Например, они могут сравнивать две версии онбординга, разные варианты фичей продукта и их удобство для пользователей. Мультивариантным тестом лучше проверять несколько версий с незначительными изменениями. Многовариантное тестирование — метод для проверки гипотез, в котором изменяются несколько переменных. Оно отличается от А/B-тестов, которые предполагают одновременную проверку и анализ лишь одного элемента. Вместо проверки версии А и версии В одного элемента, при мультивариантном тестировании вы можете протестировать неограниченное количество переменных, например, версии А, B, С, D И Е сразу. MVT требует большой объём трафика, иначе вы не получите достоверных результатов.

• И речь не только о трафике, но и о потраченном времени (иногда от регистрации до закрытия сделки проходят дни/недели/месяцы!).
• Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой.
• Но сколько тестов в результате вам придется провести?
• Пользуйтесь приобретенными навыками в создании и проверке последующей гипотезы.

Маркетологи желают отыскать лучшее сочетание трансформаций, либо же определить, какой элемент (заголовок, кнопка) оказывает большое действие? Клэр Во , сооснователь Experiment Engine, кроме этого говорит, что MVT-тесты сложнее из-за ресурсов и дополнительного трафика, требующихся для них. Но постоянно остаётся место и для мультивариантных тестов , каковые смогут значительно увеличить ваши показатели и добавить ценности продукту. Придется долго ждать, чтобы получить статистически значимый результат эксперимента.

Тестировать можно дизайн лендинга, цвет и расположение кнопки call to action, форму регистрации, оформление email-рассылки, текст объявления на сайте и другие изменения. Провести A/B/n и MVT-тестирование без современных инструментов сложно. В Altcraft Platform доступен вид теста A/B/n для кампаний email, sms, push и других подключенных каналов. Проверяет все сочетания с одинаковым количеством трафика.

Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку. Наоборот, разработчики относятся к экспериментам нейтрально. Проводить тесты с помощью нескольких разных сервисов — это трудоемко, сложно и дорого. К примеру, воспользоваться популярными сервисами от Google.

Как оценить эффективность платформы для A/B тестирования

В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование. Одновременно с этим вы имеете возможность тестировать только выбранный комплект элементов. Мультивариантное тестирование требует времени, но оптимизация иногда не терпит стремительных и необоснованных ответов.

Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. Спускаясь по воронке продаж, вы можете протестировать различные версии прелендинга, лендинга или даже различные версии продвигаемого продукта. Для проведения этих A/B-тестов вы должны создать URL, который случайным образом будет перенаправлять на различные варианты веб-страниц. Обычно трекеры позволяют реализовать это и проанализировать полученные результаты.

Что такое мультивариантный тест?

Важно учесть все метрики, на которые может повлиять эксперимент. Иначе есть риск выбрать вариант, который улучшит одну метрику, но при этом ухудшит продукт в целом. Заказчикам важен не только сам результат, но и доверие к этому результату.

Статистическая значимость в данном случае важна, т.к. Изменяя множество параметров страницы в один момент, вы не сможете определить от каких факторов зависели падения и взлёты внимания к странице у целевой аудитории. Возможно высказать предположение, что перебрав все вероятные комбинации элементов страницы, вы создадите «идеальную» целевую страницу. На целевой странице вы желаете проверить разные варианты заглавия страниц, изображений и CTA-элементов (кнопки «call-to-action»). Обе формы тестирования имеют собственные личные преимущества, причем для одних случаев лучше подойдет сплит либо А/Б-тестирование, для других — мультивариантное (многовариантное).

Тестирование — мультивариантное vs сплит-тест (А/Б)

Например, кнопка, которая тестируется, работает, а пользователи попадают в выборки случайным образом. Если сразу появилась большая разница в конверсии версий A и B или наоборот, разницы нет вообще — это сигнал, что что-то идет не так. Организовать процесс кросс-ревью поможет шаблон для подготовки эксперимента, который опубликован в нашем телеграм-канале.

Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее. Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц. Результаты — это те метрики, которые мы хотели изначально улучшить.

«Самая большая ошибка — в незнании, чего ожидать от MVT. Маркетологи хотят найти лучшее сочетание изменений, или же узнать, какой элемент (заголовок, кнопка) оказывает максимальное воздействие? «Противоядия» от этого нет – нужно просто критически подходить ко всем результатам тестов и перепроверять их. В таблице расписали все возможные комбинации проверок. Теперь можно запустить тест, который проверит каждую. Этот тип тестирования измеряет эффекты взаимодействий между различными переменными, если таковые имеются.

Заявления о видении: советы, примеры и важность

Однако, существует пара хороших кейсов по мультивариантным тестам. Запустите мультивариантное тестирование для «шлифовки» макетов. Убедитесь, что все элементы взаимодействуют между собой наилучшим образом. Сбор данных посредством полнофакторного проектирования — отличный метод, потому что мы можем проанализировать его с любой выбранной степенью взаимодействия, включая нулевую.

A/B-тестирование проверяет только переменные на двух разных страницах. Это означает, что эта форма тестирования не предоставит никакой информации о взаимодействии между переменными на одной веб-странице. Многовариантное тестирование — это маркетинговая https://deveducation.com/ техника, используемая для проверки гипотезы, которая включает изменение нескольких различных переменных. Это тестирование используется для оценки того, какие комбинации переменных работают наиболее эффективно из всех возможных комбинаций переменных.

лучших инструментов для A/B тестирования в 2022 году

Более того, в конечном итоге окажется, что большинство этих вариантов даже и не стоило испытывать. В приведенном выше примере все восемь вариаций по-прежнему имеют смысл в любом из возможных сочетаний. Но при добавлении некоторых вариаций вы рискуете получить какой-то совершенно сумасшедший коктейль.

Target интегрируется с другими продуктами Adobe Marketing через одноименное облако. Это позволяет обмениваться данными и проводить анализ. AB Tasty — хороший вариант для новичков AB Tasty — платформа для цифровой оптимизации, которая предлагает A/B тестирование, мультивариантное и многостраничное.

Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Легко вследствие того что вы имеете возможность проверить огромное количество вариаций, не следует проводить тест. Где гарантия, что он окажется действенным, а инвестиции окупятся?

В норме достоверность должна составлять более 95 %. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При мультивариантное тестирование изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование.