Statistische Signifikanz ist ein leistungsfähiges digitales Marketingtool, das aber oft unzureichend genutzt wird.
Als gleichermaßen theoretisches und praktisches Konzept können Sie statistische Signifikanzmodelle zur Optimierung zahlreicher zentraler Marketingaktivitäten (einschließlich A/B-Tests) verwenden.
A/B-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil, um die User Experience (UX) eines für den Kunden sichtbaren Touchpoints (Landingpage, Zahlungsprozess, mobile App usw.) zu verbessern, die Performance zu steigern und die Conversions zu fördern.
Durch die Erstellung zweier Versionen eines bestimmten Marketing-Assets – beide mit leicht unterschiedlichen Funktionen oder Elementen – und der Analyse ihrer Performance, können eine optimierte Landingpage, E-Mails, Web-Apps usw. entwickelt werden, die die besten Ergebnisse erzielen. Diese Methodik wird auch als Hypothesentest mit zwei Stichproben bezeichnet.
Wenn es um A/B-Tests und ihren Erfolg geht, spielt statistische Signifikanz eine wichtige Rolle. In diesem Artikel werden wir dieses Konzept im Detail erläutern und erklären, wie statistische Signifikanz den Prozess des A/B-Testing verbessern kann. Zuvor wollen wir jedoch auf die Bedeutung von statistischer Signifikanz eingehen.
Was ist statistische Signifikanz und warum ist sie wichtig?
Investopedia definiert statistische Signifikanz wie folgt:
„Die Behauptung, dass ein Ergebnis aus Daten, die durch Tests oder Experimente generiert wurden, wahrscheinlich nicht durch Zufall auftritt, sondern auf eine bestimmte Ursache zurückzuführen ist.“
So gesehen bietet Ihnen die statistische Signifikanz die Möglichkeit, einer bestimmten Ursache auf den Grund zu gehen und dadurch fundierte Entscheidungen zu treffen, aus denen Ihr Unternehmen Nutzen zieht. Im Grunde genommen ist statistische Signifikanz das Gegenteil von „im Dunkeln tappen“.
Mit Tests und Experimenten fundierte Entscheidungen treffen
Berechnung der statistischen Signifikanz
Um die statistische Signifikanz exakt zu berechnen, kommen am häufigsten der Chi-Quadrat-Test bzw. die Chi Quadrat-Verteilung nach Pearson zum Einsatz.
Bei dem von Karl Pearson entwickelten Chi-Quadrat-Test (Chi ist der Buchstabe ‚x‘ im Griechischen) quadrieren NutzerInnen ihre Daten, um mögliche Variablen hervorzuheben.
Diese Methodik basiert auf ganzen Zahlen. Zum Beispiel wird das Chi-Quadrat häufig verwendet, um im Marketing die Conversion Rate zu testen – ein eindeutiges Szenario, bei dem UserInnen entweder die gewünschte Aktion ausführen oder nicht.
Im digitalen Marketing wird die Chi-Quadrat-Methode von Pearson nach folgender Formel angewendet:
Statistische Signifikanz = Wahrscheinlichkeit (p) < Schwellenwert (ɑ)
Vor diesem Hintergrund wird ein Test oder Experiment als statistisch signifikant betrachtet, wenn die Wahrscheinlichkeit (p) kleiner ist als der festgelegte Schwellenwert (a), welcher auch als Alpha bezeichnet wird. Klarer ausgedrückt: Ein Test erweist sich als statistisch signifikant, wenn die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass ein Ergebnis dem Zufall zu verdanken ist.
Statistische Signifikanz ist wichtig, denn die Anwendung dieser im Marketing gibt Ihnen die Sicherheit, dass sich Ihre Anpassungen einer Kampagne, einer Website oder einer App auf das Engagement, die Conversion Rates und andere zentrale Kennzahlen positiv auswirken.
Im Wesentlichen beruhen statistische Signifikanzergebnisse nicht auf Zufall, sondern hängen vorrangig von zwei Variablen ab: Stichprobengröße und Effektstärke.
Statistische Signifikanz und digitales Marketing
An dieser Stelle haben Sie wahrscheinlich eine Vorstellung davon, welche Rolle statistische Signifikanz im digitalen Marketing spielt.
