A/B-Tests vs. Multivariate Tests vs. Multipage-Tests

Wenn es um die Durchführung von CRO-Experimenten geht, können Sie zwischen vier Arten von Tests wählen: A/B-Tests, Split-Tests, multivariate Tests und mehrseitige Tests.

Jeder dieser Tests hat seine eigenen Stärken und Grenzen.

Und wenn Sie nicht den richtigen Test für Ihr Experiment auswählen, kann es schwierig werden, schlüssige, datengestützte CRO-Entscheidungen zu treffen.

Lassen Sie uns also verstehen, was diese verschiedenen Optimierungstesttechniken sind und wie sie miteinander verglichen werden … und wie Sie sicher sein können, dass Sie bei jedem Experiment den richtigen Test auswählen.

Hier geht.

Was ist A/B-Testing?

A/B-Tests sind eine Möglichkeit, Änderungen an einem oder mehreren Elementen auf einer Seite zu testen.

Mit A/B-Tests können Sie einer Seite ein Element hinzufügen oder es entfernen oder ändern und sehen, wie sich das Hinzufügen, Entfernen oder Ändern auf die Konversionsrate der Seite auswirkt.

Diese Elemente können beliebige Grafik- oder Textelemente von der Seite sein – zum Beispiel der CTA oder die Überschrift oder das Heldenbild.

Bei A/B-Tests erstellen Sie eine oder mehrere exakte Kopien der Originalseite, wobei die einzigen nicht identischen Elemente die zu testenden Elemente sind.

Und wenn Sie diese Kopien ( Herausforderer genannt) mit dem Original ( Kontrolle genannt) vergleichen, können Sie sehen, wie sich die Änderungen auf die Konversionsrate auswirken.

Geteilte URL-Tests

Es gibt eine andere Form des Testens, die oft mit A/B-Tests in Verbindung gebracht wird, sich aber grundlegend von A/B-Tests unterscheidet.

Sie werden als Split-URL-Tests oder Split-Tests bezeichnet.

Beim Split-Testing wird der Traffic, den eine Seite erhält, in der Mitte aufgeteilt und auf zwei völlig unterschiedliche Versionen derselben Seite geleitet, um die Version zu identifizieren, die für das angegebene Ziel besser abschneidet.

Im Allgemeinen werden diese Versionen unter verschiedenen URLs gehostet, aber das Endziel besteht darin, die Conversions für eine bestimmte Aktion zu steigern, wie z. B. das Ausfüllen von Formularen oder das Hinzufügen zum Einkaufswagen.

Geteilte URL-Tests wurden verwendet, um völlig unterschiedliche Designs oder Versionen einer Seite zu testen.

Hier ist das Ziel, denjenigen zu finden, der die beste Leistung erbringt.

Wenn Sie also zwei radikal unterschiedliche Ideen testen möchten, sollten Sie sich für Split-URL-Tests entscheiden. Wenn Sie beispielsweise zwei Homepage-Designs testen möchten, ist dies die richtige Technik.

Ein A/B-Testbeispiel

BestSelf Co, ein führender Anbieter von Produktivitätstools, erkannte, dass der Umsatz seines Flaggschiffprodukts mit CRO gesteigert werden könnte. Also beauftragte es eine CRO-Agentur (SplitBase), zu untersuchen, wie dies passieren könnte.

SplitBase führte seine Untersuchungen durch und stellte die Hypothese auf, dass das Hinzufügen einer nutzenorientierten Überschrift zur Zielseite (die ursprünglich keine Überschrift hatte) dazu beitragen könnte, mehr Umsatz zu erzielen.

SplitBase beschloss, einen A/B-Test durchzuführen und eine Seite mit einer Überschrift mit der Originalseite zu vergleichen. SplitBase beschloss außerdem, zwei Versionen der Überschrift zu testen.

Sein Experiment mit einem einfachen A/B-Test endete also mit drei Versionen:

• Version A (das Steuerelement ohne Überschrift)
• Version B (der Herausforderer mit Schlagzeile)
• Version C (der Herausforderer mit einer Variation der Überschrift)

Der Traffic wurde gleichmäßig auf alle drei Versionen aufgeteilt (jeweils ~ 33 %), um zu sehen, welche Version die meisten Verkäufe erzielte.

Wie Sie sehen können, kann ein A/B-Testexperiment sehr gut zu einem A/B/C/D…n-Testexperiment werden.

