A/B‑Tests richtig skalieren: Von Hypothese zu Impact
Veröffentlicht: 10. Januar 2026 • Lesezeit: ca. 6 Minuten
A/B‑Tests sind ein kraftvolles Instrument, doch viele Organisationen scheitern an Messbarkeit und Skalierung. Dieser Beitrag zeigt einen pragmatischen Ablauf: Hypothesenpriorisierung anhand prognostiziertem wirtschaftlichem Impact, minimale technische Implementierung zur schnellen Validierung und Kriterien, wann ein Test skaliert werden sollte. Wir erläutern, wie man Guardrail‑Metriken definiert, geeignete Kontrollgruppen auswählt und statistische Fehlerquellen minimiert. Abschließend folgen drei umsetzbare Checklistenpunkte, damit Ihr nächster Test reproduzierbar ist und echte Umsatzwirkung zeigt.