Einrichten und Überwachen eines multivariaten Tests: Ein umfassender Leitfaden

Wichtiger Hinweis: Wir haben uns bemüht, die Übersetzung aus dem Englischen so genau wie möglich zu gestalten, dennoch können Fehler auftreten, wofür wir uns entschuldigen. Bei Unklarheiten bezüglich des Inhalts bitten wir Sie, die englische Version dieser Seite zu konsultieren.

Multivariate Tests sind eine der leistungsstärksten Techniken im digitalen Marketing und der Produktoptimierung, werden aber in vielen Unternehmen immer noch zu wenig genutzt. Durch das gleichzeitige Testen mehrerer Elemente auf einer Webseite oder Produktoberfläche können Sie tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten gewinnen als traditionelle A/B-Tests oft bieten. Egal, ob Sie Schlagzeilen, Bilder, Schaltflächenplatzierungen oder mehrere Kombinationen aus Design- und Text-Elementen optimieren möchten, ein gut durchgeführter multivariater Test kann Sie direkt zu der Variation führen, die bei Ihrem Publikum am besten ankommt.

Im Gegensatz zu A/B-Tests, bei denen jeweils eine einzelne Variablenänderung isoliert wird, können Sie mit multivariaten Tests verschiedene Kombinationen parallel testen und so Ihren Optimierungszyklus beschleunigen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie klare Ziele setzen, relevante Variablen auswählen, einen Test effektiv starten und die Ergebnisse für umsetzbare Erkenntnisse interpretieren. Wir werden Best Practices untersuchen, Fallstricke aufzeigen und Tipps für den Erfolg geben. Wenn Sie diesem umfassenden Prozess folgen, sind Sie gerüstet, das volle Potenzial von multivariaten Tests auszuschöpfen und datengesteuerte Verbesserungen auf Ihrer Website, Ihrem Produkt oder Ihren Marketingkampagnen voranzutreiben.

Abschnitt 1: Multivariate Tests verstehen

1.1 Was ist ein multivariater Test?

Ein multivariater Test ist eine experimentelle Technik, mit der die Auswirkungen mehrerer Variablen oder Elemente auf ein gewünschtes Ergebnis gemessen werden—wie Click-Through-Rate, Verweildauer auf der Seite oder Conversions—innerhalb eines einzigen Experiments. In einem typischen A/B-Test vergleichen Sie zwei Variationen, die sich nur in einem Element unterscheiden (z. B. eine Schaltflächenfarbe). Im Gegensatz dazu kann ein multivariater Test mehrere Elemente gleichzeitig bewerten, z. B. Schlagzeilentext, Hintergrundbild und Schaltflächenfarbe, alles innerhalb desselben Experiments. Die Software erstellt und serviert dann automatisch verschiedene Kombinationen (oder „Rezepte“) an verschiedene Segmente des Traffics Ihrer Website.

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, nicht nur zu sehen, welches Element einzeln am besten abschneidet, sondern auch, wie jedes Element mit anderen interagiert. Beispielsweise könnte eine bestimmte Schlagzeile nur in Kombination mit einem bestimmten Bild gut funktionieren, oder eine bestimmte Schaltflächenfarbe könnte in Kombination mit einem bestimmten Layout weitaus effektiver sein. Indem Sie einen einzigen Test durchführen, der all diese Faktoren berücksichtigt, gewinnen Sie umfassendere und tiefere Einblicke in die Präferenzen der Nutzer.

1.2 Vorteile von multivariaten Tests

Der Hauptvorteil von multivariaten Tests sind die umfassenden Daten, die sie darüber liefern, wie mehrere Änderungen interagieren. Sie wissen mit größerer Präzision, welche Kombination die besten Ergebnisse liefert. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mehrere Hypothesen darüber haben, wie Sie die Nutzererfahrung verbessern können. Anstatt mehrere aufeinanderfolgende A/B-Tests durchzuführen—jeder konzentriert sich auf eine einzelne Variable—können Sie Ihre Bemühungen bündeln. Das Ergebnis ist oft ein effizienterer und ganzheitlicherer Optimierungsprozess.

