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A/B-Testing - Oder: Wie gut kennen wir uns?

A/B-Testing - Oder: Wie gut kennen wir uns?

In diesem RapidTechTalk geht Eugen auf die Schwierigkeit ein, herauszufinden, ob eine Änderung an einer Webseite tatsächlich eine Verbesserung bringt.

N4 Group

March 10, 2017
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Transcript

  1. Zielsetzung • Szenario: B2C-Shop • Ziel: Wie kann der Umsatz

    gesteigert werden? ◦ “Conversion rate” verbessern ▪ Wie viele Benutzer, die auf der Webseite sind, kaufen auch etwas? ▪ Wie viele Benutzer melden sich für den Newsletter an? ▪ etc.
  2. A/B-Testing • Vorgehensweise: ◦ Deployment von zwei Versionen einer Webseite

    ▪ Gleichzeitig! ◦ Original + kleine Variation des Originals ◦ Jeweils Ermittlung der Conversion-Rate • Was kann optimiert werden? ◦ Wording ▪ “Toller Preis” vs. “Schnäppchen” ◦ Layout ▪ Größe der Widgets ▪ Farben ▪ Anordnung ◦ Workflow ▪ Wizard: Welche Abfrage kommt zuerst?
  3. Technologische Ansätze • Zwei Versionen der Webseite müssen gleichzeitig online

    sein • Auswertung muss möglich sein • Ansätze: ◦ NGINX ▪ https://www.nginx.com/blog/performing-a-b-testing-nginx-plus/ ◦ Google Analytics ▪ https://blog.crazyegg.com/2015/06/02/ab-testing-google-analytics/ ◦ Open Source Frameworks: ▪ https://www.quora.com/Which-are-the-best-open-source-A-B-testing-framework-to- use-in-your-projects ◦ Optimizely (kommerziell) ▪ https://www.optimizely.com/de/