Multivariate Tests vs. A/B-Tests: Ein Leitfaden für digitale Vermarkter

Erstellen Sie Marketingexperimente, die Ihnen dabei helfen, die Ziele Ihrer Marke zu erreichen, wenn Sie dieses Jahr die Unterschiede zwischen multivariaten Tests und A/B-Tests kennenlernen.

Ihr Online-Erfolg hängt von Ihrer Fähigkeit ab, Ihr digitales Marketing zu erneuern. Dies kann durch Marketingexperimente erreicht werden. Unabhängig davon, ob Sie Experimente durchführen, um Ihre bezahlte Werbung, Ihr E-Mail-Marketing oder Ihre allgemeine Benutzererfahrung (UX) zu verbessern, müssen Sie die Grundlagen des Experimentierens kennen, um heute Kampagnen optimieren und digitale Erfolge für Ihr Unternehmen erzielen zu können.

A/B-Analysen und multivariate Tests gehören zu den grundlegendsten und zugleich wichtigsten Methoden für Marketingexperimente in der Branche. Um diese Testmethoden effektiv nutzen zu können, müssen Sie ihre Definitionen, Anwendungsfälle und Unterschiede verstehen, damit Sie entscheiden können, welche Methode am besten für die Ziele geeignet ist, die Sie für den Erfolg Ihres Unternehmens vor Augen haben.

Sind Sie gespannt darauf, diese beiden Methoden zu nutzen, um Ihr Marketing zu verbessern und digitale Erfolge für Ihre Marke zu erzielen? Dann lesen Sie diesen Leitfaden von Propelrr weiter, um herauszufinden, wie Sie noch heute multivariate Tests im Vergleich zu A/B-Tests in E-Mail-Marketing, bezahlter Werbung, UX und mehr einsetzen können.

A/B-Tests erklärt

Im Kern handelt es sich bei A/B-Tests um eine Art Test, der zwei Versionen einer Anzeige, Landingpage, Website oder E-Mail vergleicht, um herauszufinden, welche Version die beste Leistung erbringt. Diese Technik, auch Split-Testing genannt, ermöglicht es Ihnen, Ihre digitalen Marketingmaßnahmen zu optimieren und die Gesamtleistung online zu verbessern.

Zu den Vorteilen dieser Experimentiermethode gehören:

• Einfachheit. Die besten und effektivsten A/B-Tests vergleichen lediglich zwei Varianten einer einzelnen Variable in einer Marketingkampagne. Dies verleiht einen Eindruck von Einfachheit, den multivariate Analysen nicht unbedingt haben.
• Klarheit in den Ergebnissen. Solange Ihr Forschungsdesign und Ihre Methodik solide sind, erhalten Sie Ergebnisse, die eindeutig eine erfolgreiche Variante Ihres Marketingexperiments identifizieren.
• Iterativer Charakter. Aufgrund des iterativen Charakters dieser Art von Experimenten können Sie Ihre Ausführungen sehr gezielt und schrittweise weiterentwickeln und verbessern.
• Plattformintegration. Da dies eine der grundlegendsten Formen der vergleichenden Analyse ist, finden Sie die Integration von A/B-Experimenten auf unzähligen Social-Media-Plattformen, beispielsweise bei der Anzeigenoptimierung von Facebook.

Zu den Nachteilen dieser Methode zählen hingegen:

• Begrenzte Einblicke. Denn nur wenn man nur zwei Varianten miteinander vergleicht, kann man so viele Erkenntnisse gewinnen.
• Mögliche Fehlalarme. Sofern Sie nicht zu Beginn Ihrer Analyse eine Falsch-Positiv-Rate festlegen, laufen Sie Gefahr, fälschlicherweise auf einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen Ihren Varianten zu schließen – wenn es in Ihrem kleinen Test überhaupt keinen gibt.
• Kann zeitaufwändig sein. Da Sie jeweils nur zwei Varianten einer einzelnen Variable testen können, benötigen Sie viel mehr Zeit, um jede einzelne Variable zu analysieren, die Sie in etwas Komplexem, wie einer Landingpage oder einer Website, verbessern möchten.
• Kann Ressourcen verbrauchen. Angesichts des Zeitaufwands, den diese Form des Experimentierens in Anspruch nimmt, ist es nur sinnvoll, dass Sie auch während dieser Reihe von Variantenanalysen Ressourcen verbrauchen.

Angesichts dieser Vor- und Nachteile könnte es Sie interessieren, in welchen konkreten Fällen Sie diese Art des Experimentierens am besten für Ihre Marketinganforderungen einsetzen. Nachfolgend finden Sie einige Szenarien und Beispiele dafür, wann Sie die A/B-Analyse zur Verbesserung Ihrer ausgewählten Kampagnen einsetzen können.

