Test AB o Multivariante, qué son y cuál aplicar

Doctor Optimizer

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A lo largo de varios post anteriores hemos hablado de varios tratamientos que podemos aplicar a nuestra web,  el test Multivariante y  el test A/B.

En este post pretendemos explicar las diferencias entre ambos tipos de test y cuando debemos aplicar uno u otro test.

Empezaremos pues por nuestro tratamiento estrella,

Test Multivariante

Características principales

Ideal para:

•    Testear páginas con bastante tráfico
•    Testear sobre páginas cuya distribución de contenidos se mantiene
•    Cuando queremos testear elementos (variables) concretas de una página

Desventajas:

•    Se requiere más tiempo para obtener resultados
•    Los códigos necesarios para poner este test en marcha son más complejos que con un test A/B

Explicación

Si habeis leído posts anteriores sabreis que la idea de un test multivariante es probar diferentes variaciones de un elemento (variable) dentro de una página web.

El objetivo principal de este tipo de experimentos es, además de encontrar la combinación de elementos, mejora las tasas de conversión, determinar que elemento/os concretos de una página son los responsables de los incrementos de conversión.

Veamos un ejemplo:

En la imagen superior hemos decidido hacer un test multivariante sobre la página de productos de nuestra fábrica de cajas de cartón.

Hemos escogidos dos elementos (variables) para realizar el test. Por un lado la imagen del producto (variable 1) y por otro, la llamada a la acción (variable 2) para realizar el pedido.

Para cada elemento, ofreceremos dos variaciones. Para la imagen de producto tendremos la imagen original y la imagen que deseamos testear. Para la llamada a la acción tendremos la llamada a la acción original y  la nueva llamada a la acción.

Testearemos por tanto 4 páginas: 2 variaciones (variable 1) x 2 variaciones (variable 2) = 4 posibles combinaciones

Como resultado, obtendremos no solo que combinación de elementos es la que mejor, sino también que elemento (variable) es el que más ayudo a la hora de convertir. Esto nos permitirá focalizar nuestras futuras acciones de optimización sobre aquellos elementos que tienen más influencia.

Test A/B

Características principales

Ideal para:

•    Páginas con poco tráfico
•    Cuando queremos cambiar la distribución de contenidos en una página
•    Cuando queremos cambiar el diseño o el mensaje de una página
•    Comenzar un experimento, si la página sobre la que realizamos el test requiere muchos cambios que consideramos básicos (desde el punto de vista de la usabilidad, accesibilidad etc) tal vez sea una buena idea comenzar realizando un test  A/B y refinar a continuación con un test multivariante.

Desventajas:

•    No indica que contenido o elemento es el causante de una mejoría o empeoramiento de la conversión
•    Puede darse el caso de que un elemento mejore la conversión y otro la empeore siendo el resultado que no hay mejora con respecto al original,

Explicación

La idea de un test A/B es probar 1 o más versiones de una página completa con respecto a la original.

Por tanto, el objetivo principal de este tipo de experimentos es, determinar que versión de una página convierte más (por convertir se entiende la realización de una acción deseable – comprar producto, suscribir a una newsletter etc.-).

En este ejemplo, estamos testeando la página original contra la opción A, en definitiva lo que estamos haciendo es un test multivariante con una sola variable (la página entera) y 2 variaciones (la original y la alternativa). Por tanto, podemos pensar en un test A/B/C o A/B/C/D en el que testeamos la página original frente a otras 2 ó 3 páginas respectivamente.

Como resultado de este test, obtendremos la página con mayor ratio de conversión, pero sin saber nunca que elementos fueron los causantes del aumento de la conversión.

Espero  que, con este post, hayan quedado claras las diferencias entre ambos test y te ayuden en la elección de uno u otro en tus experimentos.

Como siempre, cualquier duda que tengas no dudes en preguntarla.

Autor:

Fundador de Metriplica y socio de la consultora Multiplica Licenciado en Ciencias y técnicas estadísticas. Programador Mainframe Profesor de Masters y Postgrados en diversas universidades y escuelas de negocio.


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