Anwendungsfälle für A/B-Tests

A/B-Tests haben einen sehr spezifischen Anwendungsfall:

Testen sehr ähnlicher Designs (bis auf die Änderung der Testelemente).

Dies ist der häufigste Anwendungsfall von A/B-Tests, bei dem Sie mit nur einem Element experimentieren und sehen, wie sich die Änderung auf die Conversion-Rate auswirkt.

Wenn Sie vermuten, dass sich ein bestimmtes Element positiv auf die Conversion-Rate auswirken kann, sollten Sie sich für diese Testtechnik entscheiden. Sie können diese Optimierungstesttechnik beispielsweise verwenden, um die Auswirkungen einer Änderung am CTA Ihrer Homepage zu sehen.

Die Vorteile von A/B-Tests

• A/B-Tests sind einfach zu implementieren: Ob Sie zwei sehr ähnliche oder zwei völlig unterschiedliche Erfahrungen testen, die Einrichtung eines A/B-Tests ist ziemlich einfach. Sie sind in der Regel nicht zu zeit- oder ressourcenintensiv.
• A/B-Tests benötigen weniger Traffic (im Vergleich zu multivariaten) Tests, um definitive Ergebnisse zu erzielen: Wenn Sie eine Website haben, auf der Sie genügend Traffic erhalten, um jede Variante etwa 10.000 Besucher zu schicken, sollten Sie in der Lage sein, A/B-Tests zu verwenden, um sie zu finden statistisch signifikante Ergebnisse, um Design-, UI- oder Kopieränderungen an Ihrer Website vorzunehmen. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie A/B-Tests nur mit der Kontrolle und einem Herausforderer (oder beispielsweise zwei Herausforderern) durchführen, da Sie immer noch gute Volumina an Testdatenverkehr an jeden senden können.
• A/B-Tests brauchen nicht zu lange, um zu laufen . Normalerweise können A/B-Tests in 2-3 Wochen statistisch signifikante Ergebnisse liefern und müssen nicht monatelang laufen.

Die Grenzen von A/B-Tests

• A/B-Tests bieten normalerweise begrenzte Einblicke: A/B-Tests ähnlicher Erfahrungen (bei denen nur ein Element variiert wird) laufen normalerweise in zwei Versionen. Das heißt, das Beste, was ein Vermarkter aus dem Experiment lernen kann, ist, welche der drei Versionen (1 Original + 2 Herausforderer) am besten abgeschnitten hat. Das ist alles – Einblicke in nur drei Möglichkeiten. Wenn Sie mehr Varianten testen möchten (wenn Sie beispielsweise 5 Versionen der CTA-Schaltfläche testen möchten), benötigen Sie genügend Traffic, um statistisch signifikante Entscheidungen zu treffen, selbst nachdem Sie den Traffic für so viele Variationen aufgeteilt haben.
• A/B-Tests eignen sich meist nur, um Entscheidungen auf hoher Ebene zu treffen: Da A/B-Tests hervorragend dazu geeignet sind, objektive Antworten darauf zu geben, welche Version die beste ist, eignen sie sich hervorragend, um Entscheidungen auf hoher Ebene zu treffen. So können Sie entscheiden, welchen Ansatz Sie mit dem Design oder der Benutzeroberfläche Ihrer Website oder Zielseite verfolgen oder mit A/B-Tests kopieren möchten. ABER wenn Sie die detaillierteren Elemente des Designs, der Benutzeroberfläche oder des Textes optimieren möchten, müssen Sie wahrscheinlich mehrere A/B-Tests durchführen, die zeitaufwändig und arbeitsintensiv sein können.

A/B-Testing-Tools

Convert Experiences ist eine leistungsstarke CRO-Lösung, mit der Sie alle Ihre A/B-Testexperimente antreiben und die effektivsten CTA-Schaltflächen, Überschriftenkopien, Heldenbilder, Farbschemata, Logoplatzierungen und mehr für Ihre Website entdecken können.

Convert ermöglicht sowohl herkömmliche A/B/n-Tests als auch Split-URL-Tests durch seinen visuellen Editor und den robusteren Code-Editor.

Was ist multivariates Testen (MVT)

Multivariate Tests oder MVT sind eine Möglichkeit, mehr als eine Variante gegen die Kontrolle zu testen.

Bei multivariaten Tests können Sie eine Gruppe von Elementen auf einer Seite hinzufügen, löschen oder ändern, wodurch mehrere Versionen mit mehreren Optimierungen erstellt werden, und sehen, wie sich das Hinzufügen, Entfernen oder Ändern der Gruppe von Elementen auf die Konversionsrate auswirkt.

