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Experiment bewerten

Nachdem Sie das Experiment durchgeführt haben, bis die erforderliche Mindestanzahl von Besuchern an dem Experiment teilgenommen hat, können Sie sich auf ausreichende statistische Sicherheit verlassen, um die Ergebnisse Ihres Experiments zu bewerten.
Vergleichen Sie anhand Insightdieser Daten, welche Metriken oder wichtigen Leistungsindikatoren als Teil der Hypothese definiert wurden, um festzustellen, ob das Experiment ein Erfolg war (d. h. die Hypothese wurde mit der angegebenen Konfidenz validiert).
In unserem Beispielexperiment ist unsere Hypothese korrekt, wenn die Besucherumrechnung um mindestens 1,5 % zunimmt. Dies ist das Erfolgskriterium, das wir zuvor definiert haben.
Das folgende Arbeitsbereichsbeispiel zeigt, dass die Konvertierung für die Index2-Testgruppe tatsächlich 1,8 % höher war als für die Kontrollgruppe, was unsere Hypothese bestätigt.

Zusammenfassen der Experimentergebnisse

Mithilfe Insightvon detaillierten Berichten können Sie die Ergebnisse Ihres Experiments zusammenfassen und illustrieren.
Anschließend können Sie Ihre Berichte wie im folgenden Beispiel verwenden, um Empfehlungen basierend auf den Ergebnissen abzugeben, die durch die visuellen Informationen, die Sie in Ihren Berichten bereitgestellt haben, gesichert werden:

Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse

Sobald die Ergebnisse klar sind, können Sie auf diese Ergebnisse reagieren, indem Sie Änderungen auf Produktionsebene an den getesteten Seiten vornehmen, diese Änderungen auf andere Bereiche Ihrer Website anwenden und sicherstellen, dass der Test, seine Ergebnisse und die vorgenommenen Änderungen vollständig dokumentiert werden.

Aktionen überwachen

Nachdem das kontrollierte Experiment abgeschlossen ist und Sie die entsprechenden Änderungen implementiert haben, stellen Sie sicher, dass Sie die Änderungen, die Sie vorgenommen haben, weiterhin überwachen, z. B. durch Anzeigen von Überprüfungsmetriken, Erstellen von Kontrolldiagrammen und Bereitstellen von Dashboard-Metriken.
Seien Sie stets darauf vorbereitet, Ihre Hypothese erneut zu testen, wenn Sie der Meinung sind, dass die Änderungen, die Sie getestet und vorgenommen haben, nicht die ursprünglichen Ergebnisse widerspiegeln.