Pruebas multivariadas y pruebas A / B simplificadas: cómo probar técnicas de optimización de páginas web

multivariate testing

Introducción:

Hay muchos sitios web y aplicaciones que usamos con frecuencia. Mientras los usamos, probablemente no prestamos mucha atención a cómo el sitio web llegó a ser su versión actual; por otro lado, si algo no parece correcto, probablemente nunca volvamos a visitar el sitio / aplicación.

La pregunta es: ¿Qué se necesita para hacerlo bien?

Lo que vas a aprender:

• Pruebas multivariadas y pruebas A / B
• ¿Qué es la prueba multivariante?
• Tipos de pruebas MVT:
• Cómo hacer pruebas multivariantes
• Errores que conviene evitar
• Normas
• Pros y contras
• Pruebas A / B
• Pros y contras de las pruebas A / B:
• Pruebas A / B frente a pruebas multivariadas frente a pruebas divididas
• Prueba multivariante
• Herramientas de prueba A / B / Split / Multivariante
• Lectura recomendada

Pruebas multivariadas y pruebas A / B

Lo más común es la funcionalidad, que tenemos procesos de control de calidad sólidos como una roca para probar y evaluar. Pero el 'eso' también Consiste en el diseño, una combinación de elementos, la ubicación de los contenidos en una página, a veces incluso el color, la orientación, etc.que juegan un papel destacado en la aceptación general del producto por su usuario final.

Una rama de las pruebas que puede ayudar mucho en esta área es la Pruebas multivariadas y pruebas A / B .

En el artículo de hoy, discutiremos Prueba multivariante (MVT) y Pruebas A / B tipos en detalle.

Ambos están dirigidos a la optimización de la página web y la mejora de la tasa de conversión (la tasa a la que los visitantes se convierten en clientes o visitantes recurrentes, a su vez, en negocios) para un sitio web.

¿Qué es la prueba multivariante?

Comencemos con un Ejemplo .

Si un determinado sitio web está trabajando en el diseño / rediseño / determinación de la efectividad de una página que debe tener una imagen y el texto correspondiente, después de una cuidadosa consideración y deliberación, si la empresa preselecciona las siguientes dos imágenes y dos oraciones, las posibles combinaciones de ellas podrían ser como sigue:

1) Imagen 1

2) Imagen 2

3) Título / oración 1: 'La meta debe ser CERO accidentes'

4) Título / oración 2: 'Nuestro OBJETIVO: Ningún ACCIDENTE'

Combinaciones:

¿Cuál de los siguientes proporciona un programa remoto que se ve y se siente como una aplicación local?

En el ejemplo anterior, hemos probado variaciones de las combinaciones de los campos para ver cuál encaja bien. En pocas palabras, ahí está la prueba multivariante.

Más técnica y específicamente, la siguiente fórmula se utiliza para determinar el no. de posibles combinaciones que se requieren para probar las diferentes combinaciones y que es:

(N.º de variaciones del elemento A) X (N.º de variaciones del elemento B)… .. = (N.º total de variaciones)

En el ejemplo anterior, hay 2 variaciones para el título, así como 2 variaciones para la imagen.

Por lo tanto, según la fórmula, hay un total de 4 combinaciones de las variaciones que se probarán simultáneamente para encontrar la mejor combinación de variaciones.

• El objetivo principal de realizar pruebas multivariantes es medir y determinar la efectividad de cada combinación de variación en el sistema final.
• Después de finalizar las combinaciones de variaciones, se inician las pruebas para determinar el diseño más exitoso una vez que el sitio recibe suficiente tráfico.
• Los resultados obtenidos con cada combinación de variación se comparan con los demás para averiguar qué diseño es el más adecuado para alcanzar el objetivo final (en la mayoría de los casos es Ventas ).
• Estas estadísticas dan una idea clara de si el cambio en particular ha sido útil o no.
• Además, también se puede analizar un impacto positivo o negativo en la interacción del usuario.

Todo este proceso de testeo multivariante continuo, mejorando el diseño en base a los resultados obtenidos, y logrando los objetivos de negocio por ello ( Ejemplo: mayor tiempo de interacción para un usuario en una página determinada) se llama Optimización de la página de destino – cuyo objetivo es atraer a más usuarios y mantenerlos interesados ​​en una determinada página.

Este proceso implica en gran medida realizar pruebas con múltiples variaciones, recopilar estadísticas y realizar cambios en función de los valores / resultados obtenidos.

