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Wenn Sie auswählen, an welcher Community Sie teilnehmen möchten, oder Ihre eigene Community mit konkurrierenden vergleichen, schauen Sie normalerweise auf die Anzahl der Follower. Je mehr desto besser. Aber in der Praxis ist es nicht immer der Fall. Was wirklich zählt, ist, wie aktiv sie sind. Niemand mag totenstille, nicht reagierende Gemeinschaften.
Ihre Website, Ihre Social-Media-Seite oder Ihre Marke sind wie ein dunkler Raum – Sie haben keine Ahnung, was darin vor sich geht, wie Kunden mit Ihrem Produkt interagieren, was sie über Ihre Inhalte denken und so weiter. Das heißt, bis Sie die Taschenlampe der Analytik einschalten. Plötzlich können Sie sehen, dass die Kunden Ihre Posts über Super Bowl und Ihre inspirierenden Sprichwörter hassten, aber Ihre albernen Videos über Katzen total liebten; dass sie Probleme hatten, Ihren Newsletter auf einer Website zu abonnieren, und keine Ahnung haben, wie sie auf der Preisseite navigieren sollen.
Das klassische A/B-Testing ist eine Verteilung zwischen verschiedenen Zuständen. Beginnen wir mit einem allgemeinen Beispiel, das jeder verwendet. Wir haben eine Seite mit einem Anmelde-Button, derzeit ist er blau, aber wir wollen eine neue Farbe rot testen.
For a long time, we have been living in a world where we use default approaches without fully thinking about their purpose. Take WordPress as an example: it's a powerful application, but it requires MySQL as its database, and to make it fast, you often need Memcache to cache MySQL queries and reduce database load. Alongside, there's the WYSIWYG editor, which, in theory, allows users to edit HTML easily, but in practice often generates unreadable, bloated code.
