Robuste Prognosen mit A/B-Tests

Manchmal müssen Sie, um eine kluge Entscheidung zu treffen, Verhalten oder Reaktionen einer großen Gruppe von Menschen ins Kalkül einbeziehen. Befragungen haben beschränkte Aussagekraft. Setzen Sie auf smarte Experimente, wie A/B-Tests.

Begründung

Beim Design oder der Bewerbung von Produkten können kleine Variationen große Unterschiede im Verhalten der Zielgruppen machen. Der eine Slogan verbessert die Nachfrage gegenüber dem ersten um mehr als 30%. Eine Windmühle als Emblem auf der Konservendose steigert den Absatz um 5% gegenüber dem Bild eines Bauernhofs.

Bei Entscheidungen zwischen Alternativen ist es manchmal möglich, die Alternativen in sogenannten "randomisierten" Experimenten gegeneinander zu testen.

Wie es funktioniert

Das Wichtigste beim A/B-Test ist das Randomisieren. Wenn Sie wissen wollen, ob das Produkt mit der Windmühle oder mit dem Bauernhof sich besser verkauft, stellen Sie abwechselnd das eine oder das andere Produkt ins Regal. Wann welches Produkt angeboten wird, muss randomisiert, also zufällig sein.

Sie würden beispielsweise jeden Tag eines der Produkte anbieten. Welches Produkt an einem bestimmten Tag ins Regal kommt, können Sie würfeln. Zum Beispiel: ungerade Zahl = Windmühle; gerade Zahl = Bauernhof.

Sie notieren für jede Variante den Tagesabsatz an den betreffenden Tagen.Sie prüfen statistisch, ob Sie genügend Stichproben haben, um zu bestimmen, dass es einen signifikanten Unterschied gibt.

Sobald der Unterschied das gewünschte Signifikanzniveau erreicht hat, können Sie das Experiment beenden.

Es gibt kaum ein zweites Werkzeug, mit dem Entscheidungen so robust gemacht werden können, wie mit randomisierten Experimenten.

Ein praktisches Beispiel

Beispiele für andere Einsatzmöglichkeiten von A/B-Tests bei der Entscheidungsfindung sind:

  • Entscheidungen zur Preisfestsetzung
  • Auswahl von Werbekampagnen
  • Auswahl von Trainings und Seminaren

... und eine Empfehlung für Sie

Gibt es in Ihrer Organisation weitreichende Entscheidungen zwischen Alternativen, bei denen der Entscheidungserfolg von Verhalten und Reaktionen vieler Menschen abhängt? Falls A/B-Tests noch nicht zu Ihrem Werkzeugkasten gehören, entwickeln Sie einen Plan, wie Sie diese Kompetenz in Ihrer Organisation entwickeln werden.

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