Hier sind einige Anwendungsszenarien für den Einsatz von Split-Tests auf Ihrer Optimierungsreise:

• Vergleich von Google AdWord-Elementen. Sie können den Text Ihrer Anzeige optimieren, indem Sie zwischen zwei verschiedenen Google AdWords wechseln und sehen, welches davon effektiver Klicks erhält.
• Farben eines Hyperlinks testen. Was hat eine bessere Klickrate, ein grüner Hyperlink oder ein blauer Hyperlink? Sie können diese beiden Farben vergleichen, um zu sehen, welche auf einer Seite am besten funktioniert.
• Begrenzte Änderungen für ein bezahltes Anzeigenbild. Sie möchten wahrscheinlich, dass Ihre Pay-per-Click-Anzeige (PPC) Conversions erzielt. Optimieren Sie daher unbedingt die visuelle Darstellung, indem Sie Heldenbilder vergleichen und sehen, welches effektiver ist als das andere.
• Grundlegende Variationen einer CTA-Schaltfläche. Unabhängig davon, ob sich dies auf die Farbe, Platzierung, den Text oder die Form des Call-to-Action-Buttons (CTA) Ihrer Website bezieht, können Sie grundlegende Variationen davon testen, um zu sehen, welche Version eine höhere Klick- oder Conversion-Rate erzielt.

Hier sind zwei erfolgreiche Fallstudien, die den sinnvollen Einsatz dieser Testmethode veranschaulichen:

• Århus Teater. Diese Theatergruppe in Dänemark hat einfach den CTA-Button ihrer Website von „Kb Billet“ („Ticket kaufen“) in „Kb Billetter“ („Tickets kaufen“) geändert. Aufgrund klarerer Anweisungen aus der zweiten Version des CTA konnten die Ticketverkäufe letztendlich um 20 % gesteigert werden.
• SWISSGEAR. In einer Variation der Informationsseiten ihrer Sonderangebote verwendete SWISSGEAR Rot, um nur die Abschnitte „Sonderpreis“ und „In den Warenkorb“ hervorzuheben. Dadurch war es für die Kunden einfacher zu sehen, was im Angebot war, was zu einer Steigerung der Conversions für die Marke um 52 % führte.

Denken Sie, dass Sie A/B-Tests bei Ihren digitalen Marketingkampagnen im Griff haben? Dann ist es an der Zeit, dass Sie mehr über multivariate Tests erfahren und sehen, ob es für Ihre heutigen Experimente das Richtige ist.

Multivariate Tests vorgestellt

Multivariate Tests (MVT) sind eine Methode, mit der Sie mehrere Varianten einer Anzeige, Landingpage, Website, UX oder anderen Marketingausführung analysieren können, um herauszufinden, welche Kombination von Variablen für diese Ausführung am besten geeignet ist. Da Sie mit diesem Typ mehrere Versionen gleichzeitig testen können, erhalten Sie komplexere Ergebnisse als bei einer herkömmlichen A/B-Analyse.

Angesichts dieser Definition gehören zu den folgenden Vorteilen dieser Experimentiermethode:

• Effiziente Optimierung. Mit MVT können Sie Ihre Anzeige, Website, UX oder Landingpage effizienter optimieren, da Sie mehr Elemente in kürzerer Zeit testen können.
• Umfassende Einblicke. Da Sie bei diesem Experimenttyp mehr Datenpunkte sammeln, können Sie umfassendere Erkenntnisse gewinnen, die es Ihnen auch ermöglichen, Ergebnisse zu extrapolieren.
• Macht mehrere A/B-Tests überflüssig. Bei MVT handelt es sich im Wesentlichen um eine Reihe von übereinander geschichteten A/B-Tests. Wenn Sie also diese Experimentiermethode anwenden, müssen Sie nicht mehrere aufeinanderfolgende A/B-Tests hintereinander ausführen.
• Statistisch signifikante Ergebnisse. Dieser Testtyp erfordert eine beträchtliche Menge an Website-Verkehr, um ordnungsgemäß ausgeführt zu werden. Dies bedeutet, dass Sie mit diesem größeren Zielgruppenpool statistisch signifikante Ergebnisse erzielen können.

