Von dir im visuellen Editor durchgeführte "Changes" zeigen nun auch den Selektor des Elements an, welches verändert wurde. Dadurch ist es einfacher nachzuvollziehen, welches Element verändert wurde.

Plane deine Experimente und definiere im Vorfeld, wann deine Experimente automatisch gestarten und beendet werden sollen.

Editor: Das Löschen von Changes ist auch bei editierten Varianten möglich.

Filtere deine Shopify Experiment Ergebnisse nach von dir spezifizierten Produkten.

Führe eine Qualitätssicherung durch, bevor du deine Experimente startest. Mit dem neuen QA Mode ist das einfacher als je zuvor.

Teile die Varify Ergebnisse Reports mit deinen Stakeholdern. Dafür kannst du einfach Shareable Reports direkt in dem jeweiligen zu teilenden Experiment erstellen.

Verbinde deine Experimente mit PostHog – und werte sie direkt in Varify aus.
Über eine API-Schnittstelle kannst du deine Experiment-Daten ganz einfach in Varify importieren und dort zentral analysieren.

In der Account-Historie kannst du nachvollziehen, welcher Nutzer zu einem bestimmten Zeitpunkt Änderungen in deinem Account vorgenommen hat.

Mit dem BigQuery auto setup kannst du mit nur einem Klick BigQuery direkt zur Auswertung deiner Experimente nutzen.

Füge Nachkommastellen bei der Traffic Allocation hinzu. 

Werte deine A/B Tests direkt in Varify mit deinen Shopify Daten aus. Varify importiert deine Shopify Daten für Conversions und Revenue Werte.

Die Einstellung "Exclude Duplicate User Events" kann nun in jedem Report direkt verwendet werden. Mit der Einstellung definierst du, ob deine Goals nur einmal pro User zählen oder multiple male gezählt werden. 

Speichere deine Page-Targeting- und Audience-Targeting-Bedingungen als Segment. So kannst du sie in anderen Experimenten einfach wiederverwenden, ohne alles neu erstellen zu müssen.

Neben dem einfachen URL Targeting kannst du nun auch verschiedenste URLs miteinander verknüpfen. Außerdem kannst du per CSS Selektor oder JavaScript targetieren.

Richte deine Webanalyse-Integration mit nur einem Klick ein oder wähle eine manuelle benutzerdefinierte Integration.

Geotargeting führt Experimente für Besucher durch, die aus einem bestimmten und definierten geografischen Gebiet kommen.

Du kannst eine Ausreißerbereinigung auf deine Experiment-Ergebnisse anwenden, um die Genauigkeit der Berechnungen der statistischen Signifikanz für Umsatzmetriken in A/B-Experimenten zu verbessern.

Aktualisiere die Baseline-Variante im Reporting deiner Experimente. So kannst du eine andere Variante als die Originale als Baseline festlegen, mit der alle anderen Variationen verglichen werden.

Mit einem User Interface kannst du jetzt Segmente erstellen, um gezielt User zu erreichen. Das Interface ermöglicht das Targeting auf Devices, Browser und IP-Adressen. Das Targeting per JavaScript ist weiterhin möglich.

https://varify.io/nutzerdokumentation/audience-targeting/

Server Calls können so konfiguriert werden, dass der initiale Request nicht über app.varify.io läuft, sondern dass dieser über deine eigene Subdomain geleitet wird. https://varify.io/nutzerdokumentation/cname/

Experimente werden sofort, auch ohne Consent ausgespielt. Mit einer speziellen Funktion entscheidest du, sobald die dauerhafte Variantenzuweisung erfolgt und die Tracking Events an dein Web Analytics Tool gesendet werden. https://varify.io/nutzerdokumentation/varify-consent-mode/

Erhöhe die Sicherheit deines Logins, indem du die Multi-Faktor-Authentifizierung aktivierst.

Steuere und verwalte deine Experimente über die Experiment API. 

Anzeigen einer Notification im GA4 Tracking Setup, wenn Google Signals aktiviert ist.

Details wie Teststart, Testende und viele weitere findest du jetzt in jedem deiner Experiment-Reports.

In der Reporting Ansicht deiner Experimente kannst du nun deine Ergebnisse nach "Device" und "Neue oder Existierende User" filtern. 

Zusätzlich zu GA4 kannst du deine Daten jetzt auch direkt anhand der Rohdaten in BigQuery auswerten. Wähle dazu einfach die Events aus einem Dropdown-Menü aus, die du in den Varianten deines Experiments miteinander vergleichen möchtest.

