{"id":112380,"date":"2020-06-04T10:10:31","date_gmt":"2020-06-04T10:10:31","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/warenkorbwert-verstehen-optimieren\/"},"modified":"2020-06-04T10:10:31","modified_gmt":"2020-06-04T10:10:31","slug":"warenkorbwert-verstehen-optimieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/de\/warenkorbwert-verstehen-optimieren\/","title":{"rendered":"Wie Sie Ihren durchschnittlichen Warenkorbwert besser verstehen (und optimieren)"},"content":{"rendered":"<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Wenn Sie \u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><b>A\/B Tests<\/b><\/a><strong> im Hinblick auf eine verbesserte User Experience durchf\u00fchren, m\u00f6chten Sie letzten Endes Ihren Umsatz steigern. Wir sprechen jedoch eher von der Verbesserung der Conversion Rates (d.h. die Verwandlung eines Besuchers in einen K\u00e4ufer).\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Wenn Sie die Conversion Rate erh\u00f6hen, steigern Sie automatisch den Umsatz und die Anzahl der Transaktionen. Aber dies ist nur eine Methode von vielen \u2013 den <a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/blog\/durchschnittlichen-warenkorbwert-steigern\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201edurchschnittlichen Warenkorbwert\u201c steigern<\/a> ist eine andere Taktik. Dieser Ansatz wird jedoch weniger genutzt. Warum? Weil es immer noch relativ schwierig ist, eine Ver\u00e4nderung des durchschnittlichen Warenkorbwerts zu messen.<\/strong><\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><b><span style=\"color: windowtext;\">Ein Problem der Messung und Statistik<\/span><\/b><\/span><\/h2>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wenn wir im Zusammenhang mit dem durchschnittlichen Warenkorbwert \u00fcber statistische Tests sprechen, was meinen wir dann? In der Regel beziehen wir uns auf den\u00a0<a href=\"https:\/\/wingify.com\/de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Mann-Whitney-U-Test<\/a>\u00a0(auch als Wilcoxon bezeichnet), der in bestimmten A\/B-Testsoftwarel\u00f6sungen verwendet wird, einschlie\u00dflich AB Tasty.\u00a0 Ein \u201eMust Have\u201c f\u00fcr jeden, der seine Conversion Rate steigern m\u00f6chte. Dieser Test zeigt die Wahrscheinlichkeit auf, dass die Variante B mehr Gewinn erzielt als die Originalversion. Es ist jedoch unm\u00f6glich, die\u00a0<em>H\u00f6he<\/em>\u00a0 dieses Gewinns zu bemessen \u2013 und vergessen Sie nicht: mit den Strategien zur Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwerts sind wahrscheinlich Kosten verbunden.\u00a0 Deshalb ist es besonders wichtig, dass sich die Kosten im Vergleich zum Gewinn lohnen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wenn Sie zum Beispiel ein Tool f\u00fcr eine Produktempfehlung testen m\u00f6chten, m\u00fcssen Sie sicher sein, dass die damit verbundene Umsatzsteigerung die Kosten f\u00fcr dieses Tool \u00fcbersteigen\u2026<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Allerdings werden Sie feststellen, dass dies ein kniffliges Problem ist, das auf den ersten Blick nicht einleuchtet \u2026<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Nehmen wir ein konkretes Beispiel:<\/strong><\/span><span style=\"font-family: Montserrat;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">\u00a0 Man berechnet ahnungslos den durchschnittlichen Warenkorbwert direkt. D.\u00a0h. die Summe aller Warenkorbwerte geteilt durch die Anzahl der Warenk\u00f6rbe. Und das ist nicht falsch, da diese Rechnung Sinn ergibt. Sie ist jedoch nicht besonders genau! Der wahre Fehler ist, dass hier \u00c4pfel mit Birnen verglichen werden und geglaubt wird, der Vergleich w\u00fcrde stimmen. Machen wir es also richtig und nehmen wir die genauen Daten eines durchschnittlichen Warenkorbs, um den Gewinn des durchschnittlichen Warenkorbwerts zu simulieren.