# A/B-Test einer Zahlungsmethode

Starten Sie einen A/B-Test für eine neue Zahlungsmethode im Dashboard.

Mit A/B-Tests können Sie die Auswirkungen des Angebots neuer Zahlungsmethoden anhand eines Teils Ihrer Kundschaft messen, bevor Sie sie Ihrer gesamten Kundschaft anbieten. Sie können A/B-Tests auch ausführen, ohne Code zu schreiben.

Verwenden Sie A/B-Tests, um:

- Testen Sie bei einem Teil Ihrer Kundschaft, wie bei diesen die Zahlungsmethoden des Typs „Jetzt kaufen, später bezahlen“, also Klarna, Affirm und Afterpay ankommen, bevor Sie diese für alle Ihre Kundinnen/Kunden aktivieren.
- Messen Sie die Auswirkungen von Targeting-Regeln, wie z. B. das Festlegen eines Mindestkaufpreises für bestimmte Zahlungsmethoden.
- Führen Sie eine neue Zahlungsmethode schrittweise für einen wachsenden Prozentsatz Ihrer Kundschaft ein.

## Before you begin

Um einen A/B-Test durchzuführen, muss Ihre Integration [dynamische Zahlungsmethoden](https://docs.stripe.com/payments/payment-methods/dynamic-payment-methods.md?payment-ui=payment-element#customization-features) verwenden. A/B-Tests sind verfügbar, wenn Sie entweder [Payment Element Web](https://docs.stripe.com/payments/payment-element.md) mit der Payment Intents API oder [Checkout](https://docs.stripe.com/payments/checkout.md) im Zahlungsmodus verwenden. Eine Liste der Zahlungsmethoden, die Sie testen können, finden Sie unter [Unterstützte Zahlungsmethoden](https://docs.stripe.com/payments/a-b-testing.md#supportability).

## Starten Sie Ihr A/B-Experiment
![Eine benutzerdefinierte Konfigurationsseite mit der Schaltfläche „Experiment erstellen“](https://b.stripecdn.com/docs-statics-srv/assets/create-experiment.93f437615e14f46700ee3f66cfafb367.png)

