Was sind multivariate Tests?
Multivariate Tests (MVT) sind eine Technik zum Testen einer Hypothese, bei der mehrere Variablen verändert werden. Das Ziel von multivariaten Tests ist es, herauszufinden, welche Kombination aus Variationen unter allen möglichen Kombinationen am besten abschneidet.
Websites und mobile Apps bestehen aus Kombinationen veränderbarer Elemente. Ein MVT-Test verändert verschiedene Elemente gleichzeitig, zum Beispiel ein Bild und eine Überschrift. Drei Variationen des Bildes und zwei Variationen der Überschrift werden kombiniert, um sechs Inhaltsvarianten zu erzeugen, die gleichzeitig getestet werden, um die Gewinner-Variation zu ermitteln.
Wesentliche Merkmale von multivariaten Tests
- Testet mehrere Seitenelemente gleichzeitig
- Erfordert größere Stichprobengrößen als A/B-Testing
- Liefert Erkenntnisse über Elementinteraktionen
- Am besten geeignet zur Optimierung wichtiger Seiten ohne vollständige Neugestaltungen
- Nützlich zum Verständnis komplexer Nutzerverhalten
Die Gesamtanzahl der Variationen in einem multivariaten Test berechnet sich immer wie folgt:
[Anzahl Variationen von Element A] X [Anzahl Variationen von Element B] ... = [Gesamtanzahl Variationen]
Herausforderungen bei multivariaten Tests bewältigen
Beim Durchführen von multivariaten Tests und dem Versuch, Conversions zu steigern, können einige Herausforderungen auftreten. So gehen Sie damit um:
- Nicht schlüssige Ergebnisse
Wenn Ihr Test keine klaren Gewinner liefert, versuchen Sie, die Anzahl der Variablen zu reduzieren oder die Testdauer zu verlängern.
- Langsame Datenerfassung oder geringer Traffic
Konzentrieren Sie sich auf Seiten mit hohem Traffic oder vereinfachen Sie den Test durch Reduzierung der Anzahl an Variationen.
- Widersprüchliche Ergebnisse
Erwägen Sie, den Test erneut durchzuführen oder Ihre Daten für eine tiefere Analyse zu segmentieren.
- Technische Probleme
Stellen Sie eine korrekte Implementierung und browserübergreifende Kompatibilität Ihrer Testvariationen sicher.
Multivariate Tests vs. A/B-Testing
Um multivariate Tests besser zu verstehen, vergleichen wir sie mit A/B-Testing:
Multivariate Tests vs. A/B-Testing: Wann sollte welcher eingesetzt werden?
Die Wahl zwischen multivariaten Tests und A/B-Testing hängt von Ihren spezifischen Zielen und Ressourcen ab. A/B-Testing ist ideal, wenn Sie eine einzige Änderung testen und schnelle, klare Ergebnisse erhalten möchten. Multivariate Tests hingegen eignen sich besser, wenn Sie verstehen möchten, wie mehrere Elemente zusammenwirken.
Beste Metriken für multivariate Tests
Bei der Durchführung von multivariaten Tests sollten Sie folgende Metriken im Auge behalten:
- Call-to-Action-Klicks: Misst, wie oft Nutzer auf Ihre primäre Call-to-Action klicken.
- Conversion Rate (CVR): Der Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion durchführen.
- Engagement Rate (ER): Misst das allgemeine Engagement der Nutzer mit Ihrer Seite.
- View-Through Rate (VTR): Verfolgt, wie viele Nutzer eine vollständige Ansicht Ihrer Inhalte abschließen.
Statistische Signifikanz bei multivariaten Tests
Statistische Signifikanz ist entscheidend bei multivariaten Tests. Da Sie mehrere Variablen gleichzeitig testen, benötigen Sie größere Stichprobengrößen, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Test lange genug läuft, um zuverlässige Daten zu sammeln.
Vorteile von multivariaten Tests
- Ermöglicht das gleichzeitige Testen mehrerer Elemente
- Liefert Erkenntnisse über Elementinteraktionen
- Kann Zeit sparen im Vergleich zur Durchführung mehrerer A/B-Tests
- Hilft dabei, die optimale Kombination von Seitenelementen zu identifizieren
Wie sich multivariate Tests von vollfaktoriellen Tests unterscheiden
Ein vollfaktorieller Test prüft alle möglichen Kombinationen von Variablen, während multivariate Tests häufig Techniken wie das Taguchi-Verfahren verwenden, um die Anzahl der zu testenden Kombinationen zu reduzieren, ohne dabei wesentliche Erkenntnisse zu verlieren.
Nachteile von multivariaten Tests
- Erfordert erheblich mehr Traffic als A/B-Testing
- Kann länger dauern, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen
- Komplexer in Einrichtung und Analyse
- Nicht ideal für Websites mit geringem Traffic
Beispiele für multivariate Tests
Zu den gängigen Beispielen für multivariate Tests gehören das gleichzeitige Testen verschiedener Kombinationen von Überschriften, Bildern und Call-to-Action-Buttons auf einer Landing Page, um herauszufinden, welche Kombination die höchste Conversion Rate erzielt.
