Multivariates Testing

Webseiten und mobile Apps bestehen aus einer Kombination von veränderbaren Elementen. Multivariates Testing (kurz MVT) ist eine Technik zum Testen einer Hypothese, bei der mehrere Variablen modifiziert werden. Das Ziel des multivariaten Testens ist es, zu bestimmen, welche Kombination von Variationen das beste Ergebnis erzielt. Mithilfe von MVT-Testsoftware werden die verschiedenen Varianten der Elemente auf einer Seite wie zum Beispiel Überschriften, Bilder, Schaltflächen, Schriften, Farben usw. getestet, um deren Auswirkungen auf die Conversion-Raten zu messen. Ein erfolgreich durchgeführter Multivariates Testing kann zu komplexen Änderungen einer Webseite führen.

Was ist ein multivariates Testing?

Während eines A/B-Tests darf nicht mehr als ein Element einer Webseite gleichzeitig geändert werden um die Auswirkung messen zu können. Wenn Sie zum Beispiel sowohl den Wortlaut als auch die Farbe einer Schaltfläche ändern, werden Sie nicht herausfinden, welches Element verbessert wurde. Sie wissen nicht, ob die Farbe oder der Wortlaut gemeint ist. Die Auswirkungen einer Änderung könnten vernachlässigbar sein oder jeder hätte die gleiche Auswirkung haben können.

Multivariates Testing bietet Ihnen eine Lösung. Mit diesem Testverfahren können Sie einen Titel und ein Bild gleichzeitig ändern. Mit multivariaten Tests überprüfen Sie eine Hypothese, für die mehrere Variablen geändert werden. Sie bestimmen, welche Kombination aus allen möglichen Lösungen die beste ist. Wenn Sie drei verschiedene Versionen von zwei spezifischen Variablen erstellen, haben Sie insgesamt neun Kombinationsmöglichkeiten: Anzahl der Varianten der ersten Variablen mal Anzahl der Varianten der zweiten Variablen.

Welche Art von Webseiten sind für multivariates Testing relevant?

Jede Webseite, die einen bestimmten Zweck verfolgt, kann vom multivariaten Tests profitieren. Denn technisch kann der Weg zum Ziel immer noch verbessert werden. Einige Webseiten zielen auf die Generierung von Leads ab, E-Commerce-Seiten werden eher für den Verkauf genutzt. Auch Medienseiten könnten zum Beispiel von multivariaten Tests profitieren, indem sie redaktionelle Funktionen verbessern.

Auf vielen Webseiten werden multivariate Tests durchgeführt um:

  • verschiedene Kombinationen von Text, Farbe und Schaltflächen zu testen.
  • zu ermitteln, wie die visuellen Elemente einer Webseite am effektivsten zusammenarbeiten.

Der Prozess zum Ausführen eines multivariaten Tests ähnelt dem A/B-Split-Test, unterscheidet sich jedoch darin, dass der A/B-Test nur eine Variable testet. In einem A/B-Test wird mindestens eine Variable getestet, um die Auswirkung einer Änderung auf diese Variable zu bestimmen. In einem multivariaten Test werden mehrere Variablen zusammen getestet, um die ideale Kombination zu finden.

Die Vorteile von multivariaten Tests

Die Verwendung multivariater Tests kann hilfreich sein, wenn mehrere Elemente auf derselben Seite gleichzeitig geändert werden sollen, um ein einzelnes Konvertierungsziel zu verbessern, Dies sind zum Beispiel Anmeldungen, Klicks, Formularvervollständigungen oder Freigaben. Wenn ein multivariater Test ordnungsgemäß durchgeführt wird, entfällt meistens die Notwendigkeit, mehrere sequenzielle A/B-Tests auf derselben Seite mit demselben Ziel durchzuführen. Stattdessen werden die Tests gleichzeitig mit einer größeren Anzahl von Variationen in einem kürzeren Zeitraum ausgeführt.

Welche Arten von multivariaten Tests gibt es?

Es gibt zwei Hauptmethoden zum Ausführen von multivariater Tests:

Full Factorial

Dies ist die am häufigsten verwendete Methode, wenn wir von multivariaten Tests sprechen. Bei diesem Ansatz werden bei normalem Traffic alle möglichen Kombinationen von Variablen zu gleichen Teilen zusammengestellt und getestet. Dieser Test dauert am längsten, weil er um die Ergebnisse zu liefern alle möglichen Kombinationen durchläuft. Wenn Sie beispielsweise 3 Seitenelemente mit je 3 Optionen haben, würden Sie 27 (3x3x3) Kombinationen haben. Wenn Sie 4 Seitenelemente, 2 mit 3 Optionen und 2 mit 2 Optionen hätten, hätten Sie 36 (3x3x2x2) Kombinationen.

