Fehlinterpretation von Daten

Die meisten Interpretationsfehler treten vor der Berechnung auf: eine vage Frage, eine geänderte Definition einer Metrik, unvergleichliche Gruppen oder eine bequeme Periodenwahl. Beginnen Sie die Analyse mit dem Ursprung der Daten und alternativen Erklärungen und trennen Sie die Sicherheit der Ausgabe von der Zuverlässigkeit der Zahl im Bericht.

Was sind die Fehler der Dateninterpretation

Definition und Arten von Fehlern

Dateninterpretationsfehler ist, wenn Sie metrische Werte, Experimentergebnisse oder Benutzerverhalten missverstehen oder erklären. Das Problem entsteht oft nicht aus einem Datenerfassungsfehler, sondern aus falschen Schlussfolgerungen. Die wichtigsten Arten von Fehlern:

1. Falsche Korrelationen

Sie sehen eine Beziehung zwischen den beiden, aber es bedeutet nicht eine kausale Beziehung.

**Beispiel: Das Starten von Push-Benachrichtigungen fiel mit dem Wachstum von DAUs zusammen. Ich dachte, der Pushi hätte alles verändert, aber er fiel tatsächlich mit einem großen Update zusammen.

2. Ignorieren des Basiszinssatzes (Basiszins-Irrglaube)

Sie ziehen Schlussfolgerungen, ohne die anfängliche Ebene der Metrik zu berücksichtigen.

**Beispiel: CR stieg von 2% auf 2,4%. Der Unterschied scheint auf kurze Distanz groß zu sein, aber über den langen Horizont kann es nur saisonal sein.

3. Missverständnis der statistischen Signifikanz

Sie denken, dass das Wachstum der Metrik wichtig ist, aber Sie überprüfen nicht den p-Wert und den Größeneffekt. Das Ergebnis sind falsche Entscheidungen und falsche Hypothesen.

Warum ist es wichtig?

Fehlinterpretationen von Daten führen oft zu schlechten Produktentscheidungen. Ressourcen werden für die Entwicklung der falschen Funktion oder Verbesserungen ausgegeben, die die Geschäftsziele nicht beeinflussen.

Die wichtigsten Fallen bei der Arbeit mit Metriken und Experimenten

Korrelation ist nicht gleich Verursachung

Ein häufiger Fehler ist, die Schlussfolgerung zu akzeptieren, dass “Wachstum gesehen, dann richtig gemacht wurde”. Aber das Wachstum hätte durch externe Faktoren, Saisonalität, eine Marketingkampagne, nur Zufall verursacht werden können.

**Beispiel: Im E-Commerce ist CR parallel zum Start des Black Friday gewachsen. Das Team führte den Erfolg auf die Neugestaltung der Produktkarte zurück, obwohl der Hauptgrund der Verkehr und Rabatte sind.

Harvard Business Review - Wenn Korrelation keine Ursache impliziert (https://hbr.org/2018/04/when-correlation-doesnt-imply-causation)

Nicht berücksichtigt für Segmentierung

Die Gesamtzahlen können die dramatischen Unterschiede zwischen den Benutzersegmenten verbergen. Am Ende kann eine Entscheidung, die für ein Publikum nützlich ist, die Dinge für ein anderes verschlimmern.

**Beispiel: Bewertete Aufbewahrung für alle Benutzer, neue und loyale Benutzer ignorierend. Die neue Retention fiel, die Treuen wuchsen - der Durchschnittswert lehrt nichts.

Wie man Fehler vermeidet: Bewährte Ansätze

statistische Verifizierung verwenden.

Überprüfen Sie immer die Wirkung des A/B-Tests auf statistische Signifikanz: p-Wert, Konfidenzintervall, minimal nachweisbarer Effekt.

** Fall: Das E-Learning-Team sah eine Zunahme der durchschnittlichen Sitzungsdauer. Nach der Berechnung des Konfidenzintervalls stellte sich heraus, dass die Differenz in die Fehlerzone fällt - das Hauptverhalten hat sich nicht geändert.

Grundlagen für die statistische Signifikanz
Stats Engine, Optimizely

Schauen Sie sich die Dynamik an, keine Einwegpunkte

Vergleichen Sie die metrischen Dynamiken zu verschiedenen Zeiten, nicht nur am selben Datum vor und nach dem Start.

**Beispiel: Nach dem Start des neuen Onboardings hat die App nur die erste Woche CR gemessen. Aber in der zweiten Woche begannen die Benutzer massiv abzufallen - kurzfristiger Erfolg wurde nicht langfristig.

Typische Anti-Muster der Interpretation

Selektive Berichterstattung (Kirschpickerei)

Zeigen Sie nur die Metriken oder Segmente, in denen die Änderung positiv ist, ignorieren Sie die negativen Auswirkungen.

** Fall: In der Präsentation über das Wachstum von MAUs verbergen sich der Fall von ARPU bei neuen Benutzern.

Metriken mischen und das Fehlen eines einzigen Ziels

Sie verwenden viele Metriken, ohne sie in Blei und Nachlaufen zu zerlegen. Verwirrende Benutzeraktivitäten und Geschäftsergebnisse.

Beispiel: Fokussierung auf das Wachstum der Seitenansicht anstelle von CAC, CLV oder Retention.

Wie man Schlussfolgerungen überprüft

Überprüfen Sie die Segmentierung und zusätzliche Quellen

Teilen Sie Benutzer in Gruppen auf und vergleichen Sie die Ergebnisse. Versuchen Sie, zusätzliche Daten zu sammeln - Benutzerinterviews, hochwertige Analysen.

**Beispiel: Sie führen einen A/B-Test für B2B und B2C durch. Für B2C lief die Funktion gut, für B2B zeigte die Umsatzscheibe null Effekt.

Kausalität im Fokus

Verwenden Sie zusätzliche Experimente und Kontrollgruppen, um den Effekt zu bestätigen.

**Beispiel: Sie geben eine neue E-Mail-Kette ein; einige Benutzer bleiben unverändert als Kontrollgruppe. Die Zunahme der Aktivität nur unter den Teilnehmern bestätigt die Auswirkungen der Kommunikation.

FAQ zu Fehlern bei der Dateninterpretation

**1. Warum können wir uns nicht nur auf eine Metrik verlassen? Oft kann das Wachstum zufällig oder mit anderen Veränderungen verbunden sein.

**2. Wie unterscheidet sich die Korrelation von der Kausalität? Korrelation ist die gemeinsame Änderung von Metriken. Kausalität ist die bewährte Beziehung “A betrifft B”.

**3. Wie wählt man die richtigen Metriken für die Analyse aus? Konzentrieren Sie sich auf die Beziehung zu den Produktzielen und die Validierung von Hypothesen.

**4. Wie oft habe ich A/B-Tests? Abhängig vom Traffic und den Aufgaben. Die Hauptsache ist, den Test nicht zu früh zu stoppen und keine Schlussfolgerungen aus unzureichenden Daten zu ziehen.

**5. Wie kann man die Berichte nicht verschönern? Schauen Sie sich Segmente, Dynamik und achten Sie darauf, die Minuspunkte zusammen mit den Profis zu diskutieren.

**6. Wo finden Sie Benchmarks nach Metriken? Siehe Branchenberichte, Jahresberichte offener Unternehmen, analytische Reviews von Agenturen und Plattformen (z.B. Amplitude, Mixpanel, Appsflyer).