Wenn Sie Ihre Daten nicht validieren oder Ihren Erkenntnissen keine Glaubwürdigkeit verleihen, müssen Sie wahrscheinlich zu Werbeaktionen greifen, die nur einen sehr geringen Wert oder Return on Investment (ROI) bieten, vor allem wenn es um A/B-Tests geht.
Trotz der Fülle an Daten in unserem digitalen Zeitalter treffen viele Marketingexperten immer noch Entscheidungen aus dem Bauch heraus.
Im Dunkeln zu tappen mag zwar gelegentlich positive Ergebnisse hervorbringen, aber um Kampagnen oder Assets zu erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe auf deutliche Resonanz stoßen, sind intelligente Entscheidungen auf Grundlage wasserdichter Erkenntnisse von zentraler Bedeutung.
Bei der Durchführung von Tests oder Experimenten, die sich auf Schlüsselelemente Ihrer digitalen Marketingaktivitäten stützen, sollten Sie methodisch vorgehen, um sicherzustellen, dass jeder Schritt, den Sie unternehmen, einen wirklichen Mehrwert bietet. Und die statistische Signifikanz hilft Ihnen dabei.
Statistische Signifikanz für A/B-Tests verwenden
Jetzt zu den A/B-Tests oder genauer gesagt, zu der Frage, wie Sie Ihre A/B-Test mit statistischer Signifikanz verbessern können.
Einsatzmöglichkeiten für Tests
Bevor wir uns mit der Praxis befassen, sollten wir uns fragen, welche A/B-Tests mit statistischer Signifikanz durchgeführt werden können:
- E-Mail Klicks, Öffnungsraten und Engagement
- Conversion Rates auf Landingpage
- Antworten auf Benachrichtigungen
- Conversions nach Push Notifications
- KundInnenreaktionen und Browsing-Verhalten
- Reaktionen auf Produkteinführungen
- Calls to Action (CTAs) auf Websites
Die statistischen Schritte
Um A/B-Tests mit statistischer Signifikanz (Chi-Quadrat-Test) erfolgreich durchzuführen, sollten Sie folgende Schritte befolgen:
- Stellen Sie eine Nullhypothese auf
Hinter der Nullhypothese steckt der Gedanke, dass Sie hier keine signifikanten Ergebnisse erhalten werden. Eine Nullhypothese könnte beispielsweise lauten, dass es keine ausdrücklichen Beweise dafür gibt, dass Ihre Zielgruppe Ihren neuen Zahlungsprozess dem ursprünglichen Zahlungsprozess vorzieht. Solche Hypothesen oder Behauptungen werden als Benchmark verwendet.
- Erstellen Sie eine alternative Theorie oder Hypothese
Nach der Nullhypothese sollten Sie eine alternative Theorie aufstellen, mit dem Ziel, sie endgültig beweisen zu können. In diesem Zusammenhang könnte die alternative Behauptung lauten: Unsere Zielgruppe bevorzugt unseren neuen Zahlungsprozess.
- Legen Sie Ihren Schwellenwert fest
Nachdem Sie Ihre Hypothesen aufgestellt haben, sollten Sie einen Schwellenwert in Prozenten ((a) oder Alpha) festlegen, der die Gültigkeit Ihrer Theorie bestimmt. Je niedriger der Schwellenwert – oder (a) –, desto strenger der Test. Wenn Ihr Test auf einem umfangreicheren Asset wie z. B. einer vollständigen Landingpage basiert, können Sie einen höheren Schwellenwert festlegen als für die Analyse einer ganz bestimmten Kennzahl oder eines bestimmten Elements wie beispielsweise eines CTA-Buttons.
Für beweiskräftige Ergebnisse müssen Sie den Schwellenwert unbedingt vor einem A/B-Test oder Experiment festlegen.
- Führen Sie Ihren A/B Test durch
Sobald Sie Ihre Theorien und Schwellenwerte festgelegt haben, ist es an der Zeit, den A/B-Test durchzuführen. In diesem Beispiel AB-testen Sie zwei Versionen (A und B) Ihres Zahlungsprozesses und dokumentieren die Ergebnisse.
Hier können Sie die Abbruch- sowie die Conversion Rate vergleichen, um festzustellen, welche Version besser abgeschnitten hat. Wenn der Zahlungsprozess B (die neuere Version) bessere Ergebnisse als das Original (Version A) liefert, dann hat sich Ihre alternative Theorie oder Hypothese bestätigt.
