Verwandle A/B-Tests von Blindschüssen zu Wachstumshebeln

Bessere Hypothesen, bessere Tests – mehr Uplift

Das kostenlose Bundle aus Framework, Template, Slides & 6 E-Mail-Lektionen hilft dir, nutzerzentrierte Hypothesen zu formulieren – für signifikante Ergebnisse statt Alibi-Tests.

Hypothesen

Kostenlos

Framework

Video-Know-how

Dein Komplett-Toolkit für bessere A/B-Test-Hypothesen

Hypothesen-Framework, Team-Slides & Videolektionen – alles in einem Bundle

Erhalte ein struktur­iertes Hypothesen-Template (PDF), anschauliche Schulungs-Slides und 6 praxisnahe Video-Lektionen per E-Mail. Lerne, nutzerzentrierte Hypothesen zu formulieren, Testing-Prozesse im Team zu verankern und deine Conversion-Rate-Optimierung (CRO) messbar zu steigern – für mehr Uplift und valide Ergebnisse in A/B-Tests.

Hypothesen-Template (PDF)

Ein strukturierter Framework-Leitfaden (Wenn – Dann – Weil), basierend auf Nutzerproblemen und verhaltenspsychologischen Triggern. Einfach anwendbar im Team oder für deine persönliche Testplanung.

Schulungs-Slides für dein Team

Visuelle Folien, um den Prozess und die Prinzipien guter Hypothesen im Team zu erklären und eine gemeinsame Test-Kultur zu etablieren.

6 Videolektionen per E-Mail

Kurze Video-Impulse in deiner Inbox: Von der richtigen Problemformulierung bis zur Priorisierung – so wirst du Schritt für Schritt zum Hypothesen-Profi.

Formuliere valide Hypothesen mit System

PDF‑Template für präzise A/B‑Test‑Hypothesen in deinem CRO‑Prozess

Nutze unser Template im ‚Wenn–Dann–Weil‘‑Modell für klare Hypothesen, besseres Nutzerverhalten‑Tracking und effektive Testing‑Strategien

Vorlage für Hypothesen mit Feldern zu Nutzerproblem, Methoden, Optimierungsvorschlag, Skizzen, Verhaltensänderung, Kennzahl sowie Priorisierung nach Impact und Aufwand, strukturiert in den Schritten Wenn – Weil – Dann

Für deine Testing‑Ziele maßgeschneidert

Ideal für CRO-Teams, UX, Marketer & Analysten im A/B‑Testing und Landingpage‑Optimierung

Ob du Testing‑Kultur etablieren, bessere Hypothesen entwickeln oder echte Conversion‑Hebel ziehen willst – hier bekommst du die passenden Tools & Anleitung. Für wen das Bundle geeignet ist:

  • CRO-Teams, UX-Designer, Marketer, Analysten

  • Teams, die zu viele Ideen, aber zu wenig valide Tests haben

  • Organisationen, die Testing-Kultur aufbauen oder festigen möchten

Visuelle Slides: So erklärst du das Hypothesen‑Framework anschaulich im Team

Teile das Testing‑Wissen im Team: Nutze die Slides zur internen Schulung – so etablierst du eine Hypothesen‑kultur, förderst Testing‑Klarheit und steigert die Team‑Effizienz bei der Conversion‑Optimierung. Das komplette Wissen wird auch nochmal in den 6 Videolektionen erklärt.

Vorschaubilder einer Präsentation zu Hypothesen mit 35 Folien, darunter Themen wie Potenziale identifizieren, WDW Framework, Hypothesen formulieren, Nutzerverhalten, Priorisierung nach Aufwand und Impact sowie Beispiele und Bewertungsmethoden

Mach Schluss mit Bauchgefühlen

Solide Testing‑Hypothesen statt Alibi‑Tests – mehr Uplift, weniger Streuverluste

Mit datengetriebenen Hypothesen, klaren KPI‑Zielen und strukturierter Umsetzung steigerst du wiederholt deine Conversion‑Rate und erzielst signifikanten Uplift

