Usabilitykongress 2013
Frankfurt, 11.10.2013

Big Data, große Einsichten
& große Fehler
Jens Jacobsen
benutzerfreun.de
I. Akt:Von Truthähnen & Schwänen
Schuldlos schuldig
Nutzerzufriedenheit Truthahn
Zufriedenheits-Rating

150

113

75

38

0
1

500

Tag

1000
Foto 28.11.
Thanksgiving

Nutzerzufriedenheit Truthahn
Zufriedenheits-Rating

150

113

75

38

0
1

500

Tag

1000
2. Akt:Von Zahlen & Gefühlen
37,879 Prozent
der Experten liegen falsch.
15 Babys/d 45 Babys/d
♀ : ♂
50 : 50
Wo wurden an mehr Tagen
>60% Jungs geboren?
A,

B

oder A=B?
Auch Statistiker sind schlechte
intuitive Statistiker.
Daniel Kahnemann
Testobjekt

A

Konversionsrate

A

B

4 %

Steigerung: 50%
Konfidenzniveau: 97%

B
6 %
A performt besser als B
A performt besser als B
A performt besser als B
A performt besser als B
A performt besser als B
A ...
Testobjekt
Karotte

A
(Konventionell)

B
(Öko)

4

8
N: Anzahl Versuche
8+4 = 12
D: Halbe Differenz Gewinner/Verlierer
(8-4) ÷ 2 = 2
Ergebnis ist signifikant, wenn
2:
D

4, N: ...
Signifi
kanz.
signifikant = nicht zufällig
Fotos Zeit, Fußball, Wiesn, Kalender, Überschwemmung,
37,9876
Task-Time: sinkt um 21% (20 Sekunden)
Aufgabe: täglich 7,8 Mal durchgeführt
Angestellte: 500
ROI: 20 sec * 7,8 Mal * 5 Tag...
B
Optimum

A

B / lokales
Optimum
If neither the A nor B idea is very
good, then A/B testing will just tell you
which sucks less.
Peter Seibel
Bild: CC 2.0, The U.S. Army, https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2007_Military_World_Games_long_jump.jpg?uselang=de
A
B
Tage

Konversion
Das sieht man doch!

Die Zahlen zeigen es.
Das sagt einem der gesunde
Menschenverstand.
Wir Alle
Gut Ding will Weile haben.

Der frühe Vogel fängt den Wurm.
Wer wagt, gewinnt.

Vorsicht ist die Mutter
der Porzellan-Kiste.
http://unbounce.com/a-b-testing/shocking-results/
Der gesunde Menschenverstand
taugt kaum für Vorhersagen und
noch weniger für Erklärungen.
Duncan Watts
Influencer
?
3. Akt: Die richtigen Werkzeuge
Foto Durcheinander (Werkzeugkiste)
X

Y
q.e.d.
Tofu
(glückliches)

Ende
Mehr: Twitter: @benutzerfreund
Blog: www.benutzerfreun.de
Buch:
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
Big Data, große Einsichten & große Fehler
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Big Data, große Einsichten & große Fehler

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Präsentation zu A/B-Tests, Analytics, Gesunden Menschenverstand und typische Fehler beim Interpretieren von Zahlen, die wir alle machen – vom Truthahn bis zum studierten Statistiker

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Big Data, große Einsichten & große Fehler

  1. 1. Usabilitykongress 2013 Frankfurt, 11.10.2013 Big Data, große Einsichten & große Fehler Jens Jacobsen benutzerfreun.de
  2. 2. I. Akt:Von Truthähnen & Schwänen
  3. 3. Schuldlos schuldig
  4. 4. Nutzerzufriedenheit Truthahn Zufriedenheits-Rating 150 113 75 38 0 1 500 Tag 1000
  5. 5. Foto 28.11.
  6. 6. Thanksgiving Nutzerzufriedenheit Truthahn Zufriedenheits-Rating 150 113 75 38 0 1 500 Tag 1000
  7. 7. 2. Akt:Von Zahlen & Gefühlen
  8. 8. 37,879 Prozent der Experten liegen falsch.
  9. 9. 15 Babys/d 45 Babys/d
  10. 10. ♀ : ♂ 50 : 50
  11. 11. Wo wurden an mehr Tagen >60% Jungs geboren? A, B oder A=B?
  12. 12. Auch Statistiker sind schlechte intuitive Statistiker. Daniel Kahnemann
  13. 13. Testobjekt A Konversionsrate A B 4 % Steigerung: 50% Konfidenzniveau: 97% B 6 %
  14. 14. A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B A performt besser als B
  15. 15. Testobjekt Karotte A (Konventionell) B (Öko) 4 8
  16. 16. N: Anzahl Versuche 8+4 = 12 D: Halbe Differenz Gewinner/Verlierer (8-4) ÷ 2 = 2 Ergebnis ist signifikant, wenn 2: D 4, N: 12 2 D >N nicht signifikant Nach: http://blog.asmartbear.com/easy-statistics-for-adwords-ab-testing-and-hamsters.html
  17. 17. Signifi kanz.
  18. 18. signifikant = nicht zufällig
  19. 19. Fotos Zeit, Fußball, Wiesn, Kalender, Überschwemmung,
  20. 20. 37,9876
  21. 21. Task-Time: sinkt um 21% (20 Sekunden) Aufgabe: täglich 7,8 Mal durchgeführt Angestellte: 500 ROI: 20 sec * 7,8 Mal * 5 Tage NN * 4 Wochen * 500 Angestellte SI = 433,33333333 Stunden im Monat = 32.500 € N U
  22. 22. B Optimum A B / lokales Optimum
  23. 23. If neither the A nor B idea is very good, then A/B testing will just tell you which sucks less. Peter Seibel
  24. 24. Bild: CC 2.0, The U.S. Army, https://commons.wikimedia.org/wiki/File:2007_Military_World_Games_long_jump.jpg?uselang=de
  25. 25. A B Tage Konversion
  26. 26. Das sieht man doch! Die Zahlen zeigen es.
  27. 27. Das sagt einem der gesunde Menschenverstand. Wir Alle
  28. 28. Gut Ding will Weile haben. Der frühe Vogel fängt den Wurm.
  29. 29. Wer wagt, gewinnt. Vorsicht ist die Mutter der Porzellan-Kiste.
  30. 30. http://unbounce.com/a-b-testing/shocking-results/
  31. 31. Der gesunde Menschenverstand taugt kaum für Vorhersagen und noch weniger für Erklärungen. Duncan Watts
  32. 32. Influencer ?
  33. 33. 3. Akt: Die richtigen Werkzeuge
  34. 34. Foto Durcheinander (Werkzeugkiste)
  35. 35. X Y q.e.d.
  36. 36. Tofu
  37. 37. (glückliches) Ende
  38. 38. Mehr: Twitter: @benutzerfreund Blog: www.benutzerfreun.de Buch:

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