Data Sciences Archives - Seite 2 von 3

Bereits vor drei Jahren wurde auf diesem Blog über Fehlinterpretationen in Google Analytics mit Gefahrenpotential für A/B-Testing…

Auch A/B-Tests mit guten Testkonzepten führen mit falschen Statistikansätzen schnell und in jeder Testing-Phase zu nicht aussagekräftigen…

Der Test ist gestoppt, der Uplift im Tool signifikant und alle sind zufrieden. Super. Ziel erreicht, nächster…

Frank steht auf Schnäppchen. Wenn Frank neue Schuhe braucht, geht er in den Laden und sucht nach…

Der Ansatz der Personalisierung basiert auf den guten alten Tante-Emma-Läden. Tante Emma (auch wenn sie nie so…

Wer am Ende eines Optimierungssprints schon einmal ganz bedröppelt auf Testergebnisse geblickt hat, der kennt das Gefühl:…

Optimizely mit seiner neuen Stats Engine macht es schon. Google Experiments sowieso. Und auch VWO hat vor…

Das Jahr 2014 neigt sich allmählich dem Ende. Das letzte Quartal ist schon im vollen Gange und…

Eine Handvoll Testing-Fehler macht alles kaputt: Profitables Wachstum, ein höherer Deckungsbeitrag, weniger Abhängigkeit vom teuren “Google-Tropf” –…

Die meisten Testing-Tools verfügen über die Möglichkeit, Conversion Rates, Zwischenziele und Revenue-Ergebnisse im zeitlichen Verlauf als Kurve…

Täglich werden Case Studies veröffentlich, in denen von teilweise erstaunlich hohen Uplifts die Rede ist. Doch wie…