1. Öffnen Sie im Stripe die [Einstellungen für die Zahlungsmethode](https://dashboard.stripe.com/settings/payment_methods) und klicken Sie dann auf **Experiment erstellen**.
   - Sie können ein Experiment nur über das Stripe Dashboard starten, stoppen und verwalten (es gibt keine API-Option).
   - Wenn Sie über mehr als eine Zahlungsmethodenkonfiguration verfügen, wählen Sie die Konfiguration aus, für die Sie ein Experiment ausführen möchten, bevor Sie auf **Experiment erstellen** klicken. Sie können pro Konfiguration jeweils nur ein Experiment ausführen.
2. Wählen Sie aus, welche Zahlungsmethoden Sie in das Experiment einfügen möchten.
3. (Optional) Fügen Sie benutzerdefinierte [Zahlungsmethodenregeln](https://docs.stripe.com/payments/payment-method-rules.md) wie den Transaktionsbetrag oder die Transaktionswährung als zusätzliche Filter hinzu, um zu steuern, wann mit einer Zahlungsmethode bezahlt werden kann. Sie können auch benutzerdefinierte Regeln mit eigenständiger Funktion erstellen.
4. Benennen Sie Ihr Experiment und wählen Sie den Prozentsatz des Datenverkehrs aus, der in Ihre Behandlungsgruppe aufgenommen werden soll.
   - **Zuordnung des Datenverkehrs**: Unsere Standardempfehlung liegt bei 50 %, um ein Gleichgewicht zwischen schnellen Ergebnissen (statistisch signifikante Ergebnisse erhält man bei einem niedrigeren Prozentsatz langsamer) und dem Risikomanagement bei schlechten Ergebnissen während des Experiments herzustellen. Sie können sich für einen kleineren oder größeren Prozentsatz entscheiden, das dieser ganz auf Ihrer eigenen Risikobereitschaft und Ihren Experimentzielen basiert. Mit einer gleichmäßigen 50/50-Aufteilung zwischen Behandlung und Kontrolle ist eine Stichprobengröße von 80.000 Käufersitzungen aussagekräftig, sodass Sie eine Änderung der Konversionsrate um 100 Basispunkte bei einem Signifikanzniveau von 5 % erkennen können.
   - **Experimentelle Randomisierung:** Stripe randomisiert Kundensitzungen basierend auf einer eindeutigen Kennung, die den [UserAgent](https://en.wikipedia.org/wiki/User-Agent_header), die IP-Adresse und das Datum enthält. Infolgedessen sehen einzelne Kundinnen und Kunden an einem bestimmten Tag dieselbe Auswahl an Behandlungs- oder Kontrollzahlungsmethoden. Um Doppelzählungen beispielsweise im Fall von Seitenaktualisierungen zu vermeiden, aggregieren wir Sitzungen einzelner Nutzer/innen täglich.
5. Überprüfen und starten Sie Ihr Experiment. (Sie können ein Experiment als Entwurf speichern, wenn Sie noch nicht bereit sind, es zu starten.)
   > Wenn Sie ein Experiment beginnen, können Sie den Prozentsatz der Datenverkehrszuweisung für die Behandlungsgruppe ändern, aber Sie können die Zahlungsmethoden für Ihre Kontroll- oder Behandlungsgruppen nicht aktivieren oder deaktivieren. Um Änderungen an den Zahlungsmethodeneinstellungen vorzunehmen, nachdem ein Experiment gestartet wurde, müssen Sie das Experiment zuerst beenden.
6. (Empfohlen) Wenn Sie die Zahlungsmethoden vom Typ „Jetzt kaufen, später bezahlen“ testen, empfehlen wir Ihnen, das [Payment Method Messaging Element](https://docs.stripe.com/elements/payment-method-messaging.md) zu installieren. Dies ist eine einbettbare Komponente der Nutzeroberfläche, die Ihre Kundinnen/Kunden direkt auf Ihren Produkt-, Warenkorb- oder Zahlungsseiten darüber informiert, welche Zahlungsoptionen ihnen beim Bezahlvorgang zur Verfügung stehen.

## A/B-Experiment verwalten und beenden
![Eine Einstellungsseite zum Verwalten Ihres Experiments](https://b.stripecdn.com/docs-statics-srv/assets/manage-experiment.25dc48d02e880cae44369eb82eaab30c.png)

1. Um alle aktiven und vergangenen Experimente zu Ihren Zahlungsmethodeneinstellungen anzuzeigen, klicken Sie auf das Überlaufmenü (⋯) und wählen Sie dann **Experimente verwalten**.
2. Es gibt vier Aktionen, die Sie ausführen können, während ein Experiment aktiv ist. Wenn Sie über eine Connect-Integration verfügen und **Behandlungskonfiguration** auswählen, wird jede neue Zahlungsmethode in Behandlung für alle Nutzer/innen aktiviert.
   - **Zuordnung des Datenverkehrs anpassen**: Passen Sie den Prozentsatz des Datenverkehrs an, der Ihrer Behandlungsgruppe zugeordnet ist, der zwischen 1 % und 99 % liegt.
   - **Experimentbericht anzeigen**.
   - **Pausieren oder Fortsetzen eines Experiments**: Wenn es pausiert ist, stehen Kundinnen und Kunden nur Ihre Kontrollzahlungsmethoden zur Verfügung und die Experimentdaten werden nicht in Ihrem Bericht erfasst.
   - **Experiment beenden**: Wenn das Experiment endet, können Sie entweder Ihre Behandlungseinstellungen übernehmen oder zu Ihren vorherigen (Kontroll-) Einstellungen zurückkehren. Wenn Ihr Experiment länger als 180 Tage läuft, beenden wir es in Ihrem Auftrag und aktivieren Ihre Kontrolleinstellungen.

