बहुविकल्पीय परीक्षण

मल्टीवेरिएट टेस्टिंग (एमवीटी) एक प्रयोगात्मक विधि है जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि कई पेज तत्व एक दूसरे के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। इसमें एक ही पेज पर दो या दो से अधिक घटकों के कई रूपों का एक साथ परीक्षण किया जाता है और रूपांतरण दर जैसे लक्ष्य मीट्रिक पर संयुक्त प्रभाव को मापा जाता है। जहां एक मानक ए/बी टेस्ट एक पूर्ण पेज वेरिएंट की तुलना दूसरे से करता है, वहीं एक मल्टीवेरिएट टेस्ट में हेडलाइन को दो तरीकों से और हीरो इमेज को तीन तरीकों से एक ही समय में बदला जा सकता है, जिससे छह अलग-अलग संयोजन बनते हैं जिन्हें ट्रैफिक के विभिन्न सेगमेंट को दिखाया जाता है। इससे न केवल यह पता चलता है कि कौन सा संयोजन समग्र रूप से सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, बल्कि प्रत्येक तत्व का व्यक्तिगत योगदान और यह भी पता चलता है कि क्या तत्व इंटरैक्ट करते हैं, यानी एक घटक का प्रभाव इस बात पर निर्भर करता है कि इसे दूसरे घटक के किस संस्करण के साथ जोड़ा गया है।

यह दृष्टिकोण तब उपयोगी होता है जब किसी टीम को यह समझने की आवश्यकता होती है कि किसी पृष्ठ के कौन से विशिष्ट तत्व प्रदर्शन को प्रभावित कर रहे हैं, न कि केवल यह पुष्टि करने की कि एक समग्र पुनर्रचना दूसरी से बेहतर प्रदर्शन करती है। उदाहरण के लिए, एक पुनर्रचना किया गया लैंडिंग पृष्ठ, जिसका एकल A/B परीक्षण किया गया हो, बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन बहुभिन्नरूपी परीक्षण के बिना यह जानना संभव नहीं है कि सुधार नए शीर्षक, रूप की पुनः स्थिति या अद्यतन छवि के कारण हुआ है या नहीं। यह जानकारी अन्य पृष्ठों पर सीखे गए ज्ञान को लागू करते समय महत्वपूर्ण होती है। बहुभिन्नरूपी परीक्षण उच्च-ट्रैफ़िक वाले पृष्ठों के लिए सबसे उपयोगी है, क्योंकि कई संयोजनों (जिन्हें अक्सर सेल कहा जाता है) में सार्थक अंतर का पता लगाने के लिए सांख्यिकीय आवश्यकता प्रत्येक अतिरिक्त चर के साथ काफी बढ़ जाती है; तीन भिन्नताओं वाले दो चरों के साथ एक पूर्ण फ़ैक्टोरियल डिज़ाइन के लिए नौ सेल की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक सेल को विश्वसनीय सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए पर्याप्त नमूना आकार की आवश्यकता होती है, आमतौर पर प्रति सेल सैकड़ों या हजारों रूपांतरण।

ट्रैफ़िक की इस आवश्यकता के कारण, मल्टीवेरिएट टेस्टिंग (MVT) आमतौर पर उन पेजों के लिए आरक्षित होता है जिन पर पहले से ही पर्याप्त ट्रैफ़िक होता है, जैसे कि ई-कॉमर्स होमपेज या उच्च-इरादे वाला उत्पाद पेज। यह कम ट्रैफ़िक वाले पेजों, जैसे कि विशिष्ट B2B लैंडिंग पेज, के लिए कम व्यावहारिक है, जहाँ सरल A/B परीक्षणों की एक क्रमबद्ध श्रृंखला आमतौर पर तेज़ी से उपयोगी निष्कर्षों तक पहुँचती है। परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर मल्टीवेरिएट टेस्टिंग के लिए दो सांख्यिकीय दृष्टिकोण प्रदान करते हैं: पूर्ण फ़ैक्टोरियल, जो अधिकतम जानकारी के लिए हर संभव संयोजन का परीक्षण करता है, और आंशिक फ़ैक्टोरियल या टैगुची विधियाँ, जो कुछ इंटरैक्शन डेटा की कीमत पर तेज़ी से निष्कर्ष तक पहुँचने के लिए संयोजनों के एक सीमित उपसमूह का परीक्षण करती हैं।

