Comprensión de las pruebas multivariadas: definición y ejemplos

Las pruebas multivariadas (o MVT) en marketing son una prueba en la que se crean diferentes versiones del mismo elemento alterando múltiples variables para validar una hipótesis inicial. El objetivo es probar una hipótesis inicial y descubrir qué combinación produce los mejores resultados cuando se muestra a los usuarios o clientes.

Beneficios de las pruebas multivariadas

Una de las principales ventajas de esta prueba es la capacidad de ir más allá de la intuición. Las pruebas multivariadas permiten que las decisiones de su empresa se basen más en datos que en las intuiciones del equipo, lo que garantiza que sus acciones vayan por el camino correcto.

Este enfoque centrado en datos le permite:

• Incrementa la rentabilidad de tus acciones.
• Tenga una estrategia más clara para el futuro, ya que los conocimientos de MVT pueden informar las próximas campañas.
• Ahorre tiempo y dinero centrándose más eficazmente y evitando acciones inútiles.
  
  

Límites de las pruebas multivariadas

Normalmente, MVT implica la creación de más de dos o tres versiones de un elemento. Para obtener resultados significativos, es fundamental que un gran número de personas vean cada una de las diferentes versiones. Esto puede ser un desafío ya que la audiencia total debe dividirse entre estas versiones, lo que podría extender la duración de la prueba o generar resultados no concluyentes.

Diferencias con las pruebas A/B

Las pruebas A/B implican la creación de sólo dos versiones de una variable. Sin embargo, también existen pruebas A/B/C en las que se crean tres versiones de una variable. La distinción clave entre estos y MVT radica en la cantidad de variables modificadas: A/B y A/B/C cambian una variable, mientras que MVT altera varias.

Además, las pruebas A/B o A/B/C suelen proporcionar un veredicto más claro ya que solo se cambia un aspecto. Por el contrario, validar hipótesis en pruebas multivariadas suele ser más complejo debido a la influencia de múltiples factores, que pueden resultar difíciles de identificar.

Además, las pruebas A/B son mucho más fáciles de configurar y ejecutar ya que sólo es necesario cambiar una variable.

¿Cual es mejor?

No existe ningún tipo de prueba superior; Depende de lo que pretendas descubrir. Si está probando detalles, son preferibles las pruebas A/B, especialmente para principiantes. Sin embargo, se recomienda MVT para realizar cambios más amplios y radicales.

Cómo realizar pruebas multivariadas paso a paso

Defina sus objetivos

Determine qué desea mejorar a través de MVT. Ya sea aumentar las ventas, duplicar el tráfico, programar más reuniones o triplicar las suscripciones a boletines, escríbalo como guía.

Identificar qué cambiar

Una vez que sepas qué quieres mejorar, piensa en los aspectos o variables cruciales para lograrlo. Esto puede incluir botones, colores, fuentes, precios, imágenes o llamadas a la acción. Analizar qué factores tendrán un impacto.

Crear variaciones de prueba

Genera diferentes variaciones. No hay un número fijo de versiones para esta prueba; A veces, crear cuatro versiones es suficiente, mientras que en otros casos puede ser necesario más. Depende de la cantidad de combinaciones que quieras probar.

Formular una hipótesis

Decidir una hipótesis para probar. Al cambiar múltiples variables, puedes establecer diferentes hipótesis, pero documentalas claramente. Un buen formato es "cambio + efecto + justificación".

Iniciar la prueba

Una vez que todos los preparativos estén completos, deje que el público pruebe las versiones. Hay numerosas herramientas de software disponibles para ayudar en este proceso. Las versiones que se quedan atrás y son ineficaces deben desactivarse para concentrar el tráfico en las versiones restantes.

Establecer una fecha de finalización de la prueba

Establecer una fecha de finalización clara para el MVT, definiendo cuándo concluirá la prueba para el análisis de resultados. La prueba no puede durar indefinidamente.

Analizar resultados

Después de detener la prueba, examine si la hipótesis inicial es correcta o si los resultados son sorprendentes. Asegúrese de que el tamaño de la muestra sea suficiente para sacar conclusiones confiables. De lo contrario, los resultados pueden ser coincidentes.

Implementar cambios ganadores

Si todo salió bien, aplica permanentemente la versión ganadora y obtén los beneficios de esta mejora.

Consejos para una prueba multivariada exitosa

Arriba, hemos compartido algunos consejos y advertencias para que su prueba multivariante salga lo mejor posible, pero a continuación encontrará algunos factores adicionales que también son importantes:

• Establecer claramente el rol de cada miembro del equipo : los MVT son complejos y requieren que cada profesional tenga claro sus roles. Por lo tanto, establecerlos debería ser uno de los primeros pasos del proceso.
• Mantén todas las conclusiones aprendidas : Un test multivariado, como un test A/B, no es algo que se hace en un momento, se aplica y luego se olvida. Todo lo contrario. Los datos e información obtenidos son de gran valor y pueden utilizarse para futuras campañas o estrategias. Por ello, te recomendamos guardar todos los resultados y conclusiones en un lugar seguro para tenerlos a mano cuando los necesites.
• Compartir los resultados con diferentes equipos : Aunque aquí nos hemos centrado en la MVT aplicada al marketing, los resultados y conclusiones no sólo son útiles para los equipos de publicidad, sino también para otros profesionales. Por ello, es muy positivo compartirlos con aquellos equipos a los que también les puedan resultar útiles. Esta es también una forma de fomentar y promover la comunicación entre diferentes grupos dentro de una misma empresa.

Ejemplos comunes de pruebas multivariadas

Variaciones del botón de suscripción

MVT se utiliza a menudo para probar qué variaciones de botones funcionan mejor para aumentar los volúmenes de suscripciones, como por ejemplo para los boletines. Dado que un botón consta de varios elementos (fuente, color, CTA y forma), MVT es ideal para probar múltiples variables dentro del mismo aspecto.

Rediseños completos de la página de destino

Rediseñar páginas de destino completas es un ejemplo común y complejo de pruebas multivariadas. Las marcas frecuentemente experimentan con páginas de destino que presentan numerosos cambios para determinar cuál genera las mayores conversiones.

Anuncios PPC

Los anuncios PPC pueden parecer similares a primera vista, pero al examinarlos más de cerca, suelen tener muchas diferencias. Realizar pruebas multivariadas en anuncios PPC implica identificar aquellos con un costo por clic más alto y desactivarlos, reteniendo así anuncios más rentables que generan mayor tráfico.

Al comprender y seguir estos pasos, podrá aprovechar el poder de las pruebas multivariadas para refinar y optimizar varios elementos de su estrategia de marketing.