Schluss mit oberflächlichen Ideen wie „Buttonfarbe ändern“

Starte mit echten Nutzerproblemen und validierbaren Annahmen

Integriere das Hypothesen-Framework in deine Optimierungsprozesse

Erhöhe die Trefferquote deiner A/B-Tests messbar

Teile Wissen mit deinem Team & schaffe Testing-Verständnis

Starte mit Hypothesen, die wirklich etwas bewegen

Bessere Hypothesen – mehr Uplift, weniger Blindversuche

Arbeite datenbasiert, nutzerzentriert und mit klarer Priorisierung. Mit dem Hypothesen-Bundle identifizierst du echte Wachstumshebel und steigerst nachhaltig die Wirkung deiner A/B-Tests.

Mehr Relevanz & Fokus

Erkenne, welche Ideen auf echte Nutzerprobleme einzahlen – und konzentriere deine Ressourcen auf Tests mit dem größten Potenzial.

Höhere Erfolgsquote im Testing

Mit klaren Wenn–Dann–Weil-Hypothesen testest du strukturiert, minimierst Fehlinterpretationen und erhöhst die Trefferquote.

Nachhaltige Conversion-Optimierung

Die Learnings aus starken Hypothesen lassen sich skalieren – für kontinuierlichen Uplift und messbare Verbesserung deiner Customer Experience.

Starte jetzt – mach A/B‑Tests effektiv

Hier geht’s zu deinem Hypothesen‑Bundle: Template + Slides + Videokurs

Formular ausfüllen, E‑Mail-Adresse angeben, und du erhältst sofort Zugriff auf das Toolkit plus Start der 6‑teiligen Mini‑Lektion‑Serie

Nächstes Level für Testing-Profis

Inhouse-Lehrgang „Zertifizierter Conversion Manager“

In zwei Wochen lernst du, Hypothesen zu entwickeln, A/B-Tests und Experimente professionell aufzusetzen, Prozesse zu verankern und Analysen effizient durchzuführen – praxisnah, interaktiv und direkt auf dein Unternehmen zugeschnitten.

Bereit für das nächste CRO-Level?

Wissen für bessere A/B-Tests

Was ist eine A/B-Testing-Hypothese und warum ist sie so wichtig für deine Conversion-Rate-Optimierung?

Lerne, wie du mit klar formulierten A/B-Test-Hypothesen gezielt Nutzerprobleme löst, valide Ergebnisse erzielst und nachhaltigen Uplift in der Landingpage-Optimierung erreichst.

Was ist eine A/B-Testing-Hypothese – und warum ist sie so wichtig?

Eine A/B-Testing-Hypothese ist eine klare Annahme darüber, welche Änderung auf einer Website oder Landingpage zu einer verbesserten Nutzerreaktion führen wird – und warum.
Statt einfach „mal etwas zu testen“, definiert eine Hypothese genau:

  • Was wird geändert? (z. B. Headline, Button-Text, Layout)

  • Welcher Effekt wird erwartet? (z. B. mehr Klicks, höhere Conversion-Rate)

  • Warum sollte diese Änderung wirken? (z. B. beseitigt ein Nutzerhindernis, spricht Motivation an)

Formuliert wird sie oft im „Wenn – Dann – Weil“-Format:
Wenn wir X ändern, dann erreichen wir Y, weil Z.

Warum Hypothesen im A/B-Testing unverzichtbar sind:

  1. Gezielte Conversion-Rate-Optimierung (CRO):
    Du testest nicht ins Blaue, sondern auf Basis echter Nutzerprobleme und Behavioral Insights.

  2. Messbare Ergebnisse:
    Jede Hypothese verknüpft die Änderung mit einem klaren KPI – so weißt du genau, ob der Test erfolgreich war.

  3. Bessere Skalierbarkeit:
    Erkenntnisse aus guten Hypothesen lassen sich auf andere Seiten, Kampagnen und Kanäle übertragen.

Mit einer gut durchdachten Hypothese wird dein A/B-Testing von zufälligen Änderungen zu einem strategischen Prozess, der nachhaltigen Uplift und bessere Ergebnisse in der Landingpage-Optimierung liefert.