A-A Test

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Definition und Erklärung A-A Test

Ein A-A Test ist eine Methode, bei der Du zwei identische und gleiche Versionen miteinander vergleichen kannst. Diese Methode kannst Du in der Regel dafür nutzen, um zu überprüfen, ob das für den Test verwendete Instrument bzw. Tool statistisch korrekt ist. Es ist dann von einem A-A Test die Rede, wenn Du z.B. die Auswirkungen von Veränderungen auf einer Webseite testest und die gleichen Änderungen in einem zweiten Test verifizierst. Gibt es keinen Unterschied, ist dieser Test erfolgreich verlaufen. Gibt es einen Unterschied, hat der Test gezeigt, dass es bei der Verwendung des Tools Probleme gibt. Diesem Problem muss dann nachgegangen werden.

Warum ist ein solch ein Test wichtig?

Warum sollte ein Test durchgeführt werden, bei dem die Variation und das Original identisch sind? Du kannst einen A-A test nutzen, um eine doppelte Kontrolle der Effektivität und der Genauigkeit einer A-B Test Software zu testen. Wenn solch ein Test durchgeführt wird, musst Du auf ein paar Dinge achten. Prüfe, ob die Software einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen dem Original und der Variation meldet. Hier geht es um eine statistische Signifikanz von mehr als 95 %. Meldet die Software einen solchen Unterschied, sollte diese geprüft werden. Hier muss bspw. geprüft werden, ob die Software richtig auf einer Webseite oder in einer mobilen Applikation implementiert ist.

Weiterhin kannst Du den Test durchführen, um eine Grundlage oder Baseline zu bestimmen. Hier handelt es sich z.B. um das Zählen der Conversions und um die Bestimmung einer Baseline Conversion Rate vor der Durchführung von einem A-B Test oder von einem Multi-Varianz Test.

Was ist bei einem A-A Test zu beachten

Grundsätzlich solltest Du bei der Durchführung bedenken, dass es immer Unterschiede bezüglich der Conversion Rate zwischen identischen Testseiten geben kann. Das muss allerdings nicht heißen, dass die A-B Test Plattform nicht richtig funktioniert. Beim Testen spielt nämlich stets auch der Zufall eine Rolle. Es gilt immer zu bedenken, dass bei der Durchführung eines A-B Tests die statistische Signifikanz der Ergebnisse eine Wahrscheinlichkeit darstellt und keine Gewissheit. Selbst ein statistisches Signifikanz Niveau von 95 % weißt eine Chance von 1/20 dar, dass das erzielte Ergebnis zufällig bedingt ist.

A-A Test

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