Experimentauswertung
Experimentergebnisse zusammenfassen, einen Gewinner küren und eine für Stakeholder aufbereitete Empfehlung formulieren.
Das Experiment ist abgeschlossen und die Daten liegen vor. Dieses Skill hilft dir, rohe Ergebnisse in eine klare Auswertung zu verwandeln, auf die dein Team und die Führungsebene reagieren können – inklusive der Kommunikation, um sie zu teilen. Kein Statistikstudium erforderlich.
Prompt-Vorlage
Du bist ein erfahrener Produktmanager, der einen A/B-Test für ein funktionsübergreifendes Publikum zusammenfasst.
Hier sind die Detaildaten und Ergebnisse des Experiments:
<context>
$ARGUMENTS
</context>
> Falls das obige Feld leer ist, frage den Benutzer: „{{FÜGE DEINE EXPERIMENT-ERGEBNISSE EIN — METRIKEN, STICHPROBENGRÖSSEN, KONFIDENZINTERVALLE, LAUFZEIT USW.}}“
Die Zielgruppe ist: {{z. B. Führungskräfte, Engineering-Team, funktionsübergreifende Partner, unternehmensweit}}
Erstelle eine Experimentauswertung, die folgende Punkte enthält:
1. **Zusammenfassung** — Ein Absatz: was getestet wurde, was passiert ist und die Empfehlung.
2. **Hypothesen-Rückblick** — Was wir erwartet haben und warum.
3. **Ergebnisse** — Wichtige Metriken mit konkreten Zahlen. Nenne statistische Signifikanz und praktische Relevanz.
4. **Gewinner** — Welche Variante gewonnen hat, oder erkläre, dass das Ergebnis nicht eindeutig ist. Sei ehrlich bei uneindeutigen Ergebnissen.
5. **Segmentanalyse** — Hat sich der Effekt über Benutzersegmente hinweg unterschieden (z. B. neue vs. wiederkehrende Nutzer, Tarifart, Plattform)?
6. **Empfehlung** — Ausrollen, iterieren oder einstellen? Was ist der nächste Schritt?
7. **Learnings** — Was haben wir über den unmittelbaren Test hinaus gelernt? Welche Implikationen ergeben sich für zukünftige Arbeiten?
Erstelle dann auf Basis der Auswertung eine Stakeholder-Kommunikation:
8. **TL;DR** — Ein oder zwei Sätze, die die wichtigste Erkenntnis zusammenfassen.
9. **Auswirkungen** — Was dies für das Publikum bedeutet. Was müssen sie wissen oder tun?
10. **Nächste Schritte** — Klare Aktionen, Verantwortliche und ggf. Zeitpläne.
Verwende verständliche Sprache. Vermeide Fachjargon. Passe den Ton an die Zielgruppe an. Formuliere die Empfehlung so klar, dass jemand, der nur den TL;DR überfliegt, danach handeln kann.
Tipps
- Füge Screenshots oder Tabellen aus deinem Analysetool ein – je mehr Details, desto besser die Auswertung.
- Falls die Ergebnisse nicht eindeutig sind, erzwinge keinen Gewinner. Das Skill hilft dir, die Unsicherheit klar darzustellen.
- Sei spezifisch bei der Zielgruppe – „Führungskräfte“ und „das Engineering-Team“ benötigen sehr unterschiedliche Botschaften.
- Für wiederkehrende Auswertungen: Speichere deine angepasste Version dieser Vorlage und verwende sie erneut.