Wahre Experiment-Erkenntnisse aufdecken: Optimizely Opal Significance Explorer

Schluss mit Raten. Wissen statt vermuten. Validieren Sie Ihre A/B-Test-Ergebnisse mit Sicherheit – direkt in Optimizely.

Viele Optimizely-Experimente erreichen keine statistische Signifikanz, was Nutzer häufig dazu veranlasst, Ergebnisse mit weniger zuverlässigen Drittanbieter-Rechnern zu überprüfen. Dieser „Plattformverlust" führt zu verpassten Chancen und einem fragmentierten Workflow. Der Optimizely Opal Significance Explorer löst dieses Problem, indem er erweiterte statistische Analysen direkt in Ihre Optimizely-Umgebung bringt.

Warum der Significance Explorer?

• In der Plattform bleiben: Führen Sie robuste statistische Analysen durch, ohne Optimizely zu verlassen – so verhindern Sie „stille Abwanderung" und schützen Ihre Daten.
• Flexible Alternativen: Greifen Sie auf leistungsstarke In-Plattform-Alternativen zu externen Rechnern zu, die Sie möglicherweise bereits nutzen.
• Versuchung beseitigen: Eliminieren Sie die Notwendigkeit, Signifikanz anderswo zu prüfen – insbesondere auf Plattformen von Wettbewerbern.
• Entscheidungen beschleunigen: Gewinnen Sie schneller tiefere Einblicke in Ihre Experiment-Ergebnisse und treffen Sie datengestützte Entscheidungen in kürzerer Zeit.

So funktioniert der Significance Explorer:

Der Significance Explorer nutzt einen Bayes'schen Ansatz, um umfassende Konfidenzniveau-Bewertungen für Ihre Optimizely Web Experimentation-Tests bereitzustellen.

1. Einzelmetrik-Analyse

   Tauchen Sie tief in die Performance einer einzelnen Schlüsselmetrik ein und verstehen Sie deren Lift, statistische Signifikanz und Glaubwürdigkeitsintervalle.

2. Mehrfachmetrik-Analyse

   Erhalten Sie eine ganzheitliche Sicht auf die Auswirkungen Ihres Experiments über alle relevanten Metriken hinweg und identifizieren Sie sowohl positive als auch negative Effekte.

3. Klare Erklärungen & umsetzbare Recommendations

   Erhalten Sie leicht verständliche Erklärungen Ihrer Ergebnisse zusammen mit maßgeschneiderten Empfehlungen für die nächsten Schritte – etwa die Implementierung gewinnender Varianten, weiteres Experimentieren oder eine tiefgehende Analyse des Nutzerverhaltens.

4. Manuelle Eingabemöglichkeit

   Wenn direkte Experiment-Daten nicht sofort verfügbar sind, können Sie Schlüsselmetriken manuell eingeben, um dennoch eine umfassende Analyse durchzuführen.

Interagieren Sie mit dem Explorer:

Hier sind einige Beispiele, wie Sie den Significance Explorer nutzen können:

• Um ein bestimmtes Experiment zu analysieren:
  Ich möchte alternative Wege erkunden, um die Ergebnisse eines Experiments mit der ID 5376433090985984 zu analysieren. Die Stats Engine zeigt an, dass die Ergebnisse nicht statistisch signifikant sind, aber ich möchte das genauer untersuchen.

• Um Metriken und Varianten für die Analyse anzugeben:
  Ich möchte die Analyse für die Metrik PROD - ATC on Quick View PLP mit Original und Variation 1 betrachten.

• Um Empfehlungen basierend auf der Analyse zu erhalten:
  Möchten Sie eine Erklärung oder Empfehlungen basierend auf dieser Analyse? (nachdem eine Analyse abgeschlossen ist) Was sind Ihre Empfehlungen für die angezeigten Ergebnisse? (nach einer Analyse mehrerer Metriken)

• Um manuelle Eingaben bereitzustellen, wenn keine Experiment-Daten verfügbar sind:
  Ich konnte kein Experiment mit der von Ihnen angegebenen ID finden. Bitte überprüfen Sie die Experiment-ID. Alternativ können Sie, wenn Sie mit einer manuellen Eingabe fortfahren möchten, die folgenden Informationen angeben: (Opal fordert dann Details wie Besucher und Conversions in Kontroll- und Variantengruppen an)

---

Machen Sie jedes Experiment zählbar. Gewinnen Sie beispiellose Klarheit und Sicherheit bei Ihren A/B-Test-Ergebnissen mit dem Optimizely Opal Significance Explorer.