Qu'est-ce que le test multivarié (MVT) ?
Le test multivarié (également connu sous le nom de test multivariable, ou MVT) est une procédure statistique utilisée en marketing pour évaluer les réactions des consommateurs à plusieurs variables lors de tests fractionnés. Les tests fractionnés exposent des groupes de consommateurs à différents graphiques (souvent des sites web de marque) et suivent l'engagement à travers des indicateurs tels que le taux de rebond ou le taux de clics.
Dans l'ensemble, le test multivarié permet de tester simultanément des combinaisons de variables pour aider à optimiser les pages de destination et les supports marketing.
Types de tests multivariés (MVT)
Il est important de connaître les différents types de tests multivariés pour aider à déterminer lequel est le mieux adapté à la conception expérimentale et aux besoins commerciaux d'une organisation.
- Facteur complet : C'est le type le plus courant. La méthode du facteur complet teste toutes les permutations de variables sur une quantité équivalente de trafic de site web. C'est la forme de test multivarié la plus laborieuse et la plus précise.
- Facteur fractionnaire : Dans ce type de test multivarié, seule une fraction des combinaisons de variables est testée. Bien qu'il nécessite moins de trafic pour être exécuté, les résultats sont moins fiables et statistiquement significatifs.
Avantages du test multivarié (MVT)
Le test multivarié, bien qu'une procédure complexe nécessitant de grandes quantités de trafic, présente de nombreux avantages par rapport à d'autres types de tests fractionnés.
- Plus rapide que les alternatives : Si une entreprise devait effectuer des tests A/B plusieurs fois ou un test A/B/n compliqué, cela prendrait plus de temps pour mener et analyser plusieurs expériences. Le test multivarié peut être réalisé en une seule fois en utilisant plusieurs variations testées simultanément.
- Identifie clairement les impacts des variables interactives : Certains peuvent considérer certaines variables comme indépendantes les unes des autres (comme le titre de la page et l'illustration visuelle), mais le test multivarié peut fournir des informations statistiques sur l'interaction des variables.
Bonnes pratiques du test multivarié (MVT)
Il existe plusieurs bonnes pratiques à prendre en compte lors de la réalisation de tests multivariés.
- Identifier les points de douleur : Avant de réaliser un test multivarié, il faut d'abord savoir pourquoi il est nécessaire de réaliser des tests. Les informations issues de recherches qualitatives et quantitatives peuvent aider à identifier les points de douleur internes autour des supports marketing.
- Développer une hypothèse : Comme pour toute expérience, une hypothèse doit être créée pour guider le processus de test.
- Créer des permutations : Il est crucial de déterminer quelles variables seront testées en tandem à chaque itération.
- Déterminer la taille de l'échantillon : Tous les tests statistiques nécessitent de déterminer une taille d'échantillon appropriée pour l'expérience. Il existe des formules statistiques en ligne pour aider une entreprise à déterminer la meilleure taille d'échantillon pour l'expérience.
- Définir des objectifs de conversion : Les entreprises doivent établir des indicateurs qui aideront à analyser le succès d'un test, tels que les objectifs de conversion, les taux de clics, le temps passé sur la page et les taux de rebond.
- Mettre en place le test et diriger le trafic : Une fois les tests programmés, le trafic peut alors être dirigé vers les pages de contrôle et de variable.
- Atteindre la signification statistique : Le test peut être terminé lorsque suffisamment de données ont été collectées pour atteindre une signification statistique, qui est généralement une valeur p inférieure à 0,05.
Test multivarié (MVT) vs. test A/B
Le test multivarié est remarquablement similaire au test A/B, qui est réalisé à l'aide de logiciels de test A/B, en ce sens qu'il s'agit d'une forme de test fractionné. Cependant, le test A/B n'évalue qu'une seule variable. En tant qu'extension du test A/B, le test A/B/n mesure plusieurs variables à travers plusieurs tests fractionnés, une variable à la fois. Cependant, le test multivarié est plus efficace que le test A/B/n car il peut suivre plusieurs variables à la fois, ce qui entraîne moins d'expériences.
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.