Eine Gruppe von Elementen in multivariaten Tests MUSS mindestens zwei Elemente umfassen. Und jedes Element muss zwei Varianten haben. Das bedeutet, dass Sie beim multivariaten Testen mindestens vier Versionen testen müssen.

Hier ist die Aufschlüsselung eines einfachen multivariaten Tests:

Zu testende Elementgruppe: Element 1, Element 2.

Varianten von Element 1:

Element 1 Variante A

Element 1 Variante B

Varianten von Element 2

Element 2 Variante A

Element 2 Variante B

Die Mathematik des multivariaten Testens:

Die Anzahl der zu testenden Versionen = Die Anzahl der Elemente in einer Gruppe * Die Anzahl der Varianten jedes Elements

Anwendungsfälle für multivariate Tests

Unternehmen verwenden in der Regel multivariate Tests als Optimierungstechnik, um ihre Tests granularer zu gestalten. Lassen Sie uns gleich klar werden. Aus diesem Grund wird der Experimentierzyklus verlängert.

Aber dank der Tatsache, dass Sie für jede Variante Änderungen an Clustern von Elementen vornehmen können, können Sie von der Identifizierung eines größeren Problems/Conversion-Roadblocks (was Sie mit A/B-Tests tun) zur Feinabstimmung des Besuchererlebnisses für eine bestimmte Seite übergehen.

Ein multivariates Testbeispiel/Fallstudie

Lassen Sie uns eine hypothetische multivariate Testerweiterung des Fallstudienbeispiels von oben erstellen.

Da dieser E-Commerce-Shop bereits einen A/B-Test durchgeführt hat, um eine Gewinnerversion seiner Flaggschiff-Produktseite zu finden, kann er nun eine Runde multivariater Tests durchführen, um mit verschiedenen Kombinationen der Elemente auf dem Gewinnerdesign weiter zu experimentieren seine Konversionsrate verbessern.

So könnte es beispielsweise in seinem multivariaten Test mehrere Variationen erstellen, indem es die Farbe der CTA-Schaltfläche, des Heldenbilds und der Kopie der CTA-Schaltfläche ändert und sie mit dem Original vergleicht, um eine „mehr“ Gewinnkombination zu finden.

Die Vorteile multivariater Tests

• Multivariate Tests eignen sich hervorragend, um Entscheidungen zur Mikrokonvertierung zu treffen: Mit multivariaten Tests können Sie mit vielen Kombinationen von Design-, UI- und Textänderungen experimentieren. Das bedeutet, dass Sie das ganze Rätselraten aus dem Prozess der „Anpassung“ an Ihrer Website für bessere Konversionsraten herausnehmen können. Sie können sogar Ihre kleinsten Entscheidungen validieren.
• Multivariate Tests geben tiefere Einblicke in das Zusammenspiel der Elemente: Da Sie mit multivariaten Tests Kombinationen von Elementen testen können, können Sie sehen, wie sich Ihre verschiedenen Kombinationen auf die Auswahl Ihrer Benutzer auswirken (anstatt nur eigenständige Elemente zu testen, wie im Fall von A/ B-Test). Beim multivariaten Testen ist der beobachtete Effekt immer größer, wenn mehrere Änderungen an einer Variante vorgenommen werden, im Gegensatz zu nur einer Änderung. Dies wird als Wechselwirkungseffekt bezeichnet .

Die Grenzen des multivariaten Testens

• Multivariate Tests benötigen viel Datenverkehr: Wenn Sie sich die Mathematik des multivariaten Testens ansehen, werden Sie feststellen, dass die Anzahl der zu testenden Versionen je nach Anzahl der zu testenden Elemente und ihrer Variationen enorm wird. Wenn Sie beispielsweise einen multivariaten Test verwenden und die verschiedenen Kombinationen einer CTA-Schaltfläche testen möchten (in drei Farben: eine Kontrolle und zwei Herausforderer und drei Kopien: eine Kontrolle und zwei Herausforderer), müssen Sie erstellen 3*3, dh neun Versionen. Genügend Traffic zu haben, um ihn auf so viele Versionen aufzuteilen, ist selbst für stark frequentierte Websites eine Herausforderung.
• Multivariate Tests können schwierig zu planen sein: Die Planung eines aussagekräftigen multivariaten Tests ist aufgrund der schieren Anzahl von Kombinationen (der verschiedenen Elemente auf Ihrer Seite), die Sie testen können, schwierig. Die Auswahl zwischen Kombinationen wie Headline, Hero Image und Hero Area CTA oder Headline, USP und Header kann sehr mühsam sein. Auch das Testen zu vieler Elemente in einem multivariaten Test kann die Ergebnisse verfälschen.
• Multivariate Tests sind nicht geeignet, um endgültige Entscheidungen auf hoher Ebene zu treffen: Da multivariate Tests Kombinationen von Elementen testen, können Sie nicht immer schlüssig sagen, warum eine bestimmte Kombination gewonnen hat. Das bedeutet, dass es bei multivariaten Tests nicht immer möglich ist, eine radikale CRO-Entscheidung zu treffen. Dies reduziert multivariate Tests darauf, nur die granulareren CRO-Entscheidungen wie das Testen von Platzierungen/Grafiken/Kopien der Elemente in der Version zu unterstützen, von der Sie bereits wissen, dass sie gut funktioniert.