Sortiere deine Experimente nun nach Update- oder Erstellungsdatum. Die Paginierung wurde ebenfalls verbessert.

Mit der Chrome Extension werden auf jeder Seite die aktiven Experimente angezeigt. Außerdem kann innerhalb eines Experiments zwischen verschiedenen Varianten gewechselt werden.

Die Editor-URL kann nun nachträglich bearbeitet werden. Dies ist praktisch, wenn du den Editor auf anderen URLs öffnen möchtest, die ebenfalls Teil des Experiments sind.

Archiviere die Experimente, die du nicht mehr benötigst. GA4 Audiences werden ebenfalls automatisch in GA4 archiviert. Dies stellt sicher, dass nur die verwendeten GA4 Audiences aktiv bleiben und du das Limit von 100 GA4 Audiences nicht überschreitest.

Passe nun einfach Margin oder Padding deiner Elemente auf der Webseite an.

Wenn du deine Transaktions-IDs in GA4 eingerichtet hast, werden deine Revenue Goals nun eine Berechnung der Signifikanz anzeigen.

Wenn du mit dem Mauszeiger über eine Styling Option im Floating Editor hoverst, dann wird dir der Name der Styling Option angezeigt, die sich dahinter verbirgt.

Varify.io® Experimente können jetzt auch direkt in etracker analysiert und ausgewertet werden. 

Der Starttermin eines Experiments ist jetzt in den Berichten vorausgewählt, und die Umsatzmetriken zeigen nun die Berechnung des Average Revenue per User (ARPU) an.

Werte deine A/B Tests direkt in Varify.io® aus. Dir steht für neu erstellte Experimente eine eigene Reporting Seite zur Verfügung. Es wird sowohl der Uplift pro Variante wie auch die Signifikanz berechnet.

Durch die Eingabe des Varify-Force URL Parameters kann die Gruppenzuweisung in eine beliebige Variante erfolgen.

Bei einzelnen Experimenten kann nun das Tracking deaktiviert werden, damit Tracking Requests eingespart werden können. 

Mit Hilfe des Breadcrumb Selectors können darunter oder darüber liegende Elemente ganz einfach ausgewählt werden.

Ändere die Anordnung der Elemente innerhalb eines Containers, indem du sie gegeneinander vertauscht.

Mit der Funktion "Add HTML" kann neuer Content ganz einfach an jeder beliebigen Stelle der Website hinzugefügt werden. In unserer Nutzerdokumentation finden sich dazu vorgefertigte Templates, die du gerne nutzen kannst.

Split URL Tests lassen sich jetzt genauso einfach auswerten, wie alle anderen A/B Tests. Es ist nicht mehr nötig, die Auswertung über die Page Location durchzuführen.

Varify.io stellt nun ein Anti Flicker Script bereit. Durch das Anti Flicker Script siehst du kein Flackern der Seite mehr.

Von bestehenden Varianten können nun Duplikate erstellt werden. Außerdem können Varianten nun umbenannt werden.

Änderungen mit Hilfe des visuellen Editors können nun auch auf benutzerdefinierte Selektoren angewendet werden. 

Diese Integration verbindet Varify.io® mit Snowplow, damit die Daten der Experimente dort genutzt werden können.

Diese Erweiterung ermöglicht die Erstellung unbegrenzter Variationen innerhalb eines einzigen Experiments.

Mit der Chrome-Erweiterung von Varify.io® kann die Qualitätssicherung schnell & einfach durchgeführt werden.

Diese Integration verbindet Varify.io® mit Matomo, damit die Daten der Experimente dort genutzt werden können.

Aufgrund von Richtlinienänderungen bei Google ist es nun erforderlich, Skripte direkt einzufügen, anstatt wie zuvor die Account-ID zu verwenden.

Für die Signifikanzprüfung der A/B Tests haben wir die erste Version des Signifikanzrechners bereitgestellt.

Zum Testen wurden die Adressen localhost und *.shopifypreview.com freigeschaltet und sind jetzt im varify.io-Editor zugänglich.

Starte oder pausiere A/B-Tests mit einem einfachen Mausklick, und überprüfe schnell den Status - live oder pausiert - mit unserem neuen Indikator!

Für die Implementierung der Plattform und des Trackings haben wir einfache Step-by-step Tutorials erstellt, die die Dokumentation ergänzen.

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