Hypothesen Formulieren

Die Formulierung klarer und überprüfbarer Hypothesen ist ein entscheidender Schritt bei der Gestaltung eines erfolgreichen A/B-Tests. Eine Hypothese liefert eine fokussierte Aussage, die anhand der Daten aus Ihrem Experiment bewertet werden kann. Im A/B-Testing benötigen Sie immer zwei Hypothesen: die Nullhypothese und die Alternativhypothese.

Die Nullhypothese (häufig als H0 bezeichnet) ist eine Standardannahme, die davon ausgeht, dass es keinen Effekt oder Unterschied zwischen den beiden Gruppen (A und B) gibt. Die Alternativhypothese (H1 oder Ha) beschreibt, was Sie erwarten, falls Ihre Änderung einen Einfluss hat.

Eine gut strukturierte Hypothese ist:

• Klar und spezifisch;
• Direkt anhand der zu erhebenden Daten überprüfbar;
• Auf ein einziges messbares Ergebnis fokussiert.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Farbe des "Sign Up"-Buttons auf Ihrer Website testen. So könnten Ihre Hypothesen aussehen:

• Nullhypothese (H0): "Die Änderung der 'Sign Up'-Button-Farbe verändert die Anmelderate der Nutzer nicht."
• Alternativhypothese (H1): "Die Änderung der 'Sign Up'-Button-Farbe erhöht die Anmelderate der Nutzer."

Oder für eine Marketingkampagne:

• Nullhypothese (H0): "Der Versand eines wöchentlichen Werbe-E-Mails beeinflusst den durchschnittlichen Einkaufswert nicht."
• Alternativhypothese (H1): "Der Versand eines wöchentlichen Werbe-E-Mails erhöht den durchschnittlichen Einkaufswert."

Vermeiden Sie vage oder nicht überprüfbare Aussagen wie "Das neue Design ist besser" oder "Die Nutzer werden das neue Feature mögen." Konzentrieren Sie sich stattdessen auf messbare Ergebnisse wie Konversionsrate, durchschnittlicher Bestellwert oder Klickrate.