Pruebas multivariantes en marketing

En marketing , las técnicas de pruebas multivariables aplican pruebas de hipótesis estadísticas a sistemas multivariables, generalmente consumidores en sitios web. Se utilizan técnicas de estadística multivariable .

En marketing digital , las pruebas multivariantes son un proceso mediante el cual se pueden probar varios componentes de un sitio web en un entorno real. ^{[ 1 ]} En términos sencillos, se pueden entender como numerosas pruebas A/B realizadas simultáneamente en una misma página. Las pruebas A/B se suelen realizar para determinar cuál de dos variaciones de contenido es la mejor; las pruebas multivariantes utilizan múltiples variables para encontrar la combinación ideal. ^{[ 2 ]} Los únicos límites en cuanto al número de combinaciones y variables en una prueba multivariante son el tiempo necesario para obtener una muestra estadísticamente válida de visitantes y la capacidad de procesamiento.

Las pruebas multivariantes se suelen emplear para determinar qué contenido o variación creativa produce la mejor mejora en los objetivos definidos de un sitio web, ya sean registros de usuarios o la finalización exitosa de un proceso de compra (es decir, la tasa de conversión ). ^{[ 3 ]} Se pueden observar aumentos drásticos al probar diferentes textos, diseños de formularios e incluso imágenes y colores de fondo de la página de destino. Sin embargo, no todos los elementos producen el mismo aumento en las conversiones, y al observar los resultados de diferentes pruebas, es posible identificar aquellos elementos que tienden a producir consistentemente el mayor aumento en las conversiones. ^{[ 4 ]}

Al configurar el servidor para que muestre las distintas variaciones de contenido en proporciones iguales a los visitantes, se pueden realizar pruebas en un sitio web generado dinámicamente. Posteriormente, se deben recopilar y presentar estadísticas sobre el comportamiento de cada visitante tras ver el contenido analizado. Los sitios web con cambios menores en el código de las páginas también pueden utilizar servicios externos para realizar pruebas multivariantes. Estos servicios insertan su contenido en áreas predefinidas del sitio y monitorizan el comportamiento del usuario.

Las pruebas multivariantes permiten a los visitantes de un sitio web expresar sus preferencias y determinar qué contenido tiene más probabilidades de conducirlos a un objetivo específico mediante sus clics. Estas pruebas son transparentes para el visitante, ya que todas las soluciones comerciales garantizan que cada visitante vea el mismo contenido en cada visita.

Algunos sitios web se benefician de una optimización continua, las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ya que la respuesta de los visitantes a los elementos creativos y al diseño varía según la hora del día/semana o incluso la estación del año.

Las pruebas multivariantes son actualmente un área de gran crecimiento en el marketing digital, ya que ayudan a los propietarios de sitios web a garantizar que obtienen el máximo provecho de los visitantes que llegan a su sitio. Si bien áreas como la optimización para motores de búsqueda y la publicidad de pago por clic atraen visitantes a un sitio y han sido ampliamente utilizadas por muchas organizaciones, las pruebas multivariantes permiten a los profesionales del marketing digital asegurar que a los visitantes se les muestren las ofertas, el contenido y el diseño adecuados para convertirlos en clientes, registros o en la acción deseada una vez que llegan al sitio web.

Existen dos enfoques principales para realizar pruebas multivariantes en sitios web. Uno de ellos es el etiquetado de páginas ; un proceso en el que el creador del sitio web inserta JavaScript para inyectar variantes de contenido y monitorizar la respuesta del visitante. El etiquetado de páginas suele registrar lo que un visitante vio en el sitio web y cuánto tiempo permaneció en él, junto con cualquier clic o acción relacionada con la conversión realizada. El etiquetado de páginas suele ser realizado por un equipo técnico en lugar del especialista en marketing online que diseña la prueba e interpreta los resultados a la luz del análisis de usabilidad. ^{[ 5 ]} Las mejoras posteriores de este método permiten implementar una única etiqueta común en todas las páginas, lo que reduce el tiempo de implementación y elimina la necesidad de volver a implementar entre pruebas.

El segundo enfoque principal no requiere el etiquetado de páginas. Al establecer un proxy DNS o alojar el sitio web en su propio centro de datos , es posible interceptar y procesar todo el tráfico web hacia y desde el sitio que se está probando, insertar variantes y monitorizar la respuesta de los visitantes. En este caso, toda la lógica reside en el servidor en lugar de en el navegador, y tras realizar los cambios iniciales de DNS, no se requiere ninguna otra intervención técnica por parte del sitio web. SiteSpect utiliza este método de implementación.

Las pruebas multivariantes también se pueden aplicar al contenido del cuerpo de los correos electrónicos y a las páginas web para dispositivos móviles.

Además de evaluar la eficacia de diversas estrategias creativas y de contenido en un sitio web, los principios de las pruebas multivariantes se utilizan frecuentemente para probar diferentes combinaciones de ofertas. Por ejemplo, se pueden probar distintos precios, incentivos de compra, obsequios, periodos de prueba u otros incentivos similares, tanto individualmente como en combinación. La ventaja es que los profesionales del marketing (tanto tradicionales como online) pueden utilizar los principios de las pruebas multivariantes online para determinar y predecir rápidamente la efectividad de las ofertas sin recurrir a los métodos tradicionales, que requieren mucho más tiempo y dinero (grupos focales, encuestas telefónicas, etc.).

Las pruebas estadísticas se basan en el diseño de experimentos . Algunos métodos utilizados para las pruebas multivariadas incluyen:

1. El factorial completo es el método más sencillo mediante el cual todas las combinaciones posibles de variantes de contenido se ofrecen con igual probabilidad.
2. La elección discreta , y lo que ha evolucionado hasta convertirse en el modelado de elección, es la compleja técnica que le valió a Daniel McFadden el Premio Nobel de Economía en el año 2000. El modelado de elección simula cómo las personas toman decisiones de compra sopesando diferentes opciones. Al variar sistemáticamente los atributos o elementos de contenido, se puede cuantificar su impacto en el resultado, como por ejemplo, una decisión de compra. Lo más importante son los efectos de interacción que se descubren, los cuales no son detectados ni por los métodos de Taguchi ni por el diseño óptimo . ^{[ 6 ]}
3. El diseño óptimo implica iteraciones y oleadas de pruebas. Permite a los profesionales del marketing no solo probar el mayor número de combinaciones creativas en el menor tiempo posible, sino también tener en cuenta las relaciones, interacciones y limitaciones entre los elementos de contenido de un sitio web. Esto posibilita encontrar la solución óptima sin restricciones.
4. Métodos de Taguchi : con múltiples variaciones de contenido en múltiples ubicaciones en un sitio web, se necesita probar una gran cantidad de combinaciones, y los sitios web de tráfico medio/bajo pueden tardar mucho tiempo en obtener una muestra lo suficientemente grande para encontrar diferencias estadísticamente significativas en el rendimiento si realmente existen diferencias. Por ejemplo, si se van a probar tres imágenes diferentes en cada una de las tres ubicaciones, hay nueve combinaciones para probar. Los métodos de Taguchi (en concreto, los arreglos ortogonales de Taguchi ) se pueden utilizar en el diseño de experimentos para reducir las variaciones pero aún así proporcionar resultados estadísticamente válidos en elementos de contenido individuales. ^{[ 7 ]} Taguchi utiliza diseños factoriales fraccionados .

• Usabilidad web
• estadística multivariante
• Pruebas A/B
• Pruebas multivariadas culturales
• Optimización del producto