"content":2045},{"level":1349},[2046],{"text":2047,"type":513},"Nachteile (Contra)",{"type":1228,"attrs":2049,"content":2050},{"tight":51},[2051,2069,2079,2089],{"type":1111,"content":2052},[2053],{"type":42,"content":2054},[2055,2059,2061,2067],{"text":2056,"type":513,"marks":2057},"Keine direkte SEO-Optimierung bei 100% Ausspielungen",[2058],{"type":935},{"text":2060,"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":2062,"type":513,"marks":2063},"Wie SEO Crawling bei Google funktioniert",[2064],{"type":1086,"attrs":2065},{"href":2066,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/javascript/javascript-seo-basics?hl=de",{"text":2068,"type":513},")",{"type":1111,"content":2070},[2071],{"type":42,"content":2072},[2073,2077],{"text":2074,"type":513,"marks":2075},"Potentielle Performance-Einbußen",[2076],{"type":935},{"text":2078,"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":1111,"content":2080},[2081],{"type":42,"content":2082},[2083,2087],{"text":2084,"type":513,"marks":2085},"Zunehmende Komplexität bei User-Journey-Tests",[2086],{"type":935},{"text":2088,"type":513},": Wenn sich Tests über mehrere Schritte erstrecken, werden Code und Konfiguration oft schnell unübersichtlich.",{"type":1111,"content":2090},[2091],{"type":42,"content":2092},[2093,2097],{"text":2094,"type":513,"marks":2095},"Moderate Beschränkung im logischen Handlungsfeld:",[2096],{"type":935},{"text":2098,"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":970,"attrs":2100,"content":2101},{"level":972},[2102],{"text":2103,"type":513},"Serverseitige Manipulation (Server-Side Hydrated Testing, SSHT) + SSR",{"type":42,"content":2105},[2106,2108,2112],{"text":2107,"type":513},"Eine wichtige Erkenntnis: ",{"text":2109,"type":513,"marks":2110},"“DOM-Manipulation” ist nicht zwangsläufig eine clientseitige Aufgabe.",[2111],{"type":935},{"text":2113,"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":2115},[2116],{"text":2117,"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":970,"attrs":2119,"content":2120},{"level":1349},[2121],{"text":2122,"type":513},"Ablauf mit 2 Beispiel-Szenarien",{"type":42,"content":2124},[2125],{"text":2126,"type":513},"Du verwendest ein Framework wie z.B. Next.js, SvelteKit oder Nuxt.js.",{"type":1106,"attrs":2128,"content":2129},{"order":1108,"tight":51},[2130,2136],{"type":1111,"content":2131},[2132],{"type":42,"content":2133},[2134],{"text":2135,"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":1111,"content":2137},[2138],{"type":42,"content":2139},[2140],{"text":2141,"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":2143,"image":2144,"caption":2148,"component":1074},"0a8e00de-2127-4725-9008-632ff81b9a19",{"alt":2145,"src":2146,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2146,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2147,"is_external_url":81},"SSHT Schaubild","https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/7VZv7OrM_serverseitiges-testing.1.png",{"alt":2145,"title":118,"source":30,"copyright":30},{"type":39,"content":2149},[],{"_uid":2151,"text":2152,"component":1061},"0b2cda6b-eb20-4641-8cfb-f8da62cad20d",{"type":39,"content":2153},[2154,2158,2192,2196,2231,2236,2260,2265],{"type":970,"attrs":2155,"content":2156},{"level":1349,"textAlign":118},[2157],{"text":2003,"type":513},{"type":1228,"content":2159},[2160,2171,2182],{"type":1111,"content":2161},[2162],{"type":42,"attrs":2163,"content":2164},{"textAlign":118},[2165,2169],{"text":2166,"type":513,"marks":2167},"Performance-Boost",[2168],{"type":935},{"text":2170,"type":513},": Du überbrückst die clientseitige Evaluierung der Variante und lieferst die Ergebnisse direkt mit aus.",{"type":1111,"content":2172},[2173],{"type":42,"attrs":2174,"content":2175},{"textAlign":118},[2176,2180],{"text":2177,"type":513,"marks":2178},"Unabhängig vom SPA-Lifecycle",[2179],{"type":935},{"text":2181,"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":1111,"content":2183},[2184],{"type":42,"attrs":2185,"content":2186},{"textAlign":118},[2187,2190],{"text":2022,"type":513,"marks":2188},[2189],{"type":935},{"text":2191,"type":513},": Je nach Setup kann das Experimentation-Team weitgehend autark agieren, ohne bei jedem Test die gesamte DevOps-Kette anstoßen zu müssen.",{"type":970,"attrs":2193,"content":2194},{"level":1349,"textAlign":118},[2195],{"text":2047,"type":513},{"type":1228,"content":2197},[2198,2209,2220],{"type":1111,"content":2199},[2200],{"type":42,"attrs":2201,"content":2202},{"textAlign":118},[2203,2207],{"text":2204,"type":513,"marks":2205},"Komplexe Integration",[2206],{"type":935},{"text":2208,"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":1111,"content":2210},[2211],{"type":42,"attrs":2212,"content":2213},{"textAlign":118},[2214,2218],{"text":2215,"type":513,"marks":2216},"Third-Party-Abhängigkeit",[2217],{"type":935},{"text":2219,"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":1111,"content":2221},[2222],{"type":42,"attrs":2223,"content":2224},{"textAlign":118},[2225,2229],{"text":2226,"type":513,"marks":2227},"Beschränkungen im logischen