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Hier unsere Vorgehensweise:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li>Nehmen wir P, eine Liste von Warenkorbwerten (echte Daten, die auf einer E-Commerce-Website und nicht w\u00e4hrend eines Tests gesammelt wurden).<\/li>\n<li>Wir mixen diese Daten und teilen sie in zwei Gruppen, Gruppe A und Gruppe B.<\/li>\n<li>Wir lassen Gruppe A so wie sie ist: unsere Bezugsgruppe, die wir \u201edas Original\u201c nennen.<\/li>\n<li>Rechnen wir 3 Euro auf alle Werte in Gruppe B hinzu, der Gruppe, die wir \u201eVariante\u201c nennen und bei der wir das Experiment durchgef\u00fchrt haben (beispielsweise mit einem System zur Produktempfehlung f\u00fcr Besucher der betreffenden Website).<\/li>\n<li>Jetzt k\u00f6nnen wir einen Mann-Whitney-Test durchf\u00fchren, um sicherzustellen, dass der zus\u00e4tzliche Gewinn tats\u00e4chlich signifikant ist.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Anhand dieser Zahlen werden wir die durchschnittlichen Werte der Listen A und B und die Differenz berechnen. Unbedarft erwarten wir jetzt einen Wert um 3\u00a0Euro (die dem Gewinn entsprechen, den wir in der Variante hinzugef\u00fcgt haben haben). Aber das Ergebnis stimmt nicht. Warum? Das sehen wir unten.<\/p>\n<h2><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong><span style=\"color: windowtext;\">Wie wird der durchschnittliche Warenkorbwert berechnet?<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">In der folgenden Grafik werden die oben erw\u00e4hnten Werte aufgef\u00fchrt: d. h. 10.000 durchschnittliche Warenkorbwerte. Die (horizontale) X-Achse stellt einen Warenkorbwert dar; die (vertikale) Y-Achse wie oft dieser Wert bei den Daten festgestellt wurde.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41221 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image1-13-300x219.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"219\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Offensichtlich liegt der am h\u00e4ufigsten auftretende Betrag bei rund 50 Euro. Rund 100 Euro ist ein weiterer Spitzenwert. Betr\u00e4ge \u00fcber 600 Euro sind kaum vorhanden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Nach dem Mischen der Liste dieser Betr\u00e4ge unterteilen wir sie in zwei Gruppen (5000 Daten f\u00fcr Gruppe A und 5000 f\u00fcr Gruppe B).<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Anschlie\u00dfend rechnen wir 3 Euro zu jedem Wert in Gruppe B hinzu und erstellen die Grafik f\u00fcr beide Gruppen, A (blau) und B (orange):\u00a0<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41223 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image3-10-300x219.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"219\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wir stellen auf der Grafik sofort fest, dass die hinzugef\u00fcgten 3 Euro keine Auswirkung auf Gruppe B haben: die orangene und blaue Linie sehen relativ identisch aus. Selbst wenn in die Grafik hineingezoomt wird, ist der Unterschied kaum zu bemerken:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-41222 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image2-13.png\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"148\" \/><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-41225 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image5-10.png\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"146\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Aber der Mann-Whitney-U-Test \u201esieht\u201c diesen Gewinn:<\/strong><\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-41224 size-full\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image4-14.png\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"61\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Genauer gesagt errechnet dieser Test einen p-Wert von 0,01, wodurch sich ein Konfidenzintervall von 99\u00a0% ergibt, wir also an einen Wertzuwachs von Gruppe B im Verh\u00e4ltnis zu Gruppe A glauben. Wir k\u00f6nnen jetzt sagen, dass dieser Gewinn \u201estatistisch sichtbar\u201c ist.