Ciência e Tecnologia

Testes A/B/n e MVT: Benefícios, semelhanças e diferenças comerciais

Sua página de destino não funciona bem; boletins informativos por e-mail e notificações push são ineficazes. Qual é a causa disso? O que deve ser mudado para melhorar a eficiência? Mesmo o profissional de marketing mais experiente não responderá a essa pergunta com 100% de precisão. Adivinhar a resposta leva ao risco de perder tempo, dinheiro e clientes em potencial. 88% dos usuários dificilmente abrirão seu site novamente após uma experiência ruim. Além disso, os erros são caros. Empresas de todo o mundo perdem US $ 1.420.300.000.000 devido a um design ruim UX.
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Como você pode encontrar a opção de conteúdo certa? A resposta é relativamente simples. Use os dados dos testes A/B/n e MVT em vez de adivinhar. Neste artigo, você aprenderá a diferença entre esses tipos de testes, como realizá-los e por que eles são vitais para o seu negócio.

O que é teste A/B/n e por que você deve realizá-lo

A O teste /B/n é um método que envolve uma comparação da eficácia de várias opções de conteúdo na página do seu site, no seu boletim informativo por e-mail e em outras campanhas. Elementos individuais ou vários modelos diferentes são testados durante este processo. O teste A/B/n visa entender qual versão funciona melhor em termos de conversão.

Em geral, A/B/n teste é teste A/B, mas há uma diferença. O teste A/B (outro termo para teste A/B) permite testar apenas duas versões, e o tráfego é dividido 50/50% para cada uma.

Durante o teste A/B/n, você pode comparar mais de duas versões e o tráfego é dividido igualmente entre cada um.

Por exemplo, uma equipe de marketing oferece quatro versões de um novo design de site e não pode decidir qual é a melhor. Nesse caso, eles usam testes A/B/n, durante os quais cada versão receberá 25% do tráfego.

Alguns exemplos de elementos que podem ser testados pelo método A/B/n: um design de página inteira; design de botões de texto e conversão; o layout dos formulários para dados e botão posições; tamanhos de objetos: botões, texto, formulários; preços de mercadorias; um produto descrição; títulos nas descrições dos produtos ; ilustrações do produto; comprimento do texto; janelas pop-up; ímãs de chumbo.

  • Por que você deve realizar este teste? Você não terá que confiar em sua intuição e palpites dos profissionais de marketing. Você tomará decisões baseadas em dados. Esta abordagem:

  • reduzirá os riscos de tempo e recursos perdidos devido a erros;

      indicará as opções de conteúdo mais eficazes;

    Vantagens e desvantagens do teste A/B/n

    Vantagens

    Reduzindo os riscos de perdas financeiras.

      Por exemplo, quanto mais fácil for para um cliente encontrar o produto necessário e fazer um pedido, maior a probabilidade de ele comprar de você. Por outro lado, botões imperceptíveis e navegação pouco clara levam ao desgaste do cliente e à perda de receita potencial.

      Aumento na conversão. Ao usar este teste, você encontrará as opções mais clicáveis que levará seus clientes a comprar mais rápido.

      Teste ideias diferentes. Uma equipe de marketing pode argumentar enquanto desenvolve um novo design. De quem é a melhor ideia? O teste de divisão responderá a essa pergunta. Ele testará hipóteses e resolverá o conflito pacificamente.

      Aumento no tráfego. Isso acontecerá se você reduzir a taxa de rejeição, que os mecanismos de pesquisa levam em consideração ao classificar um local na rede Internet. Uma página de destino conveniente atrasará os usuários por mais tempo. Este é um bom sinal para os motores de busca. Se os usuários estiverem interessados, eles permanecem no seu site, o que significa que esta página pode ser exibida com mais frequência.

      Economia de recursos. Este teste mostrará quais opções estão funcionando mais rápido do que discutir e testar uma versão do conteúdo por vez.

      Novas ideias para campanhas futuras. O comportamento dos usuários com diferentes opções de design é uma fonte de novas , às vezes insights inesperados.

