Primeros pasos con las pruebas multivariadas en marketing

Uno de los mayores beneficios del marketing digital es la capacidad de probar casi todos los aspectos de su combinación de marketing para ver qué funciona mejor. Desde líneas de asunto y titulares de correo electrónico hasta imágenes de página de destino y colores de CTA, la capacidad de probar y comparar resultados le brinda una ventaja sobre los medios tradicionales.

En muchos casos, puede confiar en las pruebas A/B para seleccionar y probar un elemento de campaña a la vez. Pero en otros, es posible que desee medir la efectividad de cambiar varios elementos diferentes a la vez. También es posible que desee descubrir las relaciones entre los diferentes elementos. En estas situaciones, las pruebas multivariadas son justo lo que necesita.

¿Qué es la prueba multivariante?

La prueba multivariante (MVT) es un método de prueba que implica probar múltiples elementos o combinaciones de variables a la vez. En comparación con las pruebas A/B, donde prueba un elemento a la vez, puede usar procesos MVT para descubrir qué combinación de variables funciona mejor en términos de lograr el resultado deseado. Le brinda información valiosa sobre cómo los diferentes elementos pueden afectar el comportamiento del usuario.

Las pruebas multivariadas son un proceso intensivo en recursos que requiere un tamaño de muestra grande. Si está interesado en usarlo, la siguiente guía puede ayudarlo a determinar si es una buena opción.

Ejemplos de pruebas multivariantes

¿Cómo se ven las pruebas multivariadas en la vida real?

Considere los siguientes ejemplos para un minorista de comercio electrónico:

• Desea cambiar el color de un botón de CTA, así como el idioma para ver qué genera más clics. Decide utilizar MVT para determinar cuál funciona mejor. En esta situación, crearía cuatro versiones diferentes de la página y probaría cada una.

• Desea saber si cambiar el título y agregar más imágenes a su correo electrónico de bienvenida al cliente genera clics. Creas varias versiones con diferentes titulares e imágenes y dejas que la campaña siga su curso.

• Debe aumentar las conversiones en su página de destino, por lo que decide probar diferentes combinaciones de títulos, imágenes, contenido de texto y campos de formulario para ver qué combinación genera la tasa de conversión más alta.

• Ve una tasa de rebote más alta y menos clics en las páginas de productos desde la página de inicio de su sitio web, por lo que prueba los banners, los menús de navegación y la ubicación del botón CTA para optimizar la experiencia del usuario y hacer que los usuarios avancen más en el embudo de ventas.

Recuerde, el objetivo de las pruebas multivariadas no es solo encontrar los elementos que funcionan mejor, sino comprender cómo esos elementos interactúan entre sí.

Pruebas multivariadas frente a pruebas A/B

¿Cuál es la diferencia entre las pruebas multivariadas y las pruebas A/B? Ambas pruebas implican hacer una hipótesis sobre lo que podría pasar si cambias cosas en la página. Como hemos establecido, en el primero estás probando múltiples elementos o variables, a menudo al mismo tiempo. Las pruebas A/B se centran exclusivamente en una variable a la vez.

Entonces, ¿cómo sabes cuál tiene más sentido para tus necesidades?

Supongamos que desea aumentar las conversiones en una página de destino desde un anuncio de búsqueda pagado, pero no está seguro de qué enfoque desea tomar. Si bien las pruebas A/B son un método más simple y rápido que es ideal para cambiar un solo cambio, las pruebas multivariadas ofrecen un enfoque más integral. Dependiendo de cuánto tiempo y recursos tenga, uno podría funcionar mejor que el otro.

En última instancia, su elección de modelo de prueba se reduce a su tiempo, tráfico y la complejidad de lo que desea probar.

Cuándo usar pruebas multivariadas

Las pruebas multivariantes son una excelente herramienta para la optimización de sitios web, pero no siempre son la mejor opción. Si se enfrenta a las siguientes condiciones o necesidades, podría ser una buena opción para usted:

• Tiene una cantidad sustancial de tráfico, probablemente miles de visitantes. Este número aumenta según el número de variaciones. El tamaño de muestra requerido debe ser menor que su nivel de tráfico actual.

• Debe optimizar los puntos de conversión clave en su sitio web, incluidas las páginas de destino o los procesos de pago.

• Desea comprender cómo interactúan los diferentes elementos de una página e impactan en el comportamiento del usuario.

• Debe refinar los diseños establecidos para optimizar el rendimiento.

Con tantos buenos casos de uso para las pruebas multivariadas, ¿cuándo no tiene sentido?

