O que é teste multivariado (MVT)?
O teste multivariado (também conhecido como teste multivariável, ou MVT) é um procedimento estatístico usado em marketing para avaliar as reações dos consumidores a múltiplas variáveis durante testes divididos. O teste dividido expõe grupos de consumidores a diferentes gráficos (geralmente sites de marcas) e rastreia o engajamento por meio de métricas como taxa de rejeição ou taxa de cliques.
No geral, o teste multivariado permite testar combinações de variáveis simultaneamente para ajudar a otimizar páginas de destino e materiais de marketing.
Tipos de teste multivariado (MVT)
É importante conhecer os diferentes tipos de teste multivariado para ajudar a determinar qual é o melhor para o design experimental e as necessidades de negócios de uma organização.
- Fatorial completo: Este é o tipo mais comum. O método fatorial completo testa todas as permutações de variáveis em uma quantidade equivalente de tráfego do site. Esta é a forma mais trabalhosa e precisa de teste multivariado.
- Fatorial fracionado: Neste tipo de teste multivariado, apenas uma fração das combinações de variáveis é testada. Embora exija menos tráfego para ser executado, os resultados são menos confiáveis e estatisticamente significativos.
Benefícios do teste multivariado (MVT)
O teste multivariado—embora seja um procedimento complexo que requer grandes quantidades de tráfego—tem muitos benefícios em comparação com outros tipos de teste dividido.
- Mais rápido que alternativas: Se uma empresa fosse realizar testes A/B várias vezes ou um teste A/B/n complicado, levaria mais tempo para conduzir e analisar múltiplos experimentos. O teste multivariado pode ser conduzido de uma só vez usando múltiplas variações testadas simultaneamente.
- Identifica claramente os impactos das variáveis interativas: Alguns podem ver certas variáveis como independentes umas das outras (como título da página e ilustração visual), mas o teste multivariado pode fornecer informações estatísticas sobre a interação das variáveis.
Melhores práticas de teste multivariado (MVT)
Existem várias melhores práticas a serem consideradas ao conduzir testes multivariados.
- Identifique pontos problemáticos: Antes de conduzir testes multivariados, é preciso primeiro saber por que é necessário realizar o teste. Insights de pesquisas qualitativas e quantitativas podem ajudar a identificar pontos problemáticos internos em torno dos materiais de marketing.
- Desenvolva uma hipótese: Como em qualquer experimento, uma hipótese deve ser criada para guiar o processo de teste.
- Crie permutações: É crucial determinar quais variáveis serão testadas em conjunto em cada iteração.
- Determine o tamanho da amostra: Todos os testes estatísticos exigem a determinação de um tamanho n apropriado para o experimento. Existem fórmulas estatísticas online para ajudar uma empresa a determinar o melhor tamanho de amostra para o experimento.
- Defina metas de conversão: As empresas devem estabelecer métricas que ajudem a analisar o sucesso de um teste, como metas de conversão, taxas de cliques, tempo na página e taxas de rejeição.
- Configure o teste e direcione o tráfego: Uma vez que os testes tenham sido programados, o tráfego pode então ser direcionado para páginas de controle e variáveis.
- Alcance significância estatística: O teste pode ser encerrado quando dados suficientes tiverem sido coletados para alcançar significância estatística, que geralmente é um valor p inferior a 0,05.
Teste multivariado (MVT) vs. Teste A/B
O teste multivariado é notavelmente semelhante ao teste A/B, que é realizado usando software de teste A/B, na medida em que é uma forma de teste dividido. No entanto, o teste A/B avalia apenas uma variável. Como uma extensão do teste A/B, o teste A/B/n mede múltiplas variáveis em múltiplos testes divididos, uma variável de cada vez. No entanto, o teste multivariado é mais eficaz do que o teste A/B/n porque pode rastrear múltiplas variáveis de uma só vez, resultando em 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.
