A/B-Testing & ich: Von harten Fehlern und echter Datenliebe
Vom ersten Date bis zur festen Bindung: Der Weg zur Experimentierkultur ist voller Leidenschaft und Missverständnisse. In diesem Vortrag teilen wir die Höhen und Tiefen unserer Reise von nahezu null auf 500 Experimente pro Jahr. Wir sprechen offen über die Fallstricke eines zentralen Center of Excellence für Experimentation, den Kampf um die richtige Infrastruktur und das "Beziehungsdrama" bei der Auswertung. Erfahren Sie, wie wir durch In-house-Libraries und Goal Trees eine stabile Partnerschaft zwischen Daten und Produktteams aufgebaut haben.
Zielpublikum: Product Owner, Data Analysts, IT-Entscheider, Head of Product/Data
Voraussetzungen: Interesse an Skalierung von Prozessen und datengetriebener Entscheidungsfindung.
Level: Advanced
Extended Abstract:
Jeder möchte eine "Data-Driven Culture", doch der Weg dorthin gleicht oft einer schwierigen Beziehung. Wir haben den Versuch gewagt und unsere Experimentierkultur von den ersten Gehversuchen auf 500 Experimente pro Jahr in 25 Produkt-Teams skaliert. In diesem Vortrag blicken wir hinter die Kulissen der "Beziehung" zwischen Data Scientists, Product Managern und Entwicklern:
Die erste Verliebtheit: Wie wir Champions trainiert haben, um das Feuer im Unternehmen zu entfachen.
Der Beziehungsalltag: Warum wir in eine Infrastruktur investiert haben, die auch Nicht-Statistikern (PMs) die Angst vor Daten nimmt (Zusammenspiel von Vendor-Plattformen und In-house-Libraries).
Kommunikationsprobleme lösen: Wie "Goal Trees" dafür gesorgt haben, dass alle Teams dieselbe Sprache sprechen und an den richtigen Hebeln ansetzen.
Die Goldene Hochzeit: Wie wir heute durch unternehmensweite Standards und kontinuierliche Weiterbildung sicherstellen, dass die Liebe zum Experiment auch bei schnellem Wachstum nicht erlischt.
Ein praxisnaher Bericht über technologische Hürden, kulturelle Stolpersteine und das Glück, wenn Daten endlich Antworten geben.
Webanalyst
Dr. Katharina Bursch führt seit Jahren eine leidenschaftliche Beziehung zu Daten und Experimenten. Begonnen hat diese als Wissenschaftlerin in der Pflanzengenetik. Als Webanalystin lernte sie, dass Experimente ein machtvolles Instrument für datenbasierte Business Entscheidungen sind. Die Etablierung hat allerdings mehr mit Psychologie und Prozessen zu tun als mit Statistik. Katharina spezialisiert sich darauf, technische Hürden abzubauen, damit Teams auf Basis echter Insights entscheiden.
