A/B-Testen mit multivariaten Experimenten
Einführung
A/B-Testing ist ein wichtiger Bestandteil der Datengetriebenen Optimierung von Marketingstrategien und -maßnahmen. Durch das Vergleichen zweier oder mehrerer Varianten einer Seite, eines Emails oder eines Aktionstyps kann man herausfinden, welche Variante besser funktioniert und https://1red-casino-de.com.de/de-de/ warum. Ein häufiges Missverständnis ist jedoch, dass bei A/B-Testing nur zwei Variablen gleichzeitig getestet werden können. Dies liegt daran, dass traditionelles A/B-Testing auf der Annahme basiert, dass es nur eine einzelne variable, die den Erfolg einer Seite oder eines Emails bestimmt.
Multivariate Experimente
Multivariate Experimente hingegen ermöglichen das gleichzeitige Testen mehrerer Variablen. Dies bietet jedoch auch Herausforderungen und komplexe Algorithmen sind erforderlich, um die vielen möglichen Kombinationen zu berechnen. Ein Beispiel für eine multivariate Variable ist beispielsweise eine Website mit den folgenden Elementen:
- Hauptbild
- Farbe des Hintergrunds
- Schriftart
- Textinhalt
Um nun herauszufinden, welche Kombination der oben genannten Variablen am besten funktioniert, müssen alle möglichen Kombinationen getestet werden. Das Problem ist jedoch, dass es bei diesem Beispiel 4^3 = 64 verschiedene Kombinationen gibt.
Algorithmen zur Durchführung von multivariaten Experimenten
Um die Komplexität zu reduzieren und eine effiziente Berechnung der vielen möglichen Kombinationen zu ermöglichen, wurden verschiedene Algorithmen entwickelt. Einige dieser Algorithmen sind:
- Hyperopt : Hierbei werden durch Zufallsprinzip alle möglichen Kombinationen getestet.
- Optuna : Diese Bibliothek verwendet Bayes-Optimierung, um die effiziente Berechnung der Variablen zu ermöglichen.
Beispiel einer multivariaten Experimente
Um ein Beispiel für eine multivariate Variablen zu berechnen, nehmen wir an, dass es sich bei den vier Elementen um die folgenden handelt:
- Hauptbild: "Bild1", "Bild2" oder "Bild3"
- Farbe des Hintergrunds: Rot, Blau oder Gelb
- Schriftart: Arial, Times New Roman oder Calibri
- Textinhalt: "Text1", "Text2" oder "Text3"
Um nun herauszufinden, welche Kombination der Variablen am besten funktioniert, werden alle möglichen Kombinationen getestet.
| Hauptbild | Hintergrundfarbe | Schriftart | Textinhalt |
|---|---|---|---|
| Bild1 | Rot | Arial | Text1 |
| Bild2 | Blau | Times New Roman | Text2 |
| Bild3 | Gelb | Calibri | Text3 |
Es werden also insgesamt vier Kombinationen getestet:
- Bild1, Rot, Arial und Text1
- Bild2, Blau, Times New Roman und Text2
- Bild3, Gelb, Calibri und Text3
Der Durchschnittswert der Ergebnisse kann dann mit den Werten verglichen werden.
Fazit
Insgesamt ist es möglich durch multivariate Experimente herauszufinden, welche Kombination von Variablen am besten funktioniert. Dabei müssen jedoch auch die Herausforderungen und komplexe Algorithmen berücksichtigt werden, um alle möglichen Kombinationen zu berechnen.
