Definition, Aufbau, Beispiele
Du hast sicherlich schon einmal von A/B Testing gehört, einem weit verbreiteten Testverfahren, bei dem zwei Versionen einer Webseite oder Landingpage verglichen werden, um herauszufinden, welche besser abschneidet. Doch was, wenn ich dir sage, dass es eine Methode gibt, mit der du mehrere Elemente und deren verschiedene Kombinationen gleichzeitig testen kannst? Diese Methode nennt sich „Multivariates Testing“ (MVT).
Multivariates Testing geht über das herkömmliche A/B Testing hinaus, indem es das Testen verschiedener Variablen in mehreren Kombinationen ermöglicht. Stelle dir vor, du möchtest herausfinden, welcher Button, welches Wording und welches Bild auf deiner Landingpage die beste Conversion Rate erzielen. Anstatt jeden dieser Faktoren einzeln zu testen, erlaubt dir das multivariate Testing, alle möglichen Kombinationen dieser Elemente gleichzeitig zu testen. Das Ziel? Die optimale Kombination zu finden, die den Traffic auf deiner Website steigert und die Conversion Rates maximiert.
Doch warum ist MVT so wertvoll? Es gibt dir tiefere Einblicke in das Verhalten deiner Besucher und zeigt dir, wie verschiedene Elemente zusammenwirken, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Anstatt nur eine Hypothese nach der anderen zu testen, kannst du mit Multivariates Testing mehrere Hypothesen gleichzeitig überprüfen. Es ermöglicht dir, die Interaktionen zwischen verschiedenen Variablen zu verstehen und zu nutzen, um die beste Version deiner Webseite oder Landingpage zu kreieren. Außerdem sparst du jede Menge Zeit, wenn du nicht jede Hypothese einzeln testen musst.
Aber Achtung: nicht für jede Webseite eignet sich Multivariates Testing, denn es erfordert enorm viel Traffic. Weiter unten werde ich an einigen Rechen-Beispielen zeigen, wieviele Besucher und Conversions du ungefähr brauchst für diese Methode. Eins vorweg: Falls du eine mittlere fünfstellige Zahl an monatlichen Besuchern hast, fokussiere dich lieber weiterhin auf das A/B Testing.
Beispiele für A/B Testing und multivariates Testing
Um das ganze noch etwas anschaulicher zu gestalten, führe ich ein weiteres Synonym für das multivariate Testing ein: A/B/C/.. Testing. Dieser Begriff ist nicht so geläufig, aber verdeutlicht besser den Unterschied zum klassischen A/B Testing, denn statt den Versionen A und B der Seite testen wir nun die Versionen A, B, C, usw. gegeneinander.
So sieht ein A/B Test aus
Ausgangssituation: Ein Online-Shop möchte die Anzahl der Newsletter-Anmeldungen erhöhen. Sie haben den Verdacht, dass der aktuelle Call-to-Action (CTA) Button auf der Landing Page nicht optimal ist und vielleicht nicht genug Besucher dazu motiviert, sich für den Newsletter anzumelden.
Hypothese: Ein auffälligerer Button mit überzeugenderem Wording könnte die Anmeldequote erhöhen.
A-Version (Kontrollversion): Der aktuelle Button ist grau mit dem Text „Newsletter abonnieren“.
B-Version (Testversion): Ein neuer Button in leuchtendem Grün mit dem Text „Jetzt exklusive Angebote sichern!“
Durchführung: Die Besucher des Online-Shops werden zufällig in zwei Gruppen geteilt. Die eine Hälfte sieht die A-Version der Seite, die andere die B-Version. Der Test läuft über einen festgelegten Zeitraum oder bis eine ausreichende „sample size“ erreicht ist, um statistisch signifikante Ergebnisse zu gewährleisten.
Ergebnis: Nach dem Testzeitraum werden die Ergebnisse analysiert. Angenommen, die B-Version mit dem grünen Button und dem veränderten Wording hat eine um 25% höhere Anmeldequote erzielt als die A-Version. Auf Basis dieser Ergebnisse entscheidet sich der Online-Shop, den neuen Button dauerhaft zu implementieren, da er die Conversion Rate verbessert hat.
Das ist ein klassisches Beispiel für einen A/B Test, bei dem nur ein einzelnes Element (in diesem Fall der CTA Button) verändert wird, um dessen Auswirkung auf ein bestimmtes Ziel (die Newsletter-Anmeldungen) zu messen.
So sieht ein Multivariater Test aus
A/B/C/… Testing, oft auch als erweiterte Form des A/B Testings oder Multivariates Testing (MVT) bezeichnet, ist eine Methode, die es ermöglicht, gleichzeitig mehrere Kombinationen von Variablen auf einer Webseite oder Landing Page zu testen. Diese Technik ist besonders nützlich, um die optimale Kombination zu identifizieren, die die höchsten Conversion Rates erzielt.