## Die Ergebnisse Ihres Experiments verstehen

Nachdem Ihr Experiment begonnen hat, können Sie den Fortschritt im Stripe Dashboard einsehen.
![Eine Seite mit Experimentergebnissen](https://b.stripecdn.com/docs-statics-srv/assets/experiment-report.0d05f61a45c9a97306c62ffa616d4780.png)

A/B-Tests betrachten ein Experiment als abgeschlossen, wenn zwei Bedingungen erfüllt sind:

- Der durchschnittliche Umsatz pro Sitzung ist [statistisch signifikant](https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_significance). Wir betrachten Ergebnisse als statistisch signifikant, wenn eine Wahrscheinlichkeit von weniger als 5 % besteht, dass das Ergebnis auf einen Zufall zurückzuführen ist. Siehe [Experimentmethodik](https://docs.stripe.com/payments/a-b-testing.md#experiment-methodology).
- Das Experiment hat genügend Sitzungen angesammelt. Hierbei handelt es sich um eine dynamische Zahl, die auf dem Prozentsatz der Behandlung im Vergleich zur Kontrolle basiert, den Sie bei der Erstellung des Experiments festgelegt haben.

Zu den Messgrößen für die Experimentergebnisse gehören:

| Ergebnismetrik | Beschreibung |
| --- | --- |
| **Durchschnittlicher Umsatz pro Sitzung** | Der durchschnittliche Umsatz pro Sitzung ist der Gesamtumsatz geteilt durch die Gesamtzahl der Sitzungen. Es zeigt den Unterschied beim Umsatz pro Sitzung zwischen der Behandlungs- und der Kontrollgruppe und ist eine Zusammenfassung der Gesamtergebnisse Ihres Experiments. Die Gesamtzahl der Sitzungen umfasst sowohl Sitzungen, die zu einem Kauf geführt haben, als auch Sitzungen, die nicht zu einem Kauf geführt haben. Aufgrund der erheblichen Unterschiede bei den Konversionsraten und den durchschnittlichen Bestellwerten je nach Zahlungsmethode empfehlen wir, die Metrik „Durchschnittlicher Umsatz pro Sitzung“ als Richtwert bei der Bestimmung des Gesamterfolgs des Experiments zu verwenden. |
| **Umsatz bei 100 % der Sitzungen** | Prognostizierter Gesamtumsatz, wenn die Zahlungsmethoden der Behandlungsgruppe für 100 % des Datenverkehrs für Behandlung und Kontrolle angeboten würden. |
| **Bruttoumsatz** | Tatsächlicher Umsatz (Gesamtkaufbetrag). Dieser Betrag wird hauptsächlich durch die prozentuale Auswahl Ihrer Behandlung/Kontrolle beeinflusst. |
| **Konversionsrate** | Die Konversionsrate ist die Anzahl der Sitzungen mit einem Kauf geteilt durch die Gesamtzahl der berechtigten Sitzungen. Berechtigte Sitzungen sind wie folgt definiert:
- Eine oder mehrere Behandlungszahlungsmethoden waren berechtigt (zum Beispiel befand sich die Kundin oder der Kunde in einem Land, in dem die Zahlungsmethode akzeptiert wird)
- Die Zahlungsschnittstelle (Payment Element oder Checkout) wurde der Kundin oder dem Kunden zur Verfügung gestellt |
| **Durchschnittlicher Bestellwert** | Der durchschnittliche Bestellwert ist der durchschnittliche Kaufbetrag für Sitzungen, in denen Kundinnen und Kunden einen Kauf getätigt haben. |

### Statistische Bedeutung

Verwenden Sie die Indikatoren in den Übersichtstabellen, um die statistische Bedeutung zu verstehen. Die Metriken zeigen einen grünen oder gelben Unterschied an, wenn das Experiment mindestens 80 % der geschätzten erforderlichen Sitzungen erreicht hat.

