A/B-Testing

Wir werten Ihre Analytics, Heatmaps, Session-Recordings und Nutzerfeedback aus, um Reibungspunkte zu finden. Jeder Befund wird zu einer schriftlichen Hypothese mit prognostiziertem Ergebnis und Prioritätsscore.

Wir berechnen vorab die nötige Stichprobengröße und Laufzeit, damit der Test Signifikanz überhaupt erreichen kann. Erfolgs- und Guardrail-Metriken sowie Zielsegmente stehen fest, bevor ein einziger Besucher eine Variante sieht.

Varianten laden ohne Flackern und verhalten sich auf allen Geräten und Browsern identisch. Vor dem Start prüfen wir das Tracking, damit Sie Daten erhalten, denen Sie vertrauen können.

Das Experiment läuft unangetastet bis zur geplanten Stichprobengröße — kein vorzeitiges Reinschauen, kein verfrühter Abbruch. Guardrail-Metriken überwachen wir täglich, um negative Nebeneffekte früh zu erkennen.

Wir analysieren Ergebnisse gesamt und je Segment und trennen echte Uplifts von statistischem Rauschen. Jeder Test endet mit einer klaren Entscheidung: ausrollen, iterieren oder mit dokumentierten Learnings archivieren.

Gewinner-Varianten werden dauerhaft in Ihre Codebasis übernommen, nicht im Testtool belassen. Die Learnings fließen ins Hypothesen-Backlog, und das nächste Experiment startet sofort.