Multivariater Test

Im Gegensatz zum A/B-Test können mit einem multivariaten Test mehrere Variablen gleichzeitig analysiert werden. Es wird also der Einfluss mehrerer unterschiedlicher Faktoren auf die vorab definierte Zielgröße (Öffnungsrate, Klickrate oder Konversionsrate) gemessen.

Dazu versendet man zeitgleich mehr als zwei Ausgaben eines Newsletters – nämlich die Anzahl der zu untersuchenden Variablen potenziert mit deren Varianten. Je höher die Anzahl der zu testenden Newsletter-Varianten, desto größer muss die Stichprobe und somit auch der Verteiler sein, um relevante Ergebnisse zu erhalten.

Man unterscheidet bei der Erhebung zwischen einem vollständigen Design, bei dem alle Kombinationsmöglichkeiten der Variablen berücksichtigt werden, und einem reduzierten Design. Bei einem sehr umfangreichen multivariaten Test können dabei vorab wenig erfolgversprechende Varianten aussortiert oder sich der Methode der orthogonalen Felder aus der Mathematik bedient werden, die beispielsweise in der Taguchi-Methode eingesetzt wird. Oftmals ist das Aufsetzen aber gar nicht so aufwändig, sofern nur Kleinigkeiten geändert werden müssen, wie beispielsweise die Betreffzeile oder der Versandzeitpunkt. Weitere mögliche Variablen sind:

Im Zuge der Newsletter-Auswertung, wird die vorab definierte Zielgröße der Varianten miteinander verglichen. Dazu empfiehlt sich der Einsatz einer Tabellenkalkulation wie beispielsweise Microsoft Excel. Die Newsletter-Variante mit dem besten Ergebnis, also der höchsten Öffnungsrate, Klickrate oder Konversionsrate, wird anschließend an den restlichen Verteiler versendet bzw. die Rückschlüsse aus den Ergebnissen werden in zukünftigen E-Mails berücksichtigt.

Sollen mehrere Zielgrößen auf einmal optimiert werden, wird die Variante mit den besten Ergebnissen für alle Kennzahlen gewählt. Gegebenenfalls sollte dabei vorab eine Gewichtung der Zielgrößen stattfinden, um aussagekräftigere Ergebnisse zu erhalten. Sofern die Erhebung mit einem reduzierten Design stattgefunden hat, werden die Werte für die fehlenden Kombinationsmöglichkeiten aus den Ergebnissen abgeleitet.



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