{"id":112406,"date":"2021-08-16T10:19:17","date_gmt":"2021-08-16T10:19:17","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/1000-experiments-club-ronny-kohavi-2\/"},"modified":"2021-08-16T10:19:17","modified_gmt":"2021-08-16T10:19:17","slug":"1000-experiments-club-ronny-kohavi-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/de\/1000-experiments-club-ronny-kohavi-2\/","title":{"rendered":"1,000 Experiments Club: Ein Gespr\u00e4ch mit Ronny Kohavi (ehemals bei Airbnb, Microsoft und Amazon)"},"content":{"rendered":"<h2>Ein Pionier des Experimentierens macht einen ern\u00fcchternden Realit\u00e4tscheck: Die meisten Ideen werden scheitern (und das ist auch gut so)<\/h2>\n<p>Nur wenige Menschen haben so viel Erfahrung mit Experimenten gesammelt wie Ronny Kohavi. Seine Arbeit bei Tech-Giganten wie Amazon, Microsoft und Airbnb &#8211; um nur einige zu nennen &#8211; hat den Grundstein f\u00fcr das moderne Online-Experimentieren gelegt.<\/p>\n<p>Bevor sich die Idee des &#8222;schnellen Aufbaus und der h\u00e4ufigen Bereitstellung&#8220; in den Technologieunternehmen durchsetzte, folgten die EntwicklerInnen einem Wasserfallmodell mit weniger Ver\u00f6ffentlichungen (manchmal alle 2-3 Jahre). Die Verk\u00fcrzung der Entwicklungszyklen in den fr\u00fchen 2000er Jahren dank der agilen Methodik und ein Anstieg der Online-Experimente schufen den perfekten Rahmen f\u00fcr eine Revolution in der Softwareentwicklung &#8211; und Ronny stand im Mittelpunkt des Geschehens.<\/p>\n<p>Marylin Montoya, VP Marketing von Wingify, hat sich aufgemacht, um die Anf\u00e4nge des Experimentierens mit Ronny aufzudecken und herauszufinden, warum Scheitern eigentlich eine gute Sache ist. Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespr\u00e4ch.<\/p>\n<p><span style=\"color: #ffffff;\">.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/open.spotify.com\/embed\/episode\/4d3Prnlc0VIf6dQSdWdGmb\" width=\"100%\" height=\"232\" frameborder=\"0\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<h3><strong>Progressive Einf\u00fchrungen als Sicherheitsnetz<\/strong><\/h3>\n<p>Ein typischer Versuchszyklus sieht vor, dass der Test durchschnittlich zwei Wochen lang 50 % der Verbraucher ausgesetzt wird, bevor er schrittweise eingef\u00fchrt wird. Ronny schl\u00e4gt jedoch vor, die Sache aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten: Beginnen Sie mit einer kleinen Zielgruppe von nur 2 %, bevor Sie auf 50 % aufstocken. Der langsamere Anstieg gibt Ihnen die Zeit, um alle schwerwiegenden Probleme oder eine Verschlechterung der metrischen Werte nahezu in Echtzeit zu erkennen.<\/p>\n<p>In einem Experiment konzentrieren wir uns vielleicht nur auf zwei Funktionen, aber wir haben eine gro\u00dfe Anzahl von Warnhinweisen, die darauf hindeuten, dass wir X, Y oder Z nicht verschlechtern sollten. Die statistischen Daten, die Sie sammeln, k\u00f6nnten auch darauf hindeuten, dass Sie sich auf etwas auswirken, das Sie nicht beabsichtigt haben. Daher die Verwendung von progressiven Implementierungen, bei denen Sie externe Faktoren erkennen und Ihren Test einfach zur\u00fccksetzen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Das ist so, als ob Sie Wasser k\u00fchlen w\u00fcrden: Sie merken vielleicht, dass Sie die Temperatur \u00e4ndern, aber erst wenn Sie 0 \u00baC erreichen, bildet sich Eis. Man merkt pl\u00f6tzlich, dass ab einem bestimmten Punkt etwas sehr Gro\u00dfes passiert. Der Einsatz mit einer sicheren Geschwindigkeit und die \u00dcberwachung der Ergebnisse k\u00f6nnen also zu enormen Verbesserungen f\u00fchren.