Statistische Signifikanz in Flow verstehen

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Aktualisiert 10. Okt. 2024, 12:32 EST
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Erfahre in Klaviyo Flow, wann die Ergebnisse eines A/B-Tests als statistisch signifikant gelten. In diesem Artikel wird die statistische Signifikanz für Flow erklärt und wann sie entschieden wird.

Von statistischer Signifikanz spricht man, wenn Klaviyo mathematisch feststellen kann, ob eine Veränderung zu einer Leistungssteigerung führt. Du kannst einen Flow A/B-Test so konfigurieren, dass automatisch eine siegreiche Variante ausgewählt wird, sobald die Testergebnisse als statistisch signifikant angesehen werden.

A/B-Tests sind der Schlüssel zu einer besseren Kundenengagement und zur Verbesserung deiner Kundenbeziehungen durch einen datengesteuerten Ansatz. Es ist wichtig zu verstehen, ob der Test als statisch signifikant angesehen werden kann oder nicht. Wenn eine Flow-E-Mail zum Beispiel 2 Varianten hat und Variante A eine Klickrate von 15% hat, während Variante B eine Klickrate von 14% hat, woher weißt du dann mit Sicherheit, ob Variante A oder B besser war?

Wie Klaviyo die statistische Signifikanz in Flow bestimmt

Wie Klaviyo die statistische Signifikanz in Flow bestimmt

Für Flow beobachtet Klaviyo sowohl die Anzahl der Personen, die eine Nachricht erhalten haben, als auch die Gewinnwahrscheinlichkeit, d.h. die Wahrscheinlichkeit, dass eine Variante bessere Ergebnisse erzielt, je nachdem, wie gut sie die andere(n) Variante(n) übertrifft.

Eine Flow Message Variation wird als statistisch signifikant angesehen, wenn:

  • Mindestens 500 Empfängerinnen und Empfänger haben jede Variante erhalten.
  • Eine Variante hat eine Gewinnwahrscheinlichkeit von mindestens 90 %.

Die Gewinnwahrscheinlichkeit wird anhand der Metrik berechnet, die du bei der Konfiguration deines A/B-Tests ausgewählt hast. In der Standardeinstellung ist diese Metrik die Klickrate der Nachricht, die du testest. Im Abschnitt Automatische Gewinnerauswahl hast du die Möglichkeit, den Test automatisch zu beenden, sobald eine Nachrichtenvariante auf der Grundlage der konfigurierten Metrik als Gewinner ermittelt wird, sowie die Option, den Test zu beenden, sobald ein bestimmtes Datum erreicht ist. Du kannst eine oder beide dieser Optionen auswählen. Wenn du beides auswählst, wird der Test beendet, je nachdem, was zuerst erreicht wird: statistische Signifikanz oder das angegebene Datum.

Weitere Details findest du in unserem Artikel zum A/B-Test einer Flow E-Mail.

Das Modal für die Gewinnerauswahl hat Optionen für die Auswahl der Gewinner-Metrik (Klickrate/Open Rate) sowie für das Ein- und Ausschalten der automatischen Gewinnerauswahl.

Wenn du die Ergebnisse eines laufenden Tests ansiehst, siehst du die Gewinnwahrscheinlichkeit in der rechten Detailseite im A/B-Testbereich. Hier siehst du, ob die Testergebnisse statistisch signifikant sind und welche Variante wahrscheinlich besser abschneidet.

Der Abschnitt des A/B-Tests zeigt, dass Variation B die höhere Gewinnwahrscheinlichkeit hat

Weitere Informationen findest du in unserem Artikel über die Überprüfung von E-Mail-A/B-Testergebnissen für Flow.

 

Zusätzliche Ressourcen

Zusätzliche Ressourcen

Schau dir unseren Artikel über die besten Methoden für A/B-Tests an. 

Erfahre mehr über andere A/B-Tests, die du durchführen kannst:

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