Es gibt drei Arten von Indikatoren:

- Graue Indikatoren bedeuten, dass Ihr Experiment nicht genügend Sitzungen angesammelt hat, um die statistische Bedeutung zuverlässig zu bestimmen.
- Grüne Indikatoren zeigen einen statistisch bedeutenden Anstieg zwischen der Behandlungs- und der Kontrollgruppe.
- Gelbe Indikatoren zeigen eine statistisch bedeutende Abnahme zwischen der Behandlungs- und der Kontrollgruppe.
![Ein graues Badge, das anzeigt, dass es keine statistische Bedeutung gibt.](https://b.stripecdn.com/docs-statics-srv/assets/gray-indicator.5480d1fb0eab4d6a046c1bd10b5de350.png)

Vor Erreichen der statistischen Bedeutung
![Ein grünes Badge, das auf statistische Bedeutung hinweist.](https://b.stripecdn.com/docs-statics-srv/assets/green-indicator.2c1094ab3416c65174f86d0c24b27089.png)

Nach Erreichen der statistischen Bedeutung

### Zusätzliche Analyse durchführen

Sie können Rohdaten von der Berichtsseite herunterladen, um Ihre Versuchsergebnisse weiter zu analysieren.

Wir empfehlen eine Gruppierung nach `experiment_session_id`, um Doppelzählsitzungen für Instanzen wie eine Seitenaktualisierung zu vermeiden. Dies steht im Einklang mit der Berechnung des durchschnittlichen Umsatzes pro Sitzung, der Konversionsrate und des durchschnittlichen Bestellwerts im A/B-Testbericht.

| Dimension | Beschreibung |
| --- | --- |
| `occurred_at_day` | Der Tag (‘yyyyMMdd’) der Sitzung. |
| `experiment_session_id` | Eine eindeutige, von Stripe generierte ID für jede Experimentsitzung. Eine Sitzung basiert auf dem UserAgent, der IP-Adresse und dem Datum. |
| `is_treatment` | Ein boolescher Wert, der angibt, ob das Ergebnis als Behandlung (1) oder Kontrolle (0) zugewiesen wurde. |
| `converted` | Ein Boolescher Wert, der angibt, ob diese Sitzung konvertiert wurde (1) oder nicht (0). |
| `payment_method` | Die tatsächlich für den Kauf verwendete Zahlungsmethode. |
| `converted_transaction_count` | Die Anzahl der einzelnen Konversionen auf Transaktionsebene in der Nutzersitzung. Normalerweise lautet dieser Wert 1 oder 0. Es kann jedoch innerhalb derselben Sitzung zu mehreren Konversionen kommen, wenn dieselbe Kundin oder derselbe Kunde am selben Tag mehrere Käufe tätigt. |
| `rendered_transaction_count` | Die Anzahl der einzelnen Anzeigen auf Transaktionsebene in der Nutzersitzung. Diese Zahl kann größer als 1 sein, wenn eine Kundin oder ein Kunde die Kaufseite mehrmals aufruft (z. B. durch erneutes Laden oder durch Rückkehr später am selben Tag). |
| `amount_capturable` | Der Gesamtbetrag der Transaktion. |
| `currency` | Der in dieser Transaktion verwendete Währungstyp (zum Beispiel USD, GBP, EUR). |
| `is_eligible_session` | Ein Boolescher Wert, der angibt, ob diese Sitzung für A/B-Tests geeignet (1) oder nicht geeignet (0) war. Wenn dieses Feld eine 0 zurückgibt (beispielsweise waren keine Zahlungsmethoden für Behandlungen zulässig), ist diese Sitzung nicht in den gemeldeten Kennzahlen wie dem durchschnittlichen Bestellwert oder der Konversionsrate enthalten. |
| `buyer_countries` | Das Land oder die Länder, die mit der Nutzersitzung verknüpft sind. In den meisten Fällen ist das nur ein Land. Es können jedoch auch mehrere sein, wenn die Kundin oder der Kunde auf Reisen ist oder die Standorteinstellungen im Browser ändert. |
| `control_payment_method_types` | Die Liste der Steuerungszahlungsmethoden, die in dieser Sitzung angezeigt werden können. |
| `treatment_payment_method_types` | Die Liste der Zahlungsmethoden für die Behandlung, die in dieser Sitzung angezeigt werden können. |
| `rendered_payment_methods` | Die Liste der Zahlungsmethoden, die in der Nutzersitzung verfügbar waren, einschließlich derjenigen, die hinter einer Auswahl des Typs „Mehr anzeigen“ verborgen sind. |
| `visible_payment_methods` | Die Liste der Zahlungsmethoden, die in der Nutzersitzung sichtbar waren (nicht hinter einem Überlauf verborgen, wie zum Beispiel „mehr anzeigen“). |
| `connected_account_id` | Die mit der Sitzung verknüpfte ID des verbundenen Kontos. |

