Comparthing Logo
kromarketin digitalaanalisiakerabiltzaile-esperientziaproba-metodoak

A/B probak vs. aldagai anitzeko probak

Konparaketa honek A/B eta aldagai anitzeko proben arteko funtzio-desberdintasunak zehazten ditu, hau da, datuetan oinarritutako webguneen optimizaziorako bi metodo nagusiak. A/B probek orrialde baten bi bertsio desberdin alderatzen dituzten bitartean, aldagai anitzeko probek hainbat aldagai aldi berean nola elkarreragiten duten aztertzen dute elementuen konbinazio orokorrik eraginkorrena zehazteko.

Nabarmendunak

  • A/B probak makro mailako aldaketetarako dira onenak; MVT, berriz, mikro mailako fintzeetarako.
  • Aldagai anitzeko probak egiteak trafiko askoz gehiago behar du konfiantza estatistiko maila bera lortzeko.
  • MVT-k orrialdeko elementu desberdinek nola elkarreragiten duten erakusten du, A/B probak, berriz, zein bertsio den hobea orokorrean bakarrik erakusten duen bitartean.
  • A/B probak orrialde osoen birdiseinuetarako erabil daitezke, MVT, berriz, orrialde bakarreko osagai espezifikoetara mugatzen den bitartean.

Zer da A/B probak?

Kontrol-bertsio bat aldaera bakar batekin alderatzen duen proba zatituen metodo bat, zeinek duen errendimendu hobea ikusteko.

  • Metodologia: Aldagai bakarreko zatiketa-probak
  • Trafiko-eskakizuna: Baxua edo Ertaina
  • Konplexutasuna: Txikia edo Ertaina
  • Helburu nagusia: bertsio orokor onena identifikatzea
  • Emaitzak lortzeko denbora: Nahiko azkarra

Zer da Aldagai Anitzeko Probak (MVT)?

Elementu multzorik onena identifikatzeko hainbat aldagai konbinazio desberdinetan probatzen dituen teknika.

  • Metodologia: Aldagai anitzeko faktorial probak
  • Trafiko-eskakizuna: Oso altua
  • Konplexutasuna: Handia
  • Helburu nagusia: Elementuen arteko elkarrekintzak optimizatzea
  • Emaitzak lortzeko denbora: Motela (garrantzi handia behar du)

Konparazio Taula

EzaugarriaA/B probakAldagai Anitzeko Probak (MVT)
Probatutako aldagaiakAldaketa handi bat aldi bereanElementu anitz aldi berean
Beharrezko trafikoaPubliko txikiagoentzat egokiaBaliozkotasunerako trafiko handia behar du
Erabilera Kasu IdealaDiseinu-aldaketa erradikalak probatzeaDauden orrialdeko elementuak doitzea
Potentzia estatistikoaAzkar lortua 50/50 zatiketarekinKonbinazio askotan banatuta
Interakzio-informazioaBat ere ez; eragin orokorra bakarrik neurtzen daAltua; elementuek elkarri nola eragiten dioten erakusten du
Konfigurazio orduaAzkarra eta zuzenaKonplexua eta denbora asko eskatzen duena

Xehetasunak alderatzea

Oinarrizko metodologia

A/B probak, edo proba zatituak, trafikoaren % 50 A bertsiora eta % 50 B bertsiora bideratzea dakar, zeinek eramaten dituen bihurketa gehiago ikusteko. Aldagai anitzeko probak (MVT) xeheagoak dira, hainbat elementu aldi berean aldatzen baitituzte —adibidez, izenburua, irudia eta botoi baten kolorea—. Ondoren, MVT-k elementu horien konbinazio posible guztiak sortzen ditu zein nahasketa espezifikok sortzen duen konpromiso handiena ikusteko.

Trafiko eta Bolumen Baldintzak

Bereizgarri handiena emaitza baliodun bat lortzeko behar den datu bolumena da. MVT-k zure trafiko osoa dozenaka konbinazio ezberdinetan banatzen duenez, hilero bisitari kopuru izugarria behar duzu esangura estatistikoa lortzeko. A/B probak askoz ere eskuragarriagoak dira enpresa txiki eta ertainentzat, audientzia bi edo hiru talde handitan bakarrik banatzen baitute.

Sakontasun eta ikuspegi estrategikoa

A/B probak bikainak dira erabaki "handiak" hartzeko, adibidez, orri luze batek orri labur bat baino emaitza hobeak lortzen dituen ala ez. Aldagai anitzeko probak tresna bat dira dagoeneko arrakastatsua den diseinu bat fintzeko eta optimizatzeko. Marketin-arduradunei ulertzen laguntzen die izenburu jakin bat hobeto funtzionatzen duen irudi jakin batekin parekatzen denean, erabiltzaileen psikologiari buruzko ikuspegi sakonagoa emanez.

