A/B-Testing ist ein gängiges Werkzeug, um herauszufinden, ob eine Änderung im Produkt tatsächlich einen messbaren Effekt hat – und es ist heute schnell aufgesetzt: Feature Flag an, Tool dran, Experiment läuft. Doch allein die technische Umsetzung garantiert noch keinen echten Erkenntnisgewinn.

Wenn sie richtig eingesetzt werden, helfen A/B-Tests, Annahmen vorab zu überprüfen, und zeigen, welche Varianten eines Features den größten Mehrwert liefern. Damit sind sie ein zentraler Bestandteil erfolgreicher, datengetriebener Produktentwicklung.

Viele Teams wiederholen immer wieder die gleichen Fehler. In dieser Session schauen wir praxisnah darauf, warum A/B-Tests in der Realität so oft scheitern und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit ein Test überhaupt aussagekräftig ist.

Anhand konkreter Beispiele gehen wir auf typische Fallstricke ein: Warum statistische Signifikanz allein keine gute Entscheidungsgrundlage ist, wie Experimente unbewusst verzerrt werden, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit ein Test überhaupt Aussagekraft hat.

Moderne Tools nehmen uns viel Arbeit ab – das Verständnis dahinter können sie uns nicht abnehmen. Wer Experimente korrekt plant, auswertet und einordnet, reduziert Unsicherheit, trifft bessere Entscheidungen und verhindert, dass wertvolle Entwicklungszeit in wirkungslose Features fließt.

Denn deine Entwicklungszeit ist zu wertvoll, um in wirkungslose Features zu fließen!