Pruebas A/B VS PRUEBAS MULTIVARIA: ¿Cuándo y cómo está eligiendo?

¿Alguna vez? Cambie el sitio web ... pero no sé si realmente mejoró o simplemente "piense solo"

Cree que cada mercado, vendedor o propietario de negocios debe haber encontrado esta situación incómoda: está dedicado tanto al presupuesto físico, mental como al presupuesto. Ya sea cambiando las imágenes, las promociones, la redacción de nuevos titulares, el diseño atractivo o incluso el nuevo diseño ... pero el resultado es "empleo"

Las ventas no aumentan, hacen clic menos, o lo peor es "peor que antes", pero no sabes qué es. Sentir que caminar en la oscuridad no puede encontrar una manera de continuar, no sé si lo que he hecho es "sí" o "no". Este es un problema clásico que mata la conversión y que nos hace perder oportunidades de negocios desafortunadamente.

Solicitud de ilustraciones: la imagen de los vendedores o dueños de negocios está sentado en los templos frente a la computadora que muestra el gráfico de ventas acordado. Con un signo de interrogación (?) Flotando para transmitir confusión e incertidumbre.

¿Por qué "adivinar" es un enemigo ingenioso de las ventas?

La fuente de la mayoría de los problemas proviene de la decisión que se basa en "sentimientos" o "instinto" solo. Creemos que "el título como este debería ser más gustado a los clientes" o "este botón de color debería ser más sobresaliente", pero no tenemos nada que confirmar que "creemos" será lo que "piensan los clientes".

En el mundo del marketing digital impulsado por datos (basados ​​en datos), adivinar es como tener que disolver el dinero. Porque cada cambio que no pasa la prueba es "riesgo" que es innecesario. Este es el punto en el que herramientas poderosas como las pruebas A/B y las pruebas multivariadas juegan un papel importante. Es un proceso científico que convierte "adivinando" en una "verdad de prueba", ayudándonos a saber exactamente qué cambios realmente tienen nuestro negocio. No solo pensando

Solicitud de ilustraciones: imágenes de comparación entre el cerebro izquierdo con símbolos "instinto/sentimiento" con el cerebro derecho con símbolos "gráfico/datos" con una flecha que apunta desde la sensación hasta los medios de datos de datos que tenemos que cambiar de adivinar a los datos

¿Deja que el sitio web "DAE" debido a la próxima suposición? Los resultados son más aterradores de lo que piensas.

Ignorando la prueba y continúa cambiando el sitio web de acuerdo con los sentimientos. Puede conducir a efectos negativos que son más intensos que las "ventas no agregan". Intenta imaginar:

• Un presupuesto de marketing derrochador: puede arrojar un enorme dinero de tiro para atraer a las personas a la página de la página de destino, pero si esa cara no es lo suficientemente efectiva, la gente entró y cerró. El dinero que pagó es igual a cero.
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Si bien sigue siendo la forma correcta al adivinar que sus competidores pueden estar utilizando datos de pruebas A/B para desarrollar sus sitios web para dejarlo todos los días.
• La tasa de conversión disminuye: algunos cambios que crees que "un poco" pueden causar confusión o "fricción" para los usuarios sin conocer y comer gradualmente tu tasa de conversión por poco.
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El sitio web que cambió ha cambiado de dirección. Hace que los usuarios sientan que la marca no es profesional y falta de atención a su experiencia.

Dejar que la web continúe así, no es diferente de dejar que el bote se filtre sin pensar en esa fuga. Comprender el CRO básico (optimización de la tasa de conversión) en Shopify u otras plataformas, por lo tanto, es la armadura para evitar estos problemas los mejores

Solicitud de ilustraciones: el barco de papel con una etiqueta de nombre "Mi sitio web" está teniendo una pequeña fuga. Muchos puntos llamados "presupuesto desperdiciado", "clientes perdidos" y se hunden lentamente en el mar.

¡Deja de adivinar! Conozcamos pruebas A/B y pruebas multivariat.

Es hora de cambiar la incertidumbre en una información tangible. La solución a este problema tiene 2 tipos principales que son muy populares y efectivos, que son las pruebas A/B y las pruebas multivariat (MVT), que son claramente diferentes y las situaciones correctas en uso.

Prueba A/B (prueba ganadora)

Imagine que las pruebas A/B son una pelea en la etapa de boxeo. Tenemos "Old Champions" (versión o control actual) para luchar con el "Challenger" (nueva versión o variación).

• Qué es: es comparar 2 versiones de la página web (o más en la prueba A/B/N) que es claramente diferente. Para ver qué versión es mejor (como la tasa de conversión)
• Cuando se usa: adecuado para probar "grande" y "alto impacto", como cambiar todo el título, diseño nuevo de diseño, cambio de imagen de héroe o ajustar el proceso de pago
• Ejemplo: prueba la versión una página (botón "verde") con el botón de la versión B ("naranja") para ver qué color hace que más personas hagan clic.

