Statistische Signifikanz für Anmeldeformulare verstehen
Übersicht
Erfahre, wann die Ergebnisse eines A/B-Tests für Klaviyo-Anmeldeformulare als statistisch signifikant gelten. In diesem Leitfaden wird die statistische Signifikanz für Anmeldeformulare erklärt und wann sie festgelegt wird.
Klaviyo entscheidet, wann ein A/B-Test statistische Signifikanz erreicht hat, sobald 1 Variante mathematisch nachgewiesen hat, dass sie besser abschneidet als eine andere. Du kannst einen A/B-Test so konfigurieren, dass automatisch die gewinnende Formularvariante ausgewählt wird und der Test endet, sobald die Testergebnisse als statistisch signifikant gelten.
Mit A/B-Tests kannst du messen, wie verschiedene Elemente deiner Formulare funktionieren, um sicherzustellen, dass sie bei deinen Website-Besuchern gut ankommen und eine starke Kundenengagement fördern. Es ist wichtig zu wissen, ob ein Test als statistisch signifikant angesehen werden kann oder nicht, damit du die Ergebnisse effektiv analysieren und Verbesserungen vornehmen kannst. Wenn die Testergebnisse statistisch nicht signifikant sind, ist es schwieriger zu bestätigen, dass eine bestimmte Variation die Leistung im großen Maßstab verbessern wird.
Wie Klaviyo die statistische Signifikanz für Formulare bestimmt
Um statistische Signifikanz zu erreichen, muss der A/B-Test eines Anmeldeformulars die folgenden Bedingungen erfüllen:
- Eine Mindestgewinnwahrscheinlichkeit von 90 % für die führende Variante
- Mindestens 1.000 Formularaufrufe pro Variante
Unten findest du eine ausführlichere Erklärung dazu, wie Klaviyo jeden dieser Faktoren berücksichtigt.
- Gewinnwahrscheinlichkeit der führenden Variante
- Das ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Formularübermittlungsrate für die führende Variante tatsächlich höher ist als die Formularübermittlungsrate für alle anderen Varianten. Eine hohe Gewinnwahrscheinlichkeit bedeutet, dass es starke Hinweise darauf gibt, dass die führende Variante gewinnt, weil das Formular besser ist und nicht durch Zufall.
- Formularaufrufe
- Ein Formular muss eine ausreichende Anzahl an Aufrufen sammeln, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht durch Anomalien in frühen Testphasen verzerrt werden.
A/B-Test beenden, nachdem statistische Signifikanz erreicht wurde
In der Einstellung Gewinnerauswahl kannst du den Test so konfigurieren, dass er automatisch endet, wenn es 1 Variante gibt, die die andere(n) auf einem statistisch signifikanten Niveau übertrifft, oder wenn ein bestimmtes Datum erreicht wird. Alternativ kannst du beide Kästchen auswählen, um den Test zu beenden, wenn 1 der 2 Bedingungen erfüllt ist (d. h., der Test erreicht entweder statistische Signifikanz oder das Enddatum).
Wenn du deinen Test stattdessen manuell beenden möchtest, indem du beide Kästchen unter Gewinnerauswahl deaktivierst, musst du die Ergebnisse selbst überwachen und sowohl den*die Gewinner*in als auch das Enddatum manuell auswählen.
Wenn du dir die Ergebnisse eines laufenden Tests ansiehst, kannst du die Gewinnwahrscheinlichkeit sowie die aktuellen Daten für jede Variante im Menü Übersicht auf dem Tab A/B-Testergebnisse überwachen.
Weitere Details findest du in unserem Leitfaden zum Auswerten von A/B-Testergebnissen.
Weitere Ressourcen
- So führst du A/B-Tests für ein Anmeldeformular durch
Erfahre, wie du A/B-Tests nutzt, um die Leistung verschiedener Elemente deiner Anmeldeformulare zu bewerten. Durch eine effektive Analyse der Ergebnisse kannst du sicherstellen, dass deine Formulare bei Website-Besucher*innen gut ankommen und zum Listenwachstum beitragen.
- Best Practices für A/B-Tests – Referenz
Erfahre mehr über Best Practices für die Verwendung der A/B-Test-Funktionen von Klaviyo, um deine Kommunikation mit Kund*innen zu optimieren.
- Anmeldeformular-Analysen verstehen
Erfahre, wie du die Performance deiner Anmeldeformulare analysierst, damit du auf Basis deines Wissens über Bereiche, in denen du besonders gut bist, und Bereiche, in denen du dich verbessern kannst, iterieren und optimieren kannst. Dieser Leitfaden hilft dir dabei, ein besseres Verständnis deiner Anmeldeformular-Analytics und jeder der verfügbaren Reporting-Seiten zu bekommen (d. h. Tab „Übersicht“ und Tab „A/B-Testergebnisse“).