No solo se limita a los sitios web, sino que también se requieren pruebas multivariadas para las aplicaciones móviles. Los sitios web y las aplicaciones móviles se componen de combinaciones de elementos variables y, por lo tanto, la prueba multivariante se realiza para determinar qué combinación de variaciones funciona mejor.

Esto juega un papel crucial en la estrategia de marketing en Internet.

Tipos de pruebas MVT:

Según la distribución del tráfico a varias versiones de variación, existen múltiple tipos de prueba multivariante que se puede realizar:

a) Prueba factorial completa:

Es la forma más preferida de prueba MVT en la que cada combinación de variación de elementos posible se prueba por igual desviando el tráfico del sitio web hasta que se encuentre un ganador. Todas las combinaciones posibles tienen la misma probabilidad. Lo mejor de este método es que no hay suposiciones y se basa en cifras / estadísticas concretas, lo que lo hace muy confiable y muy recomendable.

El único demérito es el tráfico. Con el aumento en el número de varias combinaciones, se requiere mucho tráfico del sitio web para analizar los datos y decidir el ganador.

b) Prueba factorial fraccionada o parcial:

Como su nombre lo indica, solo una fracción de todas las versiones de combinación de variaciones está expuesta al tráfico del sitio web. Se realizan cálculos y análisis matemáticos estáticos para el resto de combinaciones para encontrar la mejor tasa de conversión.

Método Taguchi es el método más popular para la prueba multivariante factorial fraccionada. Este método da un resultado menos preciso ya que solo se prueba una muestra de las variaciones y no todas. Aunque este método toma menos tiempo para analizar al ganador, el resultado nunca puede considerarse tan preciso como en el caso de una prueba factorial completa.

c) Prueba adaptativa multivariante:

Este es un nuevo enfoque para las pruebas multivariadas. En este caso, se analiza la respuesta en tiempo real de los visitantes de la página web para determinar la mejor versión de combinación de variaciones.

d) Elección discreta:

Este método descubre los efectos de la interacción, digamos cómo las personas crean compensaciones desde la perspectiva de una decisión de compra. Es una técnica compleja que varía sistemáticamente los atributos o elementos de contenido.

e) Diseño óptimo:

Este método incluye iteraciones y oleadas de pruebas. Además de probar la cantidad máxima de variaciones creativas en un tiempo mínimo, también permite a los especialistas en marketing considerar las relaciones, interacciones y limitaciones en los elementos de contenido de un sitio web o aplicación. Esto ayuda a encontrar la solución óptima.

Pasemos a una cuestión importante: ¿Se puede optimizar el marketing web mediante pruebas multivariantes?

La respuesta es un sí rotundo'.

Mediante las pruebas multivariantes podemos determinar claramente qué se debe implementar y qué se debe evitar. Todo se centra en la experiencia del visitante.

Se consideran los siguientes aspectos cuando se van a realizar pruebas multivariadas:

#1. El requisito previo para las pruebas multivariantes es: Defina los objetivos de marketing o examine las metas del sitio web. Los siguientes son algunos ejemplos:

• Obtenga los máximos ingresos / ganancias a través de la publicidad, la venta de productos y el pago de los clics.
• Crear conciencia de marca en la clientela
• Ahorre gastos, por ejemplo: Guíe a los usuarios al autoservicio a través de preguntas frecuentes en lugar de en línea, en un servicio personalizado.

#2. Solo deben probarse aquellas cosas que realmente se dirijan a los objetivos de marketing de la organización.

#3. Elija solo aquellos elementos que medirán con precisión los objetivos de marketing.

Algunos ejemplos pueden ser:

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• Para ganar más dinero, las páginas que incluyen opciones como 'Comprar ahora' / 'pago' / flujos para completar un registro o registrarse deben enfocarse.
• Para crear conciencia entre los visitantes y la promoción, puede ser útil 'enviar a un amigo' / 'recomendar a un amigo' / 'compartir', etc.
• Para ahorrar, el enfoque podría centrarse en elementos como preguntas frecuentes, ayuda, contacto, llamada, clics en 'Agregar al carrito' que conducen a páginas de agradecimiento, etc.

Cómo hacer pruebas multivariantes

1. Identificar un problema

El primer paso es identificar el problema. Esto le da el alcance de mejora para su sitio web o aplicación. Por ejemplo, el problema puede ser por qué los visitantes del sitio web no hacen clic en el botón de descarga.

2. Formular hipótesis

Haz una hipótesis para mejorar la página web. Por ejemplo, la hipótesis puede ser que los clientes no estén haciendo clic en el botón de descarga porque su visibilidad no es atractiva. Por lo tanto, al hacerlo atractivo, aumentarían las descargas.

