Multivariates Testing für maximale Optimierung Ihrer Online Performance

Die Convert+ Personalization Cloud ermittelt durch multivariates Testing die perfekte Kombination von Inhalt und Layout pro Zielgruppe, für maximale Conversion-Rates und maximalen Umsatz

Multivariates Testing Visual

Was ist multivariates Testing?

Die Ermittlung relevanter Inhalte pro Zielgruppe zur Conversion-Steigerung

Multivariates Testing Visual

Multivariate Tests stellen eine erweiterte Form des A/B-Tests dar. Bei den multivariaten Test-Verfahren wird der Content von Webseiten variiert und auf diese Weise untersucht, welche Variante einer Webseite die höchste Conversion erbringt. Contents können in diesem Beispiel die angezeigten Produkte, Bilder, Texte oder Buttons sein, die variiert werden. Emotionale oder sachliche Bilder, lange oder kurze Texte, große oder kleine Buttons sind mögliche Elemente, die pro Besucher variiert werden. Bestimmte Kombinationen dieser Contents werden dabei gewissen Nutzern oder Nutzergruppen besonders gut gefallen. Die Variation der Inhalte kann bei Verwendung der Convert+ Personalization Cloud automatisch und ohne manuellen Aufwand erfolgen.

Eine komplexere und effizientere Form der multivariaten Tests, sind zielgruppenspezifische Tests. Dabei werden die Variationen der Webseite oder Landing Page gezielt bestimmten Zielgruppen zur Verfügung gestellt. Dadurch wird die Relevanz der Inhalte für einzelne Besucher signifikant erhöht und die Conversion-Rates gesteigert. Zielgruppen können bspw. durch Verwendung externer Informationen aus den Marketingkanälen, den sogenannten Big Data, abgeleitet werden. Mögliche Zielgruppen könnten männliche oder weibliche Besucher, unterschiedliche Altersgruppen, Neu- oder Bestandskunden, etc. sein.

Testing Visual

Warum multivariates Testing mit der Convert+ Personalization Cloud?

Vollständig automatisiert und fortlaufend optimiert durch Machine Learning

Convert+ ist durch Verwendung externer Informationen in der Lage, Pretargeting vorzunehmen. Das bedeutet, dass der Besucher bereits vor Eintreffen auf der Landing Page, dem Shop oder der Webseite durch externe Informationen in Zielgruppen eingeordnet werden kann und mit entsprechenden Inhalten versorgt wird. Die dynamischen Container für das multivariate Testing werden dabei einmalig definiert und können automatisch mit beliebigen Inhalten, wie bspw. unterschiedlichen Produkten, Bildern, Texten oder Buttons gefüllt werden. Dadurch können jedem Besucher, je nach den über ihn vorliegenden Informationen, präzise passende Inhalte angeboten werden.

Suchte ein Mann auf Google beispielsweise nach braunen Herrenschuhen, so werden nur solche Produkte angezeigt und die gesamte Seite wird bezüglich der Texte und Bilder auf einen männlichen Besucher personalisiert. So ergibt sich eine Vielzahl unterschiedlicher Landing- oder Shop Pages, die alle unter einer URL abgebildet werden und keinerlei personelle Ressourcen für deren Erstellung binden. Die Kombination verschiedener Produkte, Bilder, Texte und Buttons wird durch den Machine Learning Algorithmus überwacht und fortlaufend optimiert. So kann das System selbständig lernen, welche angebotene Kombination von Inhalten einer Seite am besten konvertiert hat.

Der Algorithmus wird besonders gut konvertierende Varianten zukünftig automatisch mit einer höheren Wahrscheinlichkeit dem Besucher anbieten und dadurch die Seite optimieren. Dabei werden die Ergebnisse in entsprechenden Konfidenzintervallen untersucht, um eine statistische Signifikanz der Ergebnisse zu garantieren.

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Ihre Vorteile

des multivariaten Testings mit Convert+ auf einen Blick

  • Zielgruppenspezifisches multivariates Testing, um Inhalte präzise pro Zielgruppe anzubieten und maximale Optimierung der Performance
  • Steigerung der Relevanz der angezeigten Inhalte führt zu einer verbesserten User Experience, höherer Kundenzufriedenheit und -loyalität und dadurch zu nachhaltig steigenden Umsätzen
  • Ermittlung der für die Optimierung und Personalisierung der Seite relevanten Elemente
  • Verwendung von dynamischen Containern und selbstlernenden Machine Learning Algorithmen zur Verringerung des manuellen Aufwandes beim Erstellen von Varianten einer Landing Page
  • Automatische Optimierung und Personalisierung beliebig vieler Landing Pages durch zielgruppenspezifische multivariate Tests
  • Erkenntnisgewinn über die Bedürfnisse und Anforderungen der Kunden durch maßgeschneiderte Reportings auf beliebigen Detailebenen
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