### Experimentmethodik

A/B-Tests messen den [durchschnittlichen Behandlungseffekt](https://en.wikipedia.org/wiki/Average_treatment_effect) (ATE), indem Behandlungs- und Kontrollergebnisse verglichen werden. Wir betrachten ein Experiment als statistisch bedeutend, wenn die Wahrscheinlichkeit weniger als 5 % beträgt, dass das Ergebnis auf einen Zufall zurückzuführen ist. Statistisch gesehen verwenden wir einen [z-Test](https://en.wikipedia.org/wiki/Z-test), um Unterschiede zwischen der Behandlungs- und der Kontrollgruppe auf dem Niveau von 5 % zu berechnen, was mechanisch der Überprüfung entspricht, ob das 95 %-Konfidenzintervall für den Unterschied 0 enthält. Um zu ermitteln, wie viele Sitzungen erforderlich sind, um eine Auswirkung zu erkennen, führen wir eine Leistungsberechnung durch, die auf dem von Ihnen ausgewählten Behandlungs- und Kontrollprozentsatz basiert. Diese Leistungsberechnung gibt die Anzahl der Sitzungen zurück, die erforderlich sind, um 80 % Leistung zu haben, um einen Unterschied von 1 % zwischen Behandlung und Kontrolle auf einem Bedeutungsniveau von 5 % zu erkennen.

> Um Ihnen diesen A/B-Testservice anbieten zu können, müssen wir aus Ihren Transaktionsdaten Analysen zu den Aktivitäten Ihrer Kundinnen und Kunden ableiten. Wir verwenden die IP-Adresse Ihrer Kundinnen/Kunden und Informationen zum Nutzer-Agent, um festzustellen, wann ein/e Nutzer/in, dem/der auf einer Seite des Bestellvorgangs eine Zahlungsmethode angezeigt wurde, den Vorgang abgeschlossen hat. Abhängig von dem für Sie und Ihre Kundinnen/Kunden geltenden Recht kann es erforderlich sein, dass Sie uns mit der Durchführung dieser Tätigkeit in Ihrem Auftrag beauftragen, z. B. indem Sie Informationen bereitstellen und die Zustimmung Ihrer Kundinnen/Kunden zu dieser Tätigkeit einholen. Wenden Sie sich an Ihren Rechtsbeistand, um sicherzustellen, dass Sie alle Ihre Verpflichtungen gemäß den geltenden Datenschutzgesetzen einhalten.

## Unterstützte Zahlungsmethoden

### Integrationsmöglichkeiten

Um A/B-Tests nutzen zu können, muss Ihre Integration [dynamische Zahlungsmethoden](https://docs.stripe.com/payments/payment-methods/dynamic-payment-methods.md?payment-ui=payment-element#customization-features) verwenden.

Sie erhalten anschließend Zugriff auf A/B-Tests, wenn Sie eine der folgenden Optionen verwenden:

- [Payment Element Web](https://docs.stripe.com/payments/payment-element.md) mit der Payment Intents API
- [Checkout](https://docs.stripe.com/payments/checkout.md) im Zahlungsmodus

