Testarea multivariată vs. Testarea A/B: Ghidul unui marketer digital

Creați experimente de marketing care vă vor ajuta să atingeți obiectivele mărcii dvs. atunci când aflați diferențele dintre testarea multivariată și testarea A/B anul acesta.

Succesul tău online depinde de capacitatea ta de a-ți inova marketingul digital. Acest lucru se poate face prin experimente de marketing. Indiferent dacă desfășurați experimente pentru a vă îmbunătăți publicitatea plătită, marketingul prin e-mail sau experiența generală a utilizatorului (UX), trebuie să cunoașteți elementele de bază ale experimentării pentru a putea optimiza campaniile și a genera câștiguri digitale pentru afacerea dvs. astăzi.

Analiza A/B și testarea multivariată sunt unele dintre cele mai de bază, dar și totuși cele mai esențiale metode de experimentare de marketing în afacere. Pentru a utiliza aceste metode de testare în moduri eficiente, trebuie să înțelegeți definițiile, cazurile de utilizare și diferențele lor, astfel încât să puteți decide care dintre ele va funcționa cel mai bine pentru obiectivele pe care le aveți în vedere pentru succesul afacerii dvs.

Ești încântat să folosești aceste două metode pentru a-ți îmbunătăți marketingul și a genera câștiguri digitale pentru marca ta? Apoi continuați să citiți acest ghid de la Propelrr pentru a descoperi cum să utilizați testarea multivariată față de testarea A/B în marketing prin e-mail, publicitate plătită, UX și multe altele astăzi.

Testarea A/B explicată

În esență, testarea A/B este un tip de test care compară două versiuni ale unui anunț, pagină de destinație, site web sau e-mail, pentru a vedea care versiune are cele mai bune performanțe. Cunoscută și sub denumirea de testare divizată, această tehnică vă permite să vă optimizați execuțiile de marketing digital și să îmbunătățiți performanța generală online.

Avantajele acestei metode de experimentare includ:

• Simplitate. Cele mai bune și mai eficiente teste A/B compară doar două variante ale unei singure variabile într-o campanie de marketing. Acest lucru oferă un sentiment de simplitate pe care nu îl au neapărat analizele multivariate.
• Claritate în rezultate. Atâta timp cât designul și metodologia dvs. de cercetare sunt solide, atunci veți obține rezultate care vor identifica în mod clar o variantă câștigătoare din experimentul dvs. de marketing.
• Natură iterativă. Având în vedere natura iterativă a acestui tip de experimentare, veți ajunge să vă dezvoltați și să vă îmbunătățiți execuțiile într-un mod foarte concentrat și gradual.
• Integrarea platformei. Deoarece aceasta este una dintre cele mai de bază forme de analiză comparativă, veți găsi integrări de experimente A/B pe tone de platforme de social media, cum ar fi optimizarea reclamelor Facebook.

Dezavantajele acestei metode, pe de altă parte, includ:

• Perspective limitate. La urma urmei, poți obține atât de multe perspective doar când compari doar două variante una cu cealaltă.
• Potențial de fals pozitive. Dacă nu stabiliți o rată fals pozitivă la începutul analizei, riscați să concluzionați în mod fals o diferență semnificativă statistic între variantele dvs. – atunci când nu există deloc una în testul dumneavoastră la scară mică.
• Poate consuma mult timp. Deoarece puteți testa doar două variante ale unei singure variabile simultan, veți avea nevoie de mult mai mult timp pentru a analiza fiecare variabilă pe care doriți să o îmbunătățiți în ceva complex, cum ar fi o pagină de destinație sau un site web.
• Poate consuma resurse. Având în vedere timpul necesar acestei forme de experimentare, este logic să consumați resurse și în această serie de analize de variante.

Având în vedere aceste avantaje și dezavantaje, ați putea fi interesat să cunoașteți cazurile specifice în care este mai bine să utilizați acest tip de experimentare pentru nevoile dvs. de marketing. Mai jos veți găsi câteva scenarii și exemple despre când să utilizați analiza A/B pentru a îmbunătăți campaniile alese.