Pruebas multivariadas (MVT: la mejor prueba de conjunto de mezcla)

Si las pruebas A/B son el boxeo MVT, el laboratorio de científicos. No solo estamos buscando un ganador. Pero queremos saber en qué consisten los mejores "ingredientes" al probar muchos pequeños cambios en la misma página al mismo tiempo.

• ¿Qué es: múltiples elementos y "variaciones múltiples" de esos componentes al mismo tiempo para averiguar qué "combinación" (combinación) que funciona junta, proporcionando los mejores resultados?
• Cuando se usa: adecuado para "sintonizar" o "optimizar", una página web que tiene una admisión alta y efectiva para ser aún mejor para comprender que los elementos pequeños se afecta cada parte.
• Ejemplo: en la misma página queremos probar el encabezado (2 tipos) x imágenes (2 tipos) x texto en el botón (2 tipos) al mismo tiempo, que creará un conjunto de versiones 2x2x2 = 8 para encontrar qué conjuntos de combinación son la conversión más alta.

¿Qué tipo de selección comienza preguntándose "Queremos cambiar el cambio (revolución) o desarrollar gradualmente (evolución)?" Si es lo primero, comience haciendo pruebas A/B en el flujo web o en su formulario. Pero si es como MVT, es la respuesta.

Solicitud de ilustraciones: imágenes de 2 lados, 2 pares de guantes de boxeo (rojo frente a azul) con "pruebas A/B" y el lado derecho es un frijol de prueba científico. Las hojas con diferentes líquidos se mezclan junto con la etiqueta "Prueba multivariada".

Un caso de ejemplo: desde cafeterías ordinarias hasta campeones de conversión con pruebas

Para ser más claros, echemos un vistazo a la historia de la tienda "The Grind House", que es una tienda que vende granos de café en línea. Tienen una hermosa página de destino, pero la tasa de conversión no se mueve a ninguna parte. Entonces decidieron usar datos para ayudar a decidir.

Paso 1: Ajuste de la estructura grande con pruebas A/B

• Problema: la página original (Versión A) tiene una información larga, pero el botón "Mira todos los granos de café" es casi la parte inferior de la página.
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Si movemos el botón CTA a la parte superior (por encima del pliegue) y cambiamos el titular para ser más interesante. Debería aumentar los clics -

Crearon una nueva versión del nuevo titular, "Experimente el sabor de café único. Entregado directamente en su hogar" y coloque el botón de "Elija sus granos de café", un gran color naranja debajo,

Después de ejecutar la prueba A/B durante 2 semanas

Paso 2: Ajuste el subelemento con pruebas multivariadas

• Siguiente problema: Ahora tienen un diseño ganador (versión B), pero quieren optimizar mejor.
  • Titular: (probablemente lo mismo)
  • Imagen de héroe: A (Coffee Farm) vs (Barista es café de goteo)
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  Texto del botón:
  Mensaje A ("Seleccione sus granos de café") vs Texto B ("Comprar ahora")
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Cambiar la imagen del héroe y el texto en el botón CTA puede ayudar a agregar más conversión -

En el diseño de la versión B, prueban el MVT de la siguiente manera:-

MVT descubrió que el conjunto de combinación ganadora es

Lo que ayuda a aumentar la tasa de conversión. En general, ¡otro 18% del original!

Se puede ver que usan pruebas A/B para encontrar un "gran cambio" primero y luego usan el MVT para "ajustar los detalles", que es una estrategia muy poderosa. Y es una guía que los expertos en CRO siempre se recomiendan.

Solicitud de ilustraciones: las imágenes infográficas cuentan la historia de la casa Grind, con el paso 1 (prueba A/B) y el paso 2 (prueba multivariada) y muestran claramente los resultados.

¿Quieres comenzar a probar? Lista de verificación 6 pasos simples que pueden seguir de inmediato.

El comienzo puede parecer aterrador, pero en realidad hay procesos claros. Ya sea que elija hacer pruebas A/B o MVT, puede seguir esta lista de verificación.

