Description
1) Einfhrung in A/B-Testing 1.1 Was ist ein A/B-Test? 1.2 Ziele von Teststrategien 1.3 Die Wahl der richtigen KPIs 1.4 Quellen fr Testingideen 2) Implementierung von A/B-Tests 2.1 Was sollte man testen? 2.2 Welche Faktoren haben einen Einfluss auf die Conversion Rate? 2.3 Der A/B-Testing-Zyklus 2.4 Strategisches vs. Taktisches Testen 2.5 Hypothesenbildung 2.6 Testdauer von A/B-Tests kalkulieren 2.7 Priorisierung von Hypothesen 2.8 Wann sollte ich testen? 2.9 Die Test-Roadmap 3) Quellen zur Generierung von A/B-Test-Ideen 3.1 Clickstream-Analysen 3.2 User Experience und Usability Benchmarking 3.3 User Labs 3.4 Befragungen 3.5 Personas 4) Zielgruppen 4.1 Segmentiertes Testing: Targeting 4.2 Zielgruppen-Filtern: Segmentation 4.3 Personalisierung 5) Statistik-Basiswissen – einfach und verstndlich 5.1 Ideale Stichprobe und Varianz 5.2 Nullhypothese und Alternativhypothese 5.3 Konfidenzlevel und Signifikanzlevel 5.4 Bayes Methods und Multi-Armed-Bandit Testing 5.5 Warum ein A/A-Test sinnvoll sein kann 5.6 Welche Kennzahlen sollte ein Report beinhalten? 5.7 Die Hauptquelle fr Testfehler 6) Aufbau individueller Lsungen und Auswahl von A/B-Testingtools 6.1 Aufbau einer eigenen Testing-Lsungen 6.2 Kriterien zur Auswahl von A/B-Testingtools 7) Aufbau einer Testing-Kultur 7.1 Anforderungen an das Unternehmen 7.2 Das optimale Testing-Team 8) A/B-Testing in der Conversion-Optimierung 8.1 Das richtige Testing-Framework 8.1.1 Das L.I.F.T-Modell von Widerfunnel 8.1.2 Das 7-Ebenen Modell von konversionsKraft 8.1.3 Die Conversion Sequence Heuristic von Flint McGlaughlin 8.2 Verkaufspsychologische Grundlagen der Conversion-Optimierung 8.2.1 Thinking Fast and Slow 8.2.2 Behaviour Patterns 8.3 Die richtige Datenauswertung 9) Zukunft des A/B-Testings 9.1 Full-Stack-Testing und seine Herausforderungen 9.2 Knstliche Intelligenz im A/B-Testing 9.3 Tracking und Consent-Management 10) 10 hufige Fehler bei A/B-Tests 10.1 Fehler Nr. 1: Sie berlassen die Test-Roadmap Ihrem HIPPO 10.2 Fehler Nr. 2: Sie testen Dinge, die sie nicht testen mssten 10.3 Fehler Nr. 3: Sie ignorieren kleine Erfolge 10.4 Fehler Nr. 4: Sie testen die falschen Seiten 10.5 Fehler Nr. 5: Ihre Hypothese ist falsch aufgestellt oder Sie haben gar keine 10.6 Fehler Nr. 6: Sie starten mit zu komplizierten Tests 10.7 Fehler Nr. 7: Sie testen zu viel parallel 10.8 Fehler Nr. 8: Sie testen die falschen Ziele 10.9 Fehler Nr. 9: Sie whlen das falsche Timing fr Ihre A/B-Tests 10.10 Fehler Nr. 10: Sie testen nicht permanent 11) Fazit Glossar