Zu den Nachteilen von MVT gehören hingegen:

• Komplexe Methodik. Angesichts der Art und Weise, wie dieser Typ mehrere Variablen aus mehreren Varianten testet, können Sie eine komplexere Methodik erwarten, die eine tiefgreifende Analyse der Wechselwirkungen dieser Variablen untereinander erfordert.
• Weniger iterativer Natur. Mit dieser Methode können Sie alles, was Sie für eine Anzeige benötigen, auf einmal testen. Wenn Sie jedoch einen iterativeren Ansatz für Ihre Conversion-Optimierung verfolgen möchten, ist diese Methode nicht die richtige für Sie.
• Erfordert mehr Website-Verkehr, um tatsächlich ausgeführt zu werden. Da Sie genügend Benutzerdaten benötigen, um alle Kombinationen Ihrer Variablen zu testen, ist für die ordnungsgemäße Ausführung von MVT eine erhebliche Menge an Website-Verkehr erforderlich. Wenn Sie ein neues oder kleines Unternehmen sind, verfügen Sie möglicherweise noch nicht einmal über diesen Website-Traffic – was bedeutet, dass Sie kein erfolgreiches Experiment für Ihre Marke durchführen können.
• Erfordert mehr Fachwissen als Split-Tests. Da dieser Typ mehr Variablen und deren Wechselwirkungen miteinander vergleicht, eignet sich dieser Typ am besten für fortgeschrittene digitale Vermarkter mit mehr Erfahrung im Experimentieren.

Angesichts der oben aufgeführten Vor- und Nachteile gibt es einige einzigartige Anwendungsfallimplikationen für MVT. Entdecken Sie die Situationen und Szenarien, in denen Sie diese Form der Analyse nutzen können, indem Sie sich die folgenden Listen ansehen.

Hier sind Beispiele für Szenarien, in denen Sie MVT zur Optimierung Ihrer Marketingausführung einsetzen können:

• Mehrere Änderungen an einem Anmeldeformular. Mit dieser Methode können Sie mit der Platzierung, Länge und Sprache eines Anmeldeformulars experimentieren, um herauszufinden, welche Version die meisten erfolgreichen Anmeldungen erzielt.
• Komplizierte Variationen einer bezahlten Anzeige. Sie können auch die Überschrift, den Text und das Bild einer Anzeige austauschen, um herauszufinden, welche Version die meisten Conversions erzielt. Dies ist insbesondere bei bezahlten Anzeigen, die wichtige Ressourcen verbrauchen, von entscheidender Bedeutung.
• Überarbeitung des Layouts einer gesamten Landingpage. Welche Textplatzierung führt Ihre Benutzer am besten durch Ihre Zielseite? Durch die Optimierung mit MVT können Sie Überschriften und Textkörper verschieben, um zu sehen, welche Anordnung Benutzer am besten zum CTA der Seite führt.
• Komplexe Variationen einer CTA-Anzeige. Während Sie früher jeweils nur ein Element testen konnten, können Sie hier die Farbe, Platzierung, Kopie und/oder die Form des CTA-Buttons Ihrer Website ändern, um zu sehen, welche Version eine höhere Klickrate erzielt.

In der Zwischenzeit finden Sie hier Beispiele für Fallstudien, in denen MVT korrekt eingesetzt und ausgeführt wurde:

• Ashley-Möbel. Durch das Entfernen eines völlig irrelevanten Abschnitts von seiner Checkout-Seite konnte Ashley Furniture seine UX verbessern, seine Absprungrate um 4 % senken und die Verkaufskonversionen um 15 % steigern.
• Entdeckung. Durch die Optimierung sowohl des Video-Engagements als auch der Anzeigensichtbarkeit auf seinen Content-Seiten konnte Discovery die Klickraten für die Videos, die das Unternehmen in seinem Online-Show-Netzwerk anbietet, um 6 % steigern.

Angesichts all dieser hervorragenden Definitionen und Beispiele der A/B- und MVT-Methoden sind Sie jetzt besser gerüstet, um zu verstehen, welche Methode heute für Ihre digitalen Marketinganforderungen am besten geeignet ist. Lassen Sie uns Ihr Wissen über diese beiden Typen weiter vertiefen, indem wir sie im nächsten Abschnitt miteinander vergleichen.

Hauptunterschiede zwischen A/B-Tests und multivariaten Tests

Jeder Test ist auf seine Weise nützlich, und aufgrund einiger wesentlicher Unterschiede ist der eine möglicherweise kein guter Ersatz für den anderen. Denken Sie beim Vergleich der einzelnen Testtypen im Hinblick auf Ihre Optimierungsziele daran, auch die folgenden einzigartigen Unterschiede zwischen den beiden Methoden zu berücksichtigen:

Welche Methode sich am besten eignet, hängt zwangsläufig vom Optimierungsbedarf Ihrer ausgewählten Marketingkampagne ab. Neben der Eignung des Tests für Ihre Anforderungen sollten Sie aber auch prüfen, welche Tools Ihnen zur Verfügung stehen, um diese Experimente insgesamt durchzuführen.