      Desvantagens

      Uma grande quantidade de tráfego. Para testes A/B regulares, o tráfego é dividido em duas partes. Para o teste A/B/n, ele é dividido em várias partes iguais. Portanto, os resultados serão válidos somente se houver tráfego suficiente para cada opção.

        Testando apenas um elemento. O teste mostrará qual opção é melhor (por exemplo, o botão escuro é clicado com mais frequência do que o claro). Outros fatores que influenciaram o resultado permanecerão desconhecidos.

        Sanções do mecanismo de pesquisa. Os mecanismos de pesquisa podem suspeitar que você está ocultando (spam de pesquisa quando as opções da página diferem para o usuário e o mecanismo de pesquisa) ao realizar testes das opções de design do site.

        Como conduzir A/B /n testando Identifique o problema

        Procuramos elementos que funcionem de forma ineficiente ou não tragam resultados.

        Por exemplo, os usuários raramente clicam no botão «bens adicionais» no site ou não acessam a página de pedidos do e-mail.

        Ferramentas do Google Analytics, WebVisors , e a análise das solicitações dos usuários ao suporte técnico mostrará os “pontos fracos”.

        Formar uma hipótese

        A hipótese reflete qual ação melhorará o desempenho.

        Por exemplo, se você alterar o cor do botão «bens adicionais» para uma mais clara, o número de cliques aumentará duas vezes.

      Criar opções para o teste

    Você pode testar uma hipótese de cada vez.

    Por exemplo, existem várias cores diferentes para o «adicional mercadorias» botão: vermelho, azul e amarelo. Você não pode alterar o tamanho da fonte e a posição do botão ao mesmo tempo.

    No entanto, você pode testar todo o design de uma só vez.

      Verifique as métricas e elementos para o teste

      Os resultados do teste não podem ser avaliados sem referência às métricas (consulte, altcraftdotcom) — o número de impressões, cliques e outros que você planeja melhorar. As ferramentas de rastreamento devem funcionar antes do início do teste. Não se esqueça de verificar os botões, formulários e exibição dos elementos que você testará.

        Determine o tamanho da amostra

          Para um resultado representativo, você precisa de um certo número de visitantes que verão sua página. Como calculá-lo? Use calculadoras on-line exclusivas , como Otimizar, AB Testguide e outros.

          A/B /n exemplo de teste

          Vamos ver como funciona:

          Indicamos a conversão atual. Depois inserimos, em porcentagem, o quanto queremos aumentar a taxa (o efeito mínimo visível).

            Por exemplo, a taxa de conversão é de 5% no momento. Queremos melhorar em 10%. Entramos com os detalhes na calculadora e obtemos o número de visualizações únicas necessárias para cada variação — 31.000.

              Iniciar o teste

            Todas as opções devem ser testadas simultaneamente. O resultado depende da hora do dia, dia da semana, estação do ano e outros fatores. Pare o teste quando cada opção obtiver o número necessário de visualizações.

            Calcular o resultado e tomar uma decisão

            Em seguida, voltamos às calculadoras online. Desta vez, para calcular a significância estatística dos resultados. Para fazer isso, especificamos o número de conversões para cada opção e o tamanho da amostra. A calculadora mostrará se os resultados são diferentes ou se não há diferença significativa.

            Decidimos de acordo com os resultados: implementar um novo design/um elemento de design/alterar o conteúdo inteiramente ou iniciar mais testes.

            O que é multivariável Teste (MVT)

            MVT ou teste multivariado , testa simultaneamente a eficácia de várias combinações de diferentes elementos nas páginas do site e outros recursos da Internet. Por exemplo, o teste MVT mostrará qual combinação fornece mais conversões.

            Os mesmos elementos dos testes A/B/n são testados aqui. No entanto, o teste MVT é mais profundo e esses elementos podem ser combinados com alguns outros. O teste MVT não compara o projeto completamente.

            Por exemplo, queremos testar a eficácia do botão CTA. Existem duas opções, «encomendar» e «comprar», para as quais usamos fonte vermelha ou amarela e seminegrito ou normal. Há também duas opções de legenda: «agora» ou «cinco pessoas estão visualizando o produto». Assim, obtemos 16 opções.

