Vad är multivariat testning?
Multivariat testning (MVT) är en teknik för att testa en hypotes där flera variabler modifieras. Målet med multivariat testning är att fastställa vilken kombination av varianter som presterar bäst av alla möjliga kombinationer.
Webbplatser och mobilappar består av kombinationer av utbytbara element. Ett MVT-test modifierar olika element, som att ändra en bild och en rubrik samtidigt. Tre varianter av bilden och två varianter av rubriken kombineras för att skapa sex varianter av innehållet, som testas parallellt för att hitta den vinnande varianten.
Viktiga egenskaper hos multivariata tester
- Testar flera sidelement samtidigt
- Kräver större urvalsstorlekar än A/B-testning
- Ger insikter om elementinteraktioner
- Bäst för att optimera kritiska sidor utan fullständiga omdesigner
- Användbart för att förstå komplexa användarbeteenden
Det totala antalet varianter i ett multivariat test är alltid:
[Antal varianter av element A] X [Antal varianter av element B] ... = [Totalt antal varianter]
Hantera utmaningar med multivariat testning
När du kör multivariata tester och försöker öka konverteringar kan du stöta på vissa utmaningar. Så här hanterar du dem:
- Ofullständiga resultat
Om ditt test inte producerar tydliga vinnare kan du försöka minska antalet variabler eller förlänga testets varaktighet.
- Långsam datainsamling eller låg trafik
Fokusera på sidor med hög trafik eller förenkla testet genom att minska antalet varianter.
- Motstridiga resultat
Överväg att köra om testet eller segmentera dina data för djupare analys.
- Tekniska problem
Säkerställ korrekt implementering och webbläsarkompatibilitet för dina testvarianter.
Multivariat testning vs. A/B-testning
För att bättre förstå multivariat testning kan vi jämföra det med A/B-testning:
Multivariat testning vs. A/B-testning: När ska man använda vilket?
Valet mellan multivariat testning och A/B-testning beror på dina specifika mål och resurser. A/B-testning är idealiskt när du vill testa en enskild förändring och få snabba, tydliga resultat. Multivariat testning passar bättre när du vill förstå hur flera element samverkar.
Bästa mätvärden för multivariata tester
När du kör multivariata tester bör du hålla koll på följande mätvärden:
- Klick på uppmaning till handling: Mäter hur ofta användare klickar på din primära uppmaning till handling.
- Konverteringsgrad (CVR): Procentandelen besökare som utför en önskad åtgärd.
- Engagemangsgrad (ER): Mäter det generella användarengagemanget med din sida.
- Genomsynsfrekvens (VTR): Spårar hur många användare som genomför en fullständig visning av ditt innehåll.
Statistisk signifikans vid multivariat testning
Statistisk signifikans är avgörande vid multivariat testning. Eftersom du testar flera variabler samtidigt behöver du större urvalsstorlekar för att uppnå statistiskt signifikanta resultat. Se till att ditt test körs tillräckligt länge för att samla in tillförlitliga data.
Fördelar med multivariat testning
- Möjliggör testning av flera element samtidigt
- Ger insikter om elementinteraktioner
- Kan spara tid jämfört med att köra flera A/B-tester
- Hjälper till att identifiera den optimala kombinationen av sidelement
Hur multivariat testning skiljer sig från fullfaktoriell testning
Ett fullfaktoriellt test undersöker alla möjliga kombinationer av variabler, medan multivariata tester ofta använder tekniker som Taguchi-metoden för att minska antalet kombinationer som testas utan att förlora väsentliga insikter.
Nackdelar med multivariat testning
- Kräver betydligt mer trafik än A/B-testning
- Kan ta längre tid att uppnå statistiskt signifikanta resultat
- Mer komplex att sätta upp och analysera
- Inte idealiskt för webbplatser med låg trafik
Exempel på multivariata tester
Vanliga exempel på multivariata tester inkluderar att samtidigt testa olika kombinationer av rubriker, bilder och uppmaningar till handling på en landningssida för att ta reda på vilken kombination som ger den högsta konverteringsgraden.
