Zielsetzung des Kurses
Der Kurs zum Thema KI-gestütztes A/B-Testing und Conversion Rate Optimierung vermittelt methodische und technische Grundlagen zur Planung, Durchführung und Auswertung digitaler Experimentierverfahren. Im Zentrum stehen die Verbindung von statistischen Testverfahren mit maschinellem Lernen sowie deren Einsatz im Conversion-Kontext. Behandelt werden Vorgehensweisen zur Hypothesenbildung, Testplanung und Dateninterpretation in Marketing- und Produktumgebungen. Die Inhalte sind im Fachgebiet Digital Analytics und Experimentation verortet und adressieren web- und appbasierte Anwendungsszenarien.

Inhalte
Einführung in A/B- und Multivariates Testing mit Schwerpunkt Hypothesenformulierung, Metrikdefinition, Stichprobengröße, Signifikanz und Fehlerarten sowie Testdesigns in Web- und App-Umgebungen
KI-gestützte Verfahren in der Testpraxis mit Fokus auf Bandit-Algorithmen, Vorhersagemodellen, Segmentierung, Feature-Auswahl und automatisierter Variantenpriorisierung
Implementierung und Tracking bestehend aus Event-Definition, Tag-Management, Datenqualitätssicherung, Consent-Bezug und Schnittstellen zu Web-Analytics- und Experimentierplattformen
Auswertung und Interpretation inklusive Konfidenzintervallen, Bayes-Ansätzen, Effektstärkenschätzung, Stoppkriterien, Umgang mit Ausreißern sowie Dokumentation der Ergebnisse
Conversion Rate Optimierung mit Schwerpunkt Nutzerpfad-Analyse, Funnel-Diagnostik, Heuristiken zur Variantenentwicklung, Test-Roadmaps und Ableitung umsetzbarer Maßnahmen
Rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen zu Datenschutz, Experimentierleitlinien, Rollen, Freigabeprozessen und Zusammenarbeit zwischen Marketing, Produkt und Entwicklung

Lernziele
- Analysieren von Nutzerpfaden und Conversion-Funnels zur Identifikation testfähiger Engpässe
- Unterscheiden von Testdesigns (A/B, multivariat, Bandit) und Festlegen geeigneter Metriken
- Durchführen von Stichprobengrößenberechnungen und Festlegen von Stoppkriterien
- Implementieren von Events und Experimenten über Tag-Management und Integrationen zu Analytics-Tools
- Bewerten von Testergebnissen mittels Effektstärke, Konfidenzintervall oder Bayes-Auswertung
- Entwickeln einer Test-Roadmap inklusive Priorisierung von Varianten und Dokumentation der Erkenntnisse

Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Conversion-Manager mit Schwerpunkt Testplanung und Auswertung experimenteller Maßnahmen. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Digital-Analyst in Marketing- und Produktteams mit Fokus auf Metrikdefinition, Tracking und Dateninterpretation. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Product Growth Specialist mit Aufgaben in Hypothesenentwicklung, Experimentdesign und Maßnahmenableitung. Ebenfalls anschlussfähig ist das Feld Marketing-Technologie-Management mit Verantwortung für Toolauswahl und Implementierung.

Zusammenfassung
Der Kurs KI-gestütztes A/B-Testing und Conversion Rate Optimierung behandelt die Verknüpfung von Experimentiermethodik, statistischer Auswertung und maschinellem Lernen für web- und appbasierte Konversionsprozesse. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Testdesign, Implementierung, Tracking und Auswertung sowie organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen vermittelt. Die Inhalte stehen in Bezug zu Tätigkeiten in Conversion-Management, Digital Analytics und Growth-Produktarbeit.