Was ist ein multivariater Test? Einfach erklärt!
Ein multivariater Test, auch bekannt als MVT, ist eine Testmethode des digitalen Marketings, mit der du die Leistung verschiedener Elemente und Kombinationen von Elementen auf deiner Website oder in deiner Marketingkampagne testen kannst. Im Gegensatz zu einem A/B-Test, bei dem nur eine Variable geändert wird, ermöglicht dir der MVT, gleichzeitig mehrere Variablen zu ändern und zu sehen, wie sie zusammenwirken.
Um es einfach auszudrücken: Stell dir vor, du möchtest herausfinden, welche Kombination von Überschrift und Bild auf deiner Landingpage am besten funktioniert. Anstatt mehrere A/B-Tests durchzuführen, um jede mögliche Kombination und Auswirkung zu testen, könntest du einen MVT durchführen. Du würdest mehrere Variationen von Überschriften und Bildern erstellen und dann diese Variationen gleichzeitig testen, um zu sehen, welche Kombination die beste Leistung erbringt.
Die Signifikanz von multivariaten Tests im digitalen Marketing
Multivariate Tests sind ein mächtiges Werkzeug im digitalen Marketing. Sie helfen dir, ein tieferes Verständnis dafür zu bekommen, wie verschiedene Seitenelemente deiner Website oder Kampagne zusammenwirken, um das Nutzerverhalten zu beeinflussen. Dies kann dir wiederum helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und deine Marketingstrategie effektiver zu gestalten. Obwohl sie etwas komplexer sind als A/B-Tests, können die Erkenntnisse, die du aus multivariaten Tests gewinnst, den zusätzlichen Aufwand wert sein.
Welche Arten von multivariaten Tests gibt es?
Es gibt hauptsächlich zwei verschiedene Arten von multivariaten Tests, die je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Projekts eingesetzt werden können. Hier sind die gängigen Typen:
- Vollfaktorielle multivariate Tests: Bei diesem Ansatz wird jede mögliche Kombination von Variationen getestet. Wenn du beispielsweise zwei Elemente mit jeweils drei Variationen testest, würdest du neun verschiedene Versionen (3×3) deiner Seite erstellen. Dieser Ansatz kann sehr gründlich sein, erfordert aber auch eine große Stichprobengröße.
- Partiell faktorielle multivariate Tests: Hierbei werden nur ausgewählte Kombinationen von Variationen getestet. Dies kann nützlich sein, wenn du eine kleinere Stichprobengröße hast oder wenn einige Kombinationen nicht sinnvoll oder relevant sind.
Jeder dieser Ansätze hat seine Vor- und Nachteile und kann je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen deines Projekts besser geeignet sein. Du solltest den richtigen Ansatz sorgfältig auszuwählen, um sicherzustellen, dass deine Tests effektiv und aussagekräftig sind.
Wie funktioniert ein multivariater Test?
Bei einem multivariaten Test handelt es sich um einen komplexen Prozess, der es dir ermöglicht, die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Elementen zu verstehen und zu nutzen. Lass uns tiefer in den Prozess eintauchen und die Unterschiede zwischen multivariaten Tests und A/B-Tests beleuchten.
Der Prozess der Einrichtung eines multivariaten Tests
Die Einrichtung eines MVT beginnt mit der Auswahl der Elemente, die du testen möchtest. Du könntest zum Beispiel verschiedene Überschriften, Bilder, Schaltflächen, Buttons oder andere Elemente auf deiner Website auswählen. Anschließend würdest du verschiedene Variationen dieser Elemente erstellen.
Der nächste Schritt besteht darin, einen Testplan zu erstellen, der festlegt, welche Kombinationen von Variationen du testen möchtest. In einem vollfaktoriellen MVT würdest du jede mögliche Kombination testen, während du in einem fraktionierten MVT nur eine Auswahl von Kombinationen testen würdest.
Schließlich würdest du den Test durchführen, indem du unterschiedlichen Nutzergruppen unterschiedliche Variationen zeigst und misst, wie sie reagieren. Die Daten, die du sammelst, können dir dann zeigen, welche Kombinationen am effektivsten sind.
Unterschiede zwischen multivariaten und A/B-Tests
Während A/B-Tests nur eine Variable zurzeit testen, ermöglichen multivariate Tests das Testen mehrerer Variablen gleichzeitig. Dies kann dir ein tieferes Verständnis dafür vermitteln, wie diese Variablen zusammenwirken, um das Nutzerverhalten zu beeinflussen.
Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass multivariate Tests in der Regel mehr Traffic erfordern als A/B-Tests. Da du so viele verschiedene Kombinationen testest, brauchst du eine größere Stichprobengröße, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen.
Schließlich können die Ergebnisse eines multivariaten Tests komplexer sein als die eines A/B-Tests. Anstatt einfach nur zu sagen, welche Version besser ist, können multivariate Tests dir zeigen, welche spezifischen Elemente und Kombinationen von Elementen am effektivsten sind. Dies kann zu nuancierteren und leistungsfähigeren Optimierungen führen.
Nachfolgend findest du eine Übersicht zu den Unterschiedenen zwischen multivariaten und A/B-Tests:
| Multivariate Tests | A/B-Tests | |
| Definition | Testet mehrere Variablen und ihre Kombinationen gleichzeitig, um die effektivste Kombination zu ermitteln. | Testet zwei Versionen einer einzigen Variable, um herauszufinden, welche besser funktioniert. |
| Komplexität | Höher, da sie mehrere Variablen und ihre Interaktionen berücksichtigen. | Geringer, da sie nur eine Variable testen. |
| Stichprobengröße | Benötigt in der Regel eine größere Stichprobengröße, um genaue Ergebnisse zu liefern. | Kann mit kleineren Stichprobengrößen durchgeführt werden. |
| Analyse | Die Analyse kann komplex sein, da die Auswirkungen mehrerer Variablen und deren Interaktionen berücksichtigt werden müssen. | Einfacher zu analysieren, da nur eine Variable getestet wird. |
| Anwendungsfälle | Ideal für das Testen von Webseiten und Marketingkampagnen, bei denen mehrere Elemente gleichzeitig optimiert werden sollen. | Ideal für das Testen einzelner Änderungen oder wenn die Stichprobengröße begrenzt ist. |
Anwendungsbereiche für multivariate Tests
Multivariate Tests sind vielseitige Testverfahren, die in vielen Bereichen des digitalen Marketings eingesetzt werden können. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsbereiche:
- Website-Design und User Experience
- E-Mail-Marketing
- Landingpage-Optimierung
Website-Design und User Experience
Mit multivariaten Tests kannst du die verschiedenen Elemente deiner Website optimieren, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Du könntest zum Beispiel verschiedene Layouts, Farbschemata, Navigationselemente oder andere Designelemente testen. Indem du herausfindest, welche Kombinationen von Seitenelementen am besten funktionieren, kannst du ein Design erstellen, das deine Nutzer anspricht und sie dazu ermutigt, sich weiter auf deiner Website zu engagieren.
E-Mail-Marketing
Auch im E-Mail-Marketing können multivariate Tests sehr nützlich sein. Du könntest verschiedene Betreffzeilen, Bilder, Texte, Schaltflächen, Call-to-Action-Buttons oder andere Elemente deiner E-Mails testen. Durch das Verständnis, welche Kombinationen zu den höchsten Öffnungs- und Klickraten führen, kannst du effektivere E-Mail-Kampagnen erstellen.
Landingpage-Optimierung
Landingpages spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Website-Besuchern in Leads oder Kunden. Mit MVTs kannst du verschiedene Überschriften, Bilder, Formulare, Schaltflächen, Buttons und andere Elemente deiner Landingpages testen. So kannst du herausfinden, welche Kombinationen am effektivsten sind und deine Conversion-Rate maximieren.
Vorteile von multivariaten Tests
Multivariate Tests bieten einige Vorteile, die sie zu einem wertvollen Werkzeug für das digitale Marketing machen. Schauen wir uns einige dieser Vorteile genauer an:
- Die Fähigkeit, mehrere Variablen gleichzeitig zu testen
- Verbesserung der Conversion-Rate und anderer wichtiger Metriken
Die Fähigkeit, mehrere Variablen gleichzeitig zu testen
Einer der größten Vorteile von multivariaten Tests ist, dass sie es dir ermöglichen, mehrere Variablen gleichzeitig zu testen. Dies bedeutet, dass du nicht nur herausfinden kannst, welche einzelnen Seitenelemente am besten funktionieren, sondern auch, wie diese Seitenelemente zusammenwirken. Dies kann dir tiefere Einblicke und nuanciertere Optimierungsmöglichkeiten bieten als einfache A/B-Tests.
