​Multivariate testing – co to jest i na czym polega testowanie wielowariantowe?

Multivariate testing to zaawansowana metoda optymalizacji stron internetowych i kampanii marketingowych. Jak dzięki tej technice można precyzyjnie dostosować komunikaty i układy stron?

Z tego artykułu dowesz się m.in.:

• Czym jest multivariate testing?
• Jak przebiega multivariate testing?
• Jak analizować multivariate testing?
• Jakich narzędzi używa się do multivariate testingu?
• Jaka jest rola multivariate testingu?

​​Multivariate testing – definicja

Multivariate testing (pol testy wielowariantowe, czasami też multiwariacyjne) to technika badawcza, która pozwala jednocześnie testować wiele zmiennych w celu optymalizacji elementów danej strony internetowej, kampanii reklamowej czy aplikacji. Jest to rozszerzenie tradycyjnych testów A/B, które zazwyczaj porównują dwie wersje pojedynczej zmiennej^{[1] [2] [3]}.

Multivariate testing to metoda eksperymentalna, która testuje różne kombinacje wielu elementów na stronie internetowej, aby zidentyfikować, które z nich najlepiej wpływają na wskaźniki konwersji.

W testach wielowariantowych analizuje się wpływ różnych kombinacji kilku zmiennych jednocześnie, co umożliwia zrozumienie, jak poszczególne elementy oddziałują na siebie oraz jak te interakcje wpływają na określone wskaźniki, na przykład konwersję lub zaangażowanie użytkowników. Ten rodzaj testów jest szczególnie skuteczny w sytuacjach, w których drobne zmiany mogą mieć duży wpływ na wyniki^{[4] [5]}.

​​Multivariate testing – przebieg

Multivariate testing zaczyna się od identyfikacji celów testu, czyli określenia, które KPI chcemy zmierzyć – może to być np. współczynnik konwersji, ale wszystkie wybrane cele muszą być jasen i mierzalne, ponieważ będą stanowić podstawę do oceny wyników testu.

Następnie przystępuje się do wyboru testowanych zmiennych. Mogą to być np. dowolne elementy strony internetowej, takie jak nagłówki, przyciski, obrazy, tekst, kolory czy układ strony. Trzeba jednak jednoznacznie określić, które elementy mogą mieć największy wpływ na zachowania użytkowników. Każda zmienna powinna mieć kilka wariantów, które zostaną porównane w teście.

Kolejnym krokiem jest przygotowanie wariantów zmiennych. Dla każdej z nich tworzy się alternatywne wersje, testowane w różnych kombinacjach. Dla przycisku „Kup teraz” można przygotować warianty różniące się kolorem, tekstem czy rozmiarem, ale wszystkie muszą być być spójne z celami testu i założeniami projektu.

Następnie przystępuje się do tworzenia kombinacji zmiennych – każda z nich to unikalny zestaw wariantów różnych elementów strony, który zostanie zaprezentowany użytkownikom. Im więcej zmiennych i wariantów, tym więcej kombinacji trzeba przetestować.

Potem ruch użytkowników losowo przypisuje się do różnych kombinacji. Użytkownicy odwiedzający stronę lub korzystający z aplikacji są kierowani do różnych wersji strony, z każdą wersją odpowiadającą innej kombinacji testowanych zmiennych. W tym momencie zbiera się dane dotyczące zachowań użytkowników, takie jak liczba kliknięć czy czas spędzony na stronie.

​​Analiza multivariate testingu

Osobno warto opisać analizę wyników testów wielowariantowych. Jej pierwszym krokiem w analizie jest zebranie danych z przeprowadzonego testu. Każda kombinacja zmiennych musi być przetestowana na odpowiednio dużej grupie użytkowników, żeby upewnić się, że test zebrał wystarczającą ilość danych. Żaden z wariantów nie może faworyzowany pod względem liczby użytkowników.

W analizie multivariate testingu ważne jest zrozumienie statystycznej istotności wyników – różnice między wynikami poszczególnych kombinacji muszą być na tyle duże, aby można je było uznać za wynikające z realnego wpływu zmiennych, a nie przypadkowe. Na tym etapie oblicza się tzw. poziom istotności (p-value), aby upewnić się, że obserwowane różnice są statystycznie znaczące. Należy pamiętać o marginesie błędu, który może wpływać na ostateczne wyniki.

Kolejnym krokiem jest ocena, jak poszczególne zmienne wpływają na wyniki testu. Analiza powinna wskazać, które zmienne (np. kolor przycisku) mają największy wpływ na KPI. W tym celu można stosować metody statystyczne, takie jak analiza regresji, aby zrozumieć, które zmienne przyczyniają się do wzrostu wyników. Warto również zwrócić uwagę na interakcje między zmiennymi, ponieważ ich wspólne działanie może mieć większy wpływ niż każda zmienna osobno.

