Was ist multivariates Testen (MVT)?
Multivariates Testen (auch bekannt als multivariables Testen oder MVT) ist ein statistisches Verfahren, das im Marketing verwendet wird, um die Reaktionen der Verbraucher auf mehrere Variablen während des Split-Testings zu bewerten. Beim Split-Testing werden Verbrauchergruppen unterschiedlichen Grafiken (oft Marken-Websites) ausgesetzt und das Engagement durch Metriken wie Absprungrate oder Klickrate verfolgt.
Insgesamt ermöglicht das multivariate Testen, Kombinationen von Variablen gleichzeitig zu testen, um Landingpages und Marketingmaterialien zu optimieren.
Arten des multivariaten Testens (MVT)
Es ist wichtig, die verschiedenen Arten des multivariaten Testens zu kennen, um zu bestimmen, welche für das experimentelle Design und die Geschäftsanforderungen einer Organisation am besten geeignet ist.
- Vollfaktoriell: Dies ist die häufigste Art. Die vollfaktorielle Methode testet alle Permutationen von Variablen auf einer gleichwertigen Menge an Website-Traffic. Dies ist die arbeitsintensivste und präziseste Form des multivariaten Testens.
- Fraktional faktoriell: Bei dieser Art des multivariaten Testens wird nur ein Bruchteil der Variablenkombinationen getestet. Obwohl es weniger Traffic erfordert, sind die Ergebnisse weniger zuverlässig und statistisch signifikant.
Vorteile des multivariaten Testens (MVT)
Multivariates Testen – obwohl ein komplexes Verfahren, das hohe Mengen an Traffic erfordert – hat viele Vorteile im Vergleich zu anderen Arten des Split-Testings.
- Schneller als Alternativen: Wenn ein Unternehmen mehrere A/B-Tests oder einen komplizierten A/B/n-Test durchführen würde, würde es länger dauern, mehrere Experimente durchzuführen und zu analysieren. Multivariates Testen kann auf einmal durchgeführt werden, indem mehrere Variationen gleichzeitig getestet werden.
- Identifiziert klar die Auswirkungen von interagierenden Variablen: Einige könnten bestimmte Variablen als unabhängig voneinander betrachten (wie Seitentitel und visuelle Darstellung), aber multivariates Testen kann statistische Informationen über die Interaktion von Variablen liefern.
Best Practices für multivariates Testen (MVT)
Es gibt mehrere Best Practices, die beim multivariaten Testen zu beachten sind.
- Schmerzpunkte identifizieren: Bevor man multivariates Testen durchführt, muss man zuerst wissen, warum man testen muss. Qualitative und quantitative Forschungserkenntnisse können helfen, interne Schmerzpunkte in Bezug auf Marketingmaterialien zu identifizieren.
- Eine Hypothese entwickeln: Wie bei jedem Experiment muss eine Hypothese erstellt werden, um den Testprozess zu leiten.
- Permutationen erstellen: Es ist entscheidend zu bestimmen, welche Variablen in jeder Iteration gleichzeitig getestet werden.
- Stichprobengröße bestimmen: Alle statistischen Tests erfordern die Bestimmung einer geeigneten Stichprobengröße für das Experiment. Es gibt statistische Formeln online, die einem Unternehmen helfen können, die beste Stichprobengröße für das Experiment zu bestimmen.
- Konversionsziele definieren: Unternehmen müssen Metriken festlegen, die helfen, den Erfolg eines Tests zu analysieren, wie Konversionsziele, Klickraten, Verweildauer auf der Seite und Absprungraten.
- Richte den Test ein und leite Traffic: Sobald die Tests programmiert sind, kann der Traffic auf Kontroll- und Variablen-Seiten geleitet werden.
- Statistische Signifikanz erreichen: Der Test kann beendet werden, wenn genügend Daten gesammelt wurden, um statistische Signifikanz zu erreichen, was normalerweise ein p-Wert von weniger als 0,05 ist.
Multivariates Testen (MVT) vs. A/B-Testing
Multivariates Testen ist bemerkenswert ähnlich dem A/B-Testing, das mit A/B-Testing-Software durchgeführt wird, da es eine Form des Split-Testings ist. Allerdings bewertet das A/B-Testing nur eine Variable. Als Erweiterung des A/B-Testings misst das A/B/n-Testing mehrere Variablen über mehrere Split-Tests, eine Variable nach der anderen. Multivariates Testen ist jedoch effektiver als A/B/n-Testing, da es mehrere Variablen gleichzeitig verfolgen kann, was zu weniger Experimenten führt.
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