Iată câteva scenarii de utilizare pentru utilizarea testării divizate în călătoria dvs. de optimizare:

• Compararea elementelor Google AdWord. Puteți optimiza copia anunțului dvs. comutând între două Google AdWords diferite și văzând care dintre ele primește clicuri mai eficient.
• Testarea culorilor unui hyperlink. Ce are o rată de clic mai bună, un hyperlink verde sau un hyperlink albastru? Puteți compara aceste două culori pentru a vedea care dintre ele funcționează cel mai bine pe o pagină.
• Modificări limitate pentru un anunț vizual plătit. Probabil că ați dori ca anunțul dvs. cu plată-pe-clic (PPC) să genereze conversii – așa că asigurați-vă că îi optimizați imaginile comparând imaginile eroi și văzând care dintre ele este mai eficientă decât cealaltă.
• Variații de bază ale unui buton CTA. Indiferent dacă aceasta se referă la culoarea, plasarea, copierea sau forma butonului de îndemn (CTA) al site-ului dvs. web, puteți testa variantele de bază ale acestuia pentru a vedea care versiune generează o rată de clic sau de conversie mai mare.

Iată două studii de caz de succes care arată utilizarea adecvată a acestei metode de testare:

• Århus Teater. Această companie de teatru din Danemarca a revizuit pur și simplu butonul CTA al site-ului lor de la „Kb Billet” („Cumpără bilet”) la „Kb Billetter” („Cumpără bilete”). Au ajuns să aibă o creștere de 20% a vânzărilor de bilete datorită instrucțiunilor mai clare din cea de-a doua versiune a CTA.
• SWISSGEAR. Într-o variantă a paginilor cu informații despre produsele sale la vânzare, SWISSGEAR a folosit roșu pentru a evidenția doar secțiunile „preț special” și „adăugați în coș”. Acest lucru le-a permis clienților să vadă mai ușor ce era la reducere, ceea ce a dus la o creștere cu 52% a conversiilor pentru marcă.

Crezi că te pricepi la testarea A/B când vine vorba de campaniile tale de marketing digital? Atunci este timpul să aflați mai multe despre testarea multivariată, pentru a vedea dacă este potrivită pentru experimentarea dvs. de astăzi.

Testarea multivariată a fost dezvăluită

Testarea multivariată (MVT) este o metodă care vă permite să analizați mai multe variante ale unui anunț, pagină de destinație, site web, UX sau altă execuție de marketing, pentru a vedea ce combinație de variabile funcționează cel mai bine pentru execuția respectivă. Deoarece puteți testa mai multe versiuni simultan cu acest tip, obțineți rezultate mai complexe decât cele pe care le-ați obține dintr-o analiză A/B tradițională.

Având în vedere această definiție, avantajele ulterioare ale acestei metode de experimentare includ:

• Optimizare eficientă. Cu MVT, vă puteți optimiza anunțul, site-ul web, UX sau pagina de destinație mai eficient, deoarece puteți testa mai multe elemente într-un timp mai scurt.
• Perspective cuprinzătoare. Deoarece colectați mai multe puncte de date din acest tip de experiment, puteți obține informații mai cuprinzătoare care vă permit și să extrapolați rezultatele.
• Elimină necesitatea mai multor teste A/B. MVT este în esență o grămadă de teste A/B stratificate unul peste altul, așa că prin rularea acestei metode de experimentare puteți elimina necesitatea de a rula mai multe teste A/B secvențiale la rând.
• Rezultate semnificative statistic. Acest tip de testare necesită o cantitate considerabilă de trafic pe site pentru a rula corect; aceasta înseamnă că puteți asigura rezultate semnificative din punct de vedere statistic cu acest grup mai mare de audiențe.

