BEA™ Test & Learn: Case-Study E-Newsletter-Optimierung

Nur mit richtig aufgesetzten Test-Mechanismen findet man zum Experimentieren und zu mehr nachhaltigem Erfolg für alle Akteure. Wie das in der Praxis aussieht, zeigt dieses Beispiel einer Email-Newsletter-Optimierung.

BEA™ Test & Learn: Case-Study E-Newsletter-Optimierung

 

Heute werden viele wichtige Entscheidungen aus Intuition und ohne sachliche und evidenz-basierten Grundlagen getroffen. Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie zeigen, wie man das menschliche Verhalten und die Entscheidungsfindung besser verstehen kann. Nur mit richtig aufgesetzten Test-Mechanismen findet man zum Experimentieren und zu mehr nachhaltigem Erfolg für alle Akteure.

In einem Referat im Mai habe ich dargelegt, wieso die Intuition ein schlechter Ratgeber ist, und was man mit Experimenten über das User-Verhalten lernen kann. Konkret wird am Beispiel einer E-Newsletter-Optimierung aufgezeigt, wie man mit Testen und Lernen zu besserer Conversion findet.

Die Inhalte im Überblick:

  • Wieso wir gerne irrational entscheiden
  • Wie man mit Experimentieren zu besseren Entscheidungen findet
  • Experimentelle Befragung: auch komplexe Probleme lassen sich mit Experimentieren lösen
  • Case Study: Mit Testen die Performance eines E-Newsletters steigern

Die Präsentation dazu findet sich gleich hier zum Durchklicken.

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