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wir m\u00fcssen jetzt nur die H\u00f6he dieses Gewinns absch\u00e4tzen (wobei wir wissen, dass er einen Wert von 3 Euro hat).<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-41229 size-full\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image7-11.png\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"167\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Leider ergibt sich aus dieser Rechnung nicht das erhoffte Ergebnis! Der Durchschnitt der Gruppe A liegt bei 130 Euro und 12 Cent, und bei Version B bei 129 Euro und 26 Cent. Ja, Sie haben richtig gelesen: Aus der Errechnung des Durchschnitts ergibt sich ein Durchschnittswert von B, der kleiner als der Wert von A ist. Also das Gegenteil von dem, was wir im Protokoll erstellt haben und was der statistische Test aussagt. Das bedeutet, dass wir statt 3 Euro zu gewinnen, 0,86 Cent verlieren!\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Wo liegt also das Problem? Und was stimmt nun wirklich? A &gt; B oder B &gt; A?<\/strong><\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41221 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image1-13-300x219.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"219\" \/><\/p>\n<h2>Der Begriff der Extremwerte<\/h2>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Die Wahrheit lautet: B &gt; A! Wie ist das m\u00f6glich? Anscheinend unterliegt die Aufteilung der durchschnittlichen Warenkorbwerte \u201eextremen Werten\u201c. Wir sehen in der Grafik, dass die meisten Werte unter 500 Euro liegen.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41230 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image8-6-300x214.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"214\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Aber bei genauerer Betrachtung erkennen wir eine Art \u201eLongtail\u201c, aus dem ersichtlich wird, dass der Wert von 500 Euro in manchen, wenn auch wenigen F\u00e4llen deutlich \u00fcberschritten wird. Beim Berechnen der Durchschnittswerte kommen diese extremen Werte jedoch zum Tragen. Einige wenige besonders hohe Warenkorbwerte k\u00f6nnen betr\u00e4chtliche Auswirkungen auf die Berechnung der Durchschnittswerte haben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Was ist also geschehen? Bei der Aufteilung der Daten in Gruppe A und B werden diese \u201eextremen Werte\u201c nicht gleichm\u00e4\u00dfig auf beide Gruppen aufgeteilt (weder anzahl- noch wertem\u00e4\u00dfig), was deshalb umso wahrscheinlicher ist, da diese Werte sehr selten vorkommen und besonders hoch sind (und stark variieren).\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">NB: Bei einem A\/B-Test werden die Besucher der Website nach dem Zufallsprinzip den Gruppen A und B zugewiesen, sobald sie auf der Website \u201elanden\u201c. Uns liegen hier also dieselben Bedingungen wie bei einem Test vor.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><strong>Kann das oft passieren?<\/strong>\u00a0Leider ja. Wir werden es sehen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><b><span style=\"color: windowtext;\">A\/A Tests<\/span><\/b><\/span><\/h2>\n<p>Um diese Frage n\u00e4her zu beantworten, brauchen wir ein Programm, das A\/A-Tests automatisch erstellt, d.\u00a0h. einen Test, bei dem keine \u00c4nderungen an der zweiten Gruppe vorgenommen werden (die in der Regel Gruppe B genannt wird). Ziel ist, die Genauigkeit des Testverfahrens zu pr\u00fcfen. Hier unsere Vorgehensweise:<\/p>\n<ol>\n<li>Mixen Sie die anf\u00e4nglichen Daten<\/li>\n<li>Teilen Sie sie auf zwei Gruppen gleicher Gr\u00f6\u00dfe auf<\/li>\n<li>Berechnen Sie den Durchschnittswert jeder Gruppe<\/li>\n<li>Berechnen Sie die Differenz zwischen den Durchschnittswerten<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wenn Sie dieses Programm 10.000 Mal durchlaufen lassen und eine Grafik \u00fcber die gemessenen Differenzen erstellen, erhalten Sie folgendes Ergebnis:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41233 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image11-3-300x215.