<\/p>\n<h3><strong>Sie haben eine tolle Idee? H\u00f6chstwahrscheinlich wird sie scheitern.<\/strong><\/h3>\n<p>Nichts ist ein besserer Realit\u00e4tscheck als Experimente in gro\u00dfem Ma\u00dfstab. Jeder denkt, dass er oder sie die besten Sachen der Welt macht, bis sie in den H\u00e4nden der Benutzer sind. Das ist der Zeitpunkt, an dem das echte Feedback einsetzt.<\/p>\n<p>Mehr als zwei Drittel der Ideen schaffen es nicht, die Metriken zu verbessern, die sie eigentlich verbessern sollten &#8211; wei\u00df Ronny aus seiner Zeit bei Microsoft. Dort hat er das Experimentierplattform-Team mit mehr als 100 Daten-WissenschaftlerInnen, EntwicklerInnen und Programm-Managern gegr\u00fcndet.<\/p>\n<p>Lassen Sie sich jedoch nicht entmutigen. In der Welt des Experimentierens ist das Scheitern eine gute Sache. Schnell scheitern, schnell umschwenken. Wenn Sie erkennen, dass die Richtung, in die Sie gehen, nicht so vielversprechend ist wie gedacht, k\u00f6nnen Sie diese neuen Erkenntnisse nutzen, um Ihre n\u00e4chsten Schritte zu verbessern.<\/p>\n<p>Bei Airbnb hat Ronnys Experimentierteam viele Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen eingesetzt, um die Suche zu verbessern. Von 250 Ideen, die in kontrollierten Experimenten getestet wurden, hatten nur 20 eine positive Auswirkung auf die entscheidenden Kennzahlen &#8211; das hei\u00dft, mehr als 90 % der Ideen haben die Erwartungen nicht erf\u00fcllt. Aber die 20 Ideen, die in irgendeiner Form erfolgreich waren, f\u00fchrten zu einer Verbesserung der Booking-Conversion um 6 %, was Hunderte von Millionen Dollar wert ist.<\/p>\n<h3><strong>Das Starterkit zum Experimentieren<\/strong><\/h3>\n<p>Es ist heute einfacher, die F\u00fchrungsebene davon zu \u00fcberzeugen, in Experimente zu investieren, weil es viele erfolgreiche Anwendungsbeispiele gibt. Ronny r\u00e4t, mit einem Team zu beginnen, das \u00fcber Iterationskapital verf\u00fcgt. Wenn Sie in der Lage sind, mehr Experimente durchzuf\u00fchren und ein gewisser Prozentsatz davon erfolgreich ist, ist diese F\u00e4higkeit, Ideen auszuprobieren, der entscheidende Faktor.<\/p>\n<p>W\u00e4hlen Sie ein Szenario, bei dem Sie den Experimentierprozess leicht in den Entwicklungszyklus integrieren k\u00f6nnen, und arbeiten Sie sich dann zu komplexeren Szenarien vor. Der Wert von Experimenten wird deutlicher, weil Implementierungen immer h\u00e4ufiger stattfinden. Wenn Sie in einem Team arbeiten, in dem alle sechs Monate ein Deployment stattfindet, gibt es nicht viel Spielraum, weil jeder bereits seine Bem\u00fchungen in die Vorstellung investiert hat, dass die Funktion nicht scheitern darf. Wie Ronny bereits sagte, ist die Erfolgswahrscheinlichkeit gering.<\/p>\n<p>Ist das Experimentieren f\u00fcr jedes Unternehmen geeignet? Die kurze Antwort lautet nein. Ein Unternehmen muss bestimmte Voraussetzungen mitbringen, um vom Wert des Experimentierens profitieren zu k\u00f6nnen. Eine Voraussetzung ist, dass es in einem Bereich t\u00e4tig ist, in dem \u00c4nderungen leicht vorgenommen werden k\u00f6nnen, z. B. bei Website-Diensten oder Software. Eine zweite Voraussetzung ist, dass man gen\u00fcgend NutzerInnen hat. Sobald Sie Zehntausende von Usern haben, k\u00f6nnen Sie mit dem Experimentieren beginnen und es in gro\u00dfem Ma\u00dfstab durchf\u00fchren. Und schlie\u00dflich m\u00fcssen Sie sicherstellen, dass Sie vertrauensw\u00fcrdige Ergebnisse haben, auf deren Grundlage Sie Ihre Entscheidungen treffen.