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Warum A/B-Tests nur die halbe Wahrheit sind

Mo, 03.04.2017, 19:00 (CEST)
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Mo, 03.04.2017, 21:30 (CEST)
Anmeldeschluss: Mo, 03.04.2017, 18:00 (CEST)
eparo GmbHHamburg, DeutschlandIn Google Maps öffnen
Freie Plätze: 13
Deutschlands erster Treffpunkt für Interaktionsdesigner und Usability-Experten. Jeweils am 1. Montag; freundlich und kostenfrei.
Immer noch gilt A/B-Testing (https://www.optimizely.com/de/ab-testing/) als der heilige Gral in der UX Optimierungs-Landschaft. Doch oft gelangt man damit allein an Grenzen: Man kann gar nicht so viel testen, wie man müsste. Und ein Uplift von 0,X % ist nicht viel. Deshalb ist es wichtig, von Anfang an die richtige Methoden-Kombination zu wählen.

Das A/B-Testing liefert uns wichtige Informationen zur Perfomance der ausgespielten Varianten in Form bloßer Kennzahlen, kann aber die Frage nach dem „Warum“ nicht beantworten. Wir wissen nicht, warum die eine Variante besser performt als die andere und ob wir uns der optimalen Lösung nähern oder nur an der Oberfläche des Potentials kratzen.

In unserem Beitrag zeigen wir, warum die Aufzeichnung und Analyse von Mausspuren oder Touch-Gesten eine unerlässliche Quelle für die Priorisierung Ihrer A/B-Tests sind und wie erst ein Blick auf das echte Nutzerverhalten ermöglicht, optimale Test-Varianten zu entwerfen. Wir geben Erfahrung weiter, wie Sie Ihre A/B-Tests mit qualitativen Daten anreichern können, wann andere Methoden eingesetzt werde sollten und welche zusätzlichen Ergebnisse Sie davon erwarten können.

Unsere These: Das Potential von A/B-Testing kann nur ausgeschöpft werden, wenn die Erstellung von Varianten nicht auf subjektiven Erfahrungswerten basiert, sondern durch reale Nutzungsdaten abgesichert ist. Eine qualitative Analyse während des A/B-Tests deckt auf, ob und wie Ihre Zielgruppe auf Varianten reagiert und spart dadurch wertvolle Test-Zyklen und damit Zeit und Geld.

Vortragender: Martin Wunderwald (https://www.xing.com/profile/Martin_Wunderwald)

Raum- & Getränkesponsor: eparo GmbH (http://www.eparo.de)
Immer noch gilt A/B-Testing (https://www.optimizely.com/de/ab-testing/) als der heilige Gral in der UX Optimierungs-Landschaft. Doch oft gelangt man damit allein an Grenzen: Man kann gar nicht so viel testen, wie man müsste. Und ein Uplift von 0,X % ist nicht viel. Deshalb ist es wichtig, von Anfang an die richtige Methoden-Kombination zu wählen.

Das A/B-Testing liefert uns wichtige Informationen zur Perfomance der ausgespielten Varianten in Form bloßer Kennzahlen, kann aber die Frage nach dem „Warum“ nicht beantworten. Wir wissen nicht, warum die eine Variante besser performt als die andere und ob wir uns der optimalen Lösung nähern oder nur an der Oberfläche des Potentials kratzen.

In unserem Beitrag zeigen wir, warum die Aufzeichnung und Analyse von Mausspuren oder Touch-Gesten eine unerlässliche Quelle für die Priorisierung Ihrer A/B-Tests sind und wie erst ein Blick auf das echte Nutzerverhalten ermöglicht, optimale Test-Varianten zu entwerfen. Wir geben Erfahrung weiter, wie Sie Ihre A/B-Tests mit qualitativen Daten anreichern können, wann andere Methoden eingesetzt werde sollten und welche zusätzlichen Ergebnisse Sie davon erwarten können.

Unsere These: Das Potential von A/B-Testing kann nur ausgeschöpft werden, wenn die Erstellung von Varianten nicht auf subjektiven Erfahrungswerten basiert, sondern durch reale Nutzungsdaten abgesichert ist. Eine qualitative Analyse während des A/B-Tests deckt auf, ob und wie Ihre Zielgruppe auf Varianten reagiert und spart dadurch wertvolle Test-Zyklen und damit Zeit und Geld.

Vortragender: Martin Wunderwald (https://www.xing.com/profile/Martin_Wunderwald)

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Programm

ab 19:00 Veranstaltungsbeginn
19:00-19:30 Get-together / Socialising
19:30-21:00 Vortrag inkl. Diskussion
nach 21:00 Ausklang & evt. Kneipe
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