Schaufensterpuppen mit Aktionsangeboten
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So lassen sich A/B-Tests skalieren – mit (statistischer) Zuverlässigkeit

Mit dieser Strategie können Sie A/B-Tests deutlich schneller durchführen.

Schaufensterpuppen mit Aktionsangeboten
In der Theorie lassen sich A/B-Tests ganz einfach durchführen. Diese Tests werden genutzt, wenn zwei oder mehr Versionen eines Produkts oder einer Dienstleistung verglichen werden sollen, um zu bestimmen, welche Variante erfolgversprechender ist.
In Verbraucherbranchen wie dem Einzelhandel oder der Konsumgüterindustrie könnten Sie beispielsweise verschiedene Marketingaktionen testen, um zu ermitteln, welche am besten funktioniert – und damit die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen bzw. ein besseres Ergebnis erzielen.
Schwierig wird es erst, wenn Sie bei A/B-Tests mehrere Filialen und Länder sowie Tausende bis Millionen Datenpunkte berücksichtigen müssen.


Warum das Skalieren von A/B-Tests problematisch ist

Viele Unternehmen werden mit den gleichen Herausforderungen konfrontiert, wenn es darum geht, A/B-Tests zu skalieren:

  • Mehrere Datenquellen

  • Manuelle, sich wiederholende Prozesse

  • Langsame Berichterstellung durch externe Anbieter

  • Interne Wissenslücken

Diese Herausforderungen sind die beste Voraussetzung für Probleme, Verzögerungen und Fehler.

Gleichzeitig bieten sie aber auch die Chance für Wachstum und bessere Ergebnisse.

Denn hinter jedem einzelnen dieser potenziellen Hindernisse verbirgt sich alles, was Sie benötigten, um Marketingaktionen mithilfe von A/B-Tests bewerten zu können.

  • Multiple Datenquellen liefern unzählige Daten, die Sie verwenden können.

  • Manuelle, sich wiederholende Prozesse lassen sich leicht skalieren.

  • Die langsame Berichterstellung durch externe Anbieter ist ein Anreiz, Analysen selbst in die Hand zu nehmen.

  • Interne Wissenslücken bieten die Gelegenheit, Beschäftigte zu schulen und Karriereoptionen zu eröffnen.

Sie müssen also nur einen Weg finden, diese Herausforderungen anzugehen, ohne dass dies zu komplexeren und zeitaufwendigeren Prozessen führt.

So skalieren Sie A/B-Tests effizient und effektiv

1. Prozesse automatisieren

Mithilfe von Software lassen sich viele Schritte im Zusammenhang mit A/B-Tests automatisieren, darunter die Verwaltung von Testgruppen, die Berechnung von Ergebnissen und die Implementierung von Änderungen.
Analytics Automation-Plattformen automatisieren alle Schritte des A/B-Testprozesses, einschließlich der Vorbereitung der Daten, der Analyse dieser Daten und der Ausgabe von Ergebnissen. Das ist besonders bei Tests mit mehreren Variablen hilfreich.
Wenn Sie Analytics Automation-Plattformen in RPA und andere Lösungen integrieren, können Sie Berichte so planen, dass sie Daten abrufen, automatisch ausgeführt werden und Maßnahmen/Entscheidungen auslösen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. 
Und da die Abläufe automatisiert sind, können Sie ganz einfach weitere Datenquellen hinzufügen, Berichte für verschiedene Produkte und Geschäfte wiederverwenden und nach Bedarf skalieren.

2. Interne Teams einsetzen und Fähigkeiten ausbauen

Am besten sollten A/B-Tests von den Personen in Ihrem Unternehmen durchgeführt werden, die sich mit den Daten auskennen – selbst, wenn diese Beschäftigten noch nicht wissen sollten, wie sie die Daten analysieren.
Automatisierungsplattformen, mit denen sich Analysen per Drag & Drop durchführen lassen, erleichtern es jedem, sich einzuarbeiten.
Dadurch sparen Sie Zeit und Geld, da Sie weniger von externen Anbietern und Quellen abhängig sind. Zudem können Ihre Teammitglieder ihre Fähigkeiten erweitern und Sie Ihre internen Analyseoptionen ausbauen.

3. Änderungen schrittweise implementieren

Wenn Sie intern Wissen aufbauen und auf Automatisierung setzen, beginnen Sie am besten mit einem Test, um sicherzustellen, dass alles wie gewünscht funktioniert, und skalieren Sie anschließend.
Mit diesem Ansatz lassen sich größere Probleme vermeiden. Statt alles Bisherige über Bord zu werfen, können Sie neue Prozesse oder Technologien schrittweise implementieren, diese jeweils einzeln prüfen und die Implementierung nach diesen Prüfungen skalieren.

Ein Praxisbeispiel für skalierbare A/B-Tests mit statistischer Zuverlässigkeit

In der Theorie klingt dies alles bestechend. Worauf es wirklich ankommt, ist aber natürlich, dass Sie in der Praxis Ergebnisse erzielen.
Die gute Nachricht ist, dass viele Unternehmen den oben genannten Ansatz bereits ausprobiert haben. Die Videoclips in diesem Artikel zeigen ganz konkret, wie dieser Ansatz bei 7-Eleven aussieht.
Das Unternehmen konnte die Zeit bis zur Berichterstellung von 100 Stunden auf 1 Stunde reduzieren und die Effizienz um 60 Prozent steigern.
Durch die Automatisierung waren die Statistiken hinter den A/B-Testergebnissen zu Marketingaktionen zudem verlässlicher. Denn durch sauberere Daten und überprüfte Prozesse sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass Ergebnisse verfälscht werden.
7-Eleven hat dabei mehr als 70.000 Standorte und 17 Länder mit Millionen von Datenpunkten einbezogen.

Fazit

A/B-Tests sind eine hervorragende Möglichkeit, Marketingaktionen zu vergleichen – vorausgesetzt, Sie lösen die Probleme, die präzisen Ergebnissen im Weg stehen.
Die Entwicklung der richtigen Testmethoden, die Erfassung der richtigen Informationen und der Einsatz der richtigen Analysetools sind entscheidend, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Mit unserem Leitfaden zur Ermittlung von Analyse-Anwendungsfällen können Sie ganz einfach ermitteln, wo Sie am besten mit der Implementierung von Analyseoptionen beginnen. Nutzen Sie ihn, um herauszufinden, mit welchem kleinen Projekt Sie am besten starten, und erzielen Sie unmittelbare ROI-Effekte.


Ein Artikel von
Shane Remer
Shane Remer
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