В предыдущей статье на Smashing Magazine, я описал
A / B тестирование и различные ресурсы, связанные с ним. Я также упоминал и о многомерном тестировании, но в этой статье мне хотелось бы более подробно рассмотреть данный метод. Он очень похож на A / B тестирование, но все же обладает некоторыми важными отличиями.

В многомерном тестировании веб-страницы рассматриваются как совокупность элементов (включая заголовки, изображения, кнопки и текстовые блоки), которые влияют на скорость преобразования. По сути, вы разбиваете веб-страницы на отдельные узлы и создаете вариации этих структурных единиц. Например, если ваша страница состоит из заголовка, изображения и сопроводительного текста, то вы можете создать вариации для каждого из этих элементов. Для иллюстрации примера, давайте предположим, что вы создали следующие варианты:

• Заголовок: заголовок 1 и заголовок 2.
• Текст: текст 1 и текст 2.
• Изображение: изображение 1 и изображение 2.

Сценарий выше, имеет три переменных (заголовок, текст и изображение), каждая с двумя вариациями. При многомерном тестировании, ваша цель состоит в определении единственной комбинации среди всех этих версий, которая достигает самой высокой скорости преобразования. Под комбинацией, я подразумеваю одну из восьми (2 × 2 × 2) версий веб-страницы, которые мы придумали, когда объединили вариации из разделов:

• Заголовок 1 Текст 1 Изображение 1;
• Заголовок 1 Текст 1 Изображение 2;
• Заголовок 1 Текст 2 Изображение 1;
• Заголовок 1 Текст 2 Изображение 2;
• Заголовок 2 Текст 1 Изображение 1;
• Заголовок 2 Текст 1 Изображение 2;
• Заголовок 2 Текст 2 Изображение 1;
• Заголовок 2 Текст 2 Изображение 2;

При многомерном тестировании вы делите трафик между этими восемью различными версиями представления страницы, чтобы увидеть, какая комбинация дает самый высокий коэффициент конверсии, так же, как и в A / B тестировании, где вы делите трафик между двумя версиями страницы.

Приступая к работе с многомерным тестированием.

Проводя свое первое многомерное тестирование, сначала выберите инструмент или шаблон, который поддерживает данный метод. Вы можете использовать одно из инструментальных средств, перечисленных в разделе «Инструменты» в конце этой статьи. Пожалуйста, обратите внимание, что не все инструменты для A / B тестирования поддерживают многомерное тестирование, поэтому убедитесь, что выбранный вами инструмент позволяет проводить нужные операции.

После того как вы определились, какой инструмент использовать, выберите нужные разделы для включения в тест. Как вы уже знаете, веб-страница может содержать десятки и даже сотни различных разделов (колонтитулы, заголовки, боковые панели, кнопки входа в форму, кнопки навигации и т.д.). Вы не можете проработать все эти разделы в тестировании, ведь создание вариаций для каждого из них будет непосильной задачей ( далее вы узнаете, что требования к тестовому трафику будут расти экспоненциально с каждым новым разделом). Сузьте область тестирования до нескольких разделов страниц, которые вы считаете наиболее важными в определения скорости преобразования.

Многомерное тестирование, как правило, охватывает следующие элементы страницы (перечислены в порядке важности):

• Заголовки,
• Командные кнопки (цвет, текст, размеры, размещение),
• Текстовый блок (содержание, длина, размер),
• Изображение (тип, расположение, размер),
• Длина формы.

Разница между A / B тестированием и многомерным тестированием.

В принципе, эти два метода схожи, но все же между ними существуют важные отличия. В первую очередь, это разные требования к трафику. Как я уже говорил, при многомерном тестировании число комбинаций, которые должны быть проверены, растет экспоненциально. Вы можете проверить три или четыре вариации при А / В тестировании и десятки или сотни вариаций при многомерном тестировании. Совершенно очевидно, что для достижения требуемых результатов нужно иметь много трафика и потратить много времени.

Например, если у вас есть три элемента с тремя вариациями каждого, число комбинаций 27. Если добавить еще один раздел с тремя вариациями, то общее число комбинаций возрастет до 81. Если вы хотите достичь конечных результатов, нельзя добавлять много разделов в тестирование. Будьте избирательны. Оптимальным вариантом является ограничение общего количества комбинаций до 25 или меньше.

Используйте A / B тестирование для крупномасштабных изменений, а не для уточнения или оптимизации существующих конструкций. Изображение от Meet the Chumbeques.

Другое отличие состоит в том, как эти методы используются. A / B тестирование, как правило, применяется для масштабных радикальных изменений (например, для полного изменения целевой страницы или отображения двух разных предложений). Многомерное тестирование используется для уточнения и оптимизации существующего дизайна. В математическом представлении, A / B тестирование используется для оптимизации глобального оптимума, а многомерное — для оптимизации локального оптимума.

Одно из основных преимуществ многомерного тестирования перед A / B сплит тестированием то, что оно может показать вам, какая часть страницы больше всего влияет на конверсионные цели. Допустим, вы проводите тестирование заголовка, текста и изображения на целевой странице. Как вы узнаете, какая часть имеет наибольшее влияние? Большинство многомерных инструментов тестирования могут создать показатели, так называемые «импакт-факторы», в своих отчетах. Благодаря им вы сможете узнать, какие разделы влияют на скорость преобразования, а какие нет. Вы не сможете получить подобную информацию из A / B тестирования, потому что все разделы объединяются в одно представление.

Виды многомерных тестов.

На основании того, как вы распространяете трафик для комбинаций, есть несколько типов многомерных тестов (MVT):

Полное факториальное тестирование. Именно этот метод люди обычно представляют, когда говорят о многомерном тестировании. В основе этого метода лежит равноценное распределение трафика веб-сайта между всеми комбинациями. Если есть, к примеру, 16 комбинаций, то каждая из них получит одну шестнадцатую всего трафика веб-сайта. Благодаря тому, что каждая комбинация получает одинаковый объем трафика, этот метод предоставляет все данные, необходимые для определения наиболее эффективной комбинации и раздела. Вы можете увидеть, что некоторое изображение не влияет на скорость преобразования, в то время как заголовок оказал наибольшее влияние. Поскольку метод полного факториала не делает никаких представлений относительно статистики или математики тестирования, я рекомендую его для многомерного тестирования.

Записать и сравнить полученные данные о трафике для каждой испытываемой вариации. Изображение от ItoWorld.

Частичное или дробленое факториальное тестирование. Как вы уже могли догадаться из названия, этот метод предполагает деление трафика веб-сайта только между некоторыми комбинациями. Показатель эффективности касается только тех комбинаций, которые были включены в тест. Например, если существует 16 комбинаций, то трафик будет распределяться только между восемью из них. Для оставшихся восьми, мы не получаем показателя эффективности данных, и, следовательно, мы должны прибегать к математической обработке (с некоторыми допущениями) для получения общей картины. По понятным причинам, я не рекомендую использовать этот метод: хотя при тестировании методом частичного факториала требуется меньше трафика, но метод заставляет делать слишком много предположений. Независимо от того, насколько качественно проведена математическая обработка, точные данные всегда лучше, чем логические выводы.

Тестирование методом Тагучи. Это самый загадочный метод из всех. Быстрый поиск от Google предлагает множество инструментов, призванных сократить время тестирования и потребностей в трафике благодаря методу Тагучи. Некоторые могут не согласиться, но я считаю, что …

Если вы хотите прочитать полностью статью, посетите сайт наших спонсоров