O que são Testes multivariados?

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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