A testagem de variáveis para implementação de melhorias de usabilidade é um processo essencial e uma demanda constante nos negócios digitais. No entanto, diante de um cenário acelerado e competitivo, a ideia de realizar um teste por vez parece contraditória ou, ao menos, dispendiosa. O que leva à pergunta: É possível realizar vários testes A/B ao mesmo tempo?
Os chamados “testes multivariados” permitem que a resposta dessa dúvida comum seja positiva e cheia de possibilidades. Para explorá-las, porém, há conceitos e nuances importantes a considerar.
Testes A/B x Testes multivariados
Contudo, esse retorno mais amplo e complexo dos testes multivariados não significa que tal abordagem será a melhor opção para todos os negócios e situações. Justamente por conta da sua complexidade, os testes multivariados requerem um volume maior de tráfego para gerar resultados significativos e mais tempo e recursos para a análise.
1. Criar versões de um elemento ou página;
2. Distribuí-las para serem exibidas para diferentes grupos de usuários;
3. Comparar o desempenho e métricas de cada versão para encontrar a mais atrativa e eficiente.
Ao querer comparar e validar, por exemplo, duas cores e dois CTA’s diferentes para um botão, as versões que seriam colocadas em teste seriam:
+ Versão 1: Cor 1 + CTA 1
+ Versão 2: Cor 2 + CTA 1
+ Versão 3: Cor 1 + CTA 2
+ Versão 4: Cor 2 + CTA 2
Ou seja, quanto mais variáveis forem desenvolvidas e incluídas, mais combinações serão possíveis e mais versões deverão ser testadas simultaneamente. Por isso, demandam um planejamento cuidadoso e um processo metodológico e estatístico.
É fundamental estabelecer objetivos claros para cada variável que será testada. Então, é preciso organizar uma matriz das diferentes combinações de variáveis e segmentar a audiência para garantir a obtenção de resultados precisos.
Considerações importantes
Contar com ferramentas de experimentação que suportem testes multivariados permite uma estruturação, execução, monitoramento e análise eficiente dos testes. E o mesmo vale para uma equipe com um conhecimento robusto em análise estatística.
Com esses dois elementos é possível realizar uma seleção assertiva das métricas, a segmentação adequada da audiência e evitar interferências entre os testes.
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