In unserer neuen Blogserie haben wir unsere trbo-Kollegen gefragt, welches ihr Lieblingsfeature im trbo-Tool ist. Unser Senior Client Success Manager Alejandro Guizar hat sich gleich ein sehr mächtiges Tool herausgesucht und gibt uns ein paar Einblicke, wie dieses Feature funktioniert.
1. Welches trbo-Feature setzt du besonders gerne um?
Ich bin ein großer Fan unseres Multi-Armed Bandit Tests.
Im Kontext von A/B-Tests oder Marketingkampagnen bezieht sich der ‘Multi-Armed Bandit’ darauf, dass man mehrere Varianten einer Anzeige oder eines Angebots gleichzeitig ausprobieren kann, um herauszufinden, welche am besten funktioniert. Im Gegensatz zu traditionellen A/B-Tests, bei denen man die Ressourcen gleichmäßig auf die Varianten aufteilt und auf eine statistisch signifikante Differenz zwischen den Gruppen wartet, setzt unser Multi-Armed Bandit Test auf eine adaptive Strategie, bei der die Ressourcen entsprechend den Ergebnissen auf die erfolgreichen Varianten umgeschichtet werden.
2. Kannst du die Funktion des Multi-Armed Bandit Test etwas genauer beschreiben? Wo kann es auf einer Website eingebunden werden und welche Chancen bekommen Retailer dadurch?
Die Funktion dient dazu, verschiedene Varianten gegeneinander zu testen. Aber im Gegensatz zum Multivarianten Test geht es bei diesem Test nicht darum, einen absoluten Gewinner unter den Varianten zu finden. Ziel ist es, den Besuchern verschiedene Varianten zu zeigen, damit jeder Nutzer die für ihn beste Variante erhält.
Ein paar Beispiele dafür, was mit dieser Kampagne getestet werden kann:
- Produktempfehlungen mit unterschiedlichen Logiken, z.B. ‘Top-Seller‘ vs. ‘empfohlene Produkte‘ vs. ‘oft zusammen gekauft‘.
- CTAs mit verschiedenen Texten, unterschiedlichen Farben, an variablen Positionen.
- Verschiedene Banner am oberen Teil der Startseite.
- Unterschiedliche Versionen des Checkouts, z. B. multi-step vs single page.
3. Warum gefällt dir genau diese Maßnahme so gut?
Ich mag den dynamischen Aspekt des Tests. Nehmen wir an, die Kampagne hat das Ziel, CTAs mit verschiedenen Texten und Farben zu testen. Das System spielt so lange die verschiedenen Varianten aus, bis der User mit einer von ihnen interagiert. Je mehr der Nutzer also mit den verschiedenen CTAs interagiert, desto besser lässt sich vorhersagen, welche der CTAs der Nutzer bevorzugt. Dies könnte als Personalisierung betrachtet werden: der Nutzer erhält die Variante, mit der er am liebsten interagieren möchte. Aber sie ist nicht statisch. Wenn der Nutzer nicht mehr mit dieser Variante interagiert, zeigt das System wieder die anderen Optionen an, bis ein neuer Favorit identifiziert wird.
4. Ein Online-Händler möchte das Feature auf seiner Website umsetzen. Was würdest du ihm vor der Implementierung raten?
Ich würde Folgendes empfehlen:
- Stellt sicher, dass ihr bereit seid, den Test eine Zeit lang laufen zu lassen.
- Wenn die Verteilungseinstellungen flexibel sind, hat das System mehr Spielraum, um genauere Vorhersagen zu treffen.
- Es ist nicht notwendig, viele Variationen zu haben. Um für den User eine zielbringende Experience zu schaffen, sind jedoch mehrere Optionen zur Auswahl von Vorteil.
5. Ist die Option ein All-Time-Klassiker oder wird der Impact deiner Meinung nach bisher unterschätzt?
Es hängt alles davon ab, was der Kunde tatsächlich erreichen möchte. Ich glaube aber, je mehr die Kunden das benutzen, desto mehr Ideen werden für die vielen Verwendungsmöglichkeiten entwickelt, die es gibt. Es hat also großes Potenzial, ein Klassiker zu werden.
6. Für welche Branchen lohnt sich der Einsatz ganz besonders? Kannst du uns ein paar Ergebnisse nennen?
Die Anwendungsmöglichkeiten sind endlos, und daher kann es auch in allen Branchen eingesetzt werden.
Ein Beispiel: Ein Kunde aus der Modebranche hat Produktempfehlungen auf der Homepage getestet. ‘Top-Seller’ vs. ‘Zuletzt gesehene Produkte’ vs. ‘Empfohlene Produkte’. Die Ergebnisse zeigen, dass ‘Top-Seller’ die Variante mit der besten Conversionrate und dem besten AOV war. Aber die Variante der ‘zuletzt gesehenen Produkte’ erzeugte viel mehr Klicks als die anderen Variationen.
Wir sprechen hier jedoch von Durchschnittszahlen, die für den gesamten Zeitraum gelten. Denn alle Varianten führten während des Testzeitraums zu Klicks und Konversionen. Das beweist, was der Test zu erreichen versucht. Jeder Nutzer reagiert anders! Manche Nutzer konvertieren, wenn sie die meistverkauften Produkte sehen, andere wiederum kommen besser zurecht, wenn sie ihre zuletzt besuchten Produkte auf der Startseite sehen.
Hätte der Kunde den Multi-Armed Bandit Test gestoppt und den ‘Top-Seller’ auf 100% (für alle Benutzer) gesetzt, hätten wahrscheinlich viele Nutzer, die besser auf ‘zuletzt gesehene’ oder ‘Produktempfehlungen’ reagieren, gar nichts gekauft.
Fazit: Unterschiedliche Variationen bieten den Usern daher mehr Spielraum, um auf etwas zu reagieren, das sie bevorzugen, anstatt immer mit generischen Elementen konfrontiert zu werden. Dieser dynamische Aspekt des Multi-Armed Bandit Test kann das User Erlebnis erheblich verbessern.
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