• Tienes poco tráfico.

• Estás en las primeras etapas de tu diseño.

• Desea probar variables individuales.

En estas situaciones, las pruebas A/B pueden ser la mejor opción. Antes de comprometerse con un proceso de prueba, considere sus circunstancias y objetivos específicos.

Tipos de pruebas multivariantes

Cuando se compromete con las pruebas multivariadas, también debe determinar qué método se adapta mejor a su enfoque. La cantidad de factores que necesita probar puede influir en cuánto tiempo lleva su proceso de prueba y cuánto cuesta.

Las pruebas multivariadas generalmente pueden tomar una de dos formas: pruebas factoriales completas o pruebas parciales. Según sus recursos y los resultados deseados, uno puede ser más adecuado que el otro.

Pruebas factoriales completas

Las pruebas factoriales completas incluyen probar todas las combinaciones posibles de contenido con la misma probabilidad. En una prueba factorial completa, probaría cada combinación. Supongamos que tiene una página de destino con dos imágenes y cuatro CTA. Eso significa que probarías ocho versiones diferentes:

• Versión 1: Imagen 1, CTA 1

• Versión 2: Imagen 1, CTA 2

• Versión 3: Imagen 1, CTA 3

• Versión 4: Imagen 1, CTA 4

• Versión 5: Imagen 2, CTA 1

• Versión 6: Imagen 2, CTA 2

• Versión 7: Imagen 2, CTA 3

• Versión 8: Imagen 2, CTA 4

Las pruebas factoriales completas ofrecen datos completos, pero tienen algunas desventajas. Por un lado, es intensivo en recursos. Como puede ver, necesita una gran cantidad de ejecuciones experimentales para cada variable que cambia, y ese número solo aumenta si agrega factores. Analizar esos resultados también es bastante complejo. Debido a los requisitos de gran tamaño de la muestra, también puede ser difícil lograr la significación estadística. Eso afecta la escalabilidad.

En muchos casos, puede optar por realizar una prueba factorial parcial o fraccional, que puede reducir los recursos que necesita pero aún así proporcionar información valiosa.

Pruebas parciales

La prueba parcial (o fraccionada) es un proceso más simple que prueba subconjuntos más pequeños de opciones disponibles. Supongamos que decide probar combinaciones de variables aún más complejas para su página de destino y duplicar el número de variables a 16. En una prueba factorial completa, dividiría el tráfico por igual entre todas las variaciones.

En una prueba factorial fraccional, dividiría ese tráfico entre ocho variaciones. La tasa de conversión de las variaciones restantes proviene de la deducción estadística basada en las que ya probó.

¿Por qué implementaría esta prueba? Por lo general, requiere menos tráfico con estas pruebas, pero no obtiene los datos granulares. Lo que sí te da, sin embargo, es una idea general de si las variaciones son mejores o peores que otras.

¿Por qué elegiría una prueba parcial, especialmente si no ofrece los datos completos que ofrece una prueba factorial completa?

Las pruebas multivariadas parciales le permiten concentrarse en las combinaciones de variables más prometedoras o relevantes. Esto es importante cuando tiene recursos limitados, como tiempo, tráfico o poder de cómputo. También reduce la complejidad de las pruebas, especialmente a medida que aumentan las variables. Incluso puede reducir la cantidad de comparaciones que realiza, lo que reduce el riesgo de falsos positivos (resultados que en realidad no brindan beneficios).

En última instancia, las pruebas parciales pueden funcionar para usted si desea que sus pruebas sean lo más eficientes posible. Solo sepa que hay una compensación: debido a que no está probando todas las combinaciones posibles, podría correr el riesgo de perder interacciones de factores potencialmente significativas.

Cómo realizar una prueba multivariante

Su prueba multivariada diferirá según la cantidad de variables que incluya y el tipo de prueba que realice, pero los pasos básicos son los siguientes:

1. Identifica tus objetivos: Define lo que quieres lograr con la prueba. Los objetivos de ejemplo incluyen aumentar las conversiones, reducir la tasa de rebote, mejorar la participación del usuario, etc.

2. Selecciona tus variables: Cuando conoces tus objetivos, puedes identificar los elementos del sitio a probar. Estos incluyen titulares, imágenes, colores, botones, CTA y más.

3. Diseña las variaciones: para cada variable, crea una versión diferente. Si está probando titulares, cree diferentes versiones para ver cuál funciona mejor.