Häufige Anwendungsfälle sind die Optimierung von Landing Pages für maximale Conversions, das Optimieren von Produktdetailseiten auf E-Commerce-Websites und das Verfeinern von E-Mail-Kampagnen. Beispielsweise könnte ein Online-Händler einen Test auf einer Produktseite durchführen, bei dem er das Hauptproduktbild, die Schlagzeile und die Farbe der Call-to-Action-Schaltfläche gleichzeitig ändert. Auf diese Weise erfahren sie nicht nur, welche Schlagzeile überzeugender ist, sondern auch, wie sich die Wirksamkeit der Schlagzeile mit verschiedenen Produktbildern oder Schaltflächenfarben ändert.

Multivariate Tests liefern somit einen reichhaltigeren Datensatz und helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf dem Nutzerverhalten basieren. Mit einem klaren Verständnis dieser Testmethode können Sie mit der Planung und Durchführung von Experimenten beginnen, die aussagekräftige Erkenntnisse und Verbesserungen liefern, die weit über einfache A/B-Vergleiche hinausgehen.

Abschnitt 2: Planen Sie Ihren multivariaten Test

2.1 Klare Ziele setzen

Wie jedes datengesteuerte Projekt beginnt ein multivariater Test mit einem klaren Ziel. Ihr Ziel könnte sein, die Conversions auf einer Landing Page zu steigern, Warenkorbabbrüche in einem E-Commerce-Funnel zu reduzieren oder die Interaktion mit einem E-Mail-Newsletter zu verbessern. Was auch immer das Ziel ist, es muss spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden sein—oft als SMART-Framework bezeichnet.

Neben dem Hauptziel sollten Sie eine konkrete Hypothese formulieren. Zum Beispiel: „Das Hinzufügen eines Testimonial-Bereichs am oberen Rand der Landing Page in Verbindung mit einer kontrastierenden Call-to-Action-Schaltflächenfarbe wird unsere Lead-Conversion-Rate um mindestens 10 % steigern.“ Dieser Grad an Spezifität stellt sicher, dass jeder Aspekt Ihres Tests darauf ausgerichtet ist, die genaue Frage zu beantworten. Es hilft Ihnen auch, den Fokus zu behalten, damit Sie am Ende nicht irrelevante Variablen testen, die Ihre Ergebnisse verwässern.

Wenn Sie diese Ziele und Hypothesen definieren, überlegen Sie, wie der Erfolg gemessen wird. Wird es eine Klickrate, eine Formularübermittlung, ein Kauf oder die Verweildauer auf der Website sein? Wenn Sie mehrere Metriken haben, priorisieren Sie diese. Identifizieren Sie Ihre primäre Metrik—den Nordstern—und definieren Sie dann einige sekundäre Metriken, die Ihnen bei der Interpretation Ihrer Ergebnisse helfen. Diese sekundären Metriken könnten die Absprungrate, die Ausstiegsrate oder die durchschnittliche Sitzungsdauer umfassen, die zusätzlichen Kontext für Ihr Nutzerverhalten bieten können.

2.2 Variablen und Variationen auswählen

Sobald Sie Ihr Hauptziel und Ihre Hypothese haben, besteht der nächste Schritt darin, zu entscheiden, welche Elemente auf der Seite (oder in der Produktoberfläche) Sie ändern werden. Diese Elemente sind Ihre Variablen, und jede Variable kann mehrere Variationen haben. Typische Elemente sind Schlagzeilen, Produktbilder, Call-to-Action-Schaltflächen, Layoutstrukturen und sogar Schriftarten oder Farbschemata.

Während die Stärke von multivariaten Tests in der gleichzeitigen Untersuchung mehrerer Variablen liegt, sollten Sie die Komplexität berücksichtigen. Jede neue Variable fügt zusätzliche Kombinationen (oder „Rezepte“) hinzu, die Sie den Nutzern anbieten müssen. Wenn Sie beispielsweise drei Schlagzeilen, zwei Bilder und zwei verschiedene Schaltflächenfarben testen, haben Sie 3 x 2 x 2 = 12 verschiedene Seitenvariationen. Diese Komplexität kann exponentiell wachsen, wenn Sie für jedes Element weitere Variationen hinzufügen.

