Тестирование без четких гипотез – все равно, что пытаться выиграть в рулетку. Поэтому ориентируйтесь на общую стратегию продвижения. Элементы, которые по отдельности показывают наивысшие результаты, вовсе не обязательно будут самыми эффективными по суммарному воздействию. Если вы работаете над цифровым продуктом с большой аудиторией, попробуйте A/B-тесты. Возможность провести тест во всех каналах, которые подключены к платформе.

• Имеется лишь одна обстоятельство — в то время, когда вам необходимо определить подробности сотрудничества.
• Тест покажет, какой вариант оказался лучше (например, на тёмную кнопку кликали чаще, чем на светлую).
• К тому времени, общие потери бизнеса из-за перенаправления пользователей на плохие сайты могут привести к развалу компании (только 1/24 часть посетителей будут посещать «выигрышный» сайт).
• Также оно требует существенно большего трафика, просто чтобы работать, и больше отдачи от пользователя.

А/Б-тестирование или сплит тест — быстрый и простой способ выяснить, какие страницы лучше подходят именно для вашей целевой аудитории. Амультивариантный тест позволяет одновременно проверить неограниченное число вариаций нескольких элементов целевой страницы. (Стоит, однако, помнить, что мультивариантное тестирование при отсутствии большого трафика просто бессмысленно с точки зрения статистики).

Одновременное тестирование пользователей

Проводить MVT тесты разумно как продолжение A/B/n, а не отдельно. A/B/n-тестирование делают для глобальных изменений, MVT для оптимизации после. Автоматизированное распределение аудитории на все варианты для теста. Тестируют такие же элементы, как в A/B/n тестах, но более детально и в комплексе с другими. Тест покажет, какой вариант оказался лучше (например, на тёмную кнопку кликали чаще, чем на светлую). Другие факторы, которые повлияли на результат, останутся неизвестными.

Точность дробного MVT меньше, чем в полнофакторном мультивариантном тестировании, зато его быстрее провести. Другое преимущество — дробный тест требует меньше трафика. Он подходит для сайтов, на которые заходит мало пользователей. Тестирование 16 вариантов кнопки CTA на баннереОбратите внимание, MVT призван оптимизировать дизайн страницы. Вы жонглируете комбинациями элементов, но дизайн остаётся неизменным. Если нужно протестировать дизайн целиком, используйте A/B- или A/B/n-тест.

Параллельное тестирование пользователей из облака

В этой статье объясняются различия между этими двумя терминами и приводятся рекомендации для каждого из них, поэтому вы будете готовы к следующему нагрузочному тестированию веб-сайта или веб-приложения. Как было сказано выше, пока у вас нет огромных объемов трафика, даже задумываться о мультивариантных тестах преждевременно. А после определения общей картины вы можете протестировать взаимодействие элементов через мультивариантный эксперимент.

Как только тест достигнет минимального размера выборки, надо убрать самые неудачные варианты. В итоге больше трафика получат варианты, которые работают хорошо. Чтобы https://deveducation.com/blog/multivariantnoe-testirovanie-kakie-byvayut-variacii/ мультивариантное тестирование было эффективным, стоит обратить внимание на некоторые моменты. MVT помогает понять, как элементы взаимодействуют между собой.

простых советов, как улучшить пользовательское тестирование

Сам принцип мультивариантного тестирования заставляет взглянуть на лендинг или страницу сайта как на систему, в которой все элементы связаны. Сейчас весьма популярно неправильное представление о том, что сплит-тесты содержат всего два варианта, либо что мультивариантные тесты являются сплит-тестами с более, чем двумя вариантами. К примеру, A/B/C/D тест — это все еще сплит-тест, а не мультивариантный тест. Трафик на любой тест — это, казалось бы, маленький процент от общего числа визитёров. Гипотезы необходимо правильно формулировать, четко определять базу для анализа, временные рамки, инструменты получения и обработки результатов. Для этого разработаны и используются методы тестирования гипотез — такие, как HADI-циклы, пользовательское интервью , SWOT-анализ, A/B-тестирование и другие.

Обычный сплит-тест (другое название A/B теста) проверяет только 2 варианта, а трафик делится 50/50% для каждой версии. При проведении MVT в 5% случаях происходит ложное срабатывание — когда пользователь совершает целевое действие из-за дополнительных факторов, а не под влиянием тестируемых элементов. Чем больше вариантов, тем выше риск случайных кликов. Способы срабатывать с погрешностями называют корректировками мультитестирования. Чтобы получить заметный результат, потребуется большое количество посетителей на сайте.

Мультивариантное тестирование vs сплит-тесты: что лучше?

Вы рискуете получить те варианты, которые привлекают внимание посетителей, способствуют увеличению конверсии, но вместе они создают какую-то какофонию, как кеды для бега в сочетании с классическим костюмом. Статистическая значимость в данном случае важна, т.к. Только при ее достижении можно оставаться уверенным, что результаты теста «не подкачают» в будущем, а выбранный вариант окажется лучшим по всем объективным показателям и позволит увеличить конверсию.

Во время разработки нового дизайна случаются споры. Покажет сплит-тестирование, которое проверит гипотезы и решит конфликт мирным путём. Алгоритм создания цели (страницы, на которую попадет пользователь после целевого действия) точно такой же, как в А/B-тестировании. В примере это будет так называемая страница «спасибо». Как определить без ругани сотрудников на очередном совещании, какая идея выстрелит?

Полный факторный эксперимент

Владельцы сайта хотели повысить CTR своей PPC-рекламы и решили протестировать заголовок. Эффект контекста — это ситуация, в которой некое событие — важная новость, медийный тренд или нечто подобное — влияет на результаты теста и искажает данные. Например, у вас может быть 100 различных посетителей на определенной странице, как производительность сравнить, когда 40 пользователей войти в ваш портал в то же время?

Когда выгоднее обычные сплит-тесты, а когда – многовариантное тестирование?

Главное преимущество мультивариантного тестирования перед сплит-тестом — возможность увидеть, как работают разные сочетания элементов на странице. Мультивариантное тестирование позволяет определить, какая именно комбинация множества переменных повлияла на конверсию. Так, вы можете обнаружить, что видео о продукте гораздо важнее, чем новый текст CTA-кнопки, и учитывать эту информацию в своей дальнейшей стратегии (например, снимать больше видео). Однако, чем больше вариаций вы создадите, тем больше трафика вам понадобится, чтобы добиться валидных результатов (подробнее об этом далее). Есть только одна причина — когда вам нужно узнать детали взаимодействия.