Wenn man in der Marketing- oder Werbeindustrie tätig ist oder für seine eigenen Produkte und Dienstleistungen wirbt, kennt man den Prozess des Multivariate Testing wahrscheinlich bereits. In diesem Artikel werden wir diese Technik in Bezug auf eine Marketingstrategie eingehend untersuchen und die Vor- und Nachteile des Prozesses erläutern.
Definition Multivariate Testing
Die Idee hinter Multivariate Testing ist, dass die richtigen Änderungen an einer Marketingstrategie, auch wenn es nur kleine sind, gute Ergebnisse liefern. Multivariate Testing ermöglicht es einem, seine Marketinghypothesen mit einer Anzahl von gleichzeitig modifizierten Variablen zu testen. So kann man bestimmen, welche Kombination von Änderungen am besten funktioniert. Multivariate Testing gilt nur für das Online-Marketing, insbesondere für Websites und mobile Apps. Manchmal auch für Suchmaschinenergebnisse, wenn man eine Werbekampagne über diese Suchmaschine ausführt.
Das Internet scheint für Multivariate Testing eingerichtet worden zu sein. Websites, mobile Anwendungen und andere digitale Plätze werden mit einer Reihe von Elementen erstellt, die alle einzeln geändert werden können. Mithilfe von Multivariate Testing kann man bestimmte Elemente untersuchen und bestimmen, welche Kombination davon am effektivsten ist. Je mehr Kampagnen mit Multivariaten Testing ausgeführt werden, desto mehr Informationen erhält man, um seine Kampagne zu verbessern.
Multivariate Testing vs. A/B Testing
Die Alternative zu Multivariate Testing heißt A/B Testing. A/B Testing wird manchmal Split Testing genannt. Marketingexperten raten nur zu A/B Testing, wenn man zwei sehr unterschiedliche Werbungen oder Zielseiten ausprobiert und sehen will, welche besser ist.
Man kann beispielsweise zwei verschiedene Anzeigen mit
- unterschiedlichem Text,
- unterschiedlichen Überschriften und
- verschiedenen visuellen Elementen
erstellen und sehen, welche die meisten Klicks oder Conversions erzielt. Der Unterschied zwischen Multivariate Testing und A/B Testing findet sich oft im Zweck des Tests. Zum Beispiel ist einer der Wege auf denen das A/B Testing üblicherweise verwendet wird, zu bestimmen welche von zwei sehr unterschiedlichen Methoden effektiver ist. Eine Anzeige kann beispielsweise sehr viele schriftliche Informationen enthalten, während die andere sehr wenig Text und hauptsächlich Bilder verwendet.
Das Multivariate Testing hat normalerweise den Zweck, die Reaktionen während einer ganzen Reihe kleinerer Änderungen zu verfolgen. Dadurch erlangt man mehr Informationen darüber, was im Kopf des Verbrauchers vor sich geht.
Multivariate Testing Verwendung & Beispiele
Werfen wir einen Blick auf einige der häufigsten Anwendungsbeispiele für multivariate Tests. Einige gute Beispiele für diese Strategie umfassen das Anbieten mehrerer verschiedener Optionen für eine Call-to-Action-Schaltfläche oder die Verwendung mehrerer verschiedener Farben für die CTA Schaltfläche. Ein anderes Beispiel ist es, verschiedene Konfigurationen von Text und visuellen Elementen auf einer Webseite zu testen und dem einen mehr Gewicht zu verleihen. Dies sind nur zwei Möglichkeiten, um diese leistungsstarke Strategie zu nutzen. Es gibt tausende Variablen, die man ändern kann. Multivariates Testing ist eine der effektivsten Methoden, mit denen man seine Website optimieren kann, um die Absprungrate zu senken und die Anzahl der Conversions zu erhöhen.
Man sollte immer Tests durchführen, um sicherzustellen, dass man die beste Kombination von Elementen hat. Multivariate Testing ist eine Art von Evolution.
Man sollte
- natürliche Selektion auf den eigenen Webseiten und Werbung verwenden
- Dinge loswerden, die nicht funktionieren und
- Eigenschaften behalten, die etwas schaffen was die Konkurrenz übertrifft.
Multivariate Testing wird am besten durchgeführt, wenn man mehrere untergeordnete Elemente hat, die geändert werden können, aber man nicht weiß, welche man ändern sollte. Anstatt ein ganz neues Design zu erstellen, das sich deutlich vom Original unterscheidet, wie z.B. beim A/B Testing, ändert man einfach ein paar Kleinigkeiten und sieht wie die Reaktionen darauf sind.
Vor- und Nachteile von Multivariate Testing
Natürlich sollte nicht der Eindruck entstehen, dass Multivariate Testing perfekt und für jede Situation geeignet ist. Es gibt Vorteile und Nachteile des Multivariate Testing. Am besten wird es verwendet, wenn es viele verschiedene Elemente gibt, die optimiert werden können, um ein einzelnes Ziel zu erreichen. Was auch immer man den Kunden vermitteln möchte: es können manchmal die kleinen Dinge sein, die dabei von Bedeutung sind. Multivariate Testing kann die Notwendigkeit zum Ausführen umfangreicher A/B Tests eliminieren. Denn es können gleichzeitig mehrere Variationen über einen kürzeren Zeitraum getestet werden.
Man muss berücksichtigen, dass eine erhebliche Menge an Datenverkehr benötigt wird, um genügend Daten aus einem Multivariaten Test zu erhalten, bis man weiß was effektiv ist. Das liegt daran, dass man seinen Traffic in verschiedene Gruppen aufteilt. Mit A/B Testing teilt man seinen Traffic nur 50-50. Man erhält immer noch die Hälfte des Traffics für jede Option, was bedeutet, dass man wahrscheinlich genug Daten hat, um eine Schlussfolgerung zu ziehen.
Abhängig von der Anzahl der Optionen, die man mit seinem Multivariaten Tests hat, kann man seinen Datenverkehr auf
- fünf,
- sieben oder
- möglicherweise sogar auf zehn
verschiedene Arten aufteilen.
Fazit
Multivariate Testing kann ein sehr nützliches Tool im Marketing und in der Werbung sein. Man muss jedoch wissen, wie man es richtig verwendet und vor allem, wann es zu verwenden ist. Einige Kampagnen funktionieren besser mit direktem A/B Testing. Aber die meisten können von Multivariate Testing profitieren, solange man genügend Besucher hat, um diese an mehrere Zielseiten zu senden und dennoch genügend Daten sammelt.
