A/B-Test
Definition
Ein A/B-Test vergleicht zufällig zugewiesene Varianten anhand vorher festgelegter Erfolgsgrößen.
Ein A/B-Test weist Nutzende zufällig Varianten zu und vergleicht vorab definierte Kennzahlen, um kausale Effekte der Änderung zu schätzen.
Einfach erklärt
Zwei Gruppen bekommen unterschiedliche Fassungen; anschließend wird verglichen, welche beim vorher festgelegten Ziel besser abschneidet.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, digitale Angebote verständlich, zugänglich und auf die Bedürfnisse der Nutzenden auszurichten.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Shop testet zwei Checkout-Formulierungen mit vorab festgelegter Conversion-Metrik und Laufzeit.
Grenzen und Fallstricke
- Vorzeitiges Stoppen, viele ungeplante Kennzahlen, Kontamination und fehlende praktische Relevanz verzerren Ergebnisse.
Entstehung & Geschichte
Kontrollierte Experimente stammen aus Statistik und Medizin; Online-Dienste skalierten sie ab den 2000er-Jahren für Produktentscheidungen.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Shop testet zwei Checkout-Formulierungen mit vorab festgelegter Conversion-Metrik und Laufzeit.
Häufige Fragen
Was bedeutet A/B-Test?
Ein A/B-Test weist Nutzende zufällig Varianten zu und vergleicht vorab definierte Kennzahlen, um kausale Effekte der Änderung zu schätzen. Worauf sollte man achten? Vorzeitiges Stoppen, viele ungeplante Kennzahlen, Kontamination und fehlende praktische Relevanz verzerren Ergebnisse.
Quellen
- Trustworthy Online Controlled Experiments · Kohavi et al., Trustworthy Online Controlled Experiments
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: