Das Problem mit herkömmlicher Statistik
Laufend frische Daten erfordern ein neues statistisches Konzept.
Herkömmliche Statistiken für Offlinedaten gibt es schon seit über 100 Jahren. Die ursprünglichen Methoden helfen Unternehmen heute allerdings kaum noch dabei, Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu fällen. Wenn Sie sich Ergebnisse in Echtzeit ansehen, wie dies bei den meisten Optimierungsplattformen möglich ist, erhalten Sie zwar beeindruckende Ergebnisse, diese Ergebnisse haben häufig allerdings kaum Substanz. Wenn Sie bestimmte Voraussetzungen missachten, kann Ihre Fehlerquote bis zu 30 % betragen.
Zu diesen Voraussetzungen zählt zum Beispiel das Festlegen einer Stichprobengröße und das Definieren eines minimal messbaren Effekts (Mindestuplift). Beachten Sie diese Voraussetzungen nicht, haben Änderungen an Ihrer Website oder an Ihrem Produkt bestenfalls keinerlei Auswirkungen, im schlimmsten Fall beeinträchtigen sie allerdings Ihr Gesamtergebnis.
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Eine bessere, einfachere Lösung
A/B-Testing-Statistik sollten sich Ihrer
Arbeitsweise anpassen.
Unsere neue Stats Engine unterstützt Sie bei Ihren Experimenten und in Ihrer Entscheidungsfindung – ohne sich mit Statistik beschäftigen zu müssen. Gemeinsam mit Statistikern der renommierten Stanford University haben wir einen neuen und revolutionären statistischen Ansatz zur Optimierung der Nutzererfahrung entwickelt. Als Grundlage für diesen Ansatz dient unsere Erfahrung im Umgang mit über 8.000 Optimizely-Kunden, die mit unserer Hilfe über 7 Milliarden Benutzererfahrungen optimiert haben.
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FUNDIERTE ENTSCHEIDUNGEN TREFFEN
Verlassen Sie sich zu jedem Zeitpunkt auf Ihre Ergebnisse.
Schauen Sie während des Experiments auf Ihre Daten und verlassen Sie sich auf deren Aussagekraft.
Bei herkömmlicher Herangehensweise kann das Abrufen der Ergebnisse vor Erreichen der festgelegten Stichprobengröße dazu führen, dass Sie Ergebnisse für signifikant halten, die es in Wirklichkeit gar nicht sind. Mit der Stats Engine können Sie Ihre Ergebnisse jederzeit ansehen. Dank sogenannter sequentieller Hypothesentests steigt die statistische Signifikanz Ihrer Ergebnisse mit der Zeit und der Datenmenge.
Testen Sie unbegrenzt viele Varianten und Ziele.
Je mehr Ziele und Varianten Sie einem Experiment hinzufügen, desto höher liegt das Risiko, dass Sie verfälschte Ergebnisse erhalten. Die Stats Engine von Optimizely korrigiert die Ergebnisse beim Einsatz vieler Ziele und Varianten mithilfe der False-Discovery-Rate. Sie können also unbegrenzt viele Ziele und Varianten testen, ohne dass Sie ungenaue Ergebnisse zu befürchten haben.
Die Stats Engine von Optimizely
steigert die Aussagekraft Ihrer Daten.
Mit der Stats Engine
Das Festlegen einer Signifikanz von 95 %
führt zu
zu einer richtigen Entscheidung.
Mit herkömmlicher Statistik
Das Festlegen einer Signifikanz von 95 %
führt zu
zu einer richtigen Entscheidung, falls Sie die Fallstricke nicht kennen.*
* Wir haben Millionen A/A-Tests mit beiden Frameworks simuliert und die jeweilige Fehlerquote berechnet. Dafür haben wir den Prozentsatz der Experimente bestimmt, für die unter Einhaltung einer Continuous Monitoring-Richtlinie eine Gewinner- oder Verlierervariante ermittelt wurde (über 1.000 Besucher).
Möchten Sie wissen, wie sich die Stats Engine auf Ihre Ergebnisse auswirkt?
Mehr InformationenDas Auswerten von A/B-Tests war noch nie so einfach!
Jederzeit auswertbare
Statistiken
Treffen Sie anhand Ihrer Ergebnisse immer statistisch fundierte Entscheidungen, sobald die Daten verfügbar sind.
Signifikanz ohne feste Zeiträume
Sie müssen im Voraus keine Stichprobengröße oder Testdauer festlegen. Zudem können Sie sich abschließende Ergebnisse bis zu zweimal schneller ansehen.
ÜBERLASSEN SIE UNS DIE
STATISTIK-ARBEIT
Sie müssen Ihre Arbeitsweise nicht anpassen. Die Stats Engine funktioniert so, wie Sie es intuitiv von einem solchen Tool erwarten, ohne dass Sie sich Gedanken machen müssen.
Antworten auf Ihre häufig gestellten Fragen
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