3. Crea variaciones

Seleccione los factores y cree variaciones. Supongamos que los dos factores son el encabezado 'Descargar' y el enlace 'Productor de PDF'. Como ejemplo, tenemos a continuación 12 variaciones:

4. Determine el tamaño de su muestra

Descubra cuántos visitantes se requieren en cada página, cuánto tiempo necesita para ejecutar la prueba, cuántas variaciones tiene y la importancia estadística.

5. Pruebe sus herramientas

Pruebe todo (principalmente, si su página web / aplicación funciona bien) antes de comenzar a ejecutar la prueba para que nada envenene los resultados de la prueba.

6. Empiece a generar tráfico

Empiece a dirigir el tráfico a sus variaciones.

7. Analiza tus resultados

Después de ejecutar la prueba durante un período de tiempo significativo, obtendrá los resultados para analizar. A continuación se muestra un ejemplo:

Los que tienen un nivel de confianza del 95% o más son resultados estadísticamente significativos.

8. Aprenda de sus resultados

Este es el último e importante paso. A partir de la prueba multivariante, aprende sobre sus páginas web / aplicación y sus visitantes. Puede utilizar este aprendizaje para pruebas futuras.

Una palabra de precaución - Tenga cuidado con las siguientes cosas al realizar pruebas multivariadas:

Errores que conviene evitar

1. Elección incorrecta de variantes . Por ejemplo supongamos que cambiamos el tamaño de fuente, el color y el estilo del texto del título al mismo tiempo en una versión de combinación de variaciones. Entonces será difícil analizar a partir de los datos recibidos sobre qué variación del título (ya sea el tamaño de fuente, el color o el estilo) hizo que el visitante respondiera de manera diferente.
2. Un lapso demasiado corto de una ejecución de prueba multivariante . Finalizar la prueba antes de tiempo y seleccionar un pequeño rango de datos para analizar al ganador puede generar estadísticas no válidas.
3. Un lapso demasiado largo de una ejecución de prueba multivariante. Ejecutar la prueba durante demasiado tiempo para analizar los datos marginales también conduce a una gran pérdida de tiempo
4. Comprensión incorrecta de los indicadores clave. Enfocar, analizar y rastrear la combinación de variables de aquellos indicadores que son insignificantes o no están relacionados con el objetivo final.
5. Solo algunos indicadores clave de rendimiento se identifican mientras que muchos otros no se rastrean
6. Decidir el tipo de tráfico de visitantes a una página web. Esto puede ser muy arriesgado y problemático ya que no todos los visitantes son iguales.
7. No analizar los resultados y realizar los cambios correctos en el sitio.

Hacer y no hacer

De la lista anterior, un resumen de normas podría ser:

No hacer:

No intente incluir muchas variables en la prueba. Cuanto mayor sea el número de variables a probar; mayores serán las combinaciones, lo que a su vez significa que se requiere más tráfico para recopilar estadísticas significativas.

Qué hacer:

1. Obtenga una vista previa de todas las versiones de combinación de variaciones antes de iniciar la prueba de funcionamiento porque algunos de ellos podrían ser incompatibles o ilógicos. Por ejemplo, una de las combinaciones de variables es el título que dice '50% de descuento en la suscripción' y el botón de apagado que dice 'Suscripción gratuita'. Estos deben eliminarse.

2. Decidir el impacto de las versiones combinadas en la tasa de conversión. Incluir solo aquellas combinaciones que tienen un mayor impacto en la tasa de conversión es una buena idea.

3. Estimar el tráfico de la página web para recopilar datos estadísticos significativos. Antes de comenzar la ejecución de prueba, es mejor tener una idea clara del tráfico de la página web. Si una página web tiene solo 100-200 visitantes por día, entonces deberíamos considerar algunas variables solo para ejecutar la prueba multivariante.

Pros y contras

Hasta ahora, hemos visto qué son las pruebas multivariadas, cómo se hacen, errores, factores, lo que se debe y no se debe hacer, etc. Ahora, veamos algunos Pros y Contras de eso:

Pros:

1. Un mejor conocimiento y comprensión del efecto de las variables o elementos en la tasa de conversión Más tráfico conduce a más datos estadísticos que a su vez conduce a un mejor análisis y toma de decisiones en términos de la mejor combinación de variables para alcanzar el objetivo final.
2. En términos de cambios de diseño y distribución, las pruebas multivariadas son flexibles.

Contras:

1. Las ejecuciones de prueba multivariante tardan más en completarse.
2. Se requiere mucho tráfico en la página web para obtener estadísticas significativas.
3. Es más complicado configurar ejecuciones de prueba.
4. Requiere más versiones de combinación de variables para la ejecución de prueba.