1. Establezca objetivos que se puedan medir (defina su objetivo): ¿Qué desea mejorar? No diga ampliamente, "quiere aumentar las ventas", sino ser específicos, como "querer aumentar el número de personas, presione el Agregar al automóvil en la página del producto" o "quiere reducir la tasa de rebote en la página de la página de destino en un 10%"
2. Forma una hipotsis: cree oraciones claras en esta estructura: "Creo que los cambios (x) darán como resultado resultados (y)" como "Creo que el botón de cambio de color" es naranja (x) aumentará el clic (y) porque es más excepcional que el original y crea una sensación de prisa (z) ".
3. Elija la herramienta y el método de prueba (elija su herramienta y método): desde su objetivo y suposición. ¿Quieres un gran cambio (A/B) o MVT? Luego elija herramientas para usar como VWO u Optimizly.
4. Crear una variación Crear: construir la nueva versión (variación) de acuerdo con sus supuestos en sus herramientas. Asegúrese de que todo funcione correctamente.
5. Comience a probar y esperar (ejecute la prueba y sea paciente): deje que el sistema comience a dividir el tráfico a diferentes versiones. Lo importante es que la "paciencia" debería ser lo suficiente como para obtener una importancia estadística, que generalmente lleva al menos 1-2 semanas reducir la discrepancia.
6. Analice los resultados y haga (analizar e implementar): cuando finalice la prueba, consulte los resultados de qué versión es el ganador. Si hay un ganador claro, use esa versión para usar realmente con tráfico 100% si el resultado no es diferente, significa que lo que cambia no tiene ningún efecto. Y es hora de hacer una nueva suposición para continuar probando

A partir del proceso de prueba A/B para el nuevo comercio electrónico, es el mejor punto para crear una cultura de prueba en su organización.

Solicitud de ilustraciones: 6 Imágenes de la lista de verificación con íconos en cada elemento (Artículo 1: Archery, Artículo 2: Labox, Artículo 3: Box de herramientas, Artículo 4: Sután Set/Herramientas de diseño, Artículo 5: Reloj/Calendario, Artículo 6: Gráfico

Preguntas que las personas tienden a preguntarse (preguntas frecuentes) sobre A/B y pruebas multivarlate.

He compilado una pregunta popular que a menudo se encuentra. Con una respuesta clara y fácil de entender

P1: ¿Cuánto tiene que tener un tráfico para llegar al sitio web?
A: No hay números fijos. Pero depende de su tasa de conversión actual y del tamaño de los resultados que espera. Pero el principio general es que las pruebas multivariadas requieren mucho más tráfico que las pruebas A/B porque tiene que dividir el tráfico en piezas pequeñas. Muchas versiones para cada versión para recibir suficiente información. Si el sitio web tiene un tráfico muy alto, comenzará con las pruebas A/B será más fácil de ver.

P2: ¿Cuánto tiempo debo dejar que se ejecute la prueba?
R: Lo importante no es "el número de días", sino "significancia estadística", que le dirá que los resultados son confiables a un nivel del 95% o?

P3: ¿Cuál entre las pruebas A/B y MVT? "Mejor"?
A: No hay mejor. Es como preguntar "¿Qué destornillador y destornillador son mejores?" Depende del "trabajo" que desee hacer. Si desea clavar (buscando un ganador claro de un gran cambio), debe usar un martillo (prueba A/B), pero si desea atornillar (ajuste un elemento pequeño para encontrar el mejor conjunto de combinación), debe usar un destornillador (MVT)

P4: Si los resultados surgen que "no ganador" (no concluyente), ¿qué debo hacer?
A: ¡Esta es una lección valiosa! Este tipo de resultado nos dice que "lo que cambiamos no afecta el comportamiento de los usuarios". Lo cual es mejor que adivinar y cambiar a una nueva versión, lo que no es realmente mejor. Lo que debe hacerse es volver a la nueva suposición de que "valiente" y "diferente" que antes y luego comenzar a probar nuevamente. O concluir que el elemento original ya es bueno y vaya a otro punto para probar en su lugar

PROPIDO PARA ILUSTRACIONES: La gente está haciendo preguntas. Con un cuadro de texto con la palabra Q1, Q2, Q3, Q4 y respuestas cortas fáciles de entender

Resumen: Deje de adivinar y comience "prueba" para crear un crecimiento real.

En este punto, espero que todos vean las diferencias y beneficios de las pruebas A/B y las pruebas multivariet.

Resumen simple para recordar de memoria:

• Pruebas A/B: utilizados para "ganadores" que son claros entre ideas muy diferentes. Adecuado para "revolucionario"
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Utilizado para encontrar el "mejor conjunto mixto" de pequeños elementos adecuados para cambios en el "evolutivo" para optimizar.

La clave para la optimización de la tasa de conversión no es la herramienta más cara. Pero en la creación de "cultura de prueba" en la organización, cambiar los métodos de "creo ..." es una "información que dice ..." es el primer paso que es el más importante para desbloquear el crecimiento de su negocio en línea.

No permita que su éxito dependa del azar. A partir de una pequeña cosa hoy, intente asumir su página más importante. Y comience a probarlo viajando al crecimiento real ... ¡comenzando con su primera prueba!

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Solicitud de ilustraciones: el gráfico de la línea que se eleva desde el principio con la palabra "conjeturas" al punto más alto con la palabra "éxito basado en datos" con el logotipo A/B en el gráfico.

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