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Startseite » Wissen » Stichprobenrechner & Testdauerrechner im A/B-Testing: So planst du valide Experimente im E-Commerce

Warum die Stichprobengröße entscheidend ist

  • Zu kleine Stichprobe:
    Wenn nur wenige Nutzer getestet werden, sind die Ergebnisse nicht repräsentativ. Ein positiver Unterschied kann reiner Zufall sein.
  • Zu große Stichprobe:
    Wer unnötig lange wartet, verschwendet Ressourcen und Zeit. Außerdem steigt das Risiko, dass externe Faktoren (Saisonalität, Markttrends) das Ergebnis verzerren.

Psychologische Betrachtung 🧠

Was ist ein Stichprobenrechner?

Eingaben, die benötigt werden

Vorteile

  • Schnelle Berechnung ohne manuelle Statistikformeln
  • Einfach in der Anwendung, auch für Nicht-Statistiker
  • Höhere Glaubwürdigkeit der Ergebnisse im Team

Psychologische Betrachtung 🧠

Empfohlene Stichprobenrechner

Ist deine UX schon sexy genug?

Marc Founder von Seamless Convert

Testdauerrechner – Wie lange sollte ein A/B-Test laufen?

Warum die Testdauer so wichtig ist

  • Saisonale Effekte: Nutzer verhalten sich an Feiertagen anders als im Alltag.
  • Wochentage & Tageszeiten: Montagvormittag = anderes Verhalten als Samstagabend.
  • Lernkurve: Manche Änderungen entfalten ihre Wirkung erst nach einer gewissen Zeit.

Kostenlose Testdauerrechner

Best Practices für den Einsatz

  • 1. Vor jedem Test nutzen: Schon in der Planungsphase Klarheit über Dauer und Größe gewinnen.
  • 2. Hypothese definieren: Welches Nutzerverhalten soll sich ändern?
  • 3. Realistische Verbesserungen annehmen: Wer mit 50 % Steigerung rechnet, setzt unrealistische Stichproben an.
  • 4. Tests nicht abbrechen: Auch wenn Variante B nach drei Tagen vorne liegt – Geduld!
  • 5. Qualitative Daten kombinieren: Heatmaps, Nutzerbefragungen oder Session Recordings helfen zu verstehen, warum eine Variante besser funktioniert.

Psychologische Betrachtung 🧠

Psychologische Fallstricke beim Testing

  • Confirmation Bias: Wir sehen, was wir sehen wollen. Stichprobenrechner zeigen, ob der Unterschied überhaupt valide ist.
  • Overconfidence: „Wir wissen, was funktioniert“ – ohne Datenbasis entstehen teure Fehlentscheidungen.
  • Framing-Effekt: Ergebnisse können unterschiedlich interpretiert werden, je nachdem, wie sie dargestellt werden.

Mach deine UX unwiderstehlich!

Marc Founder von Seamless Convert

Fazit

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