Dezavantajele MVT , pe de altă parte, includ:

• Metodologie complexă. Având în vedere modul în care acest tip testează mai multe variabile din mai multe variante, vă puteți aștepta la o metodologie mai complexă, care necesită o analiză profundă a interacțiunilor respectivelor variabile între ele.
• Mai puțin iterativ în natură. Această metodă poate testa tot ce aveți nevoie pentru un anunț dintr-o singură mișcare, dar dacă doriți să urmăriți o abordare mai iterativă a optimizării conversiilor, atunci această metodă nu este cea potrivită pentru dvs.
• Necesită mai mult trafic pe site pentru a rula efectiv. Deoarece aveți nevoie de suficiente date despre utilizatori pentru a testa toate combinațiile variabilelor dvs., MVT necesită o cantitate semnificativă de trafic pe site pentru a rula corect. Dacă sunteți o companie nouă sau mică, este posibil să nu aveți încă acest trafic pe site - ceea ce înseamnă că nu puteți derula un experiment de succes pentru marca dvs.
• Necesită mai multă expertiză decât testele separate. Deoarece acest tip compară mai multe variabile și interacțiunile lor între ele, acest tip este cel mai potrivit pentru agenții de marketing digital avansați cu mai multă experiență în experimentare.

Există câteva implicații unice ale cazurilor de utilizare pentru MVT, în lumina argumentelor pro și contra enumerate mai sus. Descoperiți situațiile și scenariile în care puteți utiliza această formă de analiză, verificând listele de mai jos.

Iată exemple de scenarii în care puteți utiliza MVT pentru a vă optimiza execuția de marketing:

• Modificări multiple pe un formular de înscriere. Cu această metodă, puteți experimenta cu plasarea, lungimea și limbajul unui formular de înscriere pentru a vedea care versiune adună cel mai mult număr de înscrieri de succes.
• Variații complexe ale unui anunț plătit. De asemenea, puteți schimba titlul, copia și imaginea unui anunț pentru a descoperi care versiune înregistrează cele mai multe conversii. Acest lucru este crucial, în special pentru anunțurile plătite care consumă resurse critice.
• Revizuirea aspectului unei întregi pagini de destinație. Ce destinație de plasare a textului vă ghidează cel mai bine utilizatorii prin pagina dvs. de destinație? Prin optimizarea cu MVT, puteți muta titlurile și corpul textului pentru a vedea ce aranjament ghidează cel mai bine utilizatorii către CTA-ul paginii.
• Variații complexe ale unui anunț CTA. În timp ce înainte puteai testa doar un element la un moment dat, aici poți schimba culoarea, plasarea, copierea și/sau forma butonului CTA al site-ului tău web pentru a vedea care versiune aduce o rată de clic mai mare.

Între timp, iată exemple de studii de caz în care MVT a fost utilizat și executat corect:

• Mobilier Ashley. Prin eliminarea unei secțiuni complet irelevante din pagina lor de plată, Ashley Furniture a reușit să-și îmbunătățească UX-ul, să-și reducă rata de respingere cu 4% și să crească conversiile din vânzări cu 15%.
• Descoperire. Optimizând atât implicarea video, cât și vizibilitatea anunțurilor pe paginile lor de conținut, Discovery a reușit să creeze o creștere cu 6% a clicurilor pentru videoclipurile pe care le oferă în rețeaua lor online de emisiuni.

Având în vedere toate aceste definiții excelente și exemple ale metodelor A/B și MVT, acum sunteți mai bine pregătit pentru a înțelege care metodă ar putea funcționa cel mai bine pentru nevoile dvs. de marketing digital de astăzi. Să continuăm să vă consolidam cunoștințele despre aceste două tipuri, comparându-le unul cu celălalt în secțiunea următoare.

Diferențele cheie între testarea A/B și testarea multivariată

Fiecare test este util în felul său și unul poate să nu fie un substitut excelent pentru celălalt din cauza unor diferențe cheie. Pe măsură ce comparați fiecare tip de test pentru obiectivele dvs. de optimizare, nu uitați să luați în considerare și următoarele diferențe unice între cele două metode:

Cea mai bună metodă de alegere va depinde inevitabil de nevoile de optimizare ale campaniei de marketing selectate. Dar, în afară de adecvarea testului pentru nevoile dvs., ar trebui să vedeți și ce instrumente aveți la dispoziție pentru a rula aceste experimente în general.

