A / B-Tests - Ergebnisse analysieren

Sobald das Experiment abgeschlossen ist, besteht der nächste Schritt darin, die Ergebnisse zu analysieren. Das A / B-Testtool präsentiert die Daten aus dem Experiment und zeigt Ihnen mithilfe mathematischer Methoden und Statistiken den Unterschied zwischen der Leistung der verschiedenen Variationen auf einer Webseite und auch, ob zwischen den Variationen ein signifikanter Unterschied besteht.

Beispiel

Wenn die Bilder auf einer Webseite die Absprungrate verringert haben, können Sie entscheiden, ob eine gute Conversion erzielt wird oder nicht, sobald Sie weitere Bilder auf eine Webseite hochgeladen haben. Wenn Sie aus diesem Grund keine Änderung der Absprungrate feststellen, kehren Sie zum vorherigen Schritt zurück und erstellen Sie eine neue Hypothese / Variation, um einen neuen Test durchzuführen.

Tools wie VWO und Optimizely werden zum Ausführen von Tests verwendet. Google Analytics eignet sich jedoch am besten zum Ausführen von Analysen nach dem Test. Diese Analyse wird verwendet, um den weiteren Weg zu bestimmen. A / B-Testwerkzeuge geben Auskunft über das Ergebnis eines Testergebnisses, es ist jedoch auch erforderlich, eine Nachanalyse durchzuführen. Um eine Nachanalyse durchzuführen, müssen Sie jeden Test in Google Analytics integrieren.

Sowohl VWO als auch Optimizely bieten integrierte Google Analytics-Integrationsfunktionen. Die Daten für jeden Test dieser beiden Tools sollten an Google Analytics gesendet werden. Auf diese Weise werden Ihre Analysefunktionen verbessert und Testdaten sichergestellt. Es besteht die Möglichkeit, dass Ihr Testtool die Daten falsch aufzeichnet. Wenn Sie keine andere Quelle für Ihre Testdaten haben, können Sie nie sicher sein, ob Sie diesen vertrauen sollen oder nicht.