Testy A / B - na wielu odmianach

Podobnie jak w przypadku testów A / B, testowanie na wielu odmianach opiera się na tym samym mechanizmie, ale porównuje większą liczbę zmiennych i dostarcza więcej informacji o zachowaniu tych zmiennych. W testach A / B dzielisz ruch na stronie między różne wersje projektu. Testowanie na wielu odmianach służy do mierzenia skuteczności każdego projektu.

Przykład

Załóżmy, że istnieje strona internetowa, która otrzymała wystarczający ruch, aby przeprowadzić test. Teraz porównuje się dane z każdej odmiany, aby sprawdzić najbardziej udaną odmianę, ale zawiera ona również elementy, które mają maksymalny pozytywny lub negatywny wpływ na interakcję użytkownika.

Zalety korzystania z wielu odmian

Testowanie na wielu odmianach jest skutecznym narzędziem, które pomaga w kierowaniu i przeprojektowywaniu elementów strony oraz pokazuje obszary, które będą miały największy wpływ. Metoda wielowymiarowa jest przydatna do tworzenia kampanii na landing page.

Przykład

Dane o wpływie projektu danego elementu można zastosować w przyszłych kampaniach, nawet jeśli zmienił się kontekst elementu.

Ograniczenia

Ograniczenia testowania na wielu odmianach to ruch potrzebny do ukończenia testu. Ponieważ wszystkie eksperymenty są w pełni silnie, zbyt wiele zmieniających się elementów naraz może szybko dodać do bardzo dużej liczby możliwych kombinacji, które należy przetestować. Nawet witryna o dość dużym ruchu może mieć problemy z ukończeniem testu z więcej niż 25 kombinacjami w rozsądnym czasie.

Różnica między testami wielowymiarowymi a testami A / B

Testy A / B, znane również jako testy dzielone, to metoda optymalizacji witryny, w której porównuje się współczynniki konwersji dwóch wersji strony, a mianowicie A i B. Wszyscy odwiedzający są podzieleni na jedną lub drugą wersję. Gdy odwiedzający odwiedzą jedną z tych wersji (A lub B), klikają różne przyciski lub nawet zapisują się do newslettera. Pozwala to określić, która wersja strony jest bardziej efektywna.