A/B-Tests sind eine kontrollierte Experimentiermethode, die auf statistischen Prinzipien basiert und Hypothesen überprüft und Entscheidungen optimiert, indem Benutzer nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Versionen zugewiesen werden und die Leistung jeder Gruppe verglichen wird. Diese Methode wird häufig in Bereichen wie der Produktiteration, der Optimierung von Marketingstrategien und der Verbesserung des Benutzererlebnisses eingesetzt und hilft Teams dabei, die Einschränkungen des subjektiven Urteilsvermögens zu überwinden und wissenschaftlichere Entscheidungen auf datengesteuerte Weise zu treffen. Testergebnisse werden in der Regel anhand von Schlüsselindikatoren wie Conversion-Rate, Klickrate und Retention-Rate bewertet und die Zuverlässigkeit der Schlussfolgerung durch Signifikanztests sichergestellt.
