Test-Hypothese

Test-Hypothese

Eine Hypothese, genauer eine Test-Hypothese, ist im Bereich des A/B-Testings und der Conversion Rate Optimierung die grundlegende Annahme, auf welcher die erstellten Varianten aufbauen. Dabei beschreibt die Hypothese die geplanten Änderungen und insbesondere die Verbesserung, die durch die Veränderung erwartet wird.

Um eine zuverlässige Hypothese aufzustellen, ist es zunächst wichtig, relevante Daten zum Testen zu identifizieren. Sammeln Sie die passenden Daten zum Verhalten Ihrer Besucher aus Ihrer Datenbank, welche sich mithilfe von Analytic Tools schnell ermitteln lassen. Tools wie Session Recording, Heatmaps, Wettbewerbsanalysen und Ähnliches können Ihnen helfen das Nutzervalten zu analysieren. Konkretisieren Sie Ihre Ziele: Bestimmen Sie dann welche Elemente verändert, hinzugefügt oder weggelassen werden sollen. Definieren Sie entsprechende Leistungskennzahlen (KPIs), um die festgelegten Ziele messbar und damit kontrollierbar zu machen. Am Ende steht die Ausformulierung Ihrer Hypothese. Als Faustregel gilt: Wenn Element X verändert wird, dann passiert Y, (weil) aus dem Grund Z. Eine Test-Hypothese könnte lauten: „Wenn ich den CTA (Zum Warenkorb hinzufügen) von unten links auf der Produktseite nach oben rechts schiebe, dann werden mehr Besucher darauf klicken, weil dieser nun eine höhere Sichtbarkeit aufweist.“

Hypothese für A/B Tests finden

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