Multivariate Testwerkzeuge

Mit Convert Experiences können Sie ganz einfach multivariate Tests auf Ihrer Website einrichten und sehen, wie sich die verschiedenen Kombinationen der Elemente auf Ihre Conversion-Rate auswirken.

Sie sind sich immer noch nicht sicher, welches multivariate Testtool Sie wählen sollen? Sehen Sie sich diese vollständige Aufschlüsselung der besten Tools für multivariate Tests an.

Multivariate Tests vs. Split-Tests: Was sollten Sie verwenden?

Sehen Sie sich die Vergleichstabelle für multivariate Tests und Split-Base-Tests (oder A/B-Tests) unten an, um zu sehen, wann Sie eine der beiden Techniken verwenden sollten.

Was ist Multipage-Testing & Funnel-Testing?

Das Testen mehrerer Seiten ist eine Form des Experimentierens, bei der Sie Änderungen an bestimmten Elementen über mehrere Seiten hinweg testen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun.

Sie nehmen entweder alle Seiten Ihres Verkaufstrichters und erstellen jeweils neue Versionen. Diese neuen Seiten bilden Ihren „Herausforderer“-Verkaufstrichter und Sie führen ihn dann gegen den ursprünglichen Verkaufstrichter (oder die „Kontrolle“). Dies wird als „Funnel-Testing“ bezeichnet.

Oder Sie können testen, wie sich das Vorhandensein/Fehlen von wiederkehrenden Elementen wie Sicherheitsabzeichen auf Conversions in einem gesamten Trichter auswirken kann. Dies ist ein klassisches oder herkömmliches Multipage-Testing.

Anwendungsfälle für Multipage-Tests und Funnel-Tests

Mit mehrseitigen Tests haben Sie die Freiheit, die Auswirkungen von Änderungen an Elementen über die gesamte Reise des Käufers abzuschätzen.

Unternehmen, die sich dafür entscheiden, in Funnel-Tests zu investieren, liefern Tonnen von hochrangigen Erkenntnissen.

Sie können beispielsweise Funnel-Tests verwenden, um die effektivsten zu finden:

• Sie können Funnel-Tests durchführen, um verschiedene Stimmen und Töne auf Ihren Seiten zu testen – wenn Sie beispielsweise ein Antiviren-Dienstleister sind, können Sie eine Angst einflößende Kopie in Ihrem Verkaufstrichter gegen Ihre neutrale oder vertrauenserweckende Kopie testen – und sehen Sie, welche Botschaften bei Ihren Besuchern am besten ankommen und die meisten Verkäufe erzielen.
• Designphilosophien. Sie können mit verschiedenen Designtheorien experimentieren und sehen, welche am besten funktioniert.
• Vertriebs-/Supportstrategien. Sie können eine Challenger-Sales-Funnel-Version entwerfen, bei der Sie Live-Chat-Support auf einigen ausgewählten Seiten Ihres Funnels anbieten und sehen, wie der Live-Chat-aktivierte Funnel im Vergleich zum regulären Sales-Funnel (ohne Live-Chat-Support) abschneidet. Ebenso können Sie eine Vielzahl von Verkaufs-/Supportstrategien testen und sehen, wie Sie mehr Konversionen in Ihrem Verkaufstrichter unterstützen können.

Ein mehrseitiges Testbeispiel/Fallstudie

Lassen Sie uns erneut eine hypothetische Erweiterung des gleichen Fallstudienbeispiels von oben erstellen.