Fractional Factorial

Bei dieser Variante wird nur ein Bruchteil der möglichen Kombinationen bei normalem Traffic effektiv getestet. Die Konversionsrate von ungetesteten Kombinationen wird statistisch auf der Grundlage der tatsächlich getesteten Kombinationen abgeleitet. Diese Methode hat den Nachteil, weniger genau zu sein, erfordert aber weniger Verkehr.

Warum wird Multivariates Testing durchgeführt?

MVT bietet drei Vorteile:

  • Vermeidung von aufeinanderfolgenden A/B-Tests, das spart Zeit, da mehrere Varianten auf derselben Seite gleichzeitig durchgeführt werden können.
  • Der Einfluss jeder Variablen kann bestimmt werden.
  • Der Einfluss von Interaktionen zwischen verschiedenen Elementen kann gemessen werden.

Die Grenzen von multivariaten Tests

Das erste Limit betrifft die Anzahl der Besucher, die für die Ergebnisse des multivariaten Tests benötigt werden, um signifikant zu sein. Durch Multiplizieren der Anzahl der Variablen und Versionen, die beim multivariates Testing getestet werden, erreichen Sie schnell eine große Anzahl von Kombinationen. Die jeder Kombination zugewiesene Probe wird proportional reduziert.

Wenn Sie bei einem herkömmlichen A/B-Test 50% Ihres Traffics der ursprünglichen Version im Tool und der Rest der Variante zuweisen, sind das in einem multivariaten Test bei jeder Kombination nur 5, 10 oder 15% Ihres Traffics. In der Praxis führt dies oft zu längeren Tests und zu Problemen, die für eine Entscheidung erforderliche statistische Signifikanz zu erreichen. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie Seiten mit geringer Zugriffsrate auf Ihrer Website testen, was häufig der Fall ist, wenn Sie Zielseiten für Ihre Traffic-Akquisitionskampagnen verwenden.

Überlegen Sie sich vor dem Ausführen des multivariates Testings die für jede Variation erforderliche Stichprobengröße, um ein statistisch signifikantes Ergebnis zu erhalten. Wenn der Verkehr zu der Seite, die Sie testen möchten, gering ist, sollten Sie einen A/B-Test anstelle eines multivariaten Tests in Betracht ziehen.

Die zweite Grenze bei multivariaten Tests besteht darin, dass eine oder mehrere der getesteten Variablen keinen messbaren Einfluss auf das Konvertierungsziel haben. Wenn beispielsweise Änderungen eines Bildes auf einer Zielseite das Konvertierungsziel nicht beeinflussen, während Änderungen an einer Überschrift vorgenommen wurden, wäre der Test effektiver als A/B-Test und nicht als multivariater Test ausgeführt worden.

Die dritte Grenze bezieht sich auf die Komplexität. Die Durchführung eines A/B-Tests ist oft einfacher als ein multivariater Test. Das gilt insbesondere für die Analyse der Ergebnisse. Sie müssen keine komplexen Überlegungen durchführen, um zu verstehen, warum ein bestimmtes Element in einem Fall positiv mit einem anderen interagiert, in einem anderen jedoch nicht. Durch die einfache und schnelle Ausführung eines A/B-Tests finden Sie die Möglichkeiten zur Optimierung oft schnell heraus.

Beispiele für multivariates Testing

Häufige Beispiele für multivariate Tests sind:

  • Text und visuelle Elemente auf einer Webseite gemeinsam testen
  • Text und Farbe einer CTA-Schaltfläche gemeinsam testen
  • Anzahl der Formularfelder und CTA-Text zusammen testen

Die Verwendung von multivariates Testing als Methode zur Optimierung von Websites ist eine leistungsfähige Methode zur Erfassung von Besucher- und Nutzerdaten. Zudem bietet das Verfahren detaillierte Einblicke in das komplexe Verhalten von Kunden. Die Daten, die in multivariaten Tests herausgefunden werden, beseitigen Zweifel und Unsicherheiten bei der Website-Optimierung. Kontinuierliche Tests und die Implementierung von Gewinnvarianten können zu signifikanten Konversion-Gewinnen führen.

Quellen

Ihr Weg zu mehr Besuchern und Umsatz

Send this to a friend