Um aussagekräftige Ergebnisse zu gewährleisten, wählen Sie Variablen aus, die wahrscheinlich einen direkten Einfluss auf Ihre Conversion-Ziele haben. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob die Anpassung eines bestimmten Elements die Nadel wesentlich bewegen wird, sollten Sie erwägen, es zuerst in einem einfacheren A/B-Test zu testen oder Nutzer-Feedback einzuholen, um dessen Bedeutung einzuschätzen. Versuchen Sie außerdem, nicht zu viele Elemente mit geringer Auswirkung gleichzeitig zu testen—dies könnte Ihre Daten verwässern und es schwieriger machen, die wahre Ursache für beobachtete Änderungen im Nutzerverhalten zu ermitteln.

Entwerfen Sie als Nächstes Ihre Variationen sorgfältig. Wenn Sie beispielsweise drei verschiedene Schlagzeilen testen, sollte jede davon deutlich unterschiedlich sein. Das Ändern von nur ein oder zwei Wörtern führt möglicherweise nicht zu signifikanten Unterschieden, es sei denn, sie sind entscheidend für die Nutzerwahrnehmung. Wenn Sie mit einem neuen Layout experimentieren, stellen Sie ebenfalls sicher, dass sich Ihr alternatives Layout in Struktur oder Präsentation wirklich unterscheidet. Ein sinnvoller Kontrast zwischen den Variationen ist unerlässlich, um aus Ihren Testdaten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

2.3 Ausreichend Traffic und Ressourcen sicherstellen

Da multivariate Tests Ihr Publikum auf mehrere Variationen aufteilen, benötigen sie mehr Traffic als ein typischer A/B-Test, um in angemessener Zeit statistische Signifikanz zu erreichen. Wenn Ihre Website oder App nur begrenzten Traffic hat, stellen Sie möglicherweise fest, dass der Test zu lange dauert, bis er abgeschlossen ist. Erwägen Sie in solchen Fällen, die Anzahl der Variablen zu reduzieren oder sich auf eine Seite mit höherem Traffic zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass Sie genügend Daten sammeln können, um eine sichere Entscheidung zu treffen.

Statistische Signifikanz ist entscheidend, um festzustellen, ob der Unterschied, den Sie zwischen den Variationen beobachten, auf die vorgenommenen Änderungen oder nur auf Zufall zurückzuführen ist. Viele Test-Tools verfügen über integrierte Rechner oder Schätzer, die Ihnen helfen können, zu bestimmen, wie lange Sie Ihr Experiment basierend auf Ihrem aktuellen Traffic und der Anzahl der Variationen durchführen müssen. Wenn der Zeitrahmen zu lang oder das erforderliche Traffic-Niveau unrealistisch ist, müssen Sie möglicherweise Ihr Testdesign optimieren.

Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie über die Ressourcen—sowohl Zeit als auch Budget—verfügen, um den Test ordnungsgemäß durchzuführen. Dazu gehören:

• Technische Ressourcen für die Implementierung des Tests (Codierung, Designanpassungen, Analytics-Konfiguration).
• Kosten für Testsoftware oder -plattformen (einige Enterprise-Lösungen können teuer sein).
• Personalressourcen für die Überwachung des Tests, die Analyse der Ergebnisse und die Durchführung nachfolgender Änderungen.

Wenn Sie nicht genügend Ressourcen bereitstellen, kann dies zu unvollständigen Tests, Fehlinterpretationen von Daten oder einer schlechten Implementierung von Gewinnervariationen führen. Indem Sie sich angemessen vorbereiten—die Zustimmung der Stakeholder einholen, Entwickler oder Designer einplanen und die erforderliche Testdauer prognostizieren—legen Sie eine solide Grundlage für ein erfolgreiches multivariates Experiment.

