Die Experimentebereich verstehen
Übersicht
Erfahre, wie du den Erfolg deiner A/B-Tests ganz einfach im Bereich „Experimente“ analysierst. Der Bereich „Experimente“ bündelt alle A/B-Tests, die in Kampagnen und Flows durchgeführt wurden, und bietet Erkenntnisse zu den getesteten Elementen, den verwendeten Marketingkanälen, Erfolgsraten und weiteren Daten.
Zur Registerkarte „Experimente“ navigieren
Gehe zu Analytics > Experimente > A/B-Tests.
Sobald du im Bereich Experiments bist, wird dir standardmäßig die Registerkarte Campaigns angezeigt. Du kannst jedoch zwischen der Registerkarte Campaigns und der Registerkarte Flows wechseln, um A/B-Tests zu prüfen, die speziell für jeden dieser Kanäle gelten. Nur Eigentümer*innen, Admins, Manager*innen und Analyst*innen haben Zugriff auf den Bereich „Experiments“.
Nur Inhaber*innen, Admins, Manager*innen und Analyst*innen haben Zugriff auf den Bereich „Experimente“.
Such- und Einstellungsoptionen verwenden
Oben im Tab Kampagnen oder Flows gibt es Optionen, um deine A/B-Tests-Ansicht anzupassen, und die Möglichkeit, nach einem bestimmten Test zu suchen.
Nach einem Test suchen
Gib im Suchfeld oben links den Namen deines Tests oder ein mit deinem Test verbundenes Schlüsselwort ein (z. B. „Testing BFCM welcome“ oder „welcome“). Sobald du eine Suche eingibst und die Eingabetaste drückst, wird deine Ansicht auf eine Ergebnisliste eingegrenzt, die deinen Kriterien entspricht.
Die Suchfunktion gilt unabhängig voneinander für die Tabs Kampagnen und Flow. Das heißt, deine Suchen sind auf Ergebnisse in jedem Tab beschränkt.
Anpassung von Einstellungsoptionen
Die Dropdown-Menüs oben in jedem Tab bieten weitere Möglichkeiten, die A/B-Testergebnisse einzugrenzen und anzupassen, die du für Kampagnen oder Flows siehst.
Änderungen an den Einstellungen gelten nur unabhängig für die Tabs Kampagnen und Flows. Mit anderen Worten: Alle Auswahlen in diesen Drop-down-Menüs sind auf die Ergebnisse im jeweiligen Tab beschränkt.
Zeitraum-Einstellungen
Im Drop-down-Menü unter Zeitraum kannst du auswählen, dass die Ergebnisse deiner A/B-Tests aus folgenden Zeiträumen überprüft werden:
- Heute
Das umfasst alle Tests, die innerhalb des letzten Tages ein Startdatum hatten. - Letzte 7 Tage
Dies umfasst alle Tests, die ein Startdatum innerhalb der letzten 7 Tage hatten. - Letzte 30 Tage
Dies umfasst alle Tests, deren Startdatum innerhalb der letzten 30 Tage lag. - Letzte 90 Tage
Dies umfasst alle Tests, die in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurden oder derzeit ausgeführt werden. - Dieses Jahr
Dies umfasst alle Tests, deren Startdatum innerhalb des laufenden Kalenderjahres bis heute lag. - Letztes Jahr
Dies umfasst alle Tests, deren Startdatum im vorherigen Kalenderjahr lag. Wenn es zum Beispiel derzeit 2023 ist, wären das alle Tests mit Startdaten ab 2022. - Seit Beginn
Das umfasst alle Tests, die ausgeführt wurden oder derzeit ausgeführt werden.
Beachte, dass „Alle Tests“ in den obigen Definitionen aktuell laufende, beendete oder abgebrochene Tests umfasst.
Einstellungen für Marketingkanäle
Im Dropdown-Menü unter Kanal kannst du deine Ergebnisse eingrenzen auf:
- Alle
Diese Option zeigt sowohl E-Mail- als auch SMS-A/B-Tests. - E-Mail
Diese Option zeigt nur E-Mail-A/B-Tests. - SMS
Diese Option zeigt nur SMS-A/B-Tests.
Metrik-Einstellungen
Im Drop-down-Menü unter Gewinnende Metrik kannst du deine Ergebnisse auf diejenigen eingrenzen, die nur bestimmte gewinnende Metriken enthalten, darunter:
- Öffnungsrate
Sieh nur die A/B-Tests, die Öffnungsrate als Gewinnmetrik verwenden. - Klickrate
Sieh nur die A/B-Tests, die Klickrate als gewinnende Metrik verwenden. - Bestellrate
Sieh nur die A/B-Tests, die die Bestellrate als Gewinnmetrik verwenden. - Alle
Alle Optionen für erfolgreiche Metriken zusammen ansehen (Öffnungsrate,Klickrate und Bestellung aufgegeben).
Erfahre mehr über das Konfigurieren von A/B-Tests für E-Mails, SMS oder Flows, einschließlich der Frage, welche Gewinn-Metrik du für deine spezifischen Testanforderungen verwenden solltest.