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"215\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">X-Achse: die gemessene Differenz (in Euro) der Durchschnittswerte von Gruppe A und Gruppe B.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Y-Achse: wie oft diese Gr\u00f6\u00dfendifferenz festgestellt wurde.<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wir sehen, dass sich die Aufteilung um Null bewegt, was logisch ist, weil wir den Daten der Gruppe B keinen Gewinn hinzugef\u00fcgt haben.\u00a0Das Problem ist hier der Verlauf der Kurve: Abweichungen von mehr als 3 Euro scheinen relativ h\u00e4ufig zu sein. Wir k\u00f6nnen sogar davon ausgehen, dass sie auf 20\u00a0% der F\u00e4lle zutreffen. Was k\u00f6nnen wir also daraus schlie\u00dfen? Allein auf Basis dieser Differenz beim Durchschnittswert k\u00f6nnen wir in ca. 20\u00a0% der F\u00e4lle einen Gewinn von mehr als 3\u00a0Euro feststellen \u2013 obwohl bei Gruppe A und Gruppe B keine \u00c4nderungen in der Bearbeitung vorgenommen wurden!<\/span><\/p>\n<p>Ebenso stellen wir fest, dass man laut Grafik meint, in 20\u00a0% der F\u00e4lle einen Verlust von 3\u00a0Euro pro Warenkorb zu messen \u2026 was ebenfalls nicht stimmt!\u00a0 Das war \u00fcbrigens auch im vorherigen Experiment der Fall: Durch die Aufteilung der Daten stieg der Durchschnittswert bei Gruppe A \u201ek\u00fcnstlich\u201c an. Die zus\u00e4tzlichen 3 Euro auf alle Werte der Gruppe B konnte diesen Verlust nicht ausgleichen. Das Ergebnis? Der Anstieg von 3 Euro pro Warenkorb ist \u201eunsichtbar\u201c, wenn wir den Durchschnittswert berechnen. Wenn wir nur die einfache Berechnung der Differenz betrachten und entscheiden, dass unsere Grenze bei 1 Euro liegt, haben wir eine Chance von etwa 80%, an einen Gewinn oder Verlust zu glauben&#8230; den es nicht gibt!<\/p>\n<h2><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><b><span style=\"color: windowtext;\">Warum diese \u201eextremen Werte\u201c also nicht entfernen?<\/span><\/b><\/span><\/h2>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wenn diese \u201eextremen\u201c Werte problematisch sind, liegt es nahe, sie zu l\u00f6schen und so unser Problem zu l\u00f6sen. Dazu m\u00fcssen wir formell definieren, was wir unter einem extremen Wert verstehen. Eine \u00fcbliche Methode w\u00e4re die Hypothese, dass Daten der \u201eNormalverteilung\u201c (auch Gau\u00dfsche Verteilung genannt) folgen. In diesem Fall w\u00fcrden alle Daten als \u201eextrem\u201c betrachtet werden, die um mehr als das Dreifache der Standardabweichung vom Durchschnittswert abweichen. Bei unseren Daten liegt dieser Grenzwert bei rund 600 Euros, wodurch es einen Sinn ergeben w\u00fcrde, den \u201eLongtail\u201c zu entfernen. Das Ergebnis entspricht jedoch nicht den Erwartungen. Wenn wir bei diesen \u201egefilterten\u201c Daten einen A\/A-Test durchf\u00fchren, erhalten wir folgendes Ergebnis:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41231 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image9-7-300x221.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"221\" \/><\/p>\n<p>Die Verteilung der Differenzwerte des Durchschnittswerts ist genauso breit. Die Kurve hat sich kaum ver\u00e4ndert.<\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Wenn wir jetzt einen A\/B-Test durchf\u00fchren (nach wie vor mit +3 Euro bei Version B), w\u00fcrden wir folgendes Ergebnis erhalten (siehe Grafik unten). Wir stellen in 17\u00a0% der F\u00e4lle eine negative Differenz fest (komplett das Gegenteil der Realit\u00e4t)! Obwohl wir die extremen Werte au\u00dfer Acht gelassen haben. Und in 18\u00a0% der F\u00e4lle k\u00f6nnte man glauben, dass sich der Gewinn der Gruppe B auf mehr als 6 Euro bel\u00e4uft, was doppelt so viel wie in Wirklichkeit ist!