¿Qué es la prueba multivariante (MVT)?
La prueba multivariante (también conocida como prueba multivariable o MVT) es un procedimiento estadístico utilizado en marketing para evaluar las reacciones de los consumidores a múltiples variables durante las pruebas divididas. Las pruebas divididas exponen a grupos de consumidores a diferentes gráficos (a menudo sitios web de marca) y rastrean el compromiso a través de métricas como la tasa de rebote o la tasa de clics.
En general, la prueba multivariante permite probar combinaciones de variables simultáneamente para ayudar a optimizar las páginas de destino y los materiales de marketing.
Tipos de prueba multivariante (MVT)
Es importante conocer los diferentes tipos de prueba multivariante para ayudar a determinar cuál es el mejor para el diseño experimental y las necesidades comerciales de una organización.
- Factorial completo: Este es el tipo más común. El método factorial completo prueba todas las permutaciones de variables en una cantidad equivalente de tráfico web. Esta es la forma más laboriosa y precisa de prueba multivariante.
- Factorial fraccional: En este tipo de prueba multivariante, solo se prueba una fracción de las combinaciones de variables. Aunque requiere menos tráfico para ejecutarse, los resultados son menos confiables y estadísticamente significativos.
Beneficios de la prueba multivariante (MVT)
La prueba multivariante, aunque es un procedimiento complejo que requiere grandes cantidades de tráfico, tiene muchos beneficios en comparación con otros tipos de pruebas divididas.
- Más rápida que las alternativas: Si una empresa realizara pruebas A/B múltiples veces o una prueba A/B/n complicada, tomaría más tiempo llevar a cabo y analizar múltiples experimentos. La prueba multivariante se puede realizar de una vez utilizando múltiples variaciones probadas simultáneamente.
- Identifica claramente los impactos de las variables interactivas: Algunos pueden ver ciertas variables como independientes entre sí (como el título de la página y la ilustración visual), pero la prueba multivariante puede proporcionar información estadística sobre la interacción de variables.
Mejores prácticas para la prueba multivariante (MVT)
Hay varias mejores prácticas a considerar al realizar pruebas multivariantes.
- Identificar puntos de dolor: Antes de realizar pruebas multivariantes, primero se debe saber por qué necesitan realizar pruebas. Los conocimientos de investigación cualitativa y cuantitativa pueden ayudar a identificar puntos de dolor internos en torno a los materiales de marketing.
- Desarrollar una hipótesis: Como en cualquier experimento, se debe crear una hipótesis para guiar el proceso de prueba.
- Crear permutaciones: Es crucial determinar qué variables se probarán en conjunto a través de cada iteración.
- Determinar el tamaño de la muestra: Todas las pruebas estadísticas requieren determinar un tamaño n adecuado para el experimento. Hay fórmulas estadísticas en línea para ayudar a una empresa a determinar el mejor tamaño de muestra para el experimento.
- Definir objetivos de conversión: Las empresas deben establecer métricas que ayuden a analizar el éxito de una prueba, como objetivos de conversión, tasas de clics, tiempo en la página y tasas de rebote.
- Configurar la prueba y dirigir el tráfico: Una vez que las pruebas han sido programadas, se puede dirigir el tráfico a las páginas de control y variables.
- Lograr significancia estadística: La prueba puede finalizarse cuando se ha recopilado suficiente información para lograr significancia estadística, que generalmente es un valor p de menos de 0.05.
Prueba multivariante (MVT) vs. prueba A/B
La prueba multivariante es notablemente similar a la prueba A/B, que se realiza utilizando software de prueba A/B, en que es una forma de prueba dividida. Sin embargo, la prueba A/B solo evalúa una variable. Como una extensión de la prueba A/B, la prueba A/B/n mide múltiples variables a través de múltiples pruebas divididas, una variable a la vez. Sin embargo, la prueba multivariante es más efectiva que la prueba A/B/n porque puede rastrear múltiples variables a la vez, resultando en menos experimentos.
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
