Episode Details

Kontinuierliches Lernen mit Hilfe von Experimenten und A/B-Testing

In vielen Diskussion geht es darum, welche Lösung die bessere ist und einen größeren Impact hat. Viele Entscheidungen werden aus dem Bauch heraus getroffen, obwohl gesagt wird, dass wir datengetrieben arbeiten. Doch Daten und Ergebnisse sind oft nicht vorhanden. Experimente mit A/B-Tests sind für solche Situationen das Mittel der Wahl.

Hypothese aufstellen. Experiment umsetzen und durchführen. Ergebnis evaluieren. Und das ganze wiederholen. Klingt einfach.Experimentelles Mindset: Check. Doch wie macht man sowas denn im Detail? Auf welche und wie viele Metriken schaut man während eines Experiments? Wie lange darf es dauern? Kann ich das ganze auch mit wenig Kunden und Traffic umsetzen? Was sind die typischen Fehler beim A/B-Testing? Was ist ein p-Wert, eine statistische Signifikanz, eine Power-Analyse, ein A/A-Test, der Priming-Effekt?

Das und noch viel mehr in dieser Episode mit unserem Gast Dr. Philipp Monreal.

Bonus: Ob A/B-Testing mit Podcast-Episoden-Titeln für normale Podcast-Hosts möglich ist.

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Links

• Dr. Philipp Monreal: https://www.linkedin.com/in/dr-philipp-monreal-095a2648/
• Sample Size Calculator: https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html
• Buch “Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing” von Ron Kohavi: https://www.amazon.de/Trustworthy-Online-Controlled-Experiments-Practical/dp/1108724264
• Andrew Gelman blog: https://statmodeling.stat.columbia.edu/
• “A day in the life of Oscar the cat”: https://core.ac.uk/download/pdf/31059034.pdf
• Buch “Thinking, Fast and Slow” von Daniel Kahneman: https://www.amazon.de/Thinking-Fast-Slow-Daniel-Kahneman/dp/0141033576
• How Not To Run an A/B Test: https://www.evanmiller.org/how-not-to-run-an-ab-test.html

Sprungmarken

(00:00:00) Intro

(00:01:01) Unser Gast: Philipp Monreal

(00:03:06) Experimenten in der Softwareentwicklung und das experimentelle Mindset

(00:07:46) Hypot