4. Configure su prueba: encuentre la herramienta multivariante adecuada para configurar su prueba. Esta herramienta servirá aleatoriamente las diferentes variaciones a sus usuarios y hará un seguimiento de los resultados.

   

5. Ejecute la prueba: Permita que su prueba se ejecute durante un tiempo suficiente para recopilar los datos. La duración de su prueba depende del tráfico del sitio web y la cantidad de variaciones que necesita probar.

6. Analice los resultados: Una vez que su prueba esté completa, analice los resultados. Compare cómo se desempeñó cada variación en relación con su objetivo.

7. Implementar cambios: según su análisis, implemente las variaciones más exitosas en su sitio o aplicación.

8. Repita las pruebas según sea necesario: las pruebas multivariadas no son una operación de "uno y listo". Una vez que haya completado una prueba, identifique nuevas variables y comience el proceso nuevamente.

Recuerde: las pruebas multivariadas no se tratan solo de identificar la variación con mejor rendimiento. También es importante comprender cómo interactúan los diferentes elementos e influyen en el comportamiento del usuario.

Cómo encontrar variables para probar

Saber qué elementos probar en una prueba multivariante es una habilidad. También es vital para garantizar que la prueba sea exitosa. Las variables en una prueba multivariante pueden incluir elementos como títulos, imágenes, videos, botones de CTA, descripciones de productos, diseño, colores y más. Las claves para una prueba multivariante exitosa incluyen la elección de variables que impacten significativamente en el comportamiento del usuario y su(s) objetivo(s) final(es).

Para ayudar a descubrir qué variables debe incluir en sus pruebas, considere seguir los siguientes pasos:

Comprende tus objetivos

Antes de decidir sobre las variables, pregunte cuáles son sus objetivos. ¿Quieres aumentar las conversiones? ¿El plan es mejorar la participación de los usuarios o reducir las tasas de rebote? Estos objetivos guían las variables en las que se centrará.

Analice sus datos existentes

Utilice sus herramientas de análisis actuales para analizar sus datos existentes e identificar tendencias o señales de alerta amarillas o rojas. Si ciertas páginas tienen altas tasas de rebote, es posible que desee probar variables en ellas para reducir esa métrica.

Realizar pruebas de usuario y buscar comentarios

Las pruebas de usuario son una herramienta poderosa para comprender cómo las personas reales usan su sitio web o producto. Realizar encuestas y solicitar comentarios puede ayudarlo a identificar posibles puntos débiles para sus clientes.

Mira la competencia

Mira lo que están haciendo tus competidores. ¿Qué elementos en su sitio los están ayudando a tener éxito? Estas pueden ser variables que puede probar en sus propias páginas de destino o sitio web.

Usa los mapas de calor a tu favor

Los mapas de calor pueden ayudarlo a ver dónde hacen clic, se desplazan y pasan tiempo sus usuarios en su sitio. ¿Los usuarios se demoran en secciones específicas? ¿Cómo están leyendo o interactuando con su contenido? Los mapas de calor pueden mostrarle áreas de interés y descubrir elementos que puede probar en el futuro.

Ventajas y desventajas de las pruebas multivariadas

Como todos los procesos de prueba, las pruebas multivariantes no están exentas de ventajas y desventajas únicas. Si bien definitivamente es una herramienta poderosa para optimizar el rendimiento del sitio web, puede que no sea la mejor opción para todos. Considere los siguientes pros y contras antes de pasar a la prueba.

ventajas

• MVT es una forma eficiente de probar las interacciones entre los elementos de la página.

• Requiere menos pruebas sucesivas porque está probando múltiples variables a la vez.

• Le permite crear una experiencia altamente optimizada para sus usuarios.

El otro gran beneficio de las pruebas multivariantes es que le permite crear una experiencia de usuario altamente optimizada para maximizar las conversiones. La mayoría de los elementos o variables que prueba, como la velocidad de la página, las imágenes e incluso los tipos de CTA, pueden afectar la experiencia del usuario. Cuando optimiza estos elementos para la conversión, a menudo tiene el beneficio adicional de mejorar la forma en que las personas interactúan con su sitio.

Desventajas

• MVT es un proceso complejo que involucra varias combinaciones de variables.

• Puede llevar mucho tiempo, especialmente en comparación con las pruebas A/B simples.

• Requiere grandes volúmenes de tráfico del sitio, lo que hace que la significación estadística sea más difícil de lograr para sitios más pequeños.

• Existe el riesgo de cambios insignificantes que no hacen una diferencia en el comportamiento del usuario.