Verbesserung der Conversion-Rate und anderer wichtiger Metriken
Mit der Durchführung von multivariaten Tests kannst du herausfinden, welche Kombinationen von Elementen die besten Ergebnisse liefern. Dies kann dir helfen, deine Conversion-Rate, Klickrate oder andere wichtige Metriken zu verbessern. Indem du kontinuierlich testest und optimierst, kannst du die Leistung deiner Website oder Marketingkampagnen maximieren.
Mögliche Nachteile und Herausforderungen bei multivariaten Tests
Obwohl multivariate Testverfahren viele Vorteile bieten, gibt es auch einige Nachteile und Herausforderungen, die berücksichtigt werden sollten. Hier sind die wichtigsten:
- Anforderungen an die Menge des Traffics
- Komplexität der Datenanalyse
Anforderungen an die Menge des Traffics
Einer der größten Nachteile von multivariaten Tests ist, dass sie eine große Menge an Traffic erfordern. Da du so viele verschiedene Kombinationen testest, brauchst du eine große Nutzerbasis, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen. Wenn deine Website oder deine Kampagne nicht genug Traffic hat, könnten die Ergebnisse deines Tests ungenau oder irreführend sein.
Komplexität der Datenanalyse
Ein weiterer Nachteil von multivariaten Tests ist, dass die Analyse der Ergebnisse komplex sein kann. Anstatt einfach nur zu sagen, welche Version besser ist, müssen die Ergebnisse eines multivariaten Tests zeigen, welche spezifischen Elemente und Kombinationen von Elementen am effektivsten sind. Dies kann eine fortgeschrittene statistische Analyse und einen Marketingexperten erfordern.
Entwicklung von Hypothesen für multivariate Tests
Die Entwicklung von Hypothesen ist ein entscheidender Schritt bei der Durchführung von multivariaten Tests. Eine gut formulierte Hypothese kann dir helfen, den Fokus deines Tests zu bestimmen und seine Ergebnisse effektiver zu interpretieren. Hier sind einige Schritte, die dir dabei helfen können, starke Hypothesen für deine multivariaten Tests zu entwickeln:
Schritt 1: Datenanalyse
Bevor du eine Hypothese entwickelst, solltest du deine vorhandenen Daten analysieren. Diese könnten aus Web-Analytics, Nutzerbefragungen, Heatmaps oder anderen Quellen stammen. Versuche, Muster oder Trends zu identifizieren, die auf potenzielle Bereiche für Verbesserungen hinweisen.
Schritt 2: Identifiziere das Problem
Basierend auf deiner Datenanalyse, identifiziere ein spezifisches Problem oder eine Herausforderung, die du adressieren möchtest. Dies könnte zum Beispiel eine niedrige Conversion-Rate, eine hohe Absprungrate oder eine geringe Nutzerverweildauer sein.
Schritt 3: Formuliere eine Hypothese
Formuliere nun eine Hypothese, die beschreibt, wie du das identifizierte Problem lösen kannst. Eine gute Hypothese sollte spezifisch sein und eine klare Vorhersage darüber enthalten, was passieren wird, wenn du eine bestimmte Änderung vornimmst. Zum Beispiel könntest du die Hypothese aufstellen, dass das Ändern der Farbe deines Call-to-Action-Buttons zu einer höheren Klickrate führen wird.
Schritt 4: Plane deinen Test
Entscheide, welche Elemente du testen möchtest, und plane, wie du dies tun wirst. Denke daran, dass bei einem multivariaten Test mehrere Elemente gleichzeitig getestet werden, sodass du verschiedene Kombinationen dieser Elemente berücksichtigen musst.
Schritt 5: Führe den Test durch und analysiere die Ergebnisse
Führe den Test durch, sammle Daten und analysiere die Ergebnisse. Überprüfe, welche Auswirkungen die getesteten Variablen auf die Konversionen haben und ob die Ergebnisse deine Hypothese unterstützen oder widerlegen.
Das Entwickeln von Hypothesen für multivariate Tests kann eine Herausforderung sein, aber es ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass deine Tests aussagekräftig und effektiv sind. Mit der richtigen Vorbereitung und Planung kannst du Hypothesen entwickeln, die dir dabei helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und deine Website oder Kampagne zu optimieren.
Stichprobengröße bei multivariaten Tests
Die Stichprobengröße, auch bekannt als Sample Size, spielt eine entscheidende Rolle bei multivariaten Tests. Sie bezieht sich auf die Anzahl der Nutzer, die in den Test einbezogen werden. Eine ausreichend große Stichprobe ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse des Tests statistisch signifikant und zuverlässig sind.
