> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.kameleoon.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Kampagnenübergreifende Analyse
> Filtern Sie Ergebnisse eines Experiments nach Besuchern, die anderen Experimenten, Features oder Personalisierungen ausgesetzt waren, oder schlüsseln Sie sie auf, um Interaktionen zu erkennen und kombinierte Kampagneneffekte zu messen.
Wenn Sie mehrere Experimente, Features und Personalisierungen gleichzeitig ausführen, begegnen Besucher oft mehr als einer Kampagne zur gleichen Zeit. Ihr Verhalten spiegelt die kombinierten Auswirkungen aller Kampagnen wider, denen sie begegnet sind, nicht nur Ihres Experiments. Ohne eine Möglichkeit, diese Auswirkungen zu trennen, können Sie nicht feststellen, ob Ihre Ergebnisse die tatsächliche Leistung Ihrer Variation widerspiegeln oder ob eine andere Kampagne sie beeinträchtigt.
Die kampagnenübergreifende Analyse ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse Ihres Experiments basierend auf den Kampagnen, denen Besucher begegnet sind, zu **filtern** oder **aufzuschlüsseln**. Nutzen Sie die kampagnenübergreifende Analyse, um Ihr Experiment von äußeren Einflüssen zu isolieren, Interferenzen zwischen Kampagnen zu erkennen und Synergien zu messen, wenn Kampagnen gut zusammenwirken.
## Ergebnisse des Experiments filtern
1. Öffnen Sie auf der Ergebnisseite Ihres Experiments das Dropdown-Menü **Zielgruppe filtern** in der Registerkarte **Zielgruppe** (im rechten Seitenbereich).
2. Klicken Sie auf **Filter hinzufügen**.
3. Wählen Sie eine Option, um Ihre Ergebnisse zu filtern:
* **Ausgesetzte Experimente**
* **Ausgesetzte Personalisierungen**
* **Ausgesetzte Features**
4. Wählen Sie, ob Sie **Einschließen** (nur Besucher anzeigen, die diesen ausgesetzt waren) oder **Ausschließen** (nur Besucher anzeigen, die diesen *nicht* ausgesetzt waren) möchten.
5. 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.
1. Öffnen Sie auf der Ergebnisseite Ihres Experiments das Dropdown-Menü **Zielgruppe aufschlüsseln** in der Registerkarte **Zielgruppe** (im rechten Seitenbereich).
2. Klicken Sie auf **Aufschlüsselung hinzufügen**.
3. Wählen Sie eine Option, um Ihre Ergebnisse aufzuschlüsseln:
* **Übergreifende Experimente**
* **Übergreifende Features**
* **Übergreifende Personalisierungen**
4. 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.