„A/B-Testing“ beschreibt eine Methode, um die Auswirkungen von Änderungen an einem Produkt oder einer Webseite zu testen, indem man zwei Versionen desselben Elements erstellt und dann die Reaktion der Nutzer auf jede Version misst.
Typischerweise wird eine Gruppe von Nutzern zufällig ausgewählt und der Hälfte wird Version A gezeigt, während die andere Hälfte Version B gezeigt wird. Die Nutzerinteraktionen wie Klicks, Verweildauer oder Abschlussraten werden dann gemessen und verglichen, um festzustellen, welche Version besser funktioniert.
Das A/B-Testing ist ein wichtiges Werkzeug im Produktmanagement, da es ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Nutzerfeedback zu treffen, anstatt auf Vermutungen oder Annahmen. Durch A/B-Tests kann man schnell und kosteneffektiv feststellen, welche Änderungen die besten Ergebnisse liefern und welche Funktionen oder Elemente man auslassen sollte, um das Produkt oder die Webseite zu verbessern.
Scott Weiss, VP Product Design of the language learning app Babbel, came to our DL Summit 2019 to talk about how user testing is influenced by the north-star metric. However, Focusing on this number alone doesn’t always work.
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