Handlungsfeld:",[2228],{"type":935},{"text":2230,"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":970,"attrs":2232,"content":2233},{"level":972,"textAlign":118},[2234],{"text":2235,"type":513},"Zusammenfassung",{"type":1228,"content":2237},[2238,2249],{"type":1111,"content":2239},[2240],{"type":42,"attrs":2241,"content":2242},{"textAlign":118},[2243,2247],{"text":2244,"type":513,"marks":2245},"Klassische (clientseitige) DOM-Manipulation",[2246],{"type":935},{"text":2248,"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":1111,"content":2250},[2251],{"type":42,"attrs":2252,"content":2253},{"textAlign":118},[2254,2258],{"text":2255,"type":513,"marks":2256},"Server-Side-Hydrated-Testing (SSHT)",[2257],{"type":935},{"text":2259,"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":2261,"content":2262},{"textAlign":118},[2263],{"text":2264,"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":970,"attrs":2266,"content":2267},{"level":972,"textAlign":118},[2268],{"text":2269,"type":513},"Pro/Contra im Überblick",{"_uid":2271,"caption":30,"columns":2272,"component":2426,"horizontally_scrollable":81},"5449343e-fa53-4976-8fae-1b65e52ba473",[2273,2301,2338,2385],{"_uid":2274,"type":30,"cells":2275,"heading":2299,"component":2300},"f04cc48c-f44c-4f28-b232-35e653aadc57",[2276,2288],{"_uid":2277,"text":2278,"type":30,"component":2287},"448c8a1e-6138-44e8-9656-2adfd5ad63a3",{"type":39,"content":2279},[2280],{"type":42,"attrs":2281,"content":2282},{"textAlign":118},[2283],{"text":2284,"type":513,"marks":2285},"CSDT (Client-Side DOM-Testing)\t",[2286],{"type":935},"richtext-table__cell",{"_uid":2289,"text":2290,"type":30,"component":2287},"29f08bb4-412f-4e0d-bfb2-a431c2f96663",{"type":39,"content":2291},[2292],{"type":42,"attrs":2293,"content":2294},{"textAlign":118},[2295],{"text":2296,"type":513,"marks":2297},"SSHT (Server-Side Hydrated Testing)\t",[2298],{"type":935},"Ansatz","richtext-table__column",{"_uid":2302,"type":30,"cells":2303,"heading":2337,"component":2300},"a2b91aa5-5240-408c-8be9-ad819c047b9f",[2304,2323],{"_uid":2305,"text":2306,"type":30,"component":2287},"324db6f6-e352-4576-9a5c-a29a5abb95e8",{"type":39,"content":2307},[2308,2313,2318],{"type":42,"attrs":2309,"content":2310},{"textAlign":118},[2311],{"text":2312,"type":513},"Kurzfristige Tests",{"type":42,"attrs":2314,"content":2315},{"textAlign":118},[2316],{"text":2317,"type":513},"Kleinere CSS-Anpassungen",{"type":42,"attrs":2319,"content":2320},{"textAlign":118},[2321],{"text":2322,"type":513},"Einfache UX-Varianten",{"_uid":2324,"text":2325,"type":30,"component":2287},"7c32d026-e25a-4168-adf9-7df076e9abc2",{"type":39,"content":2326},[2327,2332],{"type":42,"attrs":2328,"content":2329},{"textAlign":118},[2330],{"text":2331,"type":513},"Tests, die “vorgerendert” ausgeliefert werden sollen",{"type":42,"attrs":2333,"content":2334},{"textAlign":118},[2335],{"text":2336,"type":513},"Hohe Performance- und SEO-Anforderungen","Vorteile",{"_uid":2339,"type":30,"cells":2340,"heading":2384,"component":2300},"c473eedb-b68f-4193-ac3f-1a106f79436c",[2341,2360],{"_uid":2342,"text":2343,"type":30,"component":2287},"6525e49e-a728-4ec7-8429-e3705c352142",{"type":39,"content":2344},[2345,2350,2355],{"type":42,"attrs":2346,"content":2347},{"textAlign":118},[2348],{"text":2349,"type":513},"Kein direkter SEO-Vorteil durch 100% Ausspielungen – Performance kann leiden",{"type":42,"attrs":2351,"content":2352},{"textAlign":118},[2353],{"text":2354,"type":513},"Komplex bei längeren User Journeys",{"type":42,"attrs":2356,"content":2357},{"textAlign":118},[2358],{"text":2359,"type":513},"Beschränktes 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Handlungsfeld","Nachteile",{"_uid":2386,"type":30,"cells":2387,"heading":2425,"component":2300},"9b6bd7ea-b3d5-4843-8a20-2b13e64448ca",[2388,2407],{"_uid":2389,"text":2390,"type":30,"component":2287},"14e0d1a7-b628-499e-a85c-f9c9e6840f43",{"type":39,"content":2391},[2392,2397,2402],{"type":42,"attrs":2393,"content":2394},{"textAlign":118},[2395],{"text":2396,"type":513},"Schnelle, einfache Tests",{"type":42,"attrs":2398,"content":2399},{"textAlign":118},[2400],{"text":2401,"type":513},"Minimale DevOps-Abhängigkeit",{"type":42,"attrs":2403,"content":2404},{"textAlign":118},[2405],{"text":2406,"type":513},"Breite Tool-Unterstützung",{"_uid":2408,"text":2409,"type":30,"component":2287},"9698dae8-ff89-4c35-b4bb-80622bdd7beb",{"type":39,"content":2410},[2411,2415,2420],{"type":42,"attrs":2412,"content":2413},{"textAlign":118},[2414],{"text":2166,"type":513},{"type":42,"attrs":2416,"content":2417},{"textAlign":118},[2418],{"text":2419,"type":513},"Weniger Lifecycle-Handling",{"type":42,"attrs":2421,"content":2422},{"textAlign":118},[2423],{"text":2424,"type":513},"Mehr Autonomie für das Experimentation-Team","Typische Use Cases","richtext-table",{"_uid":2428,"text":2429,"component":1061},"d1c6890f-7dc9-4fae-8a16-3f86d8688814",{"type":39,"content":2430},[2431,2438,2447,2458,2463],{"type":42,"attrs":2432,"content":2433},{"textAlign":118},[2434],{"text":2435,"type":513,"marks":2436},"DOM Manipulation ist kein Hexenwerk und das bleibt auch so!",[2437],{"type":935},{"type":42,"attrs":2439,"content":2440},{"textAlign":118},[2441,2445],{"text":2442,"type":513,"marks":2443},"Client-Side-DOM-Testing",[2444],{"type":935},{"text":2446,"type":513}," (CSDT) bleibt