Prueba A / B - Multivariante
Al igual que las pruebas A / B, las pruebas multivariantes se basan en el mismo mecanismo, pero comparan un mayor número de variables y proporcionan más información sobre cómo se comportan estas variables. En las pruebas A / B, divide el tráfico de una página entre diferentes versiones del diseño. Las pruebas multivariadas se utilizan para medir la eficacia de cada diseño.
Ejemplo
Digamos que hay una página web que ha recibido suficiente tráfico para ejecutar la prueba. Ahora se comparan los datos de cada variación para verificar la variación más exitosa, pero también se incluyen los elementos que tienen el máximo impacto positivo o negativo en la interacción de un visitante.
Ventajas de usar multivariante
La prueba multivariante es una herramienta eficaz para ayudarlo a orientar y rediseñar los elementos de su página y mostrar las áreas que tendrán el mayor impacto. El método multivariado es útil para crear campañas de páginas de destino.
Ejemplo
Los datos sobre el impacto del diseño de un determinado elemento se pueden aplicar a campañas futuras, incluso si el contexto del elemento ha cambiado.
Limitaciones
Las limitaciones de las pruebas multivariadas son el tráfico necesario para completar la prueba. Como todos los experimentos son completamente factoriales, demasiados elementos cambiantes a la vez pueden sumarse rápidamente a una gran cantidad de combinaciones posibles que deben probarse. Incluso un sitio con bastante tráfico puede tener problemas para completar una prueba con más de 25 combinaciones en un período de tiempo factible.
Diferencia entre pruebas multivariadas y A / B
Las pruebas A / B, también conocidas como pruebas divididas, son un método de optimización de sitios web, en el que se comparan las tasas de conversión de dos versiones de una página, a saber, A y B. Todos los visitantes se dividen en una versión u otra. Una vez que los visitantes visitan cualquiera de estas versiones (A o B), hacen clic en varios botones o incluso se registran para recibir el boletín. Esto le permite determinar qué versión de la página es más efectiva.
