Derzeit (Stand: Dezember 2023) befindet sich Confidence in der privaten Beta-Phase, wobei Spotify plant, es in Zukunft breiter verf\u00fcgbar zu machen. Dieser Schritt ist Teil der breiteren Strategie von Spotify, sein Angebot \u00fcber den Kerndienst Musikstreaming hinaus auf kommerzielle Produkte f\u00fcr die Softwareentwicklung auszuweiten.<\/p>\n\n
Wie wird sich das Tool von der Konkurrenz abheben?<\/h2>\n\n
Gute Frage! Viele der derzeit auf dem Markt befindlichen Tools sind noch auf der Suche nach dieser Antwort. Und nein, ich werde nicht die Namen derer nennen, die meiner Meinung nach in diese Kategorie fallen. Aber zur\u00fcck zum Thema Spotify Confidence.<\/p>\n\n
Was ich bisher aus den Pr\u00e4sentationen von Spotify \u00fcber das Produkt gesehen habe, zeigt, dass sie eine Software entwickelt haben, die sich an Entwickler richtet, aber nicht auf die \u00fcbliche techniklastige Art und Weise, die nur von einigen wenigen verstanden wird, sondern sie wollen das Tool auch Entwicklern zug\u00e4nglich machen, die neu in der Welt der A\/B-Tests, Experimentation und Decision Science sind. Das klingt kompliziert, aber ich m\u00f6chte euch ein Beispiel geben:<\/p>\n\n Dies ist ein Screenshot von einer der Alpha-Versionen. Im Gegensatz zu den meisten Mitbewerbern auf dem Markt gibt das Tool nicht nur eine Reihe von Messwerten und Signifikanzberechnungen aus, die nur von Datenwissenschaftlern richtig verstanden werden k\u00f6nnen. Es gibt die Ergebnisse und Empfehlungen zur Datenqualit\u00e4t im Klartext aus und macht sie so f\u00fcr die Entwicklungsteams umsetzbar, damit sie direkt die n\u00e4chsten Schritte einleiten k\u00f6nnen, ohne andere Stakeholder konsultieren zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n Das bedeutet, dass sich das Tool auf dem Markt \u00fcber die Zielgruppe differenzieren kann – denn die meisten aktuellen L\u00f6sungen richten sich in erster Linie (nicht ausschliesslich!) an Daten- oder CRO-Spezialisten und nicht an die Entwicklungsteams selbst.<\/p>\n\n Meiner Meinung nach wird dieser Schritt fast ausschliesslich positive Auswirkungen auf den Markt haben. Experimentation ist – nach all den Jahren – immer noch eine kleine Marketing-\/Analysedisziplin, die geduldig darauf wartet, weit verbreitet zu werden. Wenn ein namhafter Akteur wie Spotify auf den Markt kommt, wird das zu mehr Aufmerksamkeit f\u00fchren, was wiederum eine bessere Bekanntheit auch in anderen Marketingkreisen zur Folge haben wird. Diese Auswirkung sollte mehr Unternehmen dazu veranlassen, mit Experimenten zu beginnen, was allen Tool-Anbietern zugute kommen wird.<\/p>\n\n Im Allgemeinen kommt der Schritt zu einem g\u00fcnstigen Zeitpunkt. Die CAC (Customer Acquisition Cost) gehen durch die Decke, angetrieben durch hohe CPC’s aufgrund des zunehmenden Wettbewerbs. Kleinere Unternehmen sind auf der Suche nach M\u00f6glichkeiten, um gen\u00fcgend Traffic zu bekommen, damit sie online weiter wachsen k\u00f6nnen – was immer schwieriger zu erreichen ist. Hier kommt das Thema Experimentation ins Spiel: Anstatt mehr Traffic zu “kaufen”, sollten Unternehmen versuchen, in die Conversion des bereits vorhandenen Traffics zu investieren. Spotify – so interpretiere ich den Schritt zumindest – nimmt diese Entwicklung ebenfalls vorweg und hat daher das aktuelle Marktumfeld f\u00fcr die Einf\u00fchrung seines Produkts gew\u00e4hlt. Sie hoffen, dass ihr Markteintritt die notwendige Initialz\u00fcndung geben kann, um die Disziplin des Experimentierens zu verbreiteter Relevanz zu f\u00fchren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"![\"Vertrauensbewertung](\"https:\/\/notion.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/spotify-confidence-significance.png\")
<\/figure>\n\nM\u00f6gliche Auswirkungen auf den Experimentation Markt<\/h2>\n\n