- Wenden Sie die Chi-Quadrat-Methode an
Mit Ihren Erkenntnissen können Sie den Chi-Quadrat-Test anwenden und feststellen, ob die tatsächlichen Ergebnisse von den erwarteten Ergebnissen abweichen.
Um Ihnen zu helfen, Chi-Quadrat-Berechnungen auf Ihre A/B-Test-Ergebnisse anzuwenden, finden Sie hier ein Video-Tutorial:
Durch die Anwendung von Chi-Quadrat-Berechnungen auf Ihre Ergebnisse können Sie feststellen, ob das Ergebnis statistisch signifikant ist (wenn Ihr (p)-Wert niedriger als Ihr (a)-Wert ist), und sich gleichzeitig Ihrer Entscheidungen, Aktivitäten oder Initiativen sicher sein.
- Setzen Sie die Theorie in die Praxis um
Wenn Sie zu einem statistisch signifikanten Ergebnis gekommen sind, sollten Sie sicher sein, dass Sie die Theorie auch in die Praxis umsetzen können.
Wenn die Theorie des Zahlungsprozesses in diesem Beispiel eine statistisch signifikante Beziehung aufweist, würden Sie die fundierte Entscheidung treffen, die neue Version (Version B) bei Ihrem gesamten KundInnenstamm oder Ihrer Population einzuführen statt nur bei bestimmten Segmenten Ihrer Zielgruppe.
Sollten Ihre Ergebnisse nicht als statistisch signifikant betrachtet werden, würden Sie eine weitere, größere Stichprobe A/B-testen.
Anfangs können sich Experimente zur statistischen Signifikanz als schwierig erweisen. Es gibt jedoch kostenlose Online-Berechnungstools, die Ihnen die Arbeit erleichtern können.
Statistische Signifikanz und A/B-Tests: Was Sie vermeiden sollten
Es ist zwar wichtig zu wissen, wie Sie die statistische Signifikanz bei Ihren A/B-Tests effektiv anwenden können, aber ebenso wichtig ist es zu wissen, was Sie vermeiden sollten.
Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die häufigsten Fehler bei A/B-Tests, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Experimente und Berechnungen erfolgreich durchführen:
- Überflüssige Verwendung: Bei kostengünstigen oder reversiblen Marketinginitiativen oder -aktivitäten müssen Sie Ihren A/B-Tests keine strategische Bedeutung beimessen, da sie letztendlich Zeit kosten. Wenn Sie etwas testen, das nicht reversibel ist oder eine endgültige Antwort erfordert, sollten Sie sich für Chi-Quadrat-Tests entscheiden.
- Mangelnde Anpassungen oder Vergleiche: Wenn Sie die statistische Signifikanz bei A/B-Tests anwenden, sollten Sie mehrere Variationen oder mehrere Vergleiche zulassen. Andernfalls werden Ihre Ergebnisse entweder verfälscht oder begrenzt, wodurch sie in manchen Fällen unbrauchbar werden.
- Verzerrungen erzeugen: Bei A/B-Tests dieser Art werden Experimente häufig unbewusst beeinflusst, wenn zum Beispiel die Population oder der KundInnenstamm nicht als Ganzes berücksichtigt wird.
Um dies zu vermeiden, müssen Sie Ihren Test vor Beginn auf Herz und Nieren prüfen, damit Ihre Ergebnisse nicht durch bestimmte Variablen in die falsche Richtung gelenkt werden. Ist Ihr Test z. B. auf eine bestimmte geografische Region ausgerichtet oder auf eine bestimmte User-Demografie beschränkt? Wenn ja, sollten vielleicht Anpassungen vorgenommen werden.
Statistische Signifikanz spielt bei A/B-Tests eine zentrale Rolle und bietet eine Reihe von Erkenntnissen, die den geschäftlichen Erfolg branchenübergreifend beschleunigen können, wenn Sie die Dinge richtig angehen.
Für Erkenntnisse oder eine Validierung sollten Sie sich zwar nicht auf statistische Signifikanz verlassen, aber sie ist sicherlich ein Instrument, das Sie in Ihrem digitalen Marketing-Toolkit haben sollten.
Wir hoffen, dass Ihnen dieser Leitfaden alle Informationen bietet, die Sie brauchen, um mit statistischer Signifikanz zu beginnen. Haben Sie eine Anmerkung oder möchten Sie Ihre Erfahrung teilen? Hinterlassen Sie einfach einen Kommentar.
