การทดสอบ A / B - หลายตัวแปร

เช่นเดียวกับการทดสอบ A / B การทดสอบหลายตัวแปรจะขึ้นอยู่กับกลไกเดียวกัน แต่จะเปรียบเทียบจำนวนตัวแปรที่สูงกว่าและให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานของตัวแปรเหล่านี้ ในการทดสอบ A / B คุณแบ่งการเข้าชมของหน้าระหว่างการออกแบบเวอร์ชันต่างๆ การทดสอบหลายตัวแปรใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของการออกแบบแต่ละแบบ

ตัวอย่าง

ให้เราบอกว่ามีหน้าเว็บที่ได้รับการเข้าชมเพียงพอที่จะเรียกใช้การทดสอบ ตอนนี้ข้อมูลจากแต่ละรูปแบบจะถูกเปรียบเทียบเพื่อตรวจสอบรูปแบบที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด แต่ยังรวมถึงองค์ประกอบที่มีผลกระทบเชิงบวกหรือเชิงลบสูงสุดต่อการโต้ตอบของผู้เข้าชม

ข้อดีของการใช้ Multivariate

การทดสอบหลายตัวแปรเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการช่วยคุณกำหนดเป้าหมายและออกแบบองค์ประกอบของเพจของคุณใหม่และแสดงพื้นที่ที่จะมีผลกระทบมากที่สุด วิธีการหลายตัวแปรมีประโยชน์สำหรับการสร้างแคมเปญหน้า Landing Page

ตัวอย่าง

ข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของการออกแบบองค์ประกอบบางอย่างสามารถนำไปใช้กับแคมเปญในอนาคตได้แม้ว่าบริบทขององค์ประกอบจะเปลี่ยนไปก็ตาม

ข้อ จำกัด

ข้อ จำกัด ของการทดสอบหลายตัวแปรคือปริมาณการใช้งานที่จำเป็นในการทดสอบให้เสร็จสมบูรณ์ เนื่องจากการทดลองทั้งหมดเป็นแฟกทอเรียลอย่างสมบูรณ์องค์ประกอบที่เปลี่ยนแปลงมากเกินไปในคราวเดียวสามารถรวมชุดค่าผสมที่เป็นไปได้จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วซึ่งต้องทำการทดสอบ แม้แต่ไซต์ที่มีการเข้าชมค่อนข้างสูงก็อาจมีปัญหาในการทดสอบด้วยชุดค่าผสมมากกว่า 25 ชุดในระยะเวลาที่เป็นไปได้

ความแตกต่างระหว่างการทดสอบหลายตัวแปรและการทดสอบ A / B

การทดสอบ A / B หรือที่เรียกว่า Split Testing เป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์โดยที่คุณเปรียบเทียบอัตราการแปลงของหน้าเว็บสองเวอร์ชันคือ A และ B ผู้เข้าชมทั้งหมดจะถูกแบ่งออกเป็นเวอร์ชันเดียวหรืออีกเวอร์ชันหนึ่ง เมื่อผู้เยี่ยมชมเยี่ยมชมเวอร์ชันเหล่านี้ (A หรือ B) พวกเขาคลิกที่ปุ่มต่างๆหรือแม้แต่สมัครรับจดหมายข่าว สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถระบุได้ว่าหน้าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพมากกว่ากัน