Inplementazio Konplexutasuna

A/B proba bat ezartzea nahiko erraza da eta oinarrizko tresnekin edo birbideratze manualekin ere egin daiteke. MVTk software sofistikatua eta plangintza zaindua behar ditu konbinazio guztiak behar bezala jarraitzen direla ziurtatzeko. Gainera, MVTren emaitzak interpretatzea zailagoa da, datuek aldagai desberdinen arteko elkarrekintza kontuan hartu behar baitute, eta ez "irabazleak dena eramaten du" emaitza soil bat.

Abantailak eta Erabiltzailearen interfazea

A/B probak

Abantailak

  • +Emaitza azkarragoak
  • +Trafiko gutxirekin funtzionatzen du
  • +Irabazle/galtzaile argia
  • +Oztopo tekniko baxua

Erabiltzailearen interfazea

  • Aldagaien ikuspegiak mugatzen ditu
  • Elementuen interakzioa baztertu
  • Esparru sinplea
  • Optimizazio sakonera mugatua

Aldagai anitzeko probak

Abantailak

  • +Optimizazio zehaztasun handia
  • +Elementuen sinergia erakusten du
  • +Denbora aurrezten du proba askotan
  • +Kontsumitzaileen ikuspegi sakona

Erabiltzailearen interfazea

  • Trafiko handia behar du
  • Prozesu oso motela
  • Konfigurazio konplexua
  • Tresnen kostu handiak

Ohiko uste okerrak

Mitologia

Aldagai anitzeko probak beti dira 'hobeak', aurreratuagoak direlako.

Errealitatea

Konplexutasuna ez da kalitatearen berdina; zure webguneak hilero ehunka mila bisitari ez baditu, MVTk ziurrenik ez dizu emaitza estatistikoki esanguratsurik emango, eta A/B probak aukera hobea bihurtuko dira.

Mitologia

Bi bertsio bakarrik probatu ditzakezu A/B proba batean.

Errealitatea

Izenak bi bertsio inplikatzen dituen arren, 'A/B/n' probak egin ditzakezu hiru bertsio edo gehiagorekin, baldin eta bertsio bakoitzak kontrolarekiko aldaketa orokor bakarra probatzen badu.

Mitologia

A/B probak izenburuetarako eta botoien koloreetarako bakarrik dira.

Errealitatea

A/B probak indartsuenak dira aldaketa erradikalak probatzean, hala nola produktuen prezioen eredu desberdinak, orrialdeen diseinu guztiz desberdinak edo balio-proposamen guztiz desberdinak.

Mitologia

Aldagai anitzeko probak bezero batek zergatik egin duen klik esaten dizu.

Errealitatea

MVT-k zein konbinaziok funtzionatu duen hobekien esaten dizu, baina datuen atzean dagoen "zergatia" psikologikoa interpretatzeko gizakiaren analisia behar du oraindik.

Sarritan Egindako Galderak

Zenbat trafiko behar dut benetan aldagai anitzeko probak egiteko?
Bihurketa-tasaren arabera aldatzen den arren, ohiko araua da gutxienez 10.000 eta 15.000 bisitari artean behar dituzula aldaera bakoitzeko datu fidagarriak lortzeko. 3x3 sareta bat (9 konbinazio) probatzen ari bazara, 100.000 bisitari baino gehiago beharko zenituzke orrialde horretara denbora-tarte arrazoizko batean. Bolumen hori gabe, errore-marjina handiegia da negozio-erabakiak hartzeko.
SEOrako, A/B testa edo aldagai anitzeko testa hobea da?
Biak SEOrako egokiak izan daitezke, behar bezala inplementatzen badira, jatorrizko bertsiora seinalatzeko etiketa kanonikoak erabiliz. Hala ere, A/B probak, oro har, seguruagoak dira, askotan bi orrialde egonkor alderatzen baitituzu. MVT-k batzuetan eduki "mehea" edo seinale nahasgarriak sor ditzake arakatzaileentzat, tresna ez badago konfiguratuta aldaera txiki asko bilatzaileetatik ezkutatzeko.
A/B eta aldagai anitzeko probak aldi berean egin ditzaket?
Oro har, ez da gomendatzen gainjarritako probak publiko berarekin egitea, bateko datuek bestea "kutsatu" baitezakete. Adibidez, erabiltzaile bat deskontu baten A/B proba batean eta izenburu baten MVT proba batean badago, ez dakizu zeinek eragin duen benetan bihurketa. Hobe da sekuentzialki exekutatzea edo publikoaren segmentazio zorrotza erabiltzea.
Zein tresna dira onenak A/B eta aldagai anitzeko probak egiteko?
Industriako tresna ezagunen artean daude Optimizely, VWO (Visual Website Optimizer) eta Adobe Target. Hasiberrientzat, HubSpot edo Unbounce bezalako marketin plataforma askok A/B probak egiteko funtzio integratuak dituzte. Historikoki, Google Optimize doako gogokoena zen, baina geroztik desagertu egin da, eta horrek asko CRO plataforma espezializatu ordainpekoetara aldatzera eraman ditu.
Zer da A/B/n proba bat?
A/B/n proba A/B proben luzapena da, non aldaera bat baino gehiago kontrol baten aurka probatzen diren. Adibidez, 'Kontrol' orrialde bat 'B aldaera' eta 'C aldaeraren aurka proba dezakezu. MVTtik bereizten da oraindik ere, aldaera bakoitza aldaketa isolatu eta bakarra delako (hiru izenburu desberdin bezala), hainbat elementu aldakorren konbinazio bat baino.
Zein metodok laguntzen du gehiago mugikorretarako optimizazioan?
A/B probak askotan eraginkorragoak dira mugikorretarako, mugikorreko erabiltzaileek nabigazio-eredu desberdinak dituztelako, eta horrek diseinu-aldaketa erradikalak behar ditu, hala nola menua mugitzea edo korritze-sakonera aldatzea. MVT gehiegi nahas daiteke telefono adimendun baten pantaila txikiarentzat, non aldaketa handi bakar baten (A/B) eragina elementu txikien doikuntzak baino nabarmenagoa izan ohi den.
Zenbat denbora iraun behar du proba batek?
Aditu gehienek gomendatzen dute proba bat egitea gutxienez bi negozio-ziklo osoz (normalean bi astez) asteburuko eta asteguneko portaeraren aldaketak kontuan hartzeko. Hiru egunetan esangura estatistikoa lortu arren, proba bat lehenago amaitzeak "positibo faltsuak" ekar ditzake. Garrantzitsua da zure publikoaren portaeraren lagin adierazgarri bat hartzea ordu eta egun desberdinetan.
Aldagai anitzeko probak A/B probak egiteko beharra ordezkatzen al du?
Ez, optimizazio-zikloaren etapa desberdinetan erabiltzen diren tresna osagarriak dira. Marketin-arduradun arrakastatsuenek A/B probak erabiltzen dituzte diseinu edo kontzeptu irabazle bat aurkitzeko lehenik. Irabazle hori ezarri ondoren, proba multibariableak erabiltzen dituzte diseinu horretako elementu espezifikoak fintzeko, bihurketa-ehuneko posible guztiak lortzeko.