Urmăriți-ne în secțiunea următoare pentru a descoperi patru instrumente și platforme esențiale pentru rularea unei analize A/B sau MVT în acest an.

Considerații tehnice pentru implementarea testării multivariate vs. A/B

Procesul de luare a deciziilor pentru alegerea dintre aceste două tipuri ar trebui să includă, de asemenea, instrumente, platforme și tehnologii disponibile atunci când rulați experimentul. Dacă nu aveți instrumentele de care aveți nevoie pentru a rula o analiză multivariată, de exemplu, atunci s-ar putea să fie nevoie să reformulați și să faceți o comparație A/B.

Iată câteva exemple de instrumente și platforme de testare esențiale pentru configurarea experimentelor, urmărirea progresului acestora și colectarea datelor pentru interpretarea de către expert:

• AB Tasty. Utilizat de companii globale masive precum Fenty și Lush, A/B Tasty vă oferă atât analiză divizată, cât și capabilități MVT la prețuri competitive – chiar și pentru întreprinderile mici și mijlocii.
• Convertit. Având încredere de Unicef ​​și Sony, Convert oferă clienților săi o perioadă de încercare gratuită unică de 15 zile, astfel încât aceștia să poată testa capabilitățile A/B și multivariate ale platformei.
• Evolv AI. Soluțiile bazate pe inteligență artificială de la Evolv AI permit companiilor ca a dumneavoastră să optimizeze eficient campaniile prin intermediul platformelor sale de experimentare A/B adaptive și MVT.
• Optimizează. Folosit de Pizza Hut, eBay, Yamaha și Microsoft, Optimizely permite mărcilor să acceseze capabilități A/B, MVT și cu mai multe pagini din gama sa largă de servicii.

Cu această scurtă listă de software de succes pentru experimentarea și optimizarea marketingului, puteți stabili un punct de plecare solid pentru îmbunătățirea campaniilor și a conținutului dvs. din acest moment înainte.

Împuternicirea inovației bazate pe date

Indiferent de metoda pe care o alegeți, lucrul important de reținut este că ar trebui să experimentați întotdeauna cu conținutul dvs. Testarea campaniilor este cheia pentru atingerea obiectivelor de afaceri; fără ea, nu veți putea să vă inovați execuțiile în moduri de succes și bazate pe date.

Testarea și experimentarea permit inovația bazată pe date în marketingul digital. Cu ele, puteți aborda punctele critice de durere, puteți descoperi soluții bazate pe date și puteți genera campanii care oferă rezultate reale pentru marca dvs. pe termen lung.

Recomandări cheie

Stimulați inovația cu tipurile potrivite de testare astăzi. Iată câteva mementouri finale pe care să le luați cu dvs. în timp ce vă porniți astăzi în călătoria dvs. de marketing digital:

• Identificați-vă de ce. De ce faci acest experiment în primul rând? Stabilind contextul și motivul acestei comparații, veți putea determina care metodă funcționează cel mai bine pentru obiectivele dvs.
• Conduceți-vă deciziile cu date. Odată ce ați stabilit motivele pentru experimentare, ar trebui să utilizați toate datele pe care le aveți la dispoziție pentru a determina dacă să utilizați analiza A/B sau MVT pentru execuția dvs.
• Consultați experții în experimentare. Nu prea încrezător în abilitățile tale analitice pentru campanii de marketing mai mari? Nu vă fie teamă să apelați la serviciile Propelrr pentru a obține sfaturi și îndrumări suplimentare astăzi.

Dacă aveți alte întrebări, trimiteți-ne un mesaj prin conturile noastre Facebook, X și LinkedIn. Hai sa vorbim!

Abonează-te și la buletinul informativ Propelrr, dacă ți se pare că acest articol și celălalt conținut sunt utile pentru nevoile tale.