A/B Test

Als A/B Test bezeichnet man ein experimentelles Umfrage-Design, bei dem die Teilnehmer in zwei Gruppen eingeteilt werden, die je eine von zwei unterschiedlichen Varianten eines Produktes oder Konzeptes bewerten sollen. Unterschiede in der Bewertung zwischen den beiden Teilnehmergruppen können somit auf die Unterschiede der beiden Produkt- oder Konzeptvarianten zurückgeführt werden. Ein typisches Anwendungsbeispiel ist ein Werbekampagnen-Test, bei dem jede Gruppe eine andere Anzeige für das gleiche Produkt oder die gleiche Dienstleistung zu sehen bekommt, um diese dann anhand derselben Fragen zu beurteilen.

Der A/B Test ist ein Spezialfall der monadischen und rotierenden Tests, deren Umsetzung mit Survalyzer auf dieser verlinkten Seite detailliert beschrieben ist. Die Zuteilung der Teilnehmer zu den Gruppen erfolgt erst im Interview. Die Teilnehmer werden gemäss der Reihenfolge, in der die Interviews begonnen werden, abwechselnd der einen oder der anderen Gruppe zugeordnet, sodass sich auch trotz Abbrechern ungefähr eine Gleichverteilung bei den abgeschlossenen Interviews ergibt. Dieses Grundprinzip kann auch für eine Aufteilung in mehr als zwei Gruppen angewendet werden.

Wie setzt man einen A/B Test in einer Survalyzer Umfrage um?

Für die abwechselnde Zuteilung zu den Gruppen benötigt man eine Art Zählerstand, der Auskunft darüber gibt, wie viele Interviews bereits begonnen wurden. Dieser Zähler wird durch die Anzahl Gruppen dividiert; der Rest der Division bestimmt die zugeteilte Gruppe. Innerhalb einer Wertezuweisung (ausführen: “nur beim ersten Mal”) wird zunächst der aktuelle Zählerstand begonnener Interviews (“in Bearbeitung” + “abgeschlossen”) ermittelt, um anschliessend mit der Modulo-Funktion den Restwert bei der Division durch die Anzahl Gruppen zu berechnen. Der Restwert addiert mit 1 ist die zugeteilte Gruppennummer, die in einer benutzerdefinierten Variable (im Beispiel: “group”) gespeichert wird:

Kopieren Sie den nachfolgenden Code direkt in Ihre Wertezuweisung:

counter = survey.count_started + survey.count_completed - 1
group = counter%2 + 1

Mit der Gruppennummer, gespeichert in der benutzerdefinierten Variable, wird die zu zeigende Produkt- oder Konzeptvariante gefiltert. Die beiden nachfolgenden A/B Test Umfragebeispiele (JSON Files, die Sie in Ihrem Workspace als neue Umfrage importieren können) zeigen eine Aufteilung der Teilnehmer einmal in 2 Gruppen und einmal in 3 Gruppen.

Wenn die Teilnehmer Ihrer Umfrage nach bestimmten Kriterien (z.B. Lebensalter und Geschlecht) quotiert sind, können Sie auch die Gruppenzuteilung entlang dieser Quoten vornehmen, sodass am Ende in jeder Quote ungefähr eine Gleichverteilung zu den Gruppen erreicht wird. Dazu wird für jede Quote ein eigenständiger Zählerstand ermittelt. Auf den Zählerstand der Quote, in die der Teilnehmer fällt, wird die Modulo-Funktion angewendet. Das nachfolgende A/B Test Umfragebeispiel (JSON File, das Sie in Ihrem Workspace als neue Umfrage importieren können) zeigt die Aufteilung in 2 Gruppen unter Beibehaltung der Quotenbedingungen in den Gruppen:

Datenauswertung

Da in einem A/B Test allen Teilnehmern unabhängig von der Gruppenzuteilung dieselben Fragen gestellt werden, sind auch alle Antworten in denselben Variablen gespeichert. In den Rohdaten führt man dann vor der Auswertung eine Filterung anhand der Gruppenzugehörigkeit, gespeichert in der entsprechenden benutzerdefinierten Variable, durch. Im Pro-Report (nur für Professional Analytics Benutzer verfügbar) stellt man im Tabellen-Assistenten die manuelle Segmentierung ein und legt für jede Gruppe ein eigenes Segment an. Hier ist es auch möglich, Signifikanzberechnungen zwischen den Segmenten einzuschalten:

Updated on December 13, 2023
Was this article helpful?

Related Articles

Need Support?
Please login to your Survalyzer account and use the "Create Support Request" form.
Login to Survalyzer