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Herkömmliche Statistiken für Offlinedaten gibt es schon seit über 100 Jahren. Die ursprünglichen Methoden helfen Unternehmen heute allerdings kaum noch dabei, Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu fällen. Wenn Sie sich die Echtzeitergebnisse ansehen, wie dies bei den meisten Optimierungsplattformen möglich ist, erhalten Sie zwar beeindruckende Ergebnisse, diese Ergebnisse haben häufig allerdings kaum Substanz. Wenn Sie bestimmte Voraussetzungen missachten, kann Ihre Fehlerquote sogar auf über 30 % steigen.
Zu diesen Voraussetzungen zählt zum Beispiel das Festlegen einer Stichprobengröße und das Definieren eines minimal messbaren Effekts (Mindestuplift). Beachten Sie diese Voraussetzungen nicht, haben Änderungen an Ihrer Website oder an Ihrem Produkt bestenfalls keinerlei Auswirkungen, im schlimmsten Fall beeinträchtigen sie allerdings Ihr Gesamtergebnis.
Blog lesenUnsere neue Stats Engine unterstützt Sie bei Ihren Tests und in Ihrer Entscheidungsfindung – ohne dass Sie sich mit Statistik beschäftigen müssen. Gemeinsam mit Statistik-Experten der renommierten Stanford University haben wir einen neuen und revolutionären statistischen Ansatz zur Optimierung der User Experience entwickelt. Als Grundlage für diesen Ansatz dient unsere Erfahrung im Umgang mit den führenden Unternehmen weltweit, die mit unserer Hilfe Milliarden Benutzer-Erlebnisse optimiert haben.
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Zu jedem Zeitpunkt aussagekräftige Ergebnisse
Wenn Sie beim Einsatz herkömmlicher statistischer Methoden Ihre Ergebnisse zu einem Zeitpunkt überprüfen, zu dem die festgelegte Stichprobengröße noch nicht erreicht wurde, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Gewinnervariante ausgegeben wird, die eigentlich keine ist. Dank der Stats Engine können Sie Ihre Ergebnisse jederzeit prüfen. Mit der Methode des sequenziellen Testings steigt die statistische Signifikanz je länger Sie Daten sammeln. So müssen Sie nicht mehr lange auf aussagekräftige Ergebnisse warten.
Wenn Sie einem Experiment viele Messwerte oder Varianten hinzufügen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Sie eine Gewinnervariante ermitteln, die eigentlich gar keine ist. Die Stats Engine von Optimizely korrigiert die Ergebnisse für viele Ziele und Varianten mithilfe False-Discovery-Rate Kontrolle. So können Sie beliebig viele Messwerte und Varianten ohne Einbußen bei der Genauigkeit nutzen.
Methode ansehenDas Festlegen eines Signifikanzniveaus von 95 %
führt mit einer Wahrscheinlichkeit von
zu einer richtigen Entscheidung.
Das Festlegen eines Signifikanzniveaus von 95 %
führt mit einer Wahrscheinlichkeit von
zu einer richtigen Entscheidung, falls Sie die Fallstricke nicht kennen.*
* Wir haben Millionen A/A-Tests mit beiden Frameworks simuliert und die jeweilige Fehlerquote berechnet. Dafür haben wir den Prozentsatz der Tests bestimmt, für die unter Einhaltung einer Continuous Monitoring-Richtlinie eine Gewinner- oder Verlierer-Variante ermittelt wurde (über 1.000 Besucher).
Treffen Sie anhand Ihrer Ergebnisse immer statistisch fundierte Entscheidungen, sobald die Daten verfügbar sind.
Sie müssen im Voraus keine Stichprobengröße oder Testdauer festlegen. Zudem können Sie sich abschließende Ergebnisse bis zu zweimal schneller ansehen.
Sie müssen keine Änderungen an Ihren Experimenten durchführen. Die Stats Engine erfüllt all Ihre Erwartungen – ohne Mehraufwand.
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