Da es sich bei dieser speziellen Website um einen Online-Shop handelt, ist ihr grundlegendster Verkaufstrichter:

Die Produktseite > Die Seite zum Warenkorb hinzufügen > Die Checkout-Seite

Um einen mehrseitigen Test durchzuführen, müsste dieser Shop also eine Variation für jede dieser Seiten erstellen und einen Challenger-Trichter erstellen, wie zum Beispiel:

Die Produktseite Version A > Die In den Warenkorb Seite Version A > Die Checkout Seite Version A

In seinem Challenger-Trichter entscheidet sich der E-Händler möglicherweise zu testen, wie sich die Hinzufügung der Legende „Trusted by 10.000 Professionals“ in Konversionen für jede Phase der Käuferreise niederschlägt. Oder es kann sich dafür entscheiden, sehr unterschiedliche Seiten anzuzeigen (ähnlich wie beim Split-Testen mit zwei völlig einzigartigen Seiten).

Wenn sie sich jedoch ehrgeizig fühlen, können sie Trichtertests durchführen und tatsächlich mit Kopien, einer Strategie zum Verlassen des Einkaufswagens und mehr herumspielen.

Sie haben die Idee, richtig?

Die Vorteile von Multipage-Tests

• Multipage-Funnel-Tests helfen, Lecks im Verkaufstrichter zu schließen: Wenn Ihre Google Analytics-Daten auf bestimmten Seiten Ihres Sales-Funnels größere Drop-offs aufweisen, können Sie einen mehrseitigen Test einrichten, um herauszufinden, was sie reduzieren und mehr Conversions erzielen kann.
• Multipage-Tests können tiefere Einblicke in das Benutzerverhalten geben: Mit Multipage-Tests können Sie die verschiedenen Elemente Ihrer Kontroll- und Challenger-Trichter identifizieren, mit denen sich Ihre Benutzer am meisten beschäftigen. Sie können solche Einblicke nutzen, um noch fundiertere Entscheidungen zu Design, Text und Benutzererfahrung zu treffen.

Die Nachteile von Multipage-Tests

• Mehrseitige Experimente können Monate dauern. Da B2B lange Kaufwege hat (oft über Monate gestreckt), können mehrseitige B2B-Tests monatelang laufen.
• Das Gewinnen von Erkenntnissen aus den Ergebnissen eines mehrseitigen Tests kann schwierig sein: Wenn Ihre Challenger-Version mit zu vielen Variablen experimentiert (z. B. wenn Sie sowohl mit dem Design als auch mit dem Text in einem Challenger experimentieren), können Sie möglicherweise nicht sagen, ob das Design mehr verursacht hat Konvertierungen oder die Kopie. Wenn Sie eine Reihe von Herausforderern erstellen (z. B. einen zum Testen des Designs und einen zum Testen der Kopie), müssen Sie Ihren Datenverkehr in drei Teile aufteilen. Wenn Sie nicht Tausende von Besuchern auf Ihre Website bekommen, haben Sie möglicherweise nicht genug Traffic, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen, wenn Sie zu viele solcher Variationen ausführen.

Tools zum Testen mehrerer Seiten

Mit Convert können Sie ganz einfach mehrseitige Tests oder Funnel-Experimente einrichten und sehen, wie sich verschiedene Änderungen auf die Conversions auf den Seiten auswirken.

A/B-Tests vs. Multivariate Tests vs. Multipage-Tests

A/B-Tests

Was es ist:

Beim A/B-Testing testen Sie zwei sehr ähnliche Versionen derselben Seite/Anzeige/des gleichen Assets, um die leistungsstärkste Variante zu finden.

Wann verwenden:

Im Kern ist A/B-Testing die Methode, mit der Optimierer die größten Hindernisse für die Konvertierung identifizieren. Sie müssen eine Hypothese erstellen, die den (angeblichen) Grund für niedrige Conversions festlegt und testet, wie das Ändern/Optimieren eines Elements das Problem mindern kann.

Durch A/B-Tests können Sie Design- und Kopierentscheidungen auf hoher Ebene treffen.

Beispielsweise weist eine hohe Absprungrate von einer Homepage im Allgemeinen darauf hin, dass Besucher nicht den „Wert“ erhalten, den das Produkt oder die Lösung bietet. A/B-Tests mit verschiedenen Versionen einer Value Proposition Headline sind üblich.

Einfache Einblicke gewinnen:

A/B-Tests benötigen etwa 10.000 Besucher für jede Variante und etwa 1000 Conversions, um Erkenntnisse zu gewinnen. Im Vergleich zu multivariaten Tests sind sie jedoch relativ schneller durchzuführen.