<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41232 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image10-4-300x223.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"223\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\"><b><span style=\"color: windowtext;\">Warum funktioniert das nicht?<\/span><\/b><\/span><\/h2>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Weil die Daten f\u00fcr die Warenkorbwerte nicht der Normalverteilung folgen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Im Folgenden wird der Approximationsfehler dargestellt:<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-41234 aligncenter\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/image12-2-300x214.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"214\" \/><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Die (horizontale) X-Achse zeigt die Warenkorbwerte; die (vertikale) Y-Achse wie oft dieser Wert bei diesen Daten festgestellt wurde.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Die blaue Linie stellt die effektiven Warenkorbwerte dar, die orangene Linie das Gau\u00dfsche Modell. Wir sehen deutlich, dass das Modell schlecht ist: die orangene Linie verl\u00e4uft nicht parallel zur blauen Linie. Das Problem wird also nicht gel\u00f6st, wenn die extremen Werte einfach weggelassen werden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Auch wenn wir im Vorfeld die Daten an das Gau\u00dfsche Gesetz \u201eanpassen\u201c w\u00fcrden (also das Log der Warenkorbwerte nehmen), damit das Modell und die Daten deutlich besser aufeinander abgestimmt sind, w\u00fcrde das Problem nicht gel\u00f6st werden. Die Abweichung der verschiedenen Durchschnittswerte bleibt genauso gro\u00df.<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">W\u00e4hrend eines A\/B-Tests ist die Sch\u00e4tzung der H\u00f6he des Wertzuwachses von gro\u00dfer Bedeutung, um die richtige Entscheidung zu treffen. Dies gilt vor allem, wenn mit der Gewinnervariante Kosten verbunden sind. Nach wie vor ist es heute schwierig, den durchschnittlichen Warenkorbwert genau zu berechnen. Die Wahl wird einzig nach Ihrem Konfidenzintervall getroffen, das nur die Existenz eines Gewinns (und nicht die H\u00f6he) angibt. Sicherlich nicht ideal. Wenn sich aber Conversion Rate und durchschnittlicher Warenkorb in dieselbe Richtung bewegen, wird der Gewinn (oder Verlust) deutlich. Wenn beide nicht in dieselbe Richtung gehen, dann wird es schwierig oder sogar unm\u00f6glich, die angebrachte Entscheidung zu treffen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Deshalb konzentrieren sich A\/B-Tests haupts\u00e4chlich auf ergonomische oder designorientierte Tests von Websites, die sich weniger auf den durchschnittlichen Warenkorbwert auswirken, sondern eher auf die Conversion Rate. Daher sprechen wir haupts\u00e4chlich von \u201eConversion Rate-Optimierung\u201c (CRO) und nicht von \u201eBusiness Optimization\u201c. Jedes Experiment, das sich sowohl auf Conversion Rates als auch auf den durchschnittlichen Warenkorbwert auswirkt, l\u00e4sst sich nur schwer analysieren. Genau hier ist es sinnvoll, einen technischen Spezialisten f\u00fcr die Conversion-Optimierung heranzuziehen, der Ihnen hilft, spezielle Tracking-Methoden einzurichten, die auf Ihr Upsell-Tool abgestimmt sind.<\/span><\/p>\n<p style=\"margin-top: 0cm;\"><span style=\"font-family: georgia, palatino, serif;\">Um A\/B-Tests in vollem Umfang zu verstehen, k\u00f6nnen Sie unseren Artikel lesen:\u00a0<a href=\"https:\/\/wingify.com\/blog\/ab-vs-multivariate-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201eDas Problem ist die Wahl: Die Grenzen von A\/B-Testing<\/a>.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn Sie \u00a0A\/B Tests im Hinblick auf eine verbesserte User Experience durchf\u00fchren, m\u00f6chten Sie letzten Endes Ihren Umsatz steigern. 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