App: Hoe voer je een multivariabele test uit (MVT-steekproefgroottecalculator)

Er zijn twee testmethodologieën voor digitale marketing en optimalisatie van de gebruikerservaring: A / B-testen en multivariabele testen (MVT). Beide benaderingen zijn gericht op het verbeteren van de websiteprestaties, maar verschillen in complexiteit en reikwijdte. Dit artikel definieert elke methode, vergelijkt sterktes en zwaktes en begeleidt de implementatie van multivariate testen.

Als u op zoek bent naar hoe u een A/B-test kunt uitvoeren, hebben we dat artikel en de benodigde rekenmachines ook gepubliceerd.

Hoe u een A/B-test uitvoert

Real-world scenario: MVT presteert beter dan A/B-testen

Laten we eens kijken naar een B2B softwarebedrijf dat een projectmanagementtool aanbiedt. Het bedrijf wil zijn demo-aanvraagpagina optimaliseren om het aantal demo-aanmeldingen te verhogen. Ze besluiten de volgende elementen te testen:

1. Opschrift
2. Beeld
3. Oproep tot actie (CTA) Knop

A/B-testbenadering

Het bedrijf voert eerst afzonderlijke A/B-tests uit voor elk element:

Op basis van deze A/B-tests zou het bedrijf de winnende versies implementeren: de “Verhoog de productiviteit van uw team met 30%” kop, de software dashboard screenshot, en de “Request a Demo” CTA knop. Het gecombineerde effect zou een toename van 10% in demo registraties kunnen opleveren.

Multivariabele testbenadering

Laten we nu eens kijken hoe een multivariate test verschillende resultaten kan opleveren. Het bedrijf stelt een MVT op met de volgende variaties:

Dit creëert acht mogelijke combinaties (2 x 2 x 2). Na het uitvoeren van de test zijn dit de resultaten:

Analyse

Uit de MVT blijkt dat de combinatie van Verhoog de productiviteit van uw team met 30% (H2), het beeld van een bedrijfsteam (I2), en Probeer gratis uit (C2) levert de beste resultaten op, met een 18% stijging in demo-aanmeldingen. Deze uitkomst verschilt op twee belangrijke manieren van wat de A/B-tests suggereerden:

• Het imago van het businessteam presteert beter in combinatie met de productiviteitsgerichte headline, ondanks het verlies in de individuele A/B-test. Dit suggereert een interactie-effect tussen de headline en de image dat niet werd vastgelegd in de A/B-tests.
• Het Probeer gratis uit CTA werkt het beste in deze combinatie, hoewel het in de individuele A/B-test het onderspit delft.

De algehele verbetering (18%) is aanzienlijk hoger dan wat je zou verwachten als je alleen de winnende elementen uit de A/B-tests zou combineren (ongeveer 10%).

Uitleg

De synergie tussen de elementen in de winnende combinatie kan als volgt worden verklaard:

• Het Verhoog de productiviteit van uw team met 30% De koptekst doet een sterke, kwantificeerbare belofte die aantrekkelijk is voor zakelijke beslissers.
• Het beeld van een zakelijk team versterkt het idee van verbeterde productiviteit en teamwork, waardoor de belofte tastbaarder en herkenbaarder wordt.
• Het Probeer gratis uit CTA verlaagt de toetredingsdrempel vergeleken met Vraag een Demo aan, waardoor potentiële klanten de productiviteitsverbetering zelf kunnen ervaren zonder dat ze een demo hoeven te plannen.

Deze combinatie vertelt op effectieve wijze een samenhangend verhaal: hier is een aanzienlijke verbetering in de productiviteit (kop) waarvan u kunt zien dat het uw team ten goede komt (afbeelding), en u kunt het meteen en zonder enige verplichting ervaren (CTA).

Dit scenario laat zien hoe multivariate testing krachtige combinaties van elementen kan blootleggen die met A/B-testen alleen gemist zouden kunnen worden. Door deze elementen samen te testen, ontdekte het bedrijf een synergetisch effect dat betere resultaten opleverde dan wanneer elk element afzonderlijk werd geoptimaliseerd. Dit onderstreept de waarde van MVT bij het identificeren van hoe verschillende pagina-elementen samenwerken om gebruikersgedrag te beïnvloeden en conversies in een B2B-context te stimuleren.