Las mejores herramientas de prueba multivariante

No hay escasez de potentes herramientas de pruebas A/B y pruebas multivariadas en el mercado. Los precios pueden variar según la plataforma y las necesidades. Algunas de las plataformas de prueba más populares incluyen:

• Optimizely: algunos de los nombres más importantes en marketing digital, ventas y comercio electrónico confían en la plataforma Experiment de Optimizely para ejecutar experimentos y obtener información sobre el comportamiento de sus clientes. Con las opciones Acelerar y Escalar, puede realizar MVT en varias páginas a la vez. Como muchos otros proveedores, deberá solicitar una cotización.

• AB Tasty: AB Tasty no ofrece precios por adelantado, sino que se basa en cotizaciones personalizadas basadas en la información que proporciona. Sin embargo, ofrece muchas herramientas poderosas para realizar pruebas (incluido el código y las capacidades de edición WYSIWYG). Incluyen varias marcas de renombre en su lista de clientes, lo que podría brindarle la prueba social que necesita para verificarlas.

• VWO: VWO ofrece un poderoso conjunto de herramientas de prueba, especialmente en su versión gratuita. Lo que pagará por el plan por mes varía según sus necesidades y el tráfico que necesita rastrear cada mes. Pero para los especialistas en marketing con menos de 50 000 visitantes mensuales, su plan de crecimiento cuesta $822 por mes y ofrece herramientas integrales de prueba multivariante.

• Convert: Convert es otra herramienta MVT que dice que puede "configurar todo tipo de experimento posible". Ofrece pruebas A/B, divididas y multivariadas. El precio de Convert varía según la cantidad de usuarios que necesita probar por mes, aunque su plan Expert es de $ 13,432 por año para 12 millones de usuarios. Es posible que necesite más de 15 días para realizar una prueba, pero ofrecen un período de prueba.

La importancia de las pruebas multivariantes en las campañas multicanal

Las pruebas multivariantes pueden ser un proceso complejo, pero no subestimes lo importante que es para tu estrategia multicanal. Comprender las relaciones entre los elementos de una página web o dentro de una campaña de correo electrónico contribuye en gran medida a mejorar la experiencia de sus clientes a medida que avanzan en el viaje. Es esencial poder analizar y hablar sobre los datos detrás de lo que funciona mejor para sus esfuerzos de marketing digital.

Necesitará herramientas poderosas para ayudarlo a colocar esos datos en un lugar conveniente, que es donde entra en juego nuestra plataforma de publicidad digital. Podemos ayudarlo a analizar la información de sus campañas de marketing y determinar qué esfuerzos pagados son más exitosos. Cuando utiliza el panel de control de rendimiento de marketing digital adecuado, reducirá el tiempo dedicado a mirar datos y liberará la energía para probar sus campañas.

Preguntas más frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre las pruebas multivariadas y las pruebas A/B?

Las pruebas A/B generalmente solo prueban una variable a la vez y le muestran cuál fue la más efectiva para lograr su objetivo. Las pruebas multivariadas prueban muchas combinaciones de variables para ver cómo interactúan.

¿Cuáles son los beneficios de las pruebas multivariadas?

Las pruebas multivariantes le permiten ver cómo varias variaciones interactúan entre sí en una página de destino, un sitio web u otro activo de marketing. Ayuda a identificar la mejor combinación de elementos que trabajan juntos para lograr sus objetivos, como una mayor tasa de conversión.

¿Cuál es la desventaja de las pruebas multivariadas?

Las pruebas multivariadas son un proceso que requiere mucho tiempo debido a la cantidad de variables que debe incluir. También puede ser costoso. Debido a que las pruebas multivariantes involucran tantas variables, generalmente requieren un mayor volumen de tráfico para producir resultados estadísticamente significativos.

¿Cuál es un ejemplo de una prueba multivariada?

Es un minorista de comercio electrónico que quiere probar cómo los diferentes elementos de su página de destino interactúan entre sí y generan conversiones. En una prueba multivariante, crea combinaciones de estos elementos (títulos, color, copia del botón CTA, contenido de la página e imágenes) y los asigna aleatoriamente a diferentes audiencias. Al final de la prueba, analiza la combinación que obtuvo los mejores resultados para su objetivo específico, en este caso, la tasa de conversión.

¿Cuándo debo usar pruebas multivariadas?

Utilice pruebas multivariadas cuando tenga un alto nivel de tráfico, necesite optimizar los puntos de conversión clave y desee comprender las interacciones entre los diferentes elementos de su(s) página(s).