Testes multivariados e testes A/B: entenda as diferenças

Aplicar testes para testar hipóteses que são geradas a partir de pesquisas e análises é uma prática que faz parte do dia a dia do processo de otimização de conversão (CRO). Os testes multivariados são uma modalidade de teste que possui algumas particularidades e não deve ser confundido com o teste A/B, sobre o qual estamos acostumados a falar e trazer exemplos por aqui.

Saber distinguir essas modalidades de teste, e até mesmo saber a hora certa de utilizar cada uma, é muito importante para obter os melhores resultados possíveis. Pensando nisso, hoje vamos falar um pouquinho sobre cada um desses testes e, além disso, explicar as suas diferenças para que você não erre na hora de realizar as suas estratégias de otimização de conversão (CRO). 

Para começar, vamos recapitular sobre o que são testes A/B:

O que é um teste A/B

Os testes A/B são experimentos realizados em um determinado site que têm como objetivo mostrar como os usuários se comportam com duas versões diferentes de uma mesma página. Essas versões são elaboradas através de hipóteses que surgem após a realização de estudos e análises para entender e aprender mais sobre o usuário dentro da interface para, assim, efetuar ações focadas em uma experiência melhor.

Em CRO (otimização de conversão), essa é uma das ferramentas mais importantes para gerar hipóteses e comprová-las através de dados. Além disso, são levadas em consideração formas de deixar a interface mais simples e intuitiva para o usuário, o que ajuda a resultar em uma experiência fluida que vai gerar mais vendas e conversões. 

Em um teste A/B, testamos a versão “A” de uma página com a versão “B” alterada desta página:

Saiba mais sobre os testes A/B e como rodar

O que é um teste multivariado

De um modo geral, o teste multivariado, também conhecido como MVT, consiste em testar diversas alterações de uma mesma página ao mesmo tempo, sendo todas parte de um mesmo experimento. Dessa forma, no final do teste, mais de duas versões serão testadas simultaneamente.

Para entender melhor, veja esta fórmula utilizada para calcular quantas versões você precisa para executar determinado teste multivariado:

(número de variações para o primeiro elemento) x (número de variações para o segundo elemento) = número total de versões a testar. 

Veja abaixo um exemplo de teste multivariado. Suponha que você deseje testar títulos e CTAs diferentes para uma página. Para criar um teste multivariado nesse cenário, você precisará criar 2 títulos e 2 CTAs diferentes e, a partir daí, a ferramenta de testes utilizada fará todas as combinações possíveis entre si para, assim, realizar um teste multivariado e entender como cada combinação irá se comportar.

• Versão 1: Testar título 1 + CTA 1 = Resultado 1
• Versão 2: Testar título 2 + CTA 1 = Resultado 2
• Versão 3: Testar título 1 + CTA 2 = Resultado 3
• Versão 4: Testar título 2 + CTA 2 = Resultado 4

Nesse teste multivariado, você vai obter quatro resultados diferentes para um mesmo teste.

Quando usar teste multivariado x quando usar teste A/B

Antes de escolher qual o melhor tipo de teste para ser utilizado em sua estratégia, é preciso avaliar o cenário como um todo, pois os testes multivariados possuem algumas limitações.

Um ponto superimportante para se levar em consideração é que os testes multivariados exigem que a página possua uma quantidade maior de tráfego para serem realizados, pois os resultados vão depender de uma amostra considerável para serem validados e alcançarem significância estatística.

Antes de testar qualquer coisa, é preciso levantar hipóteses baseadas em dados para entender como aquela plataforma pode ser melhorada para o usuário. Pois só assim decisões efetivas serão tomadas e gerarão resultados comprovados. 

É importante lembrar que tanto os testes A/B quanto os testes multivariados são apenas uma parte do processo de otimização de conversão, que é rico em análises, estudos e aprendizados sobre o usuário, e não deve se basear apenas na fase de testes.  

Um resultado de teste realmente rico vai depender de todo o contexto do processo de otimização, por isso, indico a leitura deste post que vai ajudar você a tirar o máximo de proveito dos testes A/B.

E para você que deseja se aprofundar mais nesse universo de testes, baixe agora mesmo o nosso Checklist para testes A/B eficientes. Uma lista prática e explicativa com todas as etapas para criar um teste A/B eficiente e com o máximo de aproveitamento.