Multivariate Tests

Was es ist:

Beim multivariaten Testen testen Sie mehr als eine Variante gegen die Kontrolle (von der Sie bereits wissen, dass sie gut abschneidet).

Wann verwenden:

Multivariate Tests können verwendet werden, um genauere Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie beispielsweise eine leistungsstarke Homepage haben, die Sie weiter optimieren möchten, können Sie multivariate Tests verwenden, um mit grundlegend unterschiedlichen Variationen einer Gruppe von Elementen auf Ihrer Homepage zu experimentieren.

Stellen Sie sich vor, Sie schließen die kleineren Lecks, nachdem die Sintflut durch A/B-Tests eingedämmt wurde.

Einfache Einblicke gewinnen:

Multivariate Tests sind aufgrund der Einbeziehung mehrerer Elemente über mehrere Varianten hinweg äußerst kompliziert. Daher werden sowohl die Verkehrsanforderungen als auch die Zeit, um ein schlüssiges Ergebnis zu erzielen, verstärkt.

Mehrseitiges Testen

Was es ist:

Beim Multipage-Testing testen Sie verschiedene Buying Journeys, um die optimale zu finden. Multipage-Tests ähneln dem gemeinsamen Durchführen einer Reihe von A/B/N- und multivariaten Tests auf mehreren Seiten im Verkaufstrichter.

Wann verwenden:

Multipage-Tests oder Funnel-Tests können verwendet werden, um allgemeine Entscheidungen über die gesamte Verkaufsreise hinweg zu treffen.

Sie können beispielsweise eine personalisierte Sales Journey mit einer regulären vergleichen.

Einfache Einblicke gewinnen:

Mehrseitige Tests mit eingeschränkten Versionen (z. B. 2) können relativ schnell zu signifikanten Ergebnissen führen.

Vergleich von A/B-Tests, Multivariate- und Multipage-Tests

Ein Experiment kann nur dann endgültige Ergebnisse liefern, wenn es das richtige Testformat verwendet.

Als Zusammenfassung sollten Sie Folgendes beachten:

• A/B-Tests – Sie testen im Allgemeinen mindestens ein signifikantes Element, das in Ihrer Hypothese als Conversion-Roadblock identifiziert wurde, über eine andere Version (Variante).
• Split-Tests – Split-Tests konzentrieren sich darauf, zwei völlig unterschiedliche Seiten und Erfahrungen für Besucher auf zwei separaten URLs zu hosten und sie gleichzeitig für das gleiche Conversion-Ziel zu bewerten. Durch Split-Tests können Sie zwei völlig unterschiedliche Setups – wie Hosting-Plattformen und Themes – gegeneinander testen.
• Multivariate Tests oder A/B/N-Tests – MVTs werden typischerweise mit Gewinnern von A/B-Tests durchgeführt. Beim multivariaten Testen nehmen Sie Änderungen an Clustern von Elementen einer Seite vor, wobei jeder einzigartige oder optimierte Cluster zu einer eigenen Variante oder Version wird. Es ist schwierig, einem bestimmten Element höhere Conversions für eine MVT-Variante zuzuordnen, aber Optimierer können granulare Änderungen an Text und Design testen.
• Mehrseitentests – Das Ausführen eines Mehrseitentests ähnelt dem Ausführen mehrerer A/B/N-Tests zusammen auf einer Reihe von Seiten des Verkaufstrichters. Alternativ können Sie ganz andere Verkaufstrichter-Erfahrungen testen (z. B. die Hälfte des Datenverkehrs an die Kontrollversion Seite 1> Seite 2> Seite 3 und die andere Hälfte an die Challenger-Version Seite 1 Variante> Seite 2 Variante> Seite 3 senden Variante , bei der der Herausforderer der Kontrolle ziemlich unähnlich ist.)

Die Wahl des richtigen Tests für ein Experiment hängt weitgehend davon ab, ob die Hypothese richtig ist. Hier sind einige CRO-Tools, die Ihnen helfen, jedes Mal, wenn Sie ein Experiment durchführen, eine klare Hypothese zu formulieren.

Wenn Sie bereit sind, mit A/B-, multivariaten oder mehrseitigen Tests für Ihre Experimente zu beginnen, sehen Sie sich Convert an. Convert Experiences kann alle erdenklichen Optimierungsexperimente für stark frequentierte Websites problemlos durchführen, selbst in datenschutzsensiblen Branchen.

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