Należy też porównać skuteczność poszczególnych kombinacji i zidentyfikować, która z nich prowadzi do najlepszych rezultatów. Warto także ustalić, które kombinacje zmiennych prowadzą do najwyższych wskaźników konwersji lub zaangażowania użytkowników, a które zmienne mogą działać synergicznie, poprawiając wynik testu.

Testy mogą przynosić różne rezultaty w różnych okresach, zwłaszcza jeśli warunki zewnętrzne, takie jak ruch na stronie, się zmieniają. Dane dobrze jest monitować na bieżąco i sprawdzać, czy wyniki są stabilne w czasie. Jeśli w którymś momencie pojawiają się istotne zmiany w zachowaniach użytkowników, należy zastanowić się nad czynnikami zewnętrznymi, które mogły wpłynąć na wyniki testu.

Często warto dokonać analizy wyników w kontekście różnych segmentów użytkowników. Różne grupy odbiorców mogą reagować odmiennie na testowane warianty, więc dane można segmentować według demografii, źródeł ruchu, urządzeń czy zachowań użytkowników. Pozwala to zidentyfikować, które zmienne działają lepiej w określonych grupach użytkowników.

Wyniki multivariate testingu powinny być także oceniane pod kątem ROI, ponieważ wprowadzenie najlepszej kombinacji zmiennych powinno przyczynić się do wzrostu wskaźników efektywności, a w konsekwencji do wzrostu przychodów. Warto też zastanowić się, czy testowane zmienne rzeczywiście prowadzą do poprawy wskaźników ważnych z punktu widzenia celów biznesowych.

Ostatnim krokiem jest wyciągnięcie wniosków i wdrożenie najlepszych wariantów zmiennych. Na podstawie wyników wybiera się kombinację elementów, które najlepiej spełniają cele testu. Po wdrożeniu zmian należy dalej monitorować ich wpływ na długoterminowe wskaźniki, aby upewnić się, że osiągnięte wyniki są trwałe i pozytywnie wpływają na ogólne cele biznesowe.

​​Narzędzia do multivariate testingu

W testach wielowariantowych wykorzystuje się następujące narzędzia:

• Google Optimize to darmowe narzędzie od Google, które integruje się z Google Analytics. Użytkownicy mogą tworzyć różne warianty zmiennych, a Google Optimize automatycznie przypisuje ruch użytkowników do różnych wersji testowanych kombinacji. .
• Optimizely to jedno z najbardziej rozbudowanych narzędzi na rynku do testowania stron internetowych, aplikacji mobilnych i innych interfejsów użytkownika. Wykorzystuje zaawansowane algorytmy do automatycznego rozdzielania ruchu użytkowników, a także oferuje funkcje personalizacji oraz optymalizacji dla zaawansowanych użytkowników.
• VWO (Visual Website Optimizer) to platforma optymalizacyjna, która umożliwia przeprowadzanie testów A/B, multivariate testingu oraz wielu innych rodzajów testów. Oferuje prosty interfejs do tworzenia testów i pozwala na testowanie różnych kombinacji elementów strony oraz monitorowanie wyników w czasie rzeczywistym.
• Adobe Target jest częścią platformy Adobe Experience Cloud. Umożliwia precyzyjne testowanie i personalizowanie doświadczeń użytkowników na podstawie różnorodnych zmiennych i segmentów odbiorców. Dzięki integracji z innymi produktami Adobe, takimi jak Adobe Analytics, oferuje pogłębione analizy wyników.
• Convert to narzędzie do optymalizacji stron internetowych, które specjalizuje się w przeprowadzaniu testów A/B i multivariate testing. Oferuje prosty interfejs do tworzenia testów, łatwą integrację z różnymi platformami analitycznymi oraz zaawansowane funkcje personalizacji.

​Rola multivariate testingu

Multivariate testing w przeciwieństwie do testów A/B, które pozwalają na analizę tylko jednej zmiennej w danym momencie, umożliwia jednoczesne testowanie wielu zmiennych oraz ich różnych wariantów w licznych kombinacjach. Dzięki temu można uzyskać bardziej złożone dane dotyczące interakcji pomiędzy poszczególnymi elementami strony czy aplikacji.

Testy wielowariantowe pełnią też istotną funkcję w procesie podejmowania decyzji o zmianach w interfejsie użytkownika. Pomagają też określić, które zmienne mają największy wpływ na konwersję, zaangażowanie użytkowników lub inne KPI. Pozwala to podejmować sensowniejsze decyzje biznesowe.

W tradycyjnych testach A/B zmienne testuje się oddzielnie, co nie zawsze pozwala uchwycić, jak różne elementy interfejsu współpracują ze sobą. W testach multiwariacyjnych można analizować złożone interakcje, a to prowadzi do optymalizacji uwzględniającej nie tylko pojedyncze zmienne, ale także ich wpływ na siebie nawzajem.