A/B-Testen mit multivariaten Experimenten
In der digitalen Welt ist A/B-Testing eine gängige Methode, um die Effektivität von Websites und Anwendungen zu messen. Doch was, wenn man nicht nur einzelne Variablen überprüfen möchte, sondern wie sie zusammenwirken? Hier kommt das multivariante Experiment ins Spiel.
Was sind multivariate Experimente?
Ein klassisches A/B-Test vergleicht zwei oder mehrere Versionen https://casino-vasy.de/ einer Seite oder eines Produkts. Der Unterschied liegt darin, dass bei multivariaten Experimenten gleichzeitig mehrere Variablen getestet werden. Ein Beispiel: Man möchte herausfinden, ob eine Veränderung in der Seitenstruktur, die Platzierung von Calls-to-Action (CTAs) und ein ändertes Farbschema gleichzeitig einen Effekt auf die Conversion-Rate haben.
Warum multivariate Experimente?
Multivariante Experimente bieten mehrere Vorteile gegenüber klassischen A/B-Tests:
- Bessere Ergebnisse : Durch die Überprüfung von Variablen, die in ihren Einzelteilen möglicherweise keinen Effekt haben, können sich positive Zusammenhänge herausstellen.
- Kostenreduzierung : Wenn man weiß, welche Kombinationen aus einzelnen Variablen erfolgreich sind, kann man sie anwenden und Kosten für zukünftige Tests sparen.
- Verbesserung der Conversion-Rate : Durch das Finden der optimalen Kombination von Variablen kann die Conversion-Rate auf einer Seite oder einem Produkt erhöht werden.
Wie funktionieren multivariate Experimente?
Um multivariante Experimente durchzuführen, benötigt man eine geeignete Software oder ein Tool. Einige beliebte Optionen sind:
- Google Optimize : Ein kostenloses Plug-in für Google Analytics, das es ermöglicht, A/B-Tests und multivariate Experimente zu erstellen.
- VWO (Visual Website Optimizer) : Eine Anwendung, die es ermöglicht, komplexe Tests mit verschiedenen Variablen durchzuführen.
- Unbounce : Ein Tool für Landingpages und A/B-Testing.
Um ein multivariantes Experiment zu konfigurieren, muss man die folgenden Schritte befolgen:
- Definieren der Ziele : Was will man herausfinden? Wie hoch sollte die Conversion-Rate sein?
- Auswahl der Variablen : Welche Variablen sollen getestet werden? Hierbei ist es wichtig, alle relevanten Faktoren zu berücksichtigen.
- Kombinationen erstellen : Die ausgewählten Variablen müssen in Kombinationen gesetzt werden. Es empfiehlt sich, zunächst mit einfachen Kombinationen zu beginnen und dann die Komplexität zu erhöhen.
- Stichprobengröße berechnen : Wie viele Nutzer sollen für das Experiment ausgewählt werden? Hierbei ist es wichtig, genug Zeit für das Laufzeit des Experiments einzuplanen.
- Experiment durchführen : Die Kombinationen müssen live getestet werden.
Beispiel:
Ein Online-Shop möchte herausfinden, ob eine Veränderung in der Seitenstruktur, die Platzierung von CTAs und ein ändertes Farbschema einen Effekt auf die Conversion-Rate haben. Es werden drei Variablen gewählt:
- Seitenstruktur : Breite der Spalten (nur breit, nur schmal)
- CTA-Platzierung : Rechts oben, links unten
- Farbschema : Rot, blau
Es gibt 3 Variablen mit jeweils 2 Einstellungen. Das ergibt insgesamt 6 mögliche Kombinationen:
- Breit, rechts oben, rot
- Schmal, links unten, rot
- Breit, links unten, rot
- Breit, rechts oben, blau
- Schmal, rechts oben, blau
- Schmal, links unten, blau
Ergebnisse
Nach dem Durchlaufen des Experiments werden die Kombinationen mit ihren jeweiligen Conversion-Raten verglichen. Wenn beispielsweise Breit, rechts oben, rot die höchste Conversion-Rate erreicht, ist dies das erfolgreichste Ergebnis.
Fazit
Multivariate Experimente sind eine effektive Methode, um komplexe Fragen zu klären und gleichzeitig Kosten für zukünftige Tests einzusparen. Durch das Auffinden der optimalen Kombination von Variablen kann die Conversion-Rate auf einer Seite oder einem Produkt erhöht werden.
Es ist wichtig, dass man vor dem Beginn eines Experiments genau definiert, was man herausfinden möchte und welche Variablen getestet werden. Zudem sollte man genug Zeit für das Laufzeit des Experiments einplanen.
Mit der richtigen Anwendung von multivariaten Experimenten kann die Effektivität von Websites und Anwendungen verbessert werden und neue Wachstumspotentiale entdeckt werden.