एक आम गलतफहमी यह है कि मल्टीवेरिएट टेस्टिंग को कई A/B टेस्ट एक साथ चलाने का एक तेज़ तरीका मान लिया जाता है; वास्तविकता में, समान सांख्यिकीय विश्वसनीयता प्राप्त करने के लिए इसमें कहीं अधिक ट्रैफ़िक और लंबी परीक्षण अवधि की आवश्यकता होती है, क्योंकि ट्रैफ़िक कई अधिक वेरिएंट में विभाजित हो जाता है। कमज़ोर मल्टीवेरिएट टेस्ट चलाना, यानी ऐसा टेस्ट जिसमें परिणामों की व्याख्या से पहले प्रति सेल आवश्यक सैंपल साइज़ प्राप्त नहीं हुआ हो, कन्वर्ज़न ऑप्टिमाइज़ेशन में गलत निष्कर्षों के सबसे आम कारणों में से एक है। इसके साथ ही, पहले सप्ताह के शुरुआती परिणामों के आधार पर टेस्ट को बीच में ही रोक देना भी एक कारण है, जबकि पूरी नियोजित परीक्षण अवधि, जो अक्सर साप्ताहिक मौसमी उतार-चढ़ाव को ध्यान में रखते हुए दो से चार सप्ताह निर्धारित की जाती है, को पूरा किया जाना चाहिए।

के अंदर सीआरओ परामर्श पद्धति में, बहुभिन्नरूपी परीक्षण (MVT) को आमतौर पर एक उन्नत उपकरण के रूप में देखा जाता है, जिसका उपयोग सरल A/B परीक्षणों द्वारा परिकल्पना की सामान्य दिशा को मान्य करने के बाद किया जाता है। यह उन स्थितियों के लिए आरक्षित है जहां ग्राहक के पास पर्याप्त ट्रैफ़िक है और वह भविष्य के डिज़ाइन कार्य में किन विशिष्ट पृष्ठ तत्वों को प्राथमिकता देनी है, इस बारे में विस्तृत जानकारी चाहता है। सलाहकार आमतौर पर MVT परिणामों को गुणात्मक अनुसंधान, जैसे कि हीटमैप या उपयोगकर्ता साक्षात्कार, के साथ जोड़ते हैं, ताकि यह न केवल स्पष्ट किया जा सके कि संख्यात्मक रूप से कौन सा संयोजन विजयी रहा, बल्कि यह भी कि उपयोगकर्ताओं ने उस पर प्रतिक्रिया क्यों दी। इस प्रकार, एक ही प्रयोग को एक पुन: प्रयोज्य डिज़ाइन सिद्धांत में परिवर्तित किया जाता है जो मूल रूप से परीक्षण किए गए पृष्ठ के अलावा अन्य पृष्ठों को भी प्रभावित कर सकता है।

एक ठोस उदाहरण पर विचार करें: एक ई-कॉमर्स उत्पाद पृष्ठ टीम एक साथ दो शीर्षक विकल्पों और दो उत्पाद छवि शैलियों का परीक्षण करना चाहती है। एक पूर्ण फैक्टोरियल मल्टीवेरिएट परीक्षण से चार संयोजन प्राप्त होते हैं, और यदि पृष्ठ का रूपांतरण प्रतिशत 5% है और टीम किसी भी सेल में 10% की सापेक्ष वृद्धि का विश्वसनीय रूप से पता लगाना चाहती है, तो प्रति सेल आवश्यक नमूना आकार आसानी से कई हजार आगंतुकों तक पहुंच सकता है, जिसका अर्थ है कि परीक्षण समाप्त होने से पहले पृष्ठ पर कुल मिलाकर दसियों हजार आगंतुकों की आवश्यकता होगी। यदि पृष्ठ पर प्रति माह केवल कुछ हजार आगंतुक आते हैं, तो उसी परीक्षण को सार्थकता प्राप्त करने में कई महीने लग जाएंगे, जिसके बाद दो क्रमिक ए/बी परीक्षण चलाने से, पहले शीर्षक और फिर छवि को अलग करके, आमतौर पर कहीं अधिक शीघ्र ही एक विश्वसनीय और कार्रवाई योग्य परिणाम प्राप्त होगा।