A/B-Test-Signifikanzrechner
Gib Empfänger und Conversions je Variante ein, um die Conversion-Raten, den Uplift dazwischen und das Konfidenzniveau aus einem Zwei-Proportionen-z-Test zu sehen — so weißt du, ob der Sieger echt ist oder nur Rauschen.
6.00%
7.50%
+25.0%
Konfidenz: 94.1% · Variante B liegt vorn.
Was Signifikanz hier bedeutet
Wenn eine Variante eine andere schlägt, musst du wissen, ob die Lücke einen echten Unterschied oder Zufall widerspiegelt. Dieser Rechner führt einen Zwei-Proportionen-z-Test aus: Er vergleicht die Conversion-Raten und meldet ein Konfidenzniveau. Die übliche Schwelle ist 95% — darunter könnte sich das Ergebnis mit mehr Daten leicht umkehren.
Eine 'Conversion' kann jedes binäre Ergebnis sein: eine Öffnung, ein Klick, ein Kauf. Gib die Zahl der Empfänger (oder Besucher) und wie viele konvertierten für jede Variante ein.
- Conversion-Rate — Conversions ÷ Empfänger, je Variante
- Relativer Uplift — wie stark B A schlägt (oder dahinter liegt), in Prozent
- Konfidenz — die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied nicht Zufall ist
Vertrauenswürdige Tests fahren
- Lege die Stichprobengröße vor dem Start fest — stopp nicht, sobald es gut aussieht
- Teste eine Variable nach der anderen, damit du weißt, was die Änderung verursacht hat
- Warte auf Signifikanz; kleine Stichproben schwanken früh stark
- Selbst bei 95% ist einer von zwanzig 'Siegen' Zufall — bestätige große Änderungen
Häufige Fragen
Welches Konfidenzniveau sollte ich anstreben?
95% ist der Standard für Marketing-Tests — eine 1-zu-20-Chance, dass das Ergebnis Rauschen ist. Für heikle Entscheidungen warte auf 99%.
Mein Test ist nicht signifikant — was jetzt?
Lass ihn weiterlaufen, um mehr Daten zu sammeln, oder akzeptiere, dass die Varianten ähnlich abschneiden. Zu frühes Stoppen in einem günstigen Moment ist der häufigste A/B-Test-Fehler.
Funktioniert das für Öffnungs- und Klick-Tests?
Ja. Jedes binäre Ergebnis geht — gib Empfänger und die Zahl derer ein, die je Variante geöffnet, geklickt oder gekauft haben.
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