Мультивариантное тестирование vs сплит-тесты: что лучше? Про успех, стратегию, карьеру и маркетинг

Тестируйте, чтобы собрать данные для решения об оптимизации сайта. «Мультивариантное тестирование требует намного больше инвестиций в технологии, дизайн, настройки, анализ данных. Помимо этого, полнофакторный MVT-тест заберет огромную часть вашего трафика (кроме того в случае если его количество внушителен и без того). Исходя из этого мультивариантные тесты станут громадным опробованием для маркетингового бюджета — из-за времени, людей, ресурсов, и внутреннего обслуживания процесса». Итак, если у вас достаточно трафика, вы можете использовать и мультивариантное тестирование, и классические бинарные сплит-тесты – так они будут дополнять друг друга. Например, используйте А/В тесты, чтобы выявить лучшие элементы страниц, а потом с помощью MVT полируйте окончательные варианты страницы.

Тестовые объекты лишь подражают настоящим, но не содержат реальной логики или данных. В процессе теста может оказаться, что показатели не слишком сильно поменялись. Тогда попробуйте копнуть глубже и найти новые гипотезы, которые будут дополнять текущую, чтобы провести дополнительные тесты. Как только собрали данные — осталось посмотреть на показатели метрик, которые вы добавили раньше в разрезе каждого варианта. Если видите, что выше показатели у варианта с изменениями, — можно считать теорию подтвержденной.

Проверяем метрики и элементы для теста

Самыми распространёнными методами MVT-тестирования считаются полнофакторный и дробный факторный. MVT test проверяет несколько разных вариантов переменных одновременно и их взаимодействие. Тест покажет, какой вариант оказался лучше (например, на тёмную кнопку кликали чаще, чем на светлую).

«Мультивариантное тестирование выступает против традиционных научных представлений. MVT — это процесс тестирования более одного компонента веб-сайта в реальной обстановке (контексте). По существу, это несколько A/B/n-тестов, запущенных одновременно на одной странице». Также при мультивариативном тестировании возможны ложные срабатывания, которые нужно учитывать при принятии итогового решения.

Мультивариантное тестирование или сплит-тест — что выбрать?

Формат Ultimate Wish Lists Template был разработан Sebenza. MVT файлы поддерживаются программными приложениями, доступными для устройств под управлением Windows. MVT формат файла, наряду с #NUMEXTENSIONS # другими форматами файлов, относится к категории Document Files. Ultimate Wish Lists является наиболее используемой программой для работы с MVT файлами. На официальном сайте разработчика Sebenza вы найдете не только подробную информацию о программном обеспечении Ultimate Wish Lists, но также о MVT и других поддерживаемых форматах файлов. Проверяет все сочетания с одинаковым количеством трафика.

А так как мы не хотим тратить настоящие деньги, чтобы протестировать платёжный шлюз, имеет смысл создать для его имитации мок-объект. Мок — это тестовый объект, который помогает имитировать исходящие зависимости (команды). «Исходящие» означает, что программа обращается к другим системам, чтобы получить или изменить какие-то данные. Используйте внешние сервисы — например те, что мы рассмотрели выше, чтобы создать новый A/B-тест.

Алгоритм проведения MVT-теста

Если она слишком большая, попробуйте разбить ее на более мелкие. Сервис работает с мобильными приложениями, но для информационных сайтов вряд ли подойдет. Сервис не умеет проводить подобные тесты в мобильных приложениях — зато функционал A/B-тестирования бесплатный. A/B-тесты полезны компаниям с уже устоявшейся аудиторией.

• То есть буквально одной строчкой мы создали мок со сложной логикой работы.
• Посредством машинного обучения сайты, каковые пока не генерируют большое количество трафика, смогут кроме этого проводить многовариантное тестирование.
• Статья В настоящее время появилось много курсов по маркетингу.
• Мультивариантное тестирование требует времени, но оптимизация иногда не терпит стремительных и необоснованных ответов.
• Сплит-тесты полезны, когда решается конкурирующий дизайн одной и той же страницы.
• Другими словами трафик для каждого варианта будет снижен до 6.25%.

Google Analytics — самый популярный сервис для аналитики, с его помощью можно создавать A/B-тесты на сайте и управлять ими. Для каждого теста можно настроить ключевые конверсии, чтобы потом наглядно их отслеживать. Мультивариативное тестирование (Multivariate Testing, MVT). В этом виде тестов комбинируют разные небольшие доработки — и на каждый уникальный набор изменений направляют небольшую часть аудитории. Помимо классического A/B-тестирования, когда меняют какой-то небольшой элемент на одной странице, есть еще несколько смежных видов. Допустим, вы решили протестировать две новые фотографии продукта и другой текст на целевой кнопке.

CDP платформа клиентских данных

Измените фоновый цвет кнопок, сделайте текст лаконичным, добавьте изображения — ориентируйтесь на гипотезу. Сосредоточьтесь на тех, которые с большей вероятностью подтолкнут пользователей к целевому действию. Таким образом, можно сказать, что A/B и MVT тестирования Мультивариантное тестирование являются основой конверсионной оптимизации. Здесь Вы можете подробнее изучить историю успеха одного из наших клиентов мультивариантное тестирование — Home Credit Bank. Этот кейс демонстрирует, как использовать MVT и каких результатов можно добиться.

MVT — красивый инструмент для оптимизации победившего в сплит-тесте варианта. Тогда как А/В не дает значительной информации о сотрудничестве переменных на одной странице, MVT делает это. Так вы имеете возможность содействовать редизайну, заметив, в каких местах страницы разные элементы оказывают громаднейшее влияние. Есть только одна причина — когда вам нужно узнать детали взаимодействия.

Если результат отрицательный

С другой стороны, наиболее часто встречающиеся проблемы, связанные с файлами Ultimate Wish Lists Template, не являются сложными. В большинстве случаев они могут быть решены быстро и эффективно без помощи специалиста. Мы подготовили список, который поможет вам решить ваши проблемы с файлами MVT.

Недостаточно трафика

Если у вас мало пользователей, то, чтобы выборка была репрезентативной, потребуется больше времени для сбора достаточного объема данных. Мы хотим поменять цвет кнопки на более яркий, но боимся сделать хуже. Тогда мы берем небольшой процент потенциальных посетителей, например 15%, и делаем им ярко-красную кнопку. Дальше наблюдаем за 15% пользователей с красной кнопкой и сравниваем количество их регистраций с пользователями со старой кнопкой. «По существу, стоит применять отдельные сплит-тесты для каждой интеракции.