Filtereinstellungen
Im Drop-down-Menü unter Weitere Filter hast du Optionen, um die jeweiligen Testtypen weiter einzugrenzen, einschließlich:
- Testtyp (nur auf dem Tab Kampagnen)
Wähle in diesem sekundären Dropdown Alle aus, um alle Testtypen anzuzeigen. Wähle andernfalls entweder Inhaltstest für A/B-Tests in Bezug auf Inhalte oder Elemente deiner E-Mails (z. B. Tests mit unterschiedlichem Vorschautext und Betreff) oder Versandzeitpunktstest für E-Mails, bei denen du den besten Versandzeitpunkt testest. - Status
Wähle in diesem sekundären Dropdown entweder In Bearbeitung, um nur die derzeit laufenden A/B-Tests zu sehen, oder Abgeschlossen, um die beendeten Tests zu sehen.
Wenn du eines der Suchergebnisse oder Einstellungen, die du angepasst hast, löschen möchtest, klicke auf Löschen.
Deine erfassten A/B-Test-Ergebnisse prüfen
Standardmäßig erfassen sowohl der Tab Kampagnen als auch der Tab Flow alle abgeschlossenen, aktuell laufenden oder abgebrochenen A/B-Tests.
Die Tabelle enthält keine einzelnen Einträge für bestimmte Varianten eines A/B-Tests für eine E-Mail, SMS oder einen Flow. Stattdessen werden Daten für jede Hauptkampagne oder jeden Haupt-Flow aufgeführt. Du kannst in der Tabelle auf den Testnamen selbst klicken, um die Varianten detaillierter anzusehen.
Diese Tabelle enthält die folgenden Spalten:
- Testname
Der tatsächliche Name deiner Kampagne. Bei Flows ist dies stattdessen der Name deines Tests. Diese Spalte enthält außerdem die Gewinnmetrik, die im Test sowohl für Kampagnen als auch für Flows verwendet wurde.
Beachte, dass du durch Klicken auf den Testnamen zur Seite mit den A/B-Test-Ergebnissen weitergeleitet wirst, um weitere Details zu deinen spezifischen Varianten, Daten und dem Gewinnergebnis zu sehen. - Kanal
Der getestete Marketingkanal, entweder SMS (angezeigt durch das Sprechblasensymbol) oder E-Mail (angezeigt durch das Briefumschlagsymbol).
Beachte, dass Push-Benachrichtigung derzeit nicht A/B getestet werden kann. - Testtyp (nur auf dem Tab Kampagnen)
Hier wird angezeigt, ob es sich beim Test um einen Inhaltstest (erkennbar am Stiftsymbol) oder um einen Test des Versandzeitpunkts (erkennbar am Uhrsymbol) handelt. - Startdatum
Als der A/B-Test ursprünglich gestartet wurde. - Testgröße
Wie viele Profile über alle Varianten hinweg in den A/B-Test einbezogen wurden. - Gewinnwahrscheinlichkeit
Wie wahrscheinlich es ist, dass eine Variante bessere Ergebnisse erzielt, basierend darauf, wie stark sie die andere(n) Variante(n) übertrifft. Dieser Prozentsatz steht für eine dieser Varianten.
Beachte, dass eine Flow-Nachrichtenvariante als statistisch signifikant gilt, wenn mindestens 500 Empfänger*innen jede Variante erhalten haben und die Variante eine Gewinnwahrscheinlichkeit von mindestens 90 % hat. Während eine Kampagne als statistisch signifikant gilt, wenn mindestens 50 Empfänger*innen jede Variante erhalten haben und die Variante eine Gewinnwahrscheinlichkeit von mindestens 90 % hat. - Status
Entweder ein grüner Status, der zeigt, dass ein Test abgeschlossen wurde, oder ein grauer Status, der zeigt, dass er noch läuft.
Standardmäßig wird diese Tabelle nach dem zuletzt gestarteten Test sortiert. Du kannst jedoch die Pfeile neben Testname, Kanal, Testtyp, Startdatum oder Status verwenden, um in jeder dieser Spalten aufsteigend oder absteigend zu sortieren.
Weitere Ressourcen
- How to A/B test an email campaign
Learn how to set up and run an A/B test for a campaign, how to read the test results, and a few use cases for A/B testing campaigns. Klaviyo's A/B testing feature for campaigns allows you to easily test different subject lines, message content, and send times so you can better understand what works best for your audience.
- How to A/B test a flow email
Learn how to use Klaviyo’s A/B testing experience to test individual emails in a flow, including things like subject line, discounts, and email content, etc. You can even use A/B tests to determine if plain-text emails perform better than image-heavy HTML emails.
- How to A/B test SMS campaigns
Learn how to A/B test SMS campaigns and what aspects to test in this article.
- Understanding statistical significance in Klaviyo campaigns
Learn how to tell whether or not an A/B test is considered statically significant or not. For instance, if a campaign variation A has an open rate of 15% and variation B has an open rate of 14%, how do you know for sure if variation A or B performed better?
- Understanding statistical significance in flows
Learn when an A/B test’s results are considered to be statistically significant in Klaviyo flows. This article will explain statistical significance for flows and when it is decided.