### Unterstützte Zahlungsmethoden

|  |
| **Zahlungsmethoden** | **Payment Element** | (Connect)**Payment Element** 1 |
| [ACH-Lastschriftverfahren](https://docs.stripe.com/payments/ach-direct-debit.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [ACSS-Lastschrift](https://docs.stripe.com/payments/acss-debit.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Affirm](https://docs.stripe.com/payments/affirm.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Afterpay (Clearpay)](https://docs.stripe.com/payments/afterpay-clearpay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Alipay](https://docs.stripe.com/payments/alipay.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Amazon Pay](https://docs.stripe.com/payments/amazon-pay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Apple Pay](https://docs.stripe.com/apple-pay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [BECS-Lastschriftverfahren](https://docs.stripe.com/payments/au-becs-debit.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [BACS-Lastschriftverfahren](https://docs.stripe.com/payments/bacs-debit/accept-a-payment.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Bancontact](https://docs.stripe.com/payments/bancontact.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [BLIK](https://docs.stripe.com/payments/blik.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Boleto](https://docs.stripe.com/payments/boleto.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Cash App Pay](https://docs.stripe.com/payments/cash-app-pay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Stablecoins](https://docs.stripe.com/stablecoins.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [EPS](https://docs.stripe.com/payments/eps.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [FPX](https://docs.stripe.com/payments/fpx.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Giropay](https://docs.stripe.com/payments/giropay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Google Pay](https://docs.stripe.com/google-pay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [GrabPay](https://docs.stripe.com/payments/grabpay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [iDEAL](https://docs.stripe.com/payments/ideal.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Klarna](https://docs.stripe.com/payments/klarna.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Konbini](https://docs.stripe.com/payments/konbini.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [MobilePay](https://docs.stripe.com/payments/mobilepay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Oxxo](https://docs.stripe.com/payments/oxxo.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [P24](https://docs.stripe.com/payments/p24.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Bank-Login](https://docs.stripe.com/payments/pay-by-bank.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [PayNow](https://docs.stripe.com/payments/paynow.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [PromptPay](https://docs.stripe.com/payments/promptpay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [Revolut Pay](https://docs.stripe.com/payments/revolut-pay.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [SEPA-Lastschrift](https://docs.stripe.com/payments/sepa-debit.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Swish](https://docs.stripe.com/payments/swish.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [TWINT](https://docs.stripe.com/payments/twint.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |
| [WeChat Pay](https://docs.stripe.com/payments/wechat-pay.md) | ✓ Unterstützt | - Nicht unterstützt |
| [Zip](https://docs.stripe.com/payments/zip.md) | ✓ Unterstützt | ✓ Unterstützt |

1 Bei Zahlungsmethoden, die zusätzliche Maßnahmen erfordern, müssen Nutzer/innen außerhalb von Stripe agieren (z. B. bei der Identitätsverifizierung, der Zustimmung zu Allgemeinen Geschäftsbedingungen usw.). Erst dann kann die gewünschte Zahlungsmethode genutzt werden. Da direkte Nutzer/innen diese Aktionen direkt durchführen können, unterstützen wir A/B-Tests für diese Zahlungsmethoden. Connect-Nutzer/innen sind hingegen nicht in der Lage, im Namen ihrer verbundenen Konten Maßnahmen zu ergreifen. Somit sind nur wenige oder möglicherweise auch gar keine verbundenen Konten zur Verwendung dieser Zahlungsmethode berechtigt und wir unterstützen deshalb für diese Zahlungsmethoden keine A/B-Tests.

### Split-Tests für Connect (Connect)

A/B-Tests sind für Connect-Plattformen verfügbar, jedoch nicht für einzelne verbundene Konten. Bei der Einrichtung eines A/B-Tests gelten die für die Kontrolle und Behandlung ausgewählten Zahlungsmethoden für alle berechtigten verbundenen Konten. Um bestimmte verbundene Konten abzulehnen, können Sie während der Erstellung des Experiments eine Liste der Konto-IDs angeben.

Plattformen können verbundenen Konten erlauben, ihre Zahlungsmethodeneinstellungen anzupassen, um bestimmte Zahlungsmethoden zu aktivieren oder zu deaktivieren. Wenn ein verbundenes Konto eine Zahlungsmethode, die sich in einer Behandlungs- oder Kontrollgruppe befindet, aktiviert oder deaktiviert, gilt die Präferenz des verbundenen Kontos sowohl für Behandlungs- als auch für Kontrollsitzungen. Wenn beispielsweise eine Plattform ein Experiment mit Klarna durchführt und ein verbundenes Konto Klarna deaktiviert hat, wird Klarna niemals als verfügbare Zahlungsmethode für die Nutzer/innen des verbundenen Kontos angezeig