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Bedienungsanleitung
Was ein A/B-Test ist

Vergleicht zwei Versionen (Kontrolle A und Variante B) mittels eines Z-Tests für zwei Anteile, um festzustellen, ob der Unterschied in der Konversionsrate statistisch signifikant ist oder nur dem Zufall geschuldet.

Wie du es verwendest

Gib für jede Gruppe die Konversionen (Erfolge) und die gesamten Besucher ein. Das Ergebnis wird automatisch neu berechnet, während du tippst; die Konversionen können die Besucher nicht übersteigen.

Das Ergebnis interpretieren

Die relative Verbesserung zeigt, wie stark B im Vergleich zu A steigt oder fällt. Der p-Wert misst die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied zufällig ist: unter 0,05 ist er zu 95% signifikant und unter 0,01 zu 99%. Erst dann wird ein Gewinner erklärt.

Erforderliche Stichprobe

Schätzt die Besucher pro Variante, die nötig sind, um eine Verbesserung von 5% mit 80% Teststärke zu erkennen. Wenn deine Stichprobe kleiner ist, ist der Test noch nicht aussagekräftig, selbst wenn du Unterschiede siehst.

A/B-TestStatistische Signifikanz von Experimenten
A/B-Test — Statistische SignifikanzZ-Test für zwei Anteile

Kontrolle (A)

12.00%

Variante (B)

14.00%
No significativo
Relative Verbesserung +16.67%
Z-Score1.33
p-Wert0.1836
Benötigte Stichprobe (80% Power)47.048 Besucher/Variante