Epaia

Aukeratu A/B probak diseinu-aldaketa handiak probatzen ari bazara edo trafiko mugatua baduzu eta informazio azkarra eta erabilgarria behar baduzu. Erabili aldagai anitzeko probak trafiko handiko gune bat baduzu eta orrialde bakarreko elementu anitzen arteko elkarrekintzak doitu nahi badituzu optimizazio maximoa lortzeko.

Erlazionatutako Konparazioak

Analitika vs. Txostenak

Konparaketa honek marketin-txostenen eta analisien arteko bereizketa kritikoa argitzen du datuetan oinarritutako mundu batean. Txostenek datuak laburpen eskuragarrietan antolatzen dituzten bitartean gertatutakoa erakusteko, analisiak datu horiek ikertzen ditu zergatik gertatu den azaltzeko eta etorkizuneko joerak aurreikusteko, marketin-optimizazio eraginkorrerako beharrezko aurreikuspen estrategikoa eskainiz.

Atxikipen Marketina vs Erosketa Marketina

Konparaketa honek bezero berriak aurkitzearen eta daudenen balioa maximizatzearen arteko oreka estrategikoa ebaluatzen du. Erosketa-marketinak hasierako hazkundea eta markaren ezagutza bultzatzen dituen bitartean, atxikipen-marketinak epe luzerako errentagarritasunaren eragile nagusia da, ezarritako konfiantza aprobetxatuz bezeroaren bizitza osoko balioa handitzeko kostuaren zati txiki batean.

B2B Marketina vs B2C Marketina

B2B (business-to-business) eta B2C (business-to-consumer) marketinaren arteko alde nagusiak aztertzen dituen konparazioa da, ikusleak, mezu-estiloak, salmenta-zikloak, edukien estrategiak eta helburuak azpimarratuz, marketinlariek taktikak egokitzeko erosleen portaera eta emaitza desberdinetarako.

Babeslea vs Lankidetza

Konparaketa zehatz honek marketin babesletzen eta lankidetza estrategikoen arteko funtsezko desberdintasunak aztertzen ditu. Bietako bakoitzak erakundeen arteko lankidetza ahaleginak dakartza, baina nabarmen desberdinak dira finantza-egiturei, markaren integrazioari eta epe luzerako helburuen lerrokatzeari dagokionez, negozioei beren hazkunde eta konpromiso helburu espezifikoetarako eredu egokia aukeratzen lagunduz.

Bezeroaren Bidaia vs. Erabiltzailearen Bidaia

Konparaketa honek bezeroen eta erabiltzaileen ibilbideen eginkizun desberdinak aztertzen ditu negozio-estrategian, eta azpimarratu egiten du nola batek erosketa-ziklo osoan eta marka-harremanean jartzen duen arreta, eta besteak, berriz, produktu edo zerbitzu-interfaze espezifiko batekin duen elkarrekintza funtzionala eta esperientzia lehenesten dituen.