1.
m-pathy
Warum A/B-Tests nur die halbe Wahrheit sind.
Wer A sagt, muss auch fragen „Warum?“

2.
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BEISPIEL - SONNENKLAR.TV
KORREKTUREN A
KORREKTUREN B
100 % MEHRNUTZUNG
1,8 %
3,6 %
Nutzer erkennen am
Symbol die Funktion nicht.
Potential von ca. 16% bleibt
ungenutzt, mangels
qualitativer Daten.

3.
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BEISPIEL - SONNENKLAR.TV

4.
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BEISPIEL - SONNENKLAR.TV

5.
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DURCHBLICK IM METHODEN-DSCHUNGEL
Goals &
attidudes
What people
say
How many and
how much
Quantitativ
Behaviors
What people
do
Qualitativ
Why and
how to fix
Customer Support
Data Analysis
User Surveys/
On-Site Befragungen
A/B Testing
Site Traffic/
Log File Analysis
Remote Usability
Testing
Heatmaps:
Aggregation
Eye Tracking
Usability
Testing
Diary/
Journal Studies
Participatory Design
User Interviews/
Journal Studies
Focus Groups
Card Sorting
Field
Studies
UX Consulting /
Expert Review
Session-
Playback
UX
Methoden

6.
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OPTIMIERUNGS ZYKLUS ERGÄNZT DURCH MOUSETRACKING UND BEFRAGUNGEN
Echte Hürden identifizieren
A/B
Testing
Kreativ werden
Refinement
Hypothesen
bilden
Exploration
Ziele
definieren
Testen
Auswerten
Varianten
gestalten
Potentiale berechnen
weitere Potentiale aufdecken
Conversion!
Kundenreise verstehen und Ziele ableiten
Zusätzliche Hypothesen
widerlegen / bestätigen
Meinungen
Viele Ideen
Interaktions-
Analyse
Komplexe Varianten
auswerten
Live Qualitätssicherung
der Varianten
Absicherung der Erkenntnis
Signifikanz
abwarten

7.
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„If you think of technology as something that's spreading like a sort of fractal
stain, every moving point on the edge represents an interesting problem.“
Paul Graham
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
MESSBARE ZIELE ENTWICKELN

8.
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Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
MESSBARE ZIELE ENTWICKELN
Herausforderung ist, die
Ansätze für Optimierung zu
identifizieren, die das
höchste Potential
hinsichtlich Ihrer Ziele
haben.

9.
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SIE DENKEN, SIE HABEN EINE HYPOTHESE?
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Agentur-
MeinungAktionismus
Mitbewerber
kopieren
Chef hat Artikel
gelesen
#FAIL
Firmen-
Brille

10.
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DATENGETRIEBENE INSIGHTS
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Web-Analyse Heuristiken
Qualitative Befragungen
User TestingMouse Tracking
INSIGHT

11.
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SIE DENKEN, SIE HABEN EINE HYPOTHESE?
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Die Lösung des Problems
liegt nicht immer dort, wo
die Kennzahl auffällig ist.
Hohe Bounce-Rate auf
Ergebnisliste. Ursache in
vorgelagertem Schritt -
keine Abschätzung der
Ergebnismenge während
der Filterung möglich -> zu
viele Angebote.

12.
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SIE DENKEN, SIE HABEN EINE HYPOTHESE?
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Tatsächliche Hürden
sichtbar machen mit
qualitativer Analyse der
Interaktionsdaten.

13.
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HYPOTHESENGENERIERUNG - BOUNCER AUF AUSVERKAUFTEN ARTIKELN
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Hohe Bounce-Rate auf ausverkaufte Artikel bei externen
Einsprüngen.

14.
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PRIORISIERUNG
14
Sie wissen die Conversion,
Rechnen statt Raten - echte Prognosen!
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
• bei Direkteisprung
• auf Out-of-Stock Produkte
• mit Empfehlungen im sichtbaren Bereich
• und Klick auf Empfehlung
= berechnetes Potential

15.
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16.
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VALIDITÄT SICHERN
16
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Fehler im Detail

17.
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VALIDITÄT SICHERN
17
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Live-Qualitätssicherung
Ihres A/B Testing-Anbieters
und vermeiden von
invaliden Tests.

18.
m-pathy | Martin Wunderwald | DMEXCO 2016 | Wer A sagt, muss auch fragen „Warum?"
VALIDITÄT SICHERN
18
Ladezeiten im Auge behalten!
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Komplexe Varianten führen
bei client-seifigen A/B
Testing-Tools zu
verlängerten Ladezeiten.

19.
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DER KÖNIGSWEG - A/B TEST - KOMPLEXITÄT
19
hohe Wirksamkeit / Potential
kürzere Laufzeit als bei seq. Tests
Beantwortung mehrere Hypothesen
Entwicklungskosten
Zuordenbarkeit Erfolg / Maßnahme
Auswertungsaufwand
Varianten-Komplexität
Kleine viele Tests oder einen
komplexen mit großer
Wirkung?

20.
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DER KÖNIGSWEG - A/B TEST + BEFRAGUNG + MOUSE-TRACKING
20
• Conversion
• Vergleich
• Information
Viele verschiedene Ziele
Variante A (Alt)
Variante B (Neu)
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung

21.
m-pathy | Martin Wunderwald | DMEXCO 2016 | Wer A sagt, muss auch fragen „Warum?"
DER KÖNIGSWEG - BEFRAGUNG
21
3. Wiederkehrabsicht1. Ziel
2.1 Grund Ziel nicht erreicht
2. Zielerreichung
}
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
Auswertung von Teilzielen möglich.
Subjektive Wahrnehmung durch Freitextantworten
Verknüpfung mit Interaktionsdaten.

22.
m-pathy | Martin Wunderwald | DMEXCO 2016 | Wer A sagt, muss auch fragen „Warum?"
DER KÖNIGSWEG - INTERAKTIONS-ANALYSE
22
Zielfindung
Exploration
HypothesenImplementierung
Testen
Auswertung
• Absicherung der quantitativen Ergebnisse
• Ausschluss von Hypothesen über Ursache
• weitere Optimierungsansätze für nicht erreichte Teilziele entwickeln

23.
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TEST-ZYKLEN VERKÜRZEN DURCH METHODEN-MIX
23
20 %
30 %
28 %
31 %
30 %
32 %
Iteration 1 Iteration 2 Iteration 3
klassisches
A/B Testing
43 %
40 %
46 %
bessere Ausgangs-Varianten
durch Status-Quo Analyse
Aufdecken weiterer
Optimierungsmöglichkeiten
durch visuelle Analyse der
Varianten
Frühzeitiges Finden der
optimalen Variante
durch Ergänzung um
Interaktions-Analyse
Quantitative Verifikation
der Siegervariante
Methoden-Mix

24.
m-pathy | Martin Wunderwald | DMEXCO 2016 | Wer A sagt, muss auch fragen „Warum?"
ERFOLGSKONTROLLE
24
Quantifizierung des Erfolgs
möglich.

25.
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https://www.m-pathy.com
Danke für die
Aufmerksamkeit!
Martin Wunderwald
martin.wunderwald@m-pathy.com
+49 351 50141517