Kostenloser A/B-Test-Rechner

A/B-Tests, manchmal auch Split-Tests genannt, sind eine Art von Tests, bei denen zwei Varianten einer Sache miteinander verglichen werden, um herauszufinden, welche Version vorzuziehen ist. Sie werden häufig für Marketingkampagnen oder ähnliches verwendet. Bei A/B-Tests werden Nutzer nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um eine von zwei Optionen zu erhalten, und auf der Grundlage ihres Feedbacks wird eine statistische Analyse durchgeführt.

A/B-Tests werden in vielen verschiedenen Branchen aus unterschiedlichen Gründen eingesetzt. Marketing- und Werbefachleute setzen A/B-Tests häufig ein, um die beste Option für das Design von Websites, Online-Angeboten, Headlines, E-Mails und Produktbeschreibungen zu ermitteln.

Bei A/B-Tests werden die Conversion Rates der beiden unterschiedlichen Varianten miteinander verglichen, um festzustellen, ob eine Variante eine höhere statistische Signifikanz aufweist als die andere. Bei der Berechnung Ihres A/B-Tests müssen Sie einige wichtige Faktoren berücksichtigen, z. B. Z-Score, P-Wert, Stichprobengröße, Konfidenzintervall und Konfidenzniveau.

Die statistische Signifikanz Ihres A/B-Tests sollte idealerweise bei 95 % liegen und nicht unter 90 %. Andernfalls ist der Test nicht erfolgreich.

Die erforderliche Stichprobengröße hängt vom A/B-Test und dem, was gemessen werden soll, ab. Es sollten Berechnungen durchgeführt werden, um die erforderliche Mindeststichprobengröße für den jeweiligen A/B-Test zu bestimmen.

Bei A/B-Tests stellt die statistische Signifikanz sicher, dass der Unterschied zwischen der Kontrollgruppe und der Testgruppe des Experiments nicht auf Zufall oder Fehler zurückzuführen ist. Je höher die statistische Signifikanz, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Unterschied zwischen den Gruppen korrekt ist. Kurz gesagt, die statistische Signifikanz ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Nullhypothese wahr ist.

Die Formel für die statistische Signifikanz lautet:

χ2= ∑(O−E)2/E

Der Z-Score ist ein statistisches Maß, das angibt, wie stark ein bestimmter Wert von der Standardabweichung abweicht. Einfach ausgedrückt zeigt der Z-Score, wie weit Ihr getesteter Datenpunkt von Ihrem Mittelwert entfernt ist.

Der P-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass es keinen Unterschied zwischen Ihren Testgruppen gibt und dass die angegebene Verbesserung völlig zufällig ist.

Die Nullhypothese bezieht sich auf die Grundannahme, dass zwischen zwei Datensätzen kein Zusammenhang besteht.

Die statistische Aussagekraft eines Tests ist die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Test einen statistischen Unterschied zwischen den Testgruppen findet, der effektiv von der Nullhypothese abweicht.

Ein einseitiger Test kann feststellen, ob ein (und nur ein) Mittelwert größer oder kleiner als ein anderer Mittelwert ist. Ein zweiseitiger Test kann feststellen, ob zwei Mittelwerte voneinander verschieden sind.

Ein A/B-Konfidenzniveau bewertet die Gültigkeit eines erfolgreichen A/B-Tests. Im Allgemeinen ist ein Wert über 95 % ideal.

Sie können einen A/B-Test durchführen, indem Sie die folgenden Schritte befolgen:

• Geben Sie die Anzahl der Besucher und Conversions für Ihre A-Variante ein.
• Geben Sie die Anzahl der Besucher und Conversions für Ihre B-Variante ein.
• Bestimmen Sie das Konfidenzintervall Ihres Tests.
• Berechnen, analysieren und teilen Sie Ihre Ergebnisse.

Sie können Ihren eigenen A/B-Test mit Jotform erstellen, indem Sie leer beginnen oder eine unserer vorgefertigten Vorlagen auswählen. Erstellen und passen Sie verschiedene A/B-Testformulare an, um Ihre Optionen zu testen und herauszufinden, welche in den Augen Ihrer Zielgruppe effektiver ist.

Ja, Sie können Ihre A/B-Testformulare mit dem Jotform Formulargenerator per Drag & Drop anpassen. Sie können Formularfelder hinzufügen oder entfernen, Texte ändern, Assets oder Bilder für das Branding hochladen, Schriftarten und Farben auswählen und vieles mehr, je nach Ihren Anforderungen.