ein bewährter Klassiker im Bereich Testing und funktioniert, mit einigen Anpassungen, auch in SSR-Umgebungen. Er birgt aber Limitierungen in puncto Performance und Aufwand, vor allem, wenn reaktive Architekturen wie  SPAs im Einsatz sind und umfangreiche Aufgaben entlang der User-Journey durchgeführt werden sollen.",{"type":42,"attrs":2448,"content":2449},{"textAlign":118},[2450,2452,2456],{"text":2451,"type":513},"Mit ",{"text":2453,"type":513,"marks":2454},"Server-Side Hydrated Testing",[2455],{"type":935},{"text":2457,"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":970,"attrs":2459,"content":2460},{"level":972,"textAlign":118},[2461],{"text":2462,"type":513},"Blick auf heute",{"type":42,"attrs":2464,"content":2465},{"textAlign":118},[2466],{"text":2467,"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":2469,"caption":30,"columns":2470,"headline":30,"component":2426,"horizontally_scrollable":51},"18eb692c-c63b-4d8a-a8e2-64bfafb5e751",[2471,2497,2519],{"_uid":2472,"cells":2473,"heading":2496,"component":2300},"c3964b90-804b-443b-8fe1-2bc9af113ed8",[2474,2485],{"_uid":2475,"text":2476,"component":2287},"aeb18f28-6435-4c76-86d1-e9288ddcd007",{"type":39,"content":2477},[2478],{"type":42,"attrs":2479,"content":2480},{"textAlign":118},[2481],{"text":2482,"type":513,"marks":2483},"DOM/HTML\t",[2484],{"type":935},{"_uid":2486,"text":2487,"component":2287},"1f1b1519-9857-468e-9435-2deabbb978cf",{"type":39,"content":2488},[2489],{"type":42,"attrs":2490,"content":2491},{"textAlign":118},[2492],{"text":2493,"type":513,"marks":2494},"Produktivumgebung (in Teil 2)\t",[2495],{"type":935},"Ort der 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auswirken.",{"type":42,"attrs":2556,"content":2557},{"textAlign":118},[2558],{"text":2559,"type":513},"Bleib also dran, wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie man SSR und Testing optimal kombiniert und dabei auch komplexe Use Cases und ohne Limits bei der Machbarkeit abdecken kann.",{"alt":1783,"src":2561,"name":30,"focus":30,"title":118,"source":30,"filename":2561,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":2562},"//a.storyblok.com/f/328018/4838b4c756/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst-html-4d3c132d-beitragsbild-blogbeitrag-serverseitiges-testen-1024x683.jpg",{"alt":1783,"title":118,"source":30,"copyright":30},[2564],"3f22c48b-62c0-4f3b-bae4-54515c17aac1",[2566,2570],{"name":1620,"created_at":1621,"published_at":1622,"updated_at":1623,"id":1624,"uuid":1616,"content":2567,"slug":1628,"full_slug":1629,"sort_by_date":118,"position":1630,"tag_list":2568,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1633,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2569,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1626,"component":1627},[],[],{"name":1620,"created_at":1690,"published_at":1691,"updated_at":1692,"id":1693,"uuid":1694,"content":2571,"slug":1697,"full_slug":1698,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":2572,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1700,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":2573,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1696,"component":1627},[],[],[],[2576,2579,2583],{"_uid":2577,"link":2578,"text":1709,"component":59},"99adbc8d-fa63-40f3-bee2-3b0effd35780",{"id":1707,"url":1708,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1708},{"_uid":2580,"link":2581,"text":442,"component":59},"75ad20b7-ac70-4b7a-83f8-87daec260d2f",{"id":1713,"url":1714,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1714,"story":2582},{"name":442,"id":1716,"uuid":1713,"slug":440,"url":1714,"full_slug":1714,"_stopResolving":81},{"_uid":2584,"link":2585,"text":1783,"component":59},"03267186-e185-4b5c-b3c3-8972b70ca903",{"id":1787,"url":2586,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":2586,"story":2587},"de/blog/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",{"name":1783,"id":1786,"uuid":1787,"slug":2588,"url":2589,"full_slug":2589,"_stopResolving":81},"wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst","de/experimentation/wie-du-experimentation-in-einer-server-side-rendered-architektur-umsetzen-kannst",[],"9",[],[],-490,[2596,2597,2598,2599,2600,2601],"Experimentation","SEO","SPA","SSR","SST","Testing","36c05079-26c4-4b56-a1c8-b2377b6d747f","2025-08-07T10:40:41.000Z",[],{"name":2606,"created_at":2607,"published_at":2608,"updated_at":2609,"id":2610,"uuid":2611,"content":2612,"slug":3105,"full_slug":3106,"sort_by_date":118,"position":3110,"tag_list":3111,"is_startpage":51,"parent_id":3114,"meta_data":118,"group_id":3115,"first_published_at":3116,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3117,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118},"Warum erfolgreiche A/B-Tests eine saubere statistische Testplanung brauchen (plus neues Testplaner-Tool)","2025-10-15T16:26:37.517Z","2026-10-04T09:56:22.402Z","2026-10-04T09:56:23.390Z",101810165859050,"64a00144-ea1c-46b0-a1cc-5a85414d4a00",{"seo":2613,"_uid":2615,"body":2616,"text":2614,"image":3051,"authors":3054,"category":1616,"headline":2606,"component":1617,"categories":3056,"bottom_head":3091,"breadcrumbs":3092,"seo_noindex":51,"sidebar_cta":3107,"reading_time":3108,"seo_nofollow":51,"seo_canonical":30,"bottom_buttons":3109,"sidebar_cta_enabled":81,"sidebar_toc_enabled":81},{"title":2606,"plugin":911,"og_image":30,"og_title":2606,"description":2614,"twitter_image":30,"twitter_title":2606,"og_description":2614,"twitter_description":2614},"Eine methodisch und statistisch saubere Testplanung ist die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm. Nutze dafür den neuen Testplaner.","2b391d85-fd51-4d68-95b8-17d9188a16f7",[2617],{"_uid":2618,"text":2619,"component":1061},"aead8f6f-2188-42a1-9fbd-b597082d780c",{"type":39,"content":2620},[2621,2631,2639,2644,2717,2722,2726,2730,2735,2739,2749,2754,2766,2775,2784,2788,2793,2797,2814,2824,2829,2848,2852,2869,2874,2884,2888,2892,2913,2917,2933,2938,2942,2946,2952,2960,2972,2976,2980,2984,2988,2992,2996,3001,3020,3024,3028,3032,3036,3044],{"type":42,"content":2622},[2623,2625,2629],{"text":2624,"type":513},"Um die Grundlage für ein erfolgreiches Testing-Programm zu legen, ist ein methodisch – und das heißt vor allem statistisch – sauberes Vorgehen bei der Testplanung unerlässlich. Mit der Berechnung von p-Werten, CTBC-Scores und Konfidenzintervallen können wir ",{"text":2626,"type":513,"marks":2627},"unser Risiko für Fehlentscheidungen kontrollieren",[2628],{"type":935},{"text":2630,"type":513}," und valide Ableitungen über unsere getesteten Varianten treffen. Und dabei natürlich hoffentlich viele „Gewinner“ ermitteln. 😉",{"type":42,"content":2632},[2633,2637],{"text":2634,"type":513,"marks":2635},"Statistik ist allerdings schon lange vor der Testauswertung relevant.",[2636],{"type":935},{"text":2638,"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":970,"attrs":2640,"content":2641},{"level":972},[2642],{"text":2643,"type":513},"Woraus besteht ein statistisches Testdesign?",{"type":1106,"attrs":2645,"content":2646},{"order":1108,"tight":51},[2647,2657,2667,2677,2687,2697,2707],{"type":1111,"content":2648},[2649],{"type":42,"content":2650},[2651],{"text":2652,"type":513,"marks":2653},"Die Population / Stichproben-Einheit",[2654],{"type":1086,"attrs":2655},{"href":2656,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-population-stichproben-einheit",{"type":1111,"content":2658},[2659],{"type":42,"content":2660},[2661],{"text":2662,"type":513,"marks":2663},"Die Stichprobezuordnung",[2664],{"type":1086,"attrs":2665},{"href":2666,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-stichprobezuordnung",{"type":1111,"content":2668},[2669],{"type":42,"content":2670},[2671],{"text":2672,"type":513,"marks":2673},"Hypothese (Nullhypothese und Alternativhypothese)",[2674],{"type":1086,"attrs":2675},{"href":2676,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",{"type":1111,"content":2678},[2679],{"type":42,"content":2680},[2681],{"text":2682,"type":513,"marks":2683},"Die Zielmetrik(en)",[2684],{"type":1086,"attrs":2685},{"href":2686,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#die-zielmetrik-en",{"type":1111,"content":2688},[2689],{"type":42,"content":2690},[2691],{"text":2692,"type":513,"marks":2693},"Risiko für False Positives: (Alpha-Fehler & Konfidenzniveau)",[2694],{"type":1086,"attrs":2695},{"href":2696,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",{"type":1111,"content":2698},[2699],{"type":42,"content":2700},[2701],{"text":2702,"type":513,"marks":2703},"Risiko für False Negatives (Beta-Fehler & Testpower)",[2704],{"type":1086,"attrs":2705},{"href":2706,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",{"type":1111,"content":2708},[2709],{"type":42,"content":2710},[2711],{"text":2712,"type":513,"marks":2713},"Testlaufzeit",[2714],{"type":1086,"attrs":2715},{"href":2716,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"#testlaufzeit",{"type":970,"attrs":2718,"content":2720},{"id":2719,"level":1290},"die-population-stichproben-einheit",[2721],{"text":2652,"type":513},{"type":42,"content":2723},[2724],{"text":2725,"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":2727},[2728],{"text":2729,"type":513},"Stichproben bestehen meistens aus eindeutigen Nutzern (genau genommen Nutzer-IDs). Möglich, aber selten, sind auch andere Einheiten, wie Sitzungen oder Pageviews.",{"type":970,"attrs":2731,"content":2733},{"id":2732,"level":1290},"die-stichprobezuordnung",[2734],{"text":2662,"type":513},{"type":42,"content":2736},[2737],{"text":2738,"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":2740},[2741,2743,2747],{"text":2742,"type":513},"Relevant ist auch das Verhältnis der Stichprobengrößen zwischen den einzelnen Varianten: ",{"text":2744,"type":513,"marks":2745},"üblich ist eine Gleichverteilung auf alle Varianten",[2746],{"type":935},{"text":2748,"type":513},". Andere Verteilungen, um etwa das Risiko unterlegener Varianten zu minimieren, sind aber ebenfalls möglich.",{"type":970,"attrs":2750,"content":2752},{"id":2751,"level":1290},"hypothese-nullhypothese-und-alternativhypothese",[2753],{"text":2672,"type":513},{"type":42,"content":2755},[2756,2758,2764],{"text":2757,"type":513},"Die ",{"text":2759,"type":513,"marks":2760},"Hypothese",[2761],{"type":1086,"attrs":2762},{"href":2763,"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":2765,"type":513}," beschreibt als zentrale Aussage, was wir mit unserem Experiment nachweisen möchten.",{"type":42,"content":2767},[2768,2769,2773],{"text":2757,"type":513},{"text":2770,"type":513,"marks":2771},"Alternativhypothese",[2772],{"type":935},{"text":2774,"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":2776},[2777,2778,2782],{"text":2757,"type":513},{"text":2779,"type":513,"marks":2780},"Nullhypothese",[2781],{"type":935},{"text":2783,"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":2785},[2786],{"text":2787,"type":513},"Ein signifikantes Ergebnis bedeutet, dass wir die Nullhypothese verwerfen und stattdessen unsere Alternativhypothese annehmen.",{"type":970,"attrs":2789,"content":2791},{"id":2790,"level":1290},"die-zielmetrik-en",[2792],{"text":2682,"type":513},{"type":42,"content":2794},[2795],{"text":2796,"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":2798},[2799,2801,2805,2807,2812],{"text":2800,"type":513},"Die Zielmetrik sollte möglichst nahe an der Business-relevanten Metrik liegen und muss zum erwarteten Verhalten der Hypothese passen. ",{"text":2802,"type":513,"marks":2803},"Idealerweise hat ein Experiment genau eine Zielmetrik",[2804],{"type":935},{"text":2806,"type":513}," (",{"text":2808,"type":513,"marks":2809},"Primary Goal",[2810],{"type":2811},"italic",{"text":2813,"type":513},"), um zu entscheiden, ob eine Variante ein Gewinner ist oder nicht.",{"type":42,"content":2815},[2816,2818,2822],{"text":2817,"type":513},"Das soll aber nicht grundlegend die Zahl der in einem Experiment gemessenen Metriken beschränken. ",{"text":2819,"type":513,"marks":2820},"Secondary Goals",[2821],{"type":2811},{"text":2823,"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":970,"attrs":2825,"content":2827},{"id":2826,"level":1290},"risiko-fur-false-positives-alpha-fehler-konfidenzniveau",[2828],{"text":2692,"type":513},{"type":42,"content":2830},[2831,2833,2837,2839,2844],{"text":2832,"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":2834,"type":513,"marks":2835},"Dadurch wird das",[2836],{"type":935},{"text":2838,"type":513}," ",{"text":2840,"type":513,"marks":2841},"Alpha-Fehler",[2842,2843],{"type":2811},{"type":935},{"text":2845,"type":513,"marks":2846},"****-Risiko für falsch-positive Ergebnisse begrenzt.",[2847],{"type":935},{"type":42,"content":2849},[2850],{"text":2851,"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":1228,"attrs":2853,"content":2854},{"tight":51},[2855],{"type":1111,"content":2856},[2857],{"type":42,"content":2858},[2859,2861,2867],{"text":2860,"type":513},"Siehe dazu auch mein ",{"text":2862,"type":513,"marks":2863},"Artikel über paralleles Testing und die verschiedenen Testmodelle",[2864],{"type":1086,"attrs":2865},{"href":2866,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/experimentation/paralleles-testen.html",{"text":2868,"type":513},".",{"type":970,"attrs":2870,"content":2872},{"id":2871,"level":1290},"risiko-fur-false-negatives-beta-fehler-testpower",[2873],{"text":2702,"type":513},{"type":42,"content":2875},[2876,2878,2882],{"text":2877,"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":2879,"type":513,"marks":2880},"Testpower",[2881],{"type":935},{"text":2883,"type":513}," zu kontrollieren.",{"type":42,"content":2885},[2886],{"text":2887,"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":2889},[2890],{"text":2891,"type":513},"Die Power können wir beeinflussen, indem wir",{"type":1228,"attrs":2893,"content":2894},{"tight":51},[2895,2901,2907],{"type":1111,"content":2896},[2897],{"type":42,"content":2898},[2899],{"text":2900,"type":513},"das Konfidenzniveau anpassen: Je niedriger das Konfidenzniveau, umso größer die Power, sofern alle anderen Parameter konstant bleiben.",{"type":1111,"content":2902},[2903],{"type":42,"content":2904},[2905],{"text":2906,"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":1111,"content":2908},[2909],{"type":42,"content":2910},[2911],{"text":2912,"type":513},"die Stichprobengröße anpassen: Die Chance einen Effekt signifikant nachzuweisen steigt mit der Stichprobengröße.",{"type":42,"content":2914},[2915],{"text":2916,"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":1228,"attrs":2918,"content":2919},{"tight":51},[2920],{"type":1111,"content":2921},[2922],{"type":42,"content":2923},[2924,2926,2932],{"text":2925,"type":513},"Siehe dazu auch ",{"text":2927,"type":513,"marks":2928},"Julia Engelmanns Artikel zur Testpower",[2929],{"type":1086,"attrs":2930},{"href":2931,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/data-analytics/statistik-fehler-beim-a-b-testing-vermeiden.html",{"text":2868,"type":513},{"type":970,"attrs":2934,"content":2936},{"id":2935,"level":1290},"testlaufzeit",[2937],{"text":2712,"type":513},{"type":42,"content":2939},[2940],{"text":2941,"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":2943},[2944],{"text":2945,"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":970,"attrs":2947,"content":2949},{"id":2948,"level":972},"warum-braucht-es-eine-solide-testplanung",[2950],{"text":2951,"type":513},"Warum braucht