A / B-Tests - Multivariate

Wie das A / B-Testen basiert auch das multivariate Testen auf demselben Mechanismus, vergleicht jedoch eine höhere Anzahl von Variablen und bietet weitere Informationen zum Verhalten dieser Variablen. Beim A / B-Testen teilen Sie den Datenverkehr einer Seite auf verschiedene Versionen des Designs auf. Multivariate Tests werden verwendet, um die Wirksamkeit jedes Designs zu messen.

Beispiel

Angenommen, es gibt eine Webseite, die genügend Verkehr erhalten hat, um den Test auszuführen. Jetzt werden die Daten jeder Variation verglichen, um die erfolgreichste Variation zu überprüfen. Sie enthalten jedoch auch die Elemente, die die Interaktion eines Besuchers maximal positiv oder negativ beeinflussen.

Vorteile der Verwendung von Multivariate

Multivariates Testen ist ein effektives Tool, mit dem Sie die Elemente Ihrer Seite gezielt sowie neu gestalten und die Bereiche anzeigen können, die den größten Einfluss haben. Die multivariate Methode ist nützlich, um Zielseitenkampagnen zu erstellen.

Beispiel

Daten über die Auswirkungen des Designs eines bestimmten Elements können auf zukünftige Kampagnen angewendet werden, selbst wenn sich der Kontext des Elements geändert hat.

Einschränkungen

Einschränkungen beim multivariaten Testen ist der Datenverkehr, der zum Abschließen des Tests erforderlich ist. Da alle Experimente vollständig faktoriell sind, können zu viele sich ändernde Elemente gleichzeitig schnell zu einer sehr großen Anzahl möglicher Kombinationen führen, die getestet werden müssen. Selbst eine Site mit ziemlich viel Verkehr kann Probleme haben, einen Test mit mehr als 25 Kombinationen in einer realisierbaren Zeitspanne abzuschließen.

Unterschied zwischen multivariaten und A / B-Tests

A / B-Tests, auch Split-Tests genannt, sind eine Methode zur Website-Optimierung, bei der Sie die Conversion-Raten von zwei Versionen einer Seite vergleichen, nämlich A und B. Alle Besucher sind in die eine oder andere Version unterteilt. Sobald die Besucher eine dieser Versionen (A oder B) besuchen, klicken sie auf verschiedene Schaltflächen oder melden sich sogar für den Newsletter an. Auf diese Weise können Sie feststellen, welche Version der Seite effektiver ist.