Summary
This chapter explains how to design and run A/B tests by isolating a single variable, randomizing users into two groups, and measuring statistical significance to determine which version performs better.

General domain of usage
Marketing optimization

**A/B-Testing** vergleicht zwei Versionen desselben Elements, wie zum Beispiel eine Anzeige, eine Landingpage oder eine Betreffzeile, um festzustellen, welche besser abschneidet.

### Gestaltung eines guten A/B-Tests

1. **Nur eine Variable isolieren**: Nur ein Element ändern, wie Überschrift, Button-Farbe, CTA, Bild oder Layout;
2. **Zufällige Zuweisung der Zielgruppe**: Sicherstellen, dass die Gruppen A und B vergleichbar sind, damit Unterschiede nicht verzerrt werden;
3. **Test ausreichend lange durchführen**: Genügend Zeit einplanen, um statistische Signifikanz zu erreichen;
4. **Ergebnisse objektiv auswerten**: Ziel ist es nicht zu gewinnen, sondern zu lernen, worauf Nutzer reagieren.

Machen Sie sich mit den grundlegenden Konzepten der digitalen Marketing-Analyse vertraut, einschließlich grundlegender Kennzahlen und der Analyse von Conversion-Pfaden. Gewinnen Sie ein klares Verständnis dafür, wie die Leistung im digitalen Marketing gemessen wird und wie Kundenreisen von der Aufmerksamkeit bis zur Conversion abgebildet werden, um sich an den strategischen Zielen moderner Marketingteams auszurichten.

Experimentation and A/B-Tests

Gestaltung eines guten A/B-Tests