es eine solide Testplanung?",{"type":42,"content":2953},[2954,2958],{"text":2955,"type":513,"marks":2956},"Mit einer sorgfältigen Testplanung wird sowohl die Effektivität, als auch die Effizienz eines Testingprogramms optimiert.",[2957],{"type":935},{"text":2959,"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":937,"content":2961},[2962,2966],{"type":42,"content":2963},[2964],{"text":2965,"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":2967},[2968],{"text":2969,"type":513,"marks":2970},"Dr. René Gilster, Principal Behavioral Science",[2971],{"type":2811},{"type":42,"content":2973},[2974],{"text":2975,"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":2977},[2978],{"text":2979,"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":2981},[2982],{"text":2983,"type":513},"Bei 50 Gewinnern bedeutet das:",{"type":42,"content":2985},[2986],{"text":2987,"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":2989},[2990],{"text":2991,"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":2993},[2994],{"text":2995,"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":970,"attrs":2997,"content":2998},{"level":972},[2999],{"text":3000,"type":513},"Wie erstelle ich ein statistisch valides Testdesign?",{"type":42,"content":3002},[3003,3007,3008,3015,3016],{"text":3004,"type":513,"marks":3005},"Mit unserem neuen",[3006],{"type":935},{"text":2838,"type":513},{"text":3009,"type":513,"marks":3010},"kostenlosen Testplaner-Tool",[3011,3012],{"type":935},{"type":1086,"attrs":3013},{"href":3014,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/tools/testplaner",{"text":2838,"type":513},{"text":3017,"type":513,"marks":3018},"kannst du alle relevanten Aspekte der Testplanung einheitlich, ansprechend und (auch für Nicht-Statistiker) leicht verständlich dokumentieren.",[3019],{"type":935},{"type":42,"content":3021},[3022],{"text":3023,"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":3025},[3026],{"text":3027,"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":3029},[3030],{"text":3031,"type":513},"Viel Spaß beim Planen deiner Tests!",{"type":42,"content":3033},[3034],{"text":3035,"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":3037},[3038,3042],{"text":3039,"type":513,"marks":3040},"Schon gewusst …?!",[3041],{"type":935},{"text":3043,"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":3045},[3046],{"text":3047,"type":513,"marks":3048},"Zur Tool-Übersicht",[3049],{"type":1086,"attrs":3050},{"href":1152,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},{"alt":2606,"src":3052,"name":30,"focus":30,"title":2606,"source":30,"filename":3052,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3053,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/0w2rOS1H_solide-testplanung-blogpost-1620x500.png",{"alt":2606,"title":2606,"source":30,"copyright":30},[3055],"b348a411-f216-46f2-919b-f1dea40ec1c5",[3057,3061,3065,3078],{"name":1620,"created_at":1621,"published_at":1622,"updated_at":1623,"id":1624,"uuid":1616,"content":3058,"slug":1628,"full_slug":1629,"sort_by_date":118,"position":1630,"tag_list":3059,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1633,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3060,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1626,"component":1627},[],[],{"name":1664,"created_at":1665,"published_at":1639,"updated_at":1665,"id":1666,"uuid":1667,"content":3062,"slug":1670,"full_slug":1671,"sort_by_date":118,"position":1672,"tag_list":3063,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1674,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3064,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1669,"component":1627},[],[],{"name":3066,"created_at":3067,"published_at":1639,"updated_at":3067,"id":3068,"uuid":3069,"content":3070,"slug":3072,"full_slug":3073,"sort_by_date":118,"position":3074,"tag_list":3075,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":3076,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3077,"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":3139,"content":3140},{"textAlign":118},[3141],{"text":3142,"type":513},"Wie läuft das Ganze ab?",{"type":42,"attrs":3144,"content":3145},{"textAlign":118},[3146],{"text":3147,"type":513},"Eine Annahme darüber, wie sich Kunden auf eine Veränderung verhalten, wird mittels eines Experiments überprüft.",{"type":42,"attrs":3149,"content":3150},{"textAlign":118},[3151,3155],{"text":3152,"type":513,"marks":3153},"Der Clou darin:",[3154],{"type":935},{"text":3156,"type":513}," Die Entscheidung, ob eine Veränderung ausgerollt wird oder nicht, wird also kundenzentriert und auf Basis von Daten getroffen.",{"type":42,"attrs":3158,"content":3159},{"textAlign":118},[3160,3164],{"text":3161,"type":513,"marks":3162},"Ein weiterer Vorteil:",[3163],{"type":935},{"text":3165,"type":513}," Niemand muss mehr wissen, welche Maßnahme die richtige ist, denn auch das „entscheidet“ die Zielgruppe.",{"type":42,"attrs":3167,"content":3168},{"textAlign":118},[3169],{"text":3170,"type":513},"Doch genau das erfordert ein anderes Verhalten von Führungskräften.",{"type":970,"attrs":3172,"content":3173},{"level":972,"textAlign":118},[3174],{"text":3175,"type":513},"Führung(skräfte) im