Multivariate landing page optimization

Multivariate landing page optimization (MVLPO) ist eine spezifische Form von Zielseitenoptimierung wobei mehrere Variationen visueller Elemente (z. B. Grafik, Text) auf einer Webseite ausgewertet werden. Zum Beispiel kann eine bestimmte Seite haben k Auswahl für den Titel, m Auswahl für das vorgestellte Bild oder Grafik und n Auswahl für das Firmenlogo. Dieses Beispiel ergibt k × m × n Zielseitenkonfigurationen.

Die erste Anwendung eines experimentellen Designs für MVLPO wurde 1998 von Moskowitz Jacobs Inc. als Simulation/Demonstrationsprojekt für durchgeführt LEGO. MVLPO wurde erst 2003 oder 2004 zu einem Mainstream -Ansatz.

Die multivariate Zielseitenoptimierung kann in einer Live -Umgebung (Produktion) oder durch Simulationen und durchführt werden Marktforschung Umfragen.

Überblick

Die multivariate Zielseitenoptimierung basiert auf Experimentelles Design (z.B., Diskrete Wahl, Konjunktanalyse, Taguchi -Methoden, Iddea usw.), die eine strukturierte Kombination von Webseitenelementen testet. Einige Anbieter (z. B. memetrics.com) verwenden einen "vollständigen faktoriellen" Ansatz, bei dem alle möglichen Kombinationen von Elementen getestet werden. Dieser Ansatz erfordert eine kleinere Stichprobengröße - im Type, viele tausend - als traditionelle fraktionierte Taguchi -Designs, um sie zu erreichen statistische Signifikanz. Diese Qualität ist ein Grund dafür Auswahlmodellierung gewann das Nobelpreis Im Jahr 2000 erfordern fraktionelle Konstruktionen, die typischerweise in Simulationsumgebungen verwendet werden Fehlermarge. Einige Kritiker des Ansatzes in Frage stellen die möglichen Interaktionen zwischen den Elementen der Webseiten und die Unfähigkeit der meisten fraktionalen Entwürfe, um dieses Problem anzugehen.

Um die Einschränkungen von fraktionalen Entwürfen zu beheben, einer erweiterten Simulationsmethode basierend auf der Regeln entwickeln Experimentieren (RDE) Paradigma wurde eingeführt.[1] RDE erstellt einzelne Modelle für jeden Befragten, entdeckt alle und alle Synergien und Unterdrückung zwischen den Elementen,[2] Entdeckt die Einstellungssegmentierung und ermöglicht Datenbanken über Tests hinweg und im Laufe der Zeit.[3]

Live -Umweltausführung

In der MVLPO -Ausführung der Live -Umgebung führt ein spezielles Tool dynamische Änderungen an einer Seite vor, damit die Besucher auf unterschiedliche Ausführungen von Zielseiten richten, die gemäß einem experimentellen Design erstellt wurden. Das System verfolgt die Besucher und ihr Verhalten - einschließlich ihrer Wechselkurs, Zeit auf der Seite usw. Sobald ausreichend Daten gesammelt haben, schätzt das System die Auswirkungen einzelner Komponenten auf die Zielmessung (z. B. Konvertierungsrate).

Die Ausführung der Live -Umgebung hat die folgenden Vorteile:

  • In der Lage, die Auswirkung von Variationen als reales Erlebnis zu testen
  • Im Allgemeinen transparent für Besucher
  • Relativ einfach und kostengünstig auszuführen

Die Ausführung der Live -Umgebung hat die folgenden Nachteile:

  • Hohe Kosten
  • Erhöhte Komplexität, die bei der Änderung einer Website auf Produktionsebene verbunden ist
  • Langer Zeitraum erforderlich, um statistisch zuverlässige Daten zu erreichen. Diese Situation ist auf Schwankungen der Verkehrsmenge zurückzuführen, die die für eine Entscheidung erforderlichen Daten generiert.
  • Wahrscheinlich unangemessen für Websites mit hoher Importanz mit hoher Bedeutung, wenn die Site-Administratoren keine potenziellen Kunden verlieren möchten

Simulationsausführung (Umfrage)

In Simulation (Survey) MVLPO -Ausführung besteht die Stiftung aus Advanced Marktforschung Techniken. In der Forschungsphase sind die Befragten auf eine Umfrage gerichtet, in der sie experimentell gestaltete Kombinationen einer Zielseite vorstellen. Die Befragten bewerten jede Version basierend auf einem Faktor (z. B. Kaufabsicht). Am Ende der Forschungsphase, Regressionsanalyse Modelle werden entweder für einzelne Seiten oder für die gesamte Seiten von Seiten erstellt. Das Ergebnis bezieht sich auf das Vorhandensein oder Fehlen von Seitenelementen auf den verschiedenen Zielgruppenausführungen für die Bewertungen der Befragten. Diese Ergebnisse können verwendet werden, um neue Zielseiten als Kombinationen der Top-Scoring-Elemente zu synthetisieren, die für Untergruppen optimiert sind oder Marktsegmente, mit oder ohne Interaktionen.[4]

Die Simulationsausführung hat die folgenden Vorteile:

  • In vielen Fällen schneller und leichter zu erstellen und auszuführen, im Vergleich zur Ausführung der Umgebungsumgebung
  • Anwendbar auf Websites mit niedrigem Verkehr
  • In der Lage, robustere und reichhaltigere Daten zu erstellen, weil die Kontrolle über das Seitendesign verstärkt wurde

Die Simulationsausführung hat die folgenden Nachteile:

  • Mögliche Verzerrung aufgrund einer simulierten Umgebung und nicht aufgrund einer lebenden Umgebung.
  • Notwendigkeit, die Befragten zu rekrutieren und optional zu rekrutieren

Verweise

  1. ^ Howard R. Moskowitz; Alex Gofman (2007-04-11). Verkauf von blauen Elefanten: Wie man großartige Produkte herstellt, die die Leute wollen, bevor sie überhaupt wissen, dass sie sie wollen. Wharton School Publishing. p. 272. ISBN 0-13-613668-0.
  2. ^ Alex Gofman. 2006. Emergente Szenarien, Synergien und Unterdrückungen, die innerhalb der Conjoint -Analyse aufgedeckt wurden. Journal of Sensory Studies, 21 (4): 373-414. doi:10.1111/j.1745-459x.2006.00072.x
  3. ^ Alex Gofman (2007-09-21). "Verbesserung der" Klebrigkeit "Ihrer Website". Informit Network. Financial Times Press. Abgerufen 2007-09-22.
  4. ^ Alex Gofman, Howard Moskowitz und Tonis Mets. 2009. Integration von Wissenschaft in Webdesign: Verbrauchergetriebene Website -Optimierung. Das Journal of Consumer Marketing, 26 (4): 286-298. doi:10.1108/07363760910965882.