A/B/X-Tests





A/B/X-Testing ist eine Forschungsmethode, mit der Experimente durchgeführt werden, bei denen zwei oder mehr Modellvarianten verglichen werden. Durch das Testen von Modellen und das Gewinnen datengestützter Erkenntnisse über die Leistung beim Testen der jeweiligen Modelle können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. A/B/X-Tests helfen dabei, statistisch signifikante Ergebnisse zu generieren und Spekulationen aus Entscheidungsprozessen zu eliminieren.
Wie bei anderen Aspekten des Geschäftsbetriebs können A/B/X-Tests zur Verbesserung der Personalisierungsstrategie verwendet werden. Um dies zu erreichen, muss der gewünschte KPI, wie beispielsweise ein höherer durchschnittlicher Bestellwert, identifiziert werden. VerDas Unternehmen skizziert dann eine Hypothese, wie dieser gewünschte KPI erreicht werden kann. Ein Beispiel für eine Hypothese ist, dass eine neue Empfehlungsstrategie den durchschnittlichen Bestellwert erhöht. VerA/B/X-Tests werden dann initiiert, um zwei oder mehr verschiedene Empfehlungssysteme über einen bestimmten Zeitraum zu testen, um festzustellen, welches am besten funktioniert. Daher kann die Personalisierung verbessert werden, indem diese Testmethode verwendet wird, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

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A/B/X-Testing ist eine Forschungsmethode, mit der Experimente durchgeführt werden, bei denen zwei oder mehr Modellvarianten verglichen werden. Durch das Testen von Modellen und das Gewinnen datengestützter Erkenntnisse über die Leistung beim Testen der jeweiligen Modelle können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. A/B/X-Tests helfen dabei, statistisch signifikante Ergebnisse zu generieren und Spekulationen aus Entscheidungsprozessen zu eliminieren. Wie bei anderen Aspekten des Geschäftsbetriebs können A/B/X-Tests zur Verbesserung der Personalisierungsstrategie verwendet werden. Um dies zu erreichen, muss der gewünschte KPI, wie beispielsweise ein höherer durchschnittlicher Bestellwert, identifiziert werden. VerDas Unternehmen skizziert dann eine Hypothese, wie dieser gewünschte KPI erreicht werden kann. Ein Beispiel für eine Hypothese ist, dass eine neue Empfehlungsstrategie den durchschnittlichen Bestellwert erhöht. VerA/B/X-Tests werden dann initiiert, um zwei oder mehr verschiedene Empfehlungssysteme über einen bestimmten Zeitraum zu testen, um festzustellen, welches am besten funktioniert. Daher kann die Personalisierung verbessert werden, indem diese Testmethode verwendet wird, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

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