Wandel",{"type":42,"attrs":3177,"content":3178},{"textAlign":118},[3179,3181,3185],{"text":3180,"type":513},"Früher „wussten“ Führungskräfte, was richtig oder falsch ist, und ",{"text":3182,"type":513,"marks":3183},"ihre",[3184],{"type":2811},{"text":3186,"type":513}," Entscheidungen führten dazu, dass Änderungen an Webseiten oder in der Marketingkommunikation vorgenommen wurden – oder nicht.",{"type":42,"attrs":3188,"content":3189},{"textAlign":118},[3190],{"text":3191,"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":3193,"content":3194},{"textAlign":118},[3195],{"text":3196,"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":1106,"attrs":3198,"content":3199},{"order":1108},[3200,3209],{"type":1111,"content":3201},[3202],{"type":42,"attrs":3203,"content":3204},{"textAlign":118},[3205],{"text":3206,"type":513,"marks":3207},"Eigene Fehler akzeptieren können.",[3208],{"type":935},{"type":1111,"content":3210},[3211],{"type":42,"attrs":3212,"content":3213},{"textAlign":118},[3214],{"text":3215,"type":513,"marks":3216},"Die Autonomie des Teams gewährleisten können (und wollen).",[3217],{"type":935},{"type":970,"attrs":3219,"content":3220},{"level":972,"textAlign":118},[3221],{"text":3222,"type":513},"1. Die Bereitschaft, die eigenen Fehler zu akzeptieren",{"type":42,"attrs":3224,"content":3225},{"textAlign":118},[3226],{"text":3227,"type":513},"Wenn Daten das Entscheidungskriterium für die Auswahl von Maßnahmen im digitalen Marketing sind, dann heißt das für Führungskräfte:",{"type":937,"content":3229},[3230],{"type":42,"attrs":3231,"content":3232},{"textAlign":118},[3233],{"text":3234,"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":3236,"content":3237},{"textAlign":118},[3238],{"text":3239,"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":3241,"content":3242},{"textAlign":118},[3243,3245,3249,3251,3255,3256,3260,3262,3266],{"text":3244,"type":513},"Der österreichische Wirtschaftswissenschaftler Fredmund Malik zählt „Entscheiden“ zu den fünf Aufgaben von Führungskräften (neben ",{"text":3246,"type":513,"marks":3247},"Ziele setzen",[3248],{"type":2811},{"text":3250,"type":513},", ",{"text":3252,"type":513,"marks":3253},"Organisieren",[3254],{"type":2811},{"text":3250,"type":513},{"text":3257,"type":513,"marks":3258},"Kontrollieren",[3259],{"type":2811},{"text":3261,"type":513}," und ",{"text":3263,"type":513,"marks":3264},"Menschen weiterentwickeln",[3265],{"type":2811},{"text":3267,"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":3269,"content":3270},{"textAlign":118},[3271,3273,3277],{"text":3272,"type":513},"Damit Experimente – auch mit größerer Tragweite im Sinne von Innovationsvorhaben oder neuen Geschäftsmodellen – erfolgreich sein können, müssen sich Führungskräfte jedoch ",{"text":3274,"type":513,"marks":3275},"aktiv für Testing aussprechen",[3276],{"type":2811},{"text":3278,"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":3280,"icon":30,"text":3281,"image":3292,"theme":3294,"component":3295,"action_buttons":3296,"image_position":3297},"90d96369-0058-4b21-ad9f-b764ae3e01f7",{"type":39,"content":3282},[3283],{"type":42,"attrs":3284,"content":3285},{"textAlign":118},[3286,3290],{"text":3287,"type":513,"marks":3288},"Randnotiz:",[3289],{"type":935},{"text":3291,"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":3293},{},"secondary","richtext-callout",[],"side",{"_uid":3299,"text":3300,"component":1061},"48e3a065-4ce5-4980-9fbc-0d9707fb7e01",{"type":39,"content":3301},[3302,3307,3312,3317,3322,3329,3342],{"type":42,"attrs":3303,"content":3304},{"textAlign":118},[3305],{"text":3306,"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":3308,"content":3309},{"textAlign":118},[3310],{"text":3311,"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":3313,"content":3314},{"textAlign":118},[3315],{"text":3316,"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":970,"attrs":3318,"content":3319},{"level":972,"textAlign":118},[3320],{"text":3321,"type":513},"2. Die Bereitschaft, die Autonomie des Teams zu gewährleisten",{"type":42,"attrs":3323,"content":3324},{"textAlign":118},[3325],{"text":3326,"type":513,"marks":3327},"Der Freiraum von Menschen, die Experimente entwickeln und umsetzen, ist entscheidend für den Wertbeitrag, den Testing im gesamten Unternehmen haben wird.",[3328],{"type":2811},{"type":42,"attrs":3330,"content":3331},{"textAlign":118},[3332,3334,3340],{"text":3333,"type":513},"Haben Teams im Tagesgeschäft keine Zeit für A/B-Tests, erstickt die ",{"text":3335,"type":513,"marks":3336},"Experimentierkultur",[3337],{"type":1086,"attrs":3338},{"href":3339,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.konversionskraft.de/unternehmenskultur/kultur-des-experimentierens.html",{"text":3341,"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":3343,"content":3344},{"textAlign":118},[3345,3347,3353],{"text":3346,"type":513},"Shiva Manjunath (Experimentation Manager bei Solo Brands; ehem. Speero und Gartner) hat das ",{"text":3348,"type":513,"marks":3349},"in einem LinkedIn-Beitrag",[3350],{"type":1086,"attrs":3351},{"href":3352,"uuid":118,"anchor":118,"target":118,"linktype":136},"https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7028338977946427392/",{"text":3354,"type":513}," sehr