Abschnitt 3: Einrichten eines multivariaten Tests

3.1 Die richtigen Tools auswählen

Die Auswahl des richtigen multivariaten Test-Tools ist eine entscheidende Entscheidung. Zu den beliebten Plattformen gehören Optimizely, Visual Website Optimizer (VWO) und Adobe Target, unter anderem. Jede Lösung bietet eine einzigartige Mischung aus Funktionen, Preisstrukturen und Benutzeroberflächen. Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, welches Tool am besten geeignet ist, Folgendes:

• Budget: Benötigen Sie eine kostenlose oder kostengünstige Lösung wie Google Optimize, oder können Sie in eine Premium-Plattform mit erweiterten Funktionen investieren?
• Integration: Wie gut lässt sich das Tool in Ihre bestehenden Analytics-, CRM- und CMS-Plattformen integrieren?
• Benutzerfreundlichkeit: Ist Ihr Team mit Code vertraut, oder benötigen es einen benutzerfreundlicheren visuellen Editor?
• Skalierbarkeit: Wird dieses Tool den Umfang der Tests unterstützen, die Sie in Zukunft durchführen möchten?
• Support und Schulung: Gibt es eine umfassende Dokumentation, Support-Kanäle oder dedizierte Account Manager, die Ihnen bei der Fehlerbehebung helfen können?

Wenn Sie gerade erst anfangen, kann ein Tool mit einem kostenlosen Tarif ein guter Einstiegspunkt sein. Sobald Sie darüber hinauswachsen, können Sie eine robustere Plattform mit speziellen Funktionen in Betracht ziehen, wie z. B. erweiterte Targeting-Regeln, tiefere Personalisierungsoptionen oder KI-gesteuerte Optimierungsempfehlungen.

3.2 Den Test entwerfen

Nachdem Sie eine Plattform ausgewählt haben, ist es an der Zeit, Ihren Test zu entwerfen. Die genauen Schritte hängen vom Tool ab, aber im Allgemeinen folgen Sie diesem Prozess:

1. Testseite oder -ort identifizieren: Bestimmen Sie die genaue(n) Seite(n) oder Oberflächenelemente, die Sie testen möchten.
2. Variablen und Variationen auswählen: Geben Sie jede Variable an, die Sie ändern möchten—Schlagzeilen, Bilder, Calls to Action usw.—zusammen mit den jeweiligen Variationen für jede.
3. Zielgruppe definieren: Entscheiden Sie, welche Segmente Ihres Traffics den Test sehen sollen. Möglicherweise möchten Sie alle Besucher oder vielleicht nur diejenigen aus bestimmten geografischen Regionen oder Referral-Quellen.
4. Tracking einrichten: Stellen Sie sicher, dass das Tool ordnungsgemäß in Ihre Analytics-Plattform integriert ist. Die Leistung jeder Variation muss für valide Erkenntnisse genau verfolgt werden.
5. Vorschau und Qualitätssicherung: Sehen Sie sich vor dem Start alle Variationen in der Vorschau an, um zu bestätigen, dass sie auf allen Geräten und Browsern korrekt angezeigt werden.

Achten Sie während der Designphase auf die Benutzererfahrung. Vermeiden Sie drastische Änderungen an Seitenlayouts, die Usability-Probleme oder Verwirrung verursachen könnten. Solche drastischen Änderungen können zwar starke Erkenntnisse liefern, aber auch zu hohen Absprungraten führen, wenn die Navigation der Website oder die Markenidentität beeinträchtigt werden. Versuchen Sie, Änderungen zu isolieren, die mit Ihrem Hauptziel zusammenhängen, und gleichzeitig den gesamten Nutzerfluss intakt zu halten.

3.3 Den Test starten

Sobald Sie Ihre Testkonfigurationen eingerichtet und überprüft haben, können Sie starten. Ein reibungsloser Start umfasst jedoch noch einige abschließende Prüfungen:

• Test-Tracking und -Ziele: Überprüfen Sie nochmals, ob die Metriken (z. B. Klicks, Formularübermittlungen) für jede Variation ordnungsgemäß verfolgt werden.
• Ladezeiten: Stellen Sie sicher, dass die Einführung mehrerer Variationen die Seitenladezeiten nicht wesentlich verlangsamt.
• Segmentierungsregeln: Wenn Sie Ihren Test auf ein bestimmtes Nutzersegment beschränken, bestätigen Sie, dass die Targeting-Bedingungen korrekt sind.
• Sampling-Regeln: Entscheiden Sie, ob Sie 100 % Ihres Segments den Test sehen lassen möchten oder aus Sicherheitsgründen nur einen Teil. Einige Teams bevorzugen einen schrittweisen Ansatz, um das Risiko zu kontrollieren.

Beurteilen Sie die Ergebnisse nach dem Start nicht