Folgen Sie uns im nächsten Abschnitt, um vier wesentliche Tools und Plattformen für die Durchführung einer A/B-Analyse oder MVT in diesem Jahr zu entdecken.

Technische Überlegungen zur Implementierung multivariater vs. A/B-Tests

Der Entscheidungsprozess für die Wahl zwischen diesen beiden Typen sollte auch Tools, Plattformen und Technologien umfassen, die Ihnen bei der Durchführung Ihres Experiments zur Verfügung stehen. Wenn Sie nicht über die Tools verfügen, die Sie beispielsweise für die Durchführung einer multivariaten Analyse benötigen, müssen Sie möglicherweise eine neue Strategie entwickeln und stattdessen einen A/B-Vergleich durchführen.

Hier sind einige Beispiele für wichtige Testtools und Plattformen zum Einrichten Ihrer Experimente, zum Verfolgen ihres Fortschritts und zum Sammeln von Daten für Ihre Experteninterpretation:

• AB Lecker. A/B Tasty wird von großen globalen Unternehmen wie Fenty und Lush genutzt und bietet Ihnen sowohl Split-Analyse- als auch MVT-Funktionen zu wettbewerbsfähigen Preisen – selbst für kleine und mittlere Unternehmen.
• Konvertieren. Convert, dem Unicef ​​und Sony vertrauen, bietet seinen Kunden eine einzigartige 15-tägige kostenlose Testversion, damit sie die A/B- und multivariaten Funktionen der Plattform testen können.
• KI weiterentwickeln. Die KI-gesteuerten Lösungen von Evolv AI ermöglichen es Unternehmen wie Ihrem, Kampagnen durch seine adaptiven A/B- und MVT-Experimentierplattformen effizient zu optimieren.
• Optimiert. Optimizely wird von Pizza Hut, eBay, Yamaha und Microsoft verwendet und ermöglicht Marken den Zugriff auf A/B-, MVT- und Multi-Page-Funktionen aus seinem breiten Leistungsspektrum.

Mit dieser kurzen Liste leistungsstarker Software für Marketingexperimente und -optimierung können Sie von nun an einen soliden Ausgangspunkt für die Verbesserung Ihrer Kampagnen und Inhalte schaffen.

Förderung datengesteuerter Innovation

Ganz gleich, für welche Methode Sie sich entscheiden: Wichtig ist, dass Sie immer mit Ihren Inhalten experimentieren. Das Testen Ihrer Kampagnen ist der Schlüssel zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele. Ohne sie können Sie Ihre Ausführungen nicht erfolgreich und datengesteuert innovieren.

Tests und Experimente ermöglichen datengesteuerte Innovationen im digitalen Marketing. Mit ihnen können Sie kritische Schwachstellen angehen, datengestützte Lösungen entdecken und Kampagnen vorantreiben, die langfristig echte Ergebnisse für Ihre Marke bringen.

Die zentralen Thesen

Fördern Sie noch heute Innovationen mit den richtigen Testarten. Hier sind ein paar letzte Erinnerungen, die Sie mitnehmen sollten, wenn Sie heute Ihre digitale Marketingreise beginnen:

• Identifizieren Sie Ihr Warum. Warum führen Sie dieses Experiment überhaupt durch? Indem Sie den Kontext und den Grund für diesen Vergleich ermitteln, können Sie feststellen, welche Methode für Ihre Ziele am besten geeignet ist.
• Treiben Sie Ihre Entscheidungen mit Daten voran. Sobald Sie die Gründe für das Experimentieren ermittelt haben, sollten Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Daten nutzen, um zu entscheiden, ob Sie für Ihre Ausführung die A/B-Analyse oder MVT verwenden sollten.
• Konsultieren Sie Experimentierexperten. Sie sind sich Ihrer analytischen Fähigkeiten für größere Marketingkampagnen nicht so sicher? Scheuen Sie sich nicht, noch heute die Dienste von Propelrr in Anspruch zu nehmen, um zusätzliche Beratung und Anleitung zu erhalten.

Wenn Sie weitere Fragen haben, senden Sie uns eine Nachricht über unsere Facebook-, X- und LinkedIn-Konten. Lass uns schreiben!

Abonnieren Sie auch den Propelrr-Newsletter, wenn Sie diesen Artikel und unsere anderen Inhalte für Ihre Bedürfnisse hilfreich finden.