treffend beschrieben:",{"_uid":3356,"caption":3357,"component":3360,"video_embed":3361,"video_upload":3362,"overlay_image":3364},"a28b5b2c-5c7c-405b-a51f-78759260d9e7",{"type":39,"content":3358},[3359],{"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":3363},{},{"id":118,"alt":118,"name":30,"focus":118,"title":118,"source":118,"filename":30,"copyright":118,"fieldtype":49,"meta_data":3365},{},{"_uid":3367,"text":3368,"component":1061},"347771c8-6238-48cb-b309-28d3f1d5a7fe",{"type":39,"content":3369},[3370,3375,3380,3391,3396,3403],{"type":42,"attrs":3371,"content":3372},{"textAlign":118},[3373],{"text":3374,"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":970,"attrs":3376,"content":3377},{"level":972,"textAlign":118},[3378],{"text":3379,"type":513},"Fazit: Gute Führung begünstigt erfolgreiche A/B-Tests",{"type":42,"attrs":3381,"content":3382},{"textAlign":118},[3383,3385,3389],{"text":3384,"type":513},"Führungskräfte, die das Testen und Experimentieren Teams verantworten, sind aus meiner Sicht vor allem eines: ",{"text":3386,"type":513,"marks":3387},"Enabler",[3388],{"type":2811},{"text":3390,"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":3392,"content":3393},{"textAlign":118},[3394],{"text":3395,"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":937,"content":3397},[3398],{"type":42,"attrs":3399,"content":3400},{"textAlign":118},[3401],{"text":3402,"type":513},"Culture eats strategy for breakfast.",{"type":42,"attrs":3404,"content":3405},{"textAlign":118},[3406],{"text":3407,"type":513,"marks":3408},"Wie siehst du das? Was müssen Führungskräfte deiner Meinung nach bewirken, um gute A/B-Tests zu ermöglichen?",[3409],{"type":2811},{"alt":3119,"src":3411,"name":30,"focus":30,"title":3119,"source":30,"filename":3411,"copyright":30,"fieldtype":49,"meta_data":3412,"is_external_url":81},"https://storage.googleapis.com/kk-website-assets/iRpK6WLu_schachzug-blogpost-1620x500.png",{"alt":3119,"title":3119,"source":30,"copyright":30},[3414],"5574fd95-a642-43a0-8b4d-c5d9777df86d",[3416,3420,3424,3428],{"name":1620,"created_at":1621,"published_at":1622,"updated_at":1623,"id":1624,"uuid":1616,"content":3417,"slug":1628,"full_slug":1629,"sort_by_date":118,"position":1630,"tag_list":3418,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1633,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3419,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1626,"component":1627},[],[],{"name":1620,"created_at":1690,"published_at":1691,"updated_at":1692,"id":1693,"uuid":1694,"content":3421,"slug":1697,"full_slug":1698,"sort_by_date":118,"position":119,"tag_list":3422,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1700,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3423,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1696,"component":1627},[],[],{"name":1677,"created_at":1678,"published_at":1639,"updated_at":1678,"id":1679,"uuid":1680,"content":3425,"slug":1683,"full_slug":1684,"sort_by_date":118,"position":1685,"tag_list":3426,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":1687,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3427,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},{"_uid":1682,"component":1627},[],[],{"name":3429,"created_at":3430,"published_at":3431,"updated_at":3432,"id":3433,"uuid":3434,"content":3435,"slug":3437,"full_slug":3438,"sort_by_date":118,"position":3439,"tag_list":3440,"is_startpage":51,"parent_id":1632,"meta_data":118,"group_id":3441,"first_published_at":1634,"release_id":118,"lang":124,"path":118,"alternates":3442,"default_full_slug":118,"translated_slugs":118,"_stopResolving":81},"Innovationsmanagement","2025-11-12T16:15:41.294Z","2026-10-08T05:46:48.814Z","2026-10-08T05:46:48.826Z",111716521173006,"07d2234e-cc4f-40af-8604-45e58efe7d8a",{"_uid":3436,"component":1627},"4cf43b5c-adad-45fc-85b4-4b15f04b130e","innovation-management","de/_categories/innovation-management",-470,[],"f740d476-83ea-4e67-9fdf-99f9b25aa78b",[],[],[3445,3448,3452],{"_uid":3446,"link":3447,"text":1709,"component":59},"f2acd0bc-ab92-4666-b509-663a307c817b",{"id":1707,"url":1708,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1708},{"_uid":3449,"link":3450,"text":442,"component":59},"fdf991ee-caab-40d0-9b16-e64baedbe5fa",{"id":1713,"url":1714,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":1714,"story":3451},{"name":442,"id":1716,"uuid":1713,"slug":440,"url":1714,"full_slug":1714,"_stopResolving":81},{"_uid":3453,"link":3454,"text":3119,"component":59},"321863b3-6d32-406f-a63e-712abed2dbf7",{"id":3124,"url":3455,"linktype":31,"fieldtype":32,"cached_url":3455,"story":3456},"de/blog/innovation-management/hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte",{"name":3119,"id":3123,"uuid":3124,"slug":3457,"url":3458,"full_slug":3458,"_stopResolving":81},"hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte","de/innovation-management/hoehere-uplifts-durch-fuehrungskraefte",[],"4",[],[],-140,[1730,3465],"Hype (Reifegrad)",101808263819708,"041c41d0-b80f-4368-84a7-02c51ceeab04","2023-03-20T16:49:38.000Z",[],18,1791547745408]