            Exemplos de opções para teste MVT.

            Teste MVT: vantagens e desvantagens Vantagens

    Aumento na conversão. Testes multivariados irão demonstrar qual combinação de elementos seu público percebe melhor (ou seja, as pessoas clicam em seus produtos e fazem compras ou fazem outra conversão, por exemplo, uma assinatura).

    Otimização sem alterações globais. O teste melhora o desempenho sem uma reformulação completa.

    Economia de tempo. Várias opções diferentes de variáveis ​​e suas interações são testadas durante o teste MVT.

    Desvantagens

    Este processo leva uma grande quantidade de tráfego.

      Quanto maior o número de combinações, maior o público precisa vê-las. Portanto, é possível realizar testes de MVT somente quando:

    1. você tem um banco de dados de contatos suficiente (por exemplo, para testar um boletim informativo por e-mail);

      você tem uma grande quantidade de tráfego no site quando testa a eficácia de suas páginas.

      É um processo demorado. Você terá que esperar até obter o número correto de visualizações.

      Existe a possibilidade de falsos positivos. Quanto mais opções você tiver, maior o risco de cliques acidentais.

      Como realizar testes de MVT

      Os métodos mais comuns de teste MVT são o fatorial completo e o fatorial fracionário.

      Teste multivariado fatorial completo

      Este método permite testar todas as combinações com a mesma quantidade de tráfego. Este é um método estatisticamente preciso, mas requer uma grande quantidade de tráfego. Vamos ver como funciona: Vários fatores são testados. Vamos pegar A, B, C, onde A é o botão CTA; B é a inscrição no botão; C é o fundo da seção onde o botão está posicionado.

      De acordo com o método fatorial completo, cada fator tem apenas duas opções (vamos denotá-los como +1 e -1).

      Para exemplo, o botão CTA é amarelo para o fator A (+1), e o laranja será -1 neste case.

      Então todas as variantes dos fatores são combinadas entre si. Fica assim:

      Método fatorial fracionário.

      Os fatores e suas variantes são divididos de acordo com o mesmo princípio do método fatorial completo. No entanto, apenas algumas variantes de combinações são testadas. Como resultado, a precisão desse método é menor, mas é necessário menos tráfego.

    Cinza é para o método fatorial fracionário.
    Etapas do teste MVT

    A sequência de ações para o teste MVT coincide com a do teste A/B/n (veja acima para mais detalhes):

    Identifique um problema. Quais as dificuldades que o usuário tem em seu site? Qual seção do site é ineficiente? Formule uma hipótese. Vai uma mudança de cor, tamanho e fonte do botão aumenta sua taxa de conversão? Crie opções para teste. Verifique as métricas e operacionalidade dos elementos para o teste. São todos os métricas necessárias rastreadas? Todos os elementos do seu site/e-mail e outros objetos (botões, formulários) estão funcionando corretamente? Determine o tamanho da amostra.

      Use uma das calculadoras online—por exemplo, VWO.

        Iniciar o teste. Realizar o teste até o momento em que o tráfego necessário for coletado. Analise os resultados. Primeiro, verifique sua validade. Use calculadoras online para isso. Então tiramos conclusões: mude o site ou faça um novo teste.

    Ambos os tipos de teste têm características padrão:

    você pode testar 2+ variantes de elementos no site usando a distribuição de tráfego;

  • você pode testar todas as opções simultaneamente;
  • esses testes ajudam a aumentar sua taxa de conversão;
  • suas fases de teste coincidem;
  • ambos os testes requerem uma quantidade suficiente de tráfego.

    Apesar de todas essas semelhanças, A Os testes /B/n e MVT têm diferenças significativas:

  • A/B/n

    MVT

    Objeto de teste

    Um elemento ou todo o formulário. Pode haver diferença, por exemplo, apenas na cor de fundo: vermelho, azul, branco. Ou designs de página completamente diferentes são testados.

    Combinações de diferentes elementos.

    Objetivo

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