Beispiel für A/B/C/… Testing:
Ausgangssituation: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte die Effektivität seiner Landing Page verbessern, um den Website Traffic zu erhöhen und die Conversion Rate zu steigern. Das Ziel ist es, herauszufinden, welche Kombination aus Button-Design, Wording und anderen Elementen am effektivsten ist.
Hypothese: Das Unternehmen geht davon aus, dass durch das Testen verschiedener Kombinationen von Buttons, Wording und Design-Elementen eine signifikante Steigerung der Conversion Rates erreicht werden kann.
Aufbau des Tests: Anstatt sich auf ein einzelnes Element wie beim A/B Testing zu konzentrieren, werden beim A/B/C/… Testing mehrere Varianten von Buttons, Wording und anderen Design-Elementen erstellt. Diese werden in unterschiedlichen Kombinationsmöglichkeiten auf verschiedenen Versionen der Landing Page getestet, um die Interaktion zwischen den Variablen zu untersuchen.
Durchführung: Die Besucher der Website werden zufällig auf die verschiedenen Varianten der Landing Page verteilt. Es wird eine ausreichend große Sample Size angestrebt, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen.
Ergebnisanalyse: Nach dem Testzeitraum werden die Daten analysiert, um zu sehen, welche Kombination die höchste Conversion Rate erzielt hat. Dies beinhaltet die Auswertung der Performance jeder einzelnen Variante und ihrer Kombinationen.
Entscheidung: Basierend auf den Testergebnissen entscheidet das Unternehmen, welche Kombination von Button-Design, Wording und anderen Elementen die beste Performance zeigt. Diese Kombination wird dann auf der Landing Page implementiert, um das Ziel einer höheren Conversion Rate zu erreichen.
Abschließend bietet A/B/C/… Testing eine umfassende Methode, um das Verhalten der Besucher zu verstehen und die effektivste Kombination von Elementen auf einer Webseite zu identifizieren. Es ist ein wertvolles Tool im Arsenal des digitalen Marketings, das zu besseren Entscheidungen führt und letztendlich den Website Traffic und die Conversion Rates steigert.
Optimierung von Landing Pages: Multivariates Testing in der Praxis
Multivariates Testing ist in der Praxis besonders nützlich, wenn es darum geht, die ideale Kombination von Elementen zu finden, die die Conversion Rates maximieren. Im Gegensatz zum herkömmlichen A/B Testing, bei dem nur zwei Varianten getestet werden, erlaubt Multivariates Testing das Testen mehrerer Variablen und deren vielfältigen Kombinationsmöglichkeiten.
Beginnen wir mit einem konkreten Szenario: Eine E-Commerce-Website möchte ihre Landing Page optimieren, um mehr Besucher in Kunden umzuwandeln. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, welche Kombination von Design-Elementen, wie Button-Farbe, Wording, Bildern und Layout, am effektivsten ist. Hier kommt Multivariates Testing ins Spiel. Anstatt nur einen einzelnen Button oder ein einzelnes Bild zu testen, werden verschiedene Versionen der Landing Page erstellt, jede mit einer einzigartigen Kombination dieser Elemente. Diese Versionen könnten Varianten mit unterschiedlichem Wording auf den Buttons, verschiedenen Bildern und Layout-Strukturen umfassen.
Während des Testzeitraums werden die Besucher der Website zufällig auf die verschiedenen Landing Page-Versionen verteilt. Die Daten – wie Klickrate, Verweildauer auf der Seite und Conversion Rate – werden sorgfältig überwacht und analysiert. Eine ausreichende Sample Size ist entscheidend, um statistisch signifikante Ergebnisse zu gewährleisten. Dies bedeutet, dass der Test über einen ausreichend langen Zeitraum oder bis zu einer genügenden Anzahl an Website-Besuchen durchgeführt werden muss.
Die Analyse dieser Daten bietet tiefe Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Besucher. Welche Button-Farbe führt zu mehr Klicks? Welches Wording motiviert die Besucher am meisten, eine Aktion durchzuführen? Die Antworten auf diese Fragen ermöglichen es den Websitebetreibern, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Landing Page entsprechend anzupassen.
Zusammenfassend ist Multivariates Testing ein mächtiges Werkzeug in der Optimierung von Landing Pages. Es ermöglicht es, mehrere Hypothesen gleichzeitig zu testen, Interaktionen zwischen verschiedenen Variablen zu verstehen und schließlich diejenige Kombination zu identifizieren, die den größten Einfluss auf die Steigerung der Conversion Rates hat.
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