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title: "Experimente erstellen: CheckoutOS-Doku | Chargezen"
description: "Schrittweise Anleitung zum Einrichten von A/B-Tests in CheckoutOS. Aus dem Bereich „A/B-Tests“ der Doku zu Chargezen CheckoutOS."
url: "https://chargezen.com/de/docs/checkoutos/ab-testing/creating"
lang: "de"
updated: "2025-01-16"
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Canonical URL: https://chargezen.com/de/docs/checkoutos/ab-testing/creating

# Experimente erstellen

Schrittweise Anleitung zum Einrichten von A/B-Tests in CheckoutOS

Zuletzt aktualisiert: 2025-01-16

A/B-Tests in CheckoutOS sind einfach einzurichten. Dieser Leitfaden führt von der Hypothese bis zum Start durch die Experimenterstellung.

## Bevor du beginnst

#### Checkliste vor dem Test

*   Hypothese definieren – Was erwartest du?
*   Eine Variable wählen – Jeweils nur eine Änderung testen
*   Erfolgskennzahlen festlegen – Was misst du?
*   Stichprobe schätzen – Wie lange muss der Test laufen?
*   Zustimmung einholen – Alle Beteiligten sollen mit dem Test einverstanden sein

## Ein Experiment erstellen

1

#### Zu A/B-Tests wechseln

Gehe zu CheckoutOS → A/B Testing → Create Experiment.

2

#### Experiment benennen

Nutze einen beschreibenden Namen wie „Upsell-Überschriftentest – Januar 2025“.

3

#### Testgegenstand wählen

Wähle das Element: Upsell-Angebot, Checkout-Erweiterung, Bundle und mehr.

4

#### Varianten erstellen

Richte die bisherige Kontrollversion und die neue Variante ein.

5

#### Traffic-Aufteilung einrichten

Entscheide, wie Besucher auf die Varianten verteilt werden.

6

#### Erfolgskennzahl festlegen

Wähle die Hauptkennzahl, etwa Conversion oder durchschnittlichen Bestellwert.

7

#### Starten

Prüfe die Einstellungen und starte das Experiment.

## Experimentarten

### Upsell-Angebot testen

Teste unterschiedliche Upsell-Produkte, Rabatte oder Botschaften:

Upsell-A/B-Test

```json
{
  "experiment": {
    "name": "Premium Product Upsell Test",
    "type": "upsell_offer",
    "variants": [
      {
        "name": "Control",
        "weight": 50,
        "offer": {
          "product_id": "standard-upsell",
          "discount": "15%",
          "headline": "Add this to your order"
        }
      },
      {
        "name": "Premium Offer",
        "weight": 50,
        "offer": {
          "product_id": "premium-upsell",
          "discount": "20%",
          "headline": "Exclusive: Save 20% on this upgrade"
        }
      }
    ],
    "success_metric": "upsell_acceptance_rate"
  }
}
```

### Preistest

Teste verschiedene Rabatthöhen oder Preisstrategien:

Preis-A/B-Test

```json
{
  "experiment": {
    "name": "Discount Format Test",
    "type": "pricing",
    "variants": [
      {
        "name": "Percentage",
        "weight": 50,
        "discount": {
          "type": "percentage",
          "value": 20,
          "display": "20% OFF"
        }
      },
      {
        "name": "Fixed Amount",
        "weight": 50,
        "discount": {
          "type": "fixed",
          "value": 10,
          "display": "$10 OFF"
        }
      }
    ],
    "success_metric": "revenue_per_visitor"
  }
}
```

### Platzierungstest

Teste, wo Angebote im Checkout erscheinen:

A/B-Test der Platzierung

```json
{
  "experiment": {
    "name": "Upsell Placement Test",
    "type": "placement",
    "variants": [
      {
        "name": "Post-Purchase",
        "weight": 50,
        "placement": "post_purchase_page"
      },
      {
        "name": "Thank You Page",
        "weight": 50,
        "placement": "thank_you_page"
      }
    ],
    "success_metric": "conversion_rate"
  }
}
```

## Varianten einrichten

Jede Variante kann Folgendes verändern:

#### Variantenoptionen

*   Gezeigtes Produkt oder Angebot
*   Rabatthöhe und Rabattart
*   Überschrift und Beschreibung
*   Text und Farbe der Schaltfläche
*   Bild oder Medien
*   Platzierung
*   Zeitpunkt der Angebotsanzeige

Varianten klar unterscheiden

Sorge für bedeutende Unterschiede. Ein Vergleich von 14 % mit 15 % Rabatt liefert keine handlungsrelevanten Erkenntnisse.

## Multivariate Tests

Für fortgeschrittene Nutzer unterstützt CheckoutOS Tests mehrerer Variablen gleichzeitig:

Multivariater Test

```json
{
  "experiment": {
    "name": "Headline + Discount MVT",
    "type": "multivariate",
    "factors": [
      {
        "name": "headline",
        "levels": ["Save Big!", "Exclusive Offer", "Don't Miss Out"]
      },
      {
        "name": "discount",
        "levels": ["10%", "15%", "20%"]
      }
    ],
    "success_metric": "upsell_acceptance_rate"
  }
}
```

Hinweis zur Stichprobengröße

Multivariate Tests benötigen deutlich größere Stichproben. Das Beispiel oben hat 9 Kombinationen, also 3 × 3, und braucht für statistische Signifikanz 9-mal so viel Traffic.

## Experimente planen

Steuere die Ausführungszeiten:

Geplantes Experiment

```json
{
  "schedule": {
    "start_date": "2025-02-01T00:00:00Z",
    "end_date": "2025-02-28T23:59:59Z",
    "auto_conclude": true,
    "minimum_runtime_days": 14,
    "minimum_conversions": 500
  }
}
```

## Bewährte Vorgehensweisen

Tipps zur Einrichtung

*   **Hypothese zuerst aufschreiben** – „Wir glauben, dass X die Kennzahl Y um Z % verbessert“
*   **Beschreibende Namen nutzen** – Dein zukünftiges Ich wird dir danken
*   **Mit 50/50 beginnen** – Gleicher Traffic liefert am schnellsten Ergebnisse
*   **Mindestlaufzeit festlegen** – Nicht vorzeitig auf Ergebnisse schauen und abbrechen
*   **Alles dokumentieren** – Überlegungen und Ergebnisse festhalten

## Verwandte Themen

[

### Traffic aufteilen

Fortgeschrittene Strategien zur Traffic-Aufteilung

Mehr erfahren



](https://chargezen.com/de/docs/checkoutos/ab-testing/traffic)[

### Ergebnisse analysieren

Experimentdaten interpretieren

Mehr erfahren



](https://chargezen.com/de/docs/checkoutos/ab-testing/results)

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