Pruebas A / B

Al ser una breve lista de todas las pruebas multivariantes, la variedad de pruebas que se pueden realizar para realizar la optimización de la página web es infinita y otro método popular disponible es el Pruebas A / B .

¿Qué son las pruebas A / B?

( imagen fuente)

Las pruebas A / B también se conocen a veces como Prueba dividida . Sin embargo, la prueba dividida es diferente. Veremos la diferencia entre ellos en la parte posterior de este tutorial.

En las pruebas A / B, se ponen a prueba dos versiones de la misma página web con una cantidad igual de tráfico de la página web. La versión que obtiene un número máximo de conversiones es la ganadora final. Esta nueva versión definitivamente aumenta la tasa de conversión.

Ejemplo de prueba dividida A / B:

Vamos a entender el funcionamiento de las pruebas A / B con un pequeño ejemplo :

La imagen de arriba es de una página web para concienciar sobre la seguridad.

Esta imagen consta de un botón gris que dice ' Haz una prueba y gana premios emocionantes '. Esta página web original se considera como' una versión '. Ahora la 'versión B' está diseñada con una variación en el color del botón de gris a rojo.

Esto se muestra en la siguiente imagen:

El tráfico de la página web en vivo se desvía a ambas versiones. Después de que suficientes visitantes hayan realizado la prueba y con los datos estadísticos recibidos, se puede determinar fácilmente qué versión tiene un mayor efecto en la tasa de conversión.

Aquí, en el ejemplo anterior, un botón que dice ' Haz una prueba y gana premios emocionantes ”En color rojo atrajo a más visitantes para presionar el botón y realizar una prueba que el botón gris anterior.

De esta forma se logró el objetivo final de la página web de aumentar los ingresos.

Pros y Contras de pruebas A / B:

Pros:

1. Método fácil y simple para configurar experimentos para la optimización de la página web.
2. Los resultados confiables y precisos se pueden determinar fácilmente incluso con poco tráfico de página web.
3. Las pruebas se pueden realizar muy rápidamente y los datos estadísticos se pueden analizar para alcanzar el objetivo final.
4. No depende mucho de ninguna forma de tecnología.
5. Más apto para cambios en el diseño, contenido, diseño de cualquier página web.

Contras:

1. Solo se pueden realizar unos pocos o un número limitado de cambios en una página web a la vez.
2. No es posible determinar el impacto de las diferentes variables presentes en una página web entre sí.

Tabla de comparación:

Pruebas A / B frente a pruebas multivariadas frente a pruebas divididas

Las pruebas A / B, las pruebas multivariadas y las pruebas divididas son los tres tipos principales de pruebas de variantes de UX (experiencia del usuario). Veamos en qué se diferencian entre sí.

Las dos imágenes a continuación le brindan una muy buena comparación ilustrativa entre las pruebas A / B y las pruebas multivariadas.

Prueba multivariante

Prueba dividida:

Aquí tenemos otra variante conocida como prueba de URL dividida que es mucho más complicada que la prueba A / B e implica cambios del lado del servidor , donde tenemos dos páginas web diferentes que se prueban entre sí. Este tipo de prueba funciona bien para las páginas de destino en los casos en que el equipo de diseño necesita decidir cuál funcionará mejor.

Herramientas de prueba A / B / Split / Multivariante

Hay muchas herramientas disponibles en el mercado para estos tres tipos de pruebas de UX. Yo nombraría algunos de los mejores aquí que puede explorar. Son Google Optimize, Optimizely, VMO, Qubit, Maxymiser y AB Tasty.

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Conclusión :

Ambos métodos, las pruebas A / B y multivariante aumentan la tasa de conversión, mejoran el rendimiento y optimizan las páginas web y las aplicaciones. Ambos son útiles a su manera y también vienen con sus deficiencias y desafíos únicos; depende de nosotros identificar y analizar qué método se adapta mejor a los requisitos.

Nosotros, los probadores, estamos principalmente involucrados en probar los cambios realizados para implementar pruebas Multivariantes o A / B. Una vez que estos cambios se realizan y prueban, el equipo de marketing o de negocios puede ejecutarlos en el entorno de producción para recopilar los resultados.

Por lo tanto, es muy importante que los evaluadores prueben estos cambios con mucho cuidado; de lo contrario, los resultados finales serían inexactos, lo que resultaría en enormes pérdidas comerciales, ya que la mayor parte del tiempo está relacionado directamente con los ingresos comerciales.

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