Bayesian vs. Frequentist Ansatz im A/B Testing: So interpretierst du deine Testergebnisse richtig

In diesem Video lernst du, warum unterschiedliche Tools zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen und wie du souverän und fehlerfrei interpretierst. Erfahre, wie du durch das richtige Statistikverständnis teure Fehlentscheidungen und Kommunikationsprobleme mit Stakeholdern vermeidest. Der Vergleich „frequentistischer vs. bayesianischer Ansatz im AB-Testing“ ist entscheidend, wenn du widersprüchliche Ergebnisse in deinen Test-Tools bekommst.

Was du in diesem Video lernst

• Wie du die wichtigsten Unterschiede zwischen frequentistischem und bayesianischem Ansatz im AB-Testing erkennst
• Warum unterschiedliche Tools (z.B. Optimizely, VWO, Google Ads) zu verschiedenen Ergebnissen kommen
• Wie du Konfidenzintervall und Credible Interval richtig interpretierst
• Wie du mit dem sogenannten „Peaking-Problem“ im frequentistischen Ansatz umgehst
• Wie du die praktische Bedeutung von Signifikanz und Wahrscheinlichkeit im Alltag bewertest
• Welche Tests sich wirtschaftlich lohnen und wann Intuition statt Statistik sinnvoller ist

Anhand eines Praxisbeispiels (5000 Besucher, Unterschied von 4% vs. 4,8% Conversion Rate) bekommst du einen anschaulichen Vergleich zwischen dem frequentistischen und dem bayesianischen Ansatz im AB-Testing. Du verstehst, warum der frequentistische Ansatz ein festes Konfidenzintervall und eine vorab definierte Stichprobengröße benötigt und wie „Peaking“ die Aussagekraft deiner Ergebnisse beeinflussen kann.

Du lernst, warum der bayesianische Ansatz flexibler ist und eine für die Praxis oft intuitivere Wahrscheinlichkeit liefert, welche Variante wirklich besser performt. Außerdem erhältst du eine Übersicht, welche gängigen Tools welchen statistischen Ansatz verfolgen, und praktische Empfehlungen, wie du Tests strategisch auswählst und wirtschaftlich bewertest.