Fala aí analítico e analítica de plantão, beleza?
Imagino que você esteja implementando testes a/b em sua empresa ou onde trabalha e ficou na dúvida sobre o que são testes multivariados, né?
Relaxa que a MB vai te ajudar a entender e exemplificar o que são testes multivariados, se liga.
O teste multivariado é uma técnica para testar uma hipótese na qual várias variáveis são modificadas. O objetivo do teste multivariado é determinar qual combinação de variações tem o melhor desempenho de todas as combinações possíveis.
Sites e aplicativos móveis são feitos de combinações de elementos mutáveis. Um teste multivariado alterará vários elementos, como alterar uma imagem e um título ao mesmo tempo. Três variações da imagem e duas variações do título são combinadas para criar seis versões do conteúdo, que são testadas simultaneamente para encontrar a variação vencedora.
O número total de variações em um teste multivariado será sempre:
[Nº de Variações no Elemento A] X [Nº de Variações no Elemento B] ... = [Nº Total de Variações]
No exemplo abaixo, o título e a imagem são testados em combinação, com uma linha de base e uma variação para cada elemento gerando quatro variações totais para o experimento.
O processo de execução de um teste multivariado é semelhante ao teste de divisão A/B , mas diferente porque o teste A/B testa apenas uma variável. Em um teste A/B, um mínimo de uma variável é testado para determinar o efeito de uma mudança em uma variável. Em um teste multivariado, várias variáveis são testadas juntas para descobrir a combinação ideal que é eficaz para melhorar o objetivo final.
Benefícios do teste multivariado
O uso de testes multivariados pode ser útil quando vários elementos na mesma página podem ser alterados em conjunto para melhorar uma única meta de conversão: inscrições, cliques, preenchimentos de formulários ou compartilhamentos. Se conduzido corretamente, um teste multivariado pode eliminar a necessidade de executar vários testes A/B sequenciais na mesma página com o mesmo objetivo. Em vez disso, os testes são executados simultaneamente com um número maior de variações em um período de tempo menor.
Desvantagens dos testes multivariados
O desafio mais difícil na execução de testes multivariados é a quantidade de tráfego de visitantes necessária para alcançar resultados significativos. Devido à natureza totalmente fatorial desses testes, o número de variações em um teste pode aumentar rapidamente. O resultado de um teste de muitas variações é que o tráfego alocado para cada variação é menor. Nos testes A/B , o tráfego de um experimento é dividido ao meio, com 50% do tráfego visitando cada variação. Em um teste multivariado, o tráfego será dividido em quartos, sextos, oitavos ou segmentos ainda menores, com variações recebendo uma porção de tráfego muito menor do que em um teste A/B simples.
Antes de executar um teste multivariado, projete o tamanho da amostra de tráfego que você precisará para cada variação para alcançar um resultado estatisticamente significativo . Se o tráfego para a página que você deseja testar for baixo, considere usar um teste A/B em vez de um teste multivariável.
Outro desafio do teste multivariado é quando uma ou mais das variáveis testadas não têm um efeito mensurável na meta de conversão. Por exemplo, se as variações de uma imagem em uma página de destino não afetarem a meta de conversão, enquanto as modificações em um título afetarem, o teste teria sido executado com mais eficiência como um teste A/B em vez de um teste multivariável.
Exemplos de testes multivariados
Exemplos comuns de testes multivariados incluem:
- •Testar texto e elementos visuais em uma página da Web juntos
- •Testando o texto e a cor de um botão de CTA juntos
- •Testando o número de campos de formulário e texto de CTA juntos
O uso de testes multivariados como método de otimização de sites é um método poderoso de coleta de dados de visitantes e usuários que fornece informações detalhadas sobre o comportamento complexo do cliente. Os dados descobertos em testes multivariados removem dúvidas e incertezas da otimização de sites. O teste contínuo, a implementação de variações vencedoras e a construção de insights de teste podem levar a ganhos de conversão significativos.
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Gustavo Esteves
Gustavo Esteves é fundador e CEO da Métricas Boss, já trabalhou dentro de gigantes como B2W. Autoridade na área de Digital Analytics, com mais de 15 anos de experiência e 3 mil projetos atendidos, incluindo gigantes como PUC, Rede D'Or, Globo, Stanley, Médico Sem Fronteiras, Alura, entre outras.
Publicado em 6 de junho de 2022
