Pricing-Experiment planen

Plant ein Pricing-Experiment (A/B oder Kohorten) - Hypothese, Setup, Metriken, Go/No-Go und Exit-Kriterien.

Zuletzt geprüft 23. April 2026

Prompt

Plane ein Pricing-Experiment.

Ausgangslage:
- Aktuelles Pricing: [STRUKTUR, PLÄNE, PREISE]
- Hypothese / Ziel: [WAS WIR TESTEN / GLAUBEN]
- Beobachteter Pain in der Praxis: [DATEN / FEEDBACK]
- Zeitfenster: [WOCHEN]
- Traffic / Volumen: [DATA]

Output:
1. HYPOTHESE-KLARSCHRIFT - "Wenn wir X ändern, dann steigt Y um Z, weil W"
2. EXPERIMENT-DESIGN
   - Variante A (Kontrolle): aktueller Stand
   - Variante B (Treatment): neuer Preis / neue Verpackung / neuer Anker
   - Optional: Variante C für mehr-armigen Test
   - Zuteilung: neue Besucher vs bestehende Kunden (nicht mischen - ethisch problematisch!)
3. METRIKEN
   - Primäre: was entscheidet (Conversion Rate, MRR pro Besucher, ARPU)
   - Sekundäre: Guardrails (Refund-Rate, Churn, Support-Tickets)
   - Leading-Indikatoren für Frühverdacht
4. MINDEST-STICHPROBE - was brauchst du für Signifikanz (groben Sanity-Check: kleine Traffic-Zahlen = längeres Experiment oder größerer Effekt)
5. EXIT-KRITERIEN
   - Early-Win: ab wann Rollout
   - Early-Stop: wann abbrechen wegen Schaden (Refund-Spike, Churn-Alarm)
   - Neutrales Ergebnis: wann Entscheidung „kein Effekt"
6. RISIKEN & MITIGIERUNG
   - Kunden-Kommunikation (bestehende Kunden nicht verprellen)
   - Rechtliches / Fairness (DE/EU-Kontext)
   - Ankereffekte auf zukünftige Preiserhöhungen
7. POST-EXPERIMENT-PLAN - was nach dem Test (Rollout, Roll-Back, weitere Tests)

Regeln:
- Keine Preis-Experimente bei Bestandskunden OHNE klare Kommunikation
- Primäre Metrik: EINE, nicht drei
- Keine Conversion-Optimierung zulasten Qualität (Refund-Rate ist Guardrail)

Wann nutzen

Bevor ein Pricing-Change live geht: strukturierter Test statt Bauchentscheidung. Die Exit-Kriterien vorab verhindern Wegschauen bei schlechten Ergebnissen.

Use-Cases

  • Preiserhöhung bei Landing-Funnel testen.
  • Neue Paket-Struktur (3 vs 2 Pläne) vergleichen.
  • Jahres- vs Monatsabo mit Rabatt-Anker.

Getestet mit

Bestandskunden NIE still in den Test reinwerfen. Klare Kommunikation oder Ausnahmen vom Experiment - sonst verlierst du Vertrauen, das jedes Pricing-Plus übersteigt.