Signifikanz der Stichprobengröße
Eine zu kleine Stichprobengröße kann dazu führen, dass die Testergebnisse durch Zufall oder durch Ausreißer verzerrt werden. Auf der anderen Seite kann eine zu große Stichprobengröße dazu führen, dass Ressourcen verschwendet werden, ohne dass zusätzliche Einblicke gewonnen werden.
Die ideale Stichprobengröße hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der erwarteten Effektgröße (wie stark du erwartest, dass die Änderungen die Konversionen beeinflussen), der aktuellen Conversion-Rate und dem gewünschten Konfidenzniveau (wie sicher du sein möchtest, dass die Ergebnisse nicht auf Zufall beruhen).
Berechnung der Stichprobengröße
Es gibt verschiedene Methoden und Tools zur Berechnung der erforderlichen Stichprobengröße für multivariate Tests. Diese Tools berücksichtigen in der Regel Faktoren wie die erwartete Effektgröße, das gewünschte Konfidenzniveau und die Leistung (die Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt zu entdecken).
Tools und Plattformen für multivariate Tests
Es gibt zahlreiche Tools und Plattformen, die dir dabei helfen können, multivariate Tests durchzuführen. Hier sind einige der beliebtesten und am häufigsten genutzten Optionen:
- Optimizely
- VWO (Visual Website Optimizer)
- Google Optimize
- Adobe Target
Optimizely
Optimizely ist eine der bekanntesten Plattformen für A/B- und multivariate Tests. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und eine Vielzahl von Funktionen, die es einfach machen, Tests zu erstellen, durchzuführen und auszuwerten. Optimizely unterstützt auch personalisierte Tests und hat starke Analysefunktionen.
VWO (Visual Website Optimizer)
VWO ist ein weiteres beliebtes Tool für A/B- und multivariate Testmethoden. Es bietet eine einfache Drag-and-Drop-Schnittstelle, um Tests zu erstellen, sowie eine Vielzahl von Analysewerkzeugen, um die Ergebnisse zu verstehen. VWO unterstützt auch Heatmaps und andere fortgeschrittene Funktionen.
Google Optimize
Google Optimize ist ein kostenloses Tool von Google, das sowohl A/B- als auch multivariate Testverfahren unterstützt. Es lässt sich nahtlos in andere Google-Produkte wie Google Analytics integrieren und bietet eine Vielzahl von Funktionen, um Tests zu erstellen und auszuwerten.
Adobe Target
Adobe Target ist ein Teil von Adobes Marketing Cloud und bietet eine Reihe von leistungsstarken Funktionen für A/B- und multivariate Tests. Es unterstützt auch personalisierte Tests und bietet umfangreiche Analysemöglichkeiten.
Diese Tools und Plattformen können dir dabei helfen, multivariate Tests effektiv durchzuführen und die Ergebnisse zu analysieren. Welches Tool oder welche Plattform für dich am besten geeignet ist, hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen ab.
Anwendungsbeispiele für multivariate Tests
Multivariate Tests haben sich als effektive Methode zur Verbesserung der Conversion-Raten und Nutzerbindung etabliert. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:
Beispiel 1: E-Commerce-Unternehmen
Ein bekanntes E-Commerce-Unternehmen führt einen multivariaten Test durch, um die optimale Kombination von Produktbildern, Beschreibungen und Call-to-Action-Buttons zu ermitteln. Durch die Identifizierung der erfolgreichsten Variationen kann das Unternehmen seine Conversion-Rate signifikant steigern.
Beispiel 2: Softwareunternehmen
Ein globales Softwareunternehmen führt einen multivariaten Test auf seiner Landingpage durch, um die Download-Rate seiner kostenlosen Testversion zu erhöhen. Durch das Testen verschiedener Überschriften, Bilder und Call-to-Action-Texte erzielt das Unternehmen eine beeindruckende Steigerung der Download-Rate.
Beispiel 3: Online-Nachrichtenseite
Eine Online-Nachrichtenseite will die Anzahl der Abonnements für ihren Newsletter erhöhen. Sie führt einen multivariaten Test auf ihrer Anmeldeseite durch, bei dem sie verschiedene Überschriften, Formulardesigns und Call-to-Action-Buttons testet. Die erfolgreichste Kombination führt zu einer signifikanten Steigerung der Anmelderate.