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3><strong>Was k\u00f6nnen Sie noch aus unserem Gespr\u00e4ch mit <a href=\"https:\/\/anchor.fm\/abtasty\/episodes\/A-Conversation-with-Ronny-Kohavi-ex-Airbnb--Microsoft-and-Amazon-e135iua\"><span style=\"color: #0563c1;\">Ronny Kohavi<\/span><\/a> lernen?<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Wie das Experimentieren zum zentralen Bestandteil Ihrer Produktentwicklung wird<\/li>\n<li>Warum Experimente die Grundlage f\u00fcr Top-Tech-Unternehmen sind<\/li>\n<li>Welche Rolle F\u00fchrungskr\u00e4fte bei der Umsetzung einer Experimentierkultur spielen<\/li>\n<li>Wie man ein Umfeld f\u00fcr echte Experimente und vertrauensw\u00fcrdige Ergebnisse schafft<\/li>\n<\/ul>\n<h6><\/h6>\n<h6><strong><em>\u00dcber Ronny Kohavi<\/em><\/strong><\/h6>\n<p><em>Ronny Kohavi ist ein Experte auf dem Gebiet des Experimentierens. Er arbeitet seit fast drei Jahrzehnten an kontrollierten Experimenten, maschinellem Lernen, Personalisierung und KI. Ronny Kohavi war zuvor Vice President und Technical Fellow bei Airbnb. Davor leitete er die Abteilung f\u00fcr Analyse und Experimente in der Cloud- und KI-Gruppe von Microsoft und war Direktor f\u00fcr Data Mining und Personalisierung bei Amazon. Ronny ist au\u00dferdem Co-Autor\u00a0 von \u201c<\/em><a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/Trustworthy-Online-Controlled-Experiments-Practical\/dp\/1108724264\"><em>Trustworthy Online Controlled Experiments : A Practical Guide to A\/B Testing.,<\/em><\/a><em>\u201d<\/em><em>, das derzeit das meistverkaufte Data-Mining-Buch auf Amazon ist.<\/em><\/p>\n<h6><strong><em>\u00dcber den\u00a0 1,000 Experiments Club<\/em><\/strong><\/h6>\n<p><em>Der <\/em><a href=\"https:\/\/wingify.com\/resource-categories\/podcast\/\"><em>1,000 Experiments Club<\/em><\/a><em> ist ein von Wingify produzierter Podcast, der von Marylin Montoya, VP of Marketing bei Wingify, moderiert wird. Begleiten Sie Marylin und das Marketing-Team, wenn sie sich mit den erfahrensten ExpertInnen in der Welt des Experimentierens zusammensetzen, um ihre Erkenntnisse dar\u00fcber zu enth\u00fcllen, was n\u00f6tig ist, um erfolgreiche Experimente zu entwickeln und durchzuf\u00fchren.<\/em><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/anchor.fm\/abtasty\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-79785\" src=\"https:\/\/static.wingify.com\/gcp\/uploads\/abtasty\/banner-post-360x189.png\" alt=\"1,000 Experiments Club\" width=\"474\" height=\"249\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entdecken Sie drei der wichtigsten Erkenntnisse aus unserem Interview mit Ronny Kohavi, einem der bekanntesten Pioniere des Experimentierens.<\/p>\n","protected":false},"author":1437,"featured_media":115643,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"post_read_time":0,"footnotes":""},"categories":[11041],"tags":[],"feature":[],"industry-type":[],"product":[],"role":[],"region":[],"class_list":["post-112406","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe-de"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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