Statistisches Denken und Analyse
Ein umfassender Deep Dive in die psychologischen Gesetze die Nutzerverhalten und Conversion bestimmen. Von Hick's Law und Fitts's Law über die Peak-End Rule, Serial Position Effect, Miller's Law, Cognitive Load Theory, Friction Frameworks und Attribute Framing. Inklusive Forschungsdaten, Python Code zur Messung von UX Impact und praktische Implementierungsstrategien gestützt durch Baymard Institute Forschung.
Ein umfassender Deep Dive in die Mathematik hinter datengetriebenem Growth Marketing. Von LTV:CAC Ratio und Payback Period über Kohortenanalyse, Survival Analysis mit Kaplan-Meier Kurven, Bayesian A/B Testing, Multi-Armed Bandits mit Thompson Sampling, Marketing Mix Modelling vs Attribution, Power Law Verteilungen, Preiselastizität mit Van Westendorps Preissensitivitätsmeter bis zur Zinseszins Mathematik der Retention. Inklusive LaTeX Formeln, Python Code, visuellen Erklärungen und praktischen Implementierungsanleitungen für Einsteiger und Fortgeschrittene.
70% aller Warenkörbe werden abgebrochen. Mode-Retouren liegen bei 24-30%. KI reduziert Warenkorbabbrüche um 18% und größenbedingte Retouren um 27%. Dieser Post zeigt wie man prädiktive Modelle baut die Abbruchmuster und Größenprobleme erkennen bevor sie Geld kosten - mit Python-Skripten und Solidus/Rails-Implementierung.
