Messen, messen und noch etwas mehr messen. Als Marketingexperte sind Messdaten für jede Kampagne von entscheidender Bedeutung. Wenn Sie Daten testen, erfahren Sie, was funktioniert, was nicht funktioniert und was mit einer gewissen Feinabstimmung funktionieren könnte.
A/B-Tests sind ein Muss für Marketingkampagnen. Aber woher wissen Sie, ob die Ergebnisse, die Sie aus den Split-Tests erhalten, statistisch signifikant sind? Schnelle Erinnerung, wenn es eine Weile her ist seit Ihrem letzten Statistikunterricht: Die statistische Signifikanz bestimmt, ob die Ergebnisse aufgrund bestimmter Faktoren zustande gekommen sind oder ob sie rein zufällig waren.
Eine Möglichkeit dazu ist die Verwendung eines statistischen Signifikanzrechners, der Ihnen die Unterschiede zwischen zwei Marketingkampagnenergebnissen anzeigt.
Was ist ein statistischer Signifikanz-Rechner?
Ein statistischer Signifikanz-Rechner kann ein einfaches oder komplexes Werkzeug sein, das Ihnen helfen soll festzustellen, ob eine Änderung Ihrer Marketingkampagne einen statistisch signifikanten Unterschied in Ihrem Ergebnis bewirkt hat. Der Unterschied kann positiv oder negativ sein.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben zwei Versionen eines Zielseite für eine Ihrer Dienstleistungen. Seite A und Seite B sind identisch bis auf eine aktualisierte Handlungsaufforderung die Sie auf Seite B platziert haben. Seite A hatte 2000 Besucher und 90 Konversionen; Seite B hatte 1500 Besucher und 120 Konversionen.
Schließen Sie diese Informationen an einen Rechner an, und Sie werden sehen, dass Seite A einen Umwandlungssatz von 5 % gegenüber dem Umwandlungssatz von 8 % von Seite B hat, wodurch Seite B einen 78 % besseren Umwandlungssatz erhält. Ein Rechner merkt an, dass Sie sich aufgrund dieser Ergebnisse zu 100 % darauf verlassen können, dass Seite B besser abschneiden wird als Seite A.
Sie können die gleiche Analyse für zwei verschiedene Versionen eines Social Media-Anzeigezwei verschiedene Versionen eines Blog-Post-Titels und so gut wie alle anderen Elemente Ihrer Marketingkampagne, um eine vollständig optimierte Kampagne zu erstellen. Wenn Sie sich gut auskennen mit Google Analyticskönnen Sie A/B-Tests durchführen in der Plattform, um zwei oder mehr Varianten einer Webseite zu vergleichen und zu analysieren, um Optimieren Sie Ihre Website.
Wie man einen statistischen Signifikanz-Rechner verwendet
Jeder statistische Signifikanz-Rechner arbeitet ein wenig anders, aber die meisten sind relativ einfach. Um die statistische Signifikanz für A/B-Tests zu berechnen, müssen Sie sich auf eine Metrik konzentrieren, die sich in den beiden Versionen dessen, was Sie testen, unterscheidet, wie z.B. eine bezahlte Anzeige oder eine Landing Page.
Anhand des obigen Landing-Page-Beispiels versuchen Sie festzustellen, ob der Aktionsaufruf auf Seite A oder Seite B bessere Konvertierungen erzielt. Halten Sie alle anderen Metriken gleich, um dies genau zu testen.
Sie müssen auch sicherstellen, dass Sie eine bestimmte Stichprobengröße oder Zeitdauer verwenden, die für jede Version gleich ist. Sie könnten zum Beispiel die Daten jeder Seite für den gleichen Zeitraum von einer Woche messen, um eine genaue Stichprobe zu erhalten.
Die besten statistischen Signifikanz-Rechner
Obwohl Sie die statistische Signifikanz selbst berechnen können, kann es sehr viel schneller und einfacher sein, dafür einen Taschenrechner zu verwenden. Glücklicherweise finden Sie online mehrere kostenlose Rechner, die Ihnen die Ergebnisse in Sekundenschnelle anzeigen können.
Einfachster Taschenrechner: A/B-Testsignifikanz-Rechner von Neil Patel
Wenn Einfachheit Ihre Priorität ist, dann ist der Taschenrechner von Neil Patel eine ausgezeichnete Option. Sie können Daten zwischen Ihren beiden Versionen vergleichen oder dem Rechner weitere Variationen hinzufügen. Dieser Rechner fragt Sie nach dem Seitenverkehr und den Gesamtkonversionen, um Ihnen einen Prozentsatz und eine Vertrauensbewertung für Ihre Ergebnisse zu geben.
Am besten für Anfänger: Convertize's A/B-Test Signifikanz-Rechner
Dieser Rechner von Convertize ist ebenfalls einfach zu bedienen, wenn Sie keine zusätzlichen Metriken benötigen und sich nur auf die Grundlagen konzentrieren möchten. Er ähnelt dem Rechner von Neil Patel, außer dass Sie ein Konfidenzniveau hinzufügen können, um zu zeigen, wie statistisch signifikant Ihre Ergebnisse auf verschiedenen Konfidenzniveaus zwischen 90% und 99% basieren könnten.
Einfachst zu verstehender Taschenrechner: Statistische Signifikanzberechnung von Act-On Software
Der statistische Signifikanzrechner von Act-On bietet eine leicht verständliche Ergebniskonfidenzanzeige mit Farben, die an eine Ampel erinnern und von "wahrscheinlich ein Zufall" (rot) über "gut für eine grobe Einschätzung" (gelb) bis hin zu "das ist eine sichere Sache" (grün) reichen. Die Ergebnisse werden mit dem statistischen Chi-Quadrat-Hypothesentest berechnet.
Am besten zur Berechnung der Auswirkungen auf die Einnahmen: Statistische Berechnung der statistischen Signifikanz der Einnahmen von Blast pro Besucher
Wenn Sie sich auf die Auswirkungen Ihrer Änderungen auf Ihre Einnahmen pro Besucher konzentrieren, kann Ihnen dieser Rechner von Blast helfen. Sie können eine .CSV-Datei mit Ihren Daten hochladen, damit der Rechner Ihre Ergebnisse mit Ihnen teilen kann. Wir empfehlen Ihnen, zunächst den Beispieldatensatz herunterzuladen, um damit herumzuspielen und sich vor dem Hochladen eine Vorstellung davon zu machen, wie Ihre Daten aussehen sollten.
Beste Visuals: Bayesscher A/B-Test Rechner
Der Bayes'sche A/B-Testrechner steht für visuelle Lerner, die mehr von Grafiken als von Text verstehen, über dem Rest. Schließen Sie Ihre Daten an den einfach zu bedienenden Rechner an, und die Website zeigt Diagramme an, die Konversionsraten, erwartete Verluste und die Wahrscheinlichkeit der besten Variation enthalten.
Bester Excel-basierter Rechner: Das vollständige A/B-Testkit von HubSpot
HubSpot bietet ein kostenloses A/B-Testkit an, wenn Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse anmelden. Im Kit enthalten ist ein statistischer Signifikanz-Rechner, der Microsoft Excel verwendet. Wenn Sie Daten eingeben, können Sie die Änderungen Ihrer Ergebnisse in Echtzeit verfolgen.
Mit Hilfe eines statistischen Signifikanzrechners können Sie feststellen, wie zuversichtlich Sie sein können, dass Ihre A/B-Testergebnisse korrekt sind. Integrieren Sie den für Sie am besten geeigneten Rechner in Ihre gesamte Marketingstrategie, um Ihre Ergebnisse zu optimieren.
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