Çok Değişkenli Test

Çok değişkenli test, web sitesi değişiklikleri hakkında bilgi toplamak için birden fazla değişkenin değiştirildiği bir pazarlama hipotezini test etmek için yararlı bir tekniktir.

Çok değişkenli testin temel amacı, hangi değişken kombinasyonunun tüm olası kombinasyonlardan en iyi performansı gösterdiğini öğrenmektir.

Dijital pazarlamada, bu en iyi kombinasyon, çok değişkenli testin amaçlanan sonucunun ne olduğuna bağlıdır. Çoğu zaman, bu tür deneyler olası satış yaratma ve dönüşümleri artırmak, dönüşüm oranını artırmak, daha düşük Hemen Çıkma Oranıve daha fazlası.

En yüksek dönüşüm sayısı veya hemen çıkma oranı ne olursa olsun, bu kombinasyon söz konusu deneme için "kazanan" ilan edilir.

Çok değişkenli test testleri, tahmin ettiniz, birçok değişken; Bu nedenle, denemede aynı web sayfasının birçok varyasyonu vardır.

Bir web sayfasının değiştirilebilecek veya değiştirilebilecek birçok öğesi vardır. Metin, resimler, başlıklar, Eylem çağrısı (CTA) düğmeleri, formlar ve hatta sayfa düzeni, çok değişkenli bir test sırasında ayarlanabilecek öğelerden yalnızca birkaçıdır.

Örneğin, web sayfanızda bir resim ve bir başlık varsa ve resmin üç varyasyonunu ve başlığın iki varyasyonunu yapmak istiyorsanız, bu sayfanın altı varyasyonunu oluşturmanız gerekir.

Web sayfasının altı sürümünü oluşturduktan sonra, hangi varyasyonun en dikkat çekici olduğunu bulmak için canlı bir izleyici kitlesiyle (web sitenizi ziyaret eden kullanıcılar) eşzamanlı olarak test edilirler ve en çok etkileşim.

Varyasyon sayısı biraz kafa karıştırıcı geliyorsa, şu denklemi aklınızda bulundurun:

A/B Testi

Dijital pazarlamada başka bir test türü daha vardır: A/B testi veya bölünmüş test. A/B testinde, web sitenizdeki içeriği optimize ederken test edilecek birden fazla varyasyon yoktur.

İlgilenilen metriğe (ör. dönüşüm oranı, hemen çıkma oranı vb.) orijinal ve büyük bir kullanıcı örneklemi için varyasyon genelinde başvurulur. Bu yöntemde, site ziyaretçilerine bir sürüm veya diğeri gösterilir. Kullanıcıların varyasyon ve orijinal sürümle etkileşimi, hangi sürümün daha iyi sonuç verdiğini belirler.

İzlenen bazı öğeler, ziyaretçilerin hangi videoları izlediklerini, hangi düğmeleri tıkladıklarını, bir haber bültenine kaydolup kaydolmadıklarını veya bir abonelik formu doldurup doldurmadıklarını ve diğerlerini içerir.

A/B testi oldukça kullanışlıdır, ancak bazı sınırlamalarla birlikte gelir.

Sınırlamalar açıktır: A/B testi, orijinaline karşı yalnızca bir varyasyonun test edilmesine izin verir. Google Optimize gibi belirli uygulamalarla üç adede kadar varyasyon test edilebilir; Bununla birlikte, test edilen varyasyonlar ne kadar fazla olursa, deneyde net bir kazanan bulma olasılığı o kadar azalır.

Testlerinde biraz daha kapsamlı olmak isteyenler için çok değişkenli test en iyi seçenektir.

Çok Değişkenli Test

Çok değişkenli test, A/B testinden tek bir temel yönden farklıdır: tek bir web sayfasının birden çok değişkene göre daha fazla varyasyonunu ölçebilir ve yine de doğru sonuçlar üretebilirsiniz.

Fikir temelde aynıdır, ancak daha fazla sayıda değişken zaman içinde çok daha fazla bilgi ortaya çıkarır. Bir web sayfasının nasıl çalıştığına dair iki fikir edinmek yerine, değişen değişkenlerin birbiriyle nasıl etkileşime girdiğini, kullanıcıların bir dizi değişikliğe nasıl tepki verdiğini ve bunların nasıl olumlu bir şekilde değiştiğini veya web sitenizle olan bu kullanıcı etkileşimlerini olumsuz etkiler.

Çok değişkenli test, büyük miktarda veri sunduğu ve karşılığında daha yüksek kaliteli içgörüler sağladığı için genellikle bölünmüş testten daha avantajlı olarak görülür.

Site ziyaretçileri üzerinde en fazla etkiyi yaratmak için hangi alanların yeniden tasarlanması gerektiğini kolayca belirleyebilirsiniz, bu da çevrimiçi işi önemli ölçüde artırabilir. Bu veriler özellikle yeni ve gelecekteki sayfaları tasarlarken yararlıdır: açılış sayfaları, bloglar, sosyal medya gönderileri ve daha fazlası.

Çok değişkenli test çeşitli şekillerde fayda sağlayabilir. Doğru çalıştırıldığında, çok değişkenli test, bir dizi değişken hakkında size içgörü sağlayabilecek yüksek miktarda veri oluşturabilir. Bu bilgiler, test etmek istediğiniz diğer web sayfalarına taşınabilir ve testleri birden çok sayfada çalıştırma gereksinimini ortadan kaldırır.

Further, multivariate testing can eliminate the need to run sequential A/B tests on the same page with the same goal. With a greater number of variations, you can cover all of your bases and get the best results in a shorter period of time.

The largest downside to multivariate testing, however, is that it takes longer to drive enough traffic to the webpage to generate insights. With more versions of a webpage, it can take some time to have enough traffic to view each variation organically. However, this can be remedied by proper promotion and advertising campaigns.

Multivariate testing can impact your search marketing efforts greatly when properly utilized. Directive’s conversion rate optimization services team dedicates itself to testing to maximize your website’s ability to generate leads and close deals.

Your website is the gateway to your business, and you deserve the best team of CRO experts to ensure that your business is executing effectively. Get a Ücretsiz teklif today to learn how your website can work more efficiently!