Um die Funktion einfach und verständlich zu halten, haben wir uns dazu entschieden, die Tests vorerst nur für die Startseite deiner Funnels zu ermöglichen.

Sobald sich diese Funktion etabliert hat, können wir das A/B Testing weiterentwickeln und sowohl für andere Seiten möglich machen, als auch die Analyse Bereiche weiter ausarbeiten.

Schreib uns gerne Feedback zur Verbesserung der A/B Test Funktion über den Chat in der Software.

Im Zusammenhang mit A/B-Tests gibt die statistische Signifikanz an, wie wahrscheinlich es ist, dass der Unterschied zwischen der Original Version und der Variante deines Experiments nicht auf einen Fehler oder Zufall zurückzuführen ist. Wenn du beispielsweise einen Test mit einem Signifikanzniveau von 95 % durchführst, kannst du zu 95 % sicher sein, dass die Unterschiede tatsächlich vorhanden sind.

Das ist vor allem deshalb wichtig, weil es beim Testen schnell zu voreiligen Schlüssen kommen kann. Ein gutes Beispiel für solch eine Misinterpretation ist ein A/A Test, bei dem keine Änderungen zwischen Original und Variante vorgenommen wurden, die Konvertierungsrate aber dennoch unterschiedlich ist. Ein Signifikanztest würde hier helfen um diese Misinterpretation zu verhindern.

Neben den Änderungen auf den Seiten können natürlich auch viele andere Faktoren Einfluss auf die Konvertierungsrate haben, zB. die Persona Typen von Besuchern, die Quelle der Besucher, die Laufzeit des Tests, die Gesamtzahl der Besucher usw.
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Ein lesenswerter Artikel zu diesem Thema findest du hier von Tomi Mester.

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