Wenn Sie Split-Tests für alles Mögliche erstellen, von Konversionsoptimierung bis hin zu Tests für soziale Medien Plattformen (wie A/B-Tests auf Facebook) oder SEO-Klickrate-Optimierung ist es wichtig, nicht nur zu verstehen, was zu testen ist (durch Dinge wie eine Liste von A/B-Testbeispielen), sondern wie Sie messen können, ob Ihre Hypothese bestätigt wurde.
Dazu gehört auch zu wissen, ob eine statistische Stichprobe, die Sie für einen A/B-Test zusammengestellt haben, statistisch signifikant ist. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten (einschließlich Rechner für die statistische Signifikanz von Dritten), um zu dieser Antwort zu gelangen, aber in diesem Beitrag werden wir erläutern, wie man dies speziell mit Excel ermitteln kann.
Was ist statistische Signifikanz?
Statistische Signifikanz ist ein Konzept, mit dem die Wahrscheinlichkeit bestimmt wird, dass eine in einer Marketingkampagne beobachtete Beziehung zwischen Variablen echt und nicht nur ein zufälliges Ereignis ist.
Einfacher ausgedrückt, hilft es den Vermarktern zu verstehen, ob ihre Strategien eine echte Auswirkung auf die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) haben, wie zum Beispiel:
- Konvertierungen
- Klickraten
- Oder Kundenbindung
Bei der Analyse von Kampagnenergebnissen verwenden Marketingexperten häufig statistische Tests, um Datensätze zu vergleichen und Muster zu erkennen.
Es wird ein p-Wert ermittelt, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Ergebnisse beobachtet werden, wenn es keinen tatsächlichen Zusammenhang zwischen den Variablen gibt.
Ein niedrigerer p-Wert (in der Regel unter 0,05) deutet auf einen stärkeren Nachweis einer signifikanten Beziehung hin.
Im Marketingkontext stellt das Erreichen statistischer Signifikanz sicher, dass Entscheidungen, die auf der Grundlage von Kampagnendaten getroffen werden, mit größerer Wahrscheinlichkeit zu positiven Ergebnissen führen und dass die Ergebnisse mit Sicherheit auf die umgesetzten Strategien und nicht auf den Zufall zurückgeführt werden können.
Warum ist statistische Signifikanz wichtig?
Die statistische Signifikanz kann die Marketing- und Testbemühungen Ihres Unternehmens auf verschiedene Weise beeinflussen:
- Validierung von Marketingmaßnahmen: Indem sie feststellen, ob die beobachteten Ergebnisse auf die Umsetzung der Strategie oder den Zufall zurückzuführen sind, können die Vermarkter die Wirksamkeit ihrer Kampagnen beurteilen.
- Richtungsweisende Entscheidungsfindung: Das Erreichen statistischer Signifikanz hilft Marketingfachleuten, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die es ihnen ermöglichen, Ressourcen effizienter zuzuweisen und ihre Strategien zu optimieren.
- Minimierung des Risikos: Das Verständnis der statistischen Signifikanz verringert die Wahrscheinlichkeit, dass auf falsch positive Ergebnisse reagiert wird, was zu einer Verschwendung von Zeit und Ressourcen für ineffektive Kampagnen führen kann.
- Erhöhung der Glaubwürdigkeit: Der Nachweis statistisch signifikanter Ergebnisse verleiht den Marketingaussagen Glaubwürdigkeit und fördert das Vertrauen von Interessengruppen und Kunden.
- Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung: Durch die Identifizierung signifikanter Beziehungen zwischen Variablen können Vermarkter ihre Kampagnen verfeinern und mit der Zeit bessere Ergebnisse erzielen.
Wie Sie Ihren eigenen Rechner in Excel erstellen
Nachfolgend finden Sie Links zu einigen vorgefertigten Excel-Rechnern. Wenn Sie jedoch Ihren eigenen Rechner erstellen möchten, finden Sie hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, mit der Sie Ihren eigenen Rechner erstellen können:
Schritt 1: Tabellenkalkulation einrichten
Erstellen Sie eine neue Excel-Arbeitsmappe und beschriften Sie zwei Blätter mit "Rechner" und "Daten".
Erstellen Sie im Blatt "Rechner" Überschriften für "Variante A" und "Variante B" sowie Beschriftungen für "Besucher", "Conversions" und "Conversion Rate".