Complexiteit van multivariabele testen

Multivariabele testen zijn inherent complexer dan A/B-testen, en wel om verschillende redenen:

• Meerdere variabelen: MVT test meerdere wijzigingen tegelijkertijd, waardoor het aantal mogelijke combinaties exponentieel toeneemt.
• Grotere steekproefomvang:Door het toegenomen aantal variaties is voor MVT een grotere steekproefomvang nodig om statistische significantie te bereiken.
• Langere duur: MVT-tests duren doorgaans langer dan A/B-tests vanwege de vereiste grotere steekproefgrootte.
• Complexere analyse:Het interpreteren van MVT-resultaten kan een uitdaging zijn, omdat u moet begrijpen hoe verschillende elementen met elkaar interacteren.
• Resource-intensief:Het maken en beheren van meerdere variaties kost meer tijd, moeite en vaak ook gespecialiseerde hulpmiddelen.

Voordelen van multivariabele testen

Ondanks de complexiteit biedt multivariate testen een aantal belangrijke voordelen:

• Holistische optimalisatie:Met MVT kunt u meerdere pagina-elementen tegelijk optimaliseren, waardoor u een uitgebreider beeld krijgt van wat de prestaties beïnvloedt.
• Interactie-effecten: Een belangrijk voordeel van MVT is het vermogen om te onthullen hoe verschillende elementen samenwerken. Dit kan synergieën tussen elementen blootleggen die mogelijk niet zichtbaar zijn in geïsoleerde A/B-tests.
• Efficiënt testen:Hoewel individuele MVT-tests meer tijd kunnen kosten, kunnen ze mogelijk meerdere opeenvolgende A/B-tests vervangen, wat op de lange termijn tijd bespaart.
• Genuanceerde inzichten: MVT kan u meer gedetailleerde inzichten bieden in de voorkeuren en het gedrag van gebruikers, zodat u uw ontwerp- en contentstrategieën kunt verfijnen.

Proces voor multivariabele tests

Hier is een stapsgewijs proces voor het uitvoeren van een multivariabele test:

1. Identificeer variabelen: Bepaal welke elementen op uw pagina u wilt testen. Veelvoorkomende elementen zijn onder andere koppen, afbeeldingen, calls-to-action en lay-out.
2. Creëer variaties: Maak voor elk element alternatieve versies. Onthoud dat het totale aantal combinaties het product is van het aantal variaties van elk element.
3. Stel de test in: Gebruik een multivariate testtool om uw test op te zetten. Dit omvat het maken van de verschillende combinaties en het instellen van regels voor verkeerstoewijzing.
4. Bepaal de steekproefomvang: Bereken de vereiste steekproefgrootte om statistische significantie te bereiken. Dit is afhankelijk van het aantal variaties en uw gewenste betrouwbaarheidsniveau.

Kalender voor steekproefgrootte bij multivariabele tests

5. Voer de test uit: Start uw test en laat deze draaien totdat de vereiste steekproefgrootte of een vooraf bepaalde tijdslimiet is bereikt.
6. Analyseer resultaten: Gebruik uw testtool om de prestaties van verschillende combinaties te analyseren. Zoek naar zowel winnende combinaties als inzichten over elementinteracties.
7. Implementeren en herhalen: Pas de winnende combinatie toe op uw livepagina en gebruik de verkregen inzichten voor toekomstige tests.

Hulpmiddelen voor multivariabele testen

Er zijn verschillende hulpmiddelen die kunnen helpen bij multivariate tests:

• Adobe Target: Maakt deel uit van de Adobe Experience Cloud en biedt robuuste test- en personalisatiefuncties.
• Optimizely: Een uitgebreid experimenteerplatform dat geavanceerde multivariabele tests ondersteunt.
• Unbounce: Hoewel Unbounce vooral bekend is om landingspagina's, biedt het ook multivariate testfuncties.
• VWO (Visuele website-optimalisatie): Biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het opzetten en analyseren van multivariabele tests.

Terwijl A/B-testen eenvoudiger en sneller te implementeren is, biedt multivariate testing een uitgebreidere optimalisatiebenadering. Door de sterke punten en beperkingen van elke methode te begrijpen, kunt u de juiste teststrategie kiezen voor uw specifieke behoeften en middelen.

Relevant Martech Zone Beschrijving

Top 7 AI-automatiseringstesttools in 2025

Hoe u uw iOS-app kunt ontwerpen, ontwikkelen en publiceren in 2024

Wat is er nodig om een ​​positieve ROI te behalen op een mobiele app?

De cruciale rol van gebruikersdiversiteit bij het testen van de bruikbaarheid van mobiele apps