Ergebnisse des Experiments filtern

- Öffnen Sie auf der Ergebnisseite Ihres Experiments das Dropdown-Menü Zielgruppe filtern in der Registerkarte Zielgruppe (im rechten Seitenbereich).
- Klicken Sie auf Filter hinzufügen.
- Wählen Sie eine Option, um Ihre Ergebnisse zu filtern:
- Ausgesetzte Experimente
- Ausgesetzte Personalisierungen
- Ausgesetzte Features
- Wählen Sie, ob Sie Einschließen (nur Besucher anzeigen, die diesen ausgesetzt waren) oder Ausschließen (nur Besucher anzeigen, die diesen nicht ausgesetzt waren) möchten.
- Wählen Sie die spezifischen Elemente aus, die Sie ein- oder ausschließen möchten:
- Experimente: Klicken Sie auf das Kontrollkästchen neben dem Namen des Experiments, um das Experiment und alle seine Variationen einzuschließen. Alternativ können Sie die Kontrollkästchen für bestimmte Variationen anklicken, wenn Sie nur eine Teilmenge einbeziehen möchten.
- Personalisierungen: Wählen Sie die spezifischen Personalisierungen aus.
- Features: Wählen Sie die spezifischen Features aus.
Ergebnisse des Experiments aufschlüsseln
Aufschlüsselungen segmentieren die Ergebnisse Ihres Experiments in Gruppen basierend auf der Exposition der Besucher gegenüber anderen Kampagnen, sodass Sie die Leistung innerhalb Ihres Experiments basierend auf externer Exposition vergleichen können.- Öffnen Sie auf der Ergebnisseite Ihres Experiments das Dropdown-Menü Zielgruppe aufschlüsseln in der Registerkarte Zielgruppe (im rechten Seitenbereich).
- Klicken Sie auf Aufschlüsselung hinzufügen.
- Wählen Sie eine Option, um Ihre Ergebnisse aufzuschlüsseln:
- Übergreifende Experimente
- Übergreifende Features
- Übergreifende Personalisierungen
- Wählen Sie aus, welche Experimente, Features oder Personalisierungen Sie zur Segmentierung Ihrer Ergebnisse verwenden möchten.
Interpretation und Vorteile
Verwenden Sie die kampagnenübergreifende Analyse, um wichtige Fragen zur ganzheitlichen Leistung Ihrer Plattform zu beantworten:- Interferenzen erkennen: Stellen Sie fest, ob eine leistungsschwache Personalisierung, die gleichzeitig ausgeführt wird, die Ergebnisse eines leistungsstarken Experiments negativ beeinflusst.
- Feature-Interaktionen validieren: Sehen Sie, wie sich ein neues Feature Flag auf die Conversion-Rate eines nicht verwandten Experiments auswirkt, um zu bestätigen, dass Ihre Releases stabil sind.
- Synergien messen: Bestätigen Sie, ob zwei bestimmte Variationen oder Kampagnen kombiniert einen größeren Uplift liefern als getrennt ausgeführt.