Tools für deine Testplanung- und -auswertung
Statistik-Tools für Optimierer:innen
Statistik-Tools für Optimierer:innen
Auf dieser Seite findest du eine Auswahl statistischer Tools, die deinen Optimierer-Alltag erleichtern und dir helfen, vertrauensvolle Ergebnisse zu liefern. Wir haben sie auf Basis zahlreicher selbst durchgeführter A/B-Tests entwickelt und nutzen sie täglich selbst in unserer Arbeit, um valide auszuwerten.
Klarer testen. Sicherer entscheiden. Besser optimieren.
Unsere Statistik-Tools für echte Conversion-Profi-Entscheidungen
Unsere Statistik-Tools für echte Conversion-Profi-Entscheidungen
Ob Konfidenz, Laufzeit oder Business Impact: Mit diesen 6 Tools bekommst du fundierte Antworten auf deine wichtigsten Testfragen – einfach, schnell und verständlich. Für alle, die Optimierung nicht dem Bauchgefühl überlassen wollen.
Konfidenzrechner
Mit dem Konfidenzrechner von konversionsKRAFT hast du die Möglichkeit, die Ergebnisse deines A/B-Tests auf signifikante Unterschiede zu untersuchen.
Testlaufzeitrechner (Sample Size)
Der Testlaufzeitrechner hilft dir, deine Uplifts sicher nachzuweisen und eine bessere Einschätzung für den nachweisbaren Effekt vornehmen zu können.
Funnel Tool
Mit dem Funnel Tool ist es dir nach nur wenigen Klicks möglich, die zeitliche Entwicklung einzelner Checkout-Schritte klar zu visualisieren, analysieren und sogar auf signifikante Änderungen zu prüfen.
Bayesianischer Business Case Rechner
Mit dem Tool kannst du konkrete Wahrscheinlichkeiten für mögliche Uplift-Szenarien aus deinem A/B-Test berechnen. Auf Basis von durchschnittlichen Bestellwerten kannst du zudem analysieren, welchen zusätzlichen Umsatz du mit welcher Wahrscheinlichkeit mit deinem Test erzielen kannst.
Testlaufzeitberechnung für A/B-Tests mit Revenue Goal
Du fragst dich, wie lange dein geplanter A/B-Test mit Revenue Goal laufen muss, um ein statistisch signifikantes Ergebnis zu erhalten? Dann ist der Testlaufzeitrechner für metrische Daten das richtige Tool für dich.
Testplaner
Berechne mit dem Testplaner die Testlaufzeit für eine konkrete Nullhypothese. Berücksichtige dabei auf Wunsch eine individuelle Traffic-Verteilung auf die einzelnen Varianten und eine Alpha-Fehler-Kumulierung – wird automatisch berücksichtigt und dokumentiert.