Schritt 2: Geben Sie Ihre Daten ein
Halten Sie auf dem Blatt "Daten" die Anzahl der Besucher und Konversionen für jede Variante (A und B) Ihres Tests fest.
Erstellen Sie eine Formel im Blatt "Rechner", um die Konversionsrate für beide Varianten zu berechnen, indem Sie die Anzahl der Konversionen durch die Anzahl der Besucher dividieren.
Schritt 3: Berechnen Sie den Standardfehler
Erstellen Sie im Blatt "Rechner" eine Formel zur Berechnung des Standardfehlers für jede Variante mit der Formel: =SQRT((Conversion Rate*(1-Conversion Rate))/Besucher).
Schritt 4: Berechnen Sie die Teststatistik (Z-Score)
Bestimmen Sie den Z-Score, indem Sie die Umwandlungsrate von Variante A von der von Variante B abziehen und das Ergebnis durch die Quadratwurzel der Summe der quadrierten Standardfehler teilen.
Schritt 5: Berechnen Sie den p-Wert
Verwenden Sie die Funktion =NORMSDIST() in Excel, um den p-Wert zu ermitteln, der mit dem in Schritt 4 berechneten Z-Score verbunden ist. Wenn der p-Wert kleiner als 0,05 ist, wird der Unterschied zwischen den beiden Varianten als statistisch signifikant angesehen.
FAQ #1: Was ist der P-Wert und warum ist er für die statistische Signifikanz wichtig?
Ein p-Wert ist wie ein Testergebnis, das uns sagt, ob etwas Besonderes passiert oder ob es nur ein Zufall ist. Wenn der p-Wert klein ist (in der Regel unter 0,05), bedeutet dies, dass die Besonderheit, die wir sehen, wahrscheinlich nicht nur ein Zufall ist, so dass wir den Ergebnissen mehr vertrauen können.
FAQ #2: Was ist der Z-Score und warum ist er für die statistische Signifikanz wichtig?
Ein Z-Score ist wie eine Messlatte, die uns sagt, wie weit etwas von dem abweicht, was normal oder erwartet ist. Er hilft uns herauszufinden, ob der Unterschied, den wir zwischen zwei Dingen sehen, wirklich etwas Besonderes ist oder nur zufällig entstanden ist. Das hilft uns, bessere Entscheidungen auf der Grundlage unserer Erkenntnisse zu treffen.
Kostenloser A/B-Rechner für statistische Signifikanz in Excel und Google Sheets
VWO bietet einen vorgefertigten Rechner an, den Sie hier aufrufen können:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QaTLG9UNF7L25BXqCWBvXx3auTniDb9IvF6KmUOB2B8/edit#gid=0
Im Gegensatz zu den oben beschriebenen Schritten zum Selbermachen können Sie mit dem Endergebnis dieses Rechners einfach die Anzahl der Besucher und Konversionen sowohl für die Kontroll- als auch für die Variationsgruppe eingeben.
Der Rechner berechnet dann automatisch die Signifikanz, den p-Wert, den z-Wert und andere relevante Metriken für Ihre A/B-Tests, unabhängig davon, ob sie sich auf Anzeigen, Websites oder andere Split-Tests beziehen.
Funktionieren diese A/B-Rechner für statistische Signifikanz für Excel auch in Google Sheets?
Sowohl die Anleitung für den DIY-Rechner als auch dieser VWO-Rechner funktionieren auch in Google Sheets. Der VWO-Rechner ist als Google Sheets-Version unter dem obigen Link verfügbar. Für die Google Sheets-Version müssen Sie eine Kopie der Tabelle in Ihrem eigenen Google-Konto erstellen, bevor Sie sie bearbeiten können.
Die richtigen Werkzeuge für die richtigen Aufgaben
Ein wichtiges Element von A/B-Tests ist es, sicherzustellen, dass Sie über die richtigen Fähigkeiten (Testsoftware, Design- und Entwicklungsressourcen usw.) für die Tests verfügen, die Sie durchführen möchten.
Wenn Sie Ihre A/B-Tests auf eine höhere soziale Beteiligung oder ein stärkeres Engagement auf der Website ausrichten möchten, ist unser kostenlose Website-Tools könnte die perfekte A/B-Testidee für Ihre Website sein.
