Көп өлшемді тестілеу

Көп айнымалы тестілеу (КӨТ) - бір беттегі екі немесе одан да көп компоненттің бірнеше нұсқаларын бір уақытта тексеру және конверсия жылдамдығы сияқты мақсатты метрикаға біріктірілген әсерді өлшеу арқылы бірнеше бет элементтерінің бір-бірімен қалай әрекеттесетінін анықтау үшін қолданылатын эксперимент әдісі. Стандартты A/B тесті бір толық бет нұсқасын екіншісімен салыстыратын болса, көп айнымалы тест тақырыпты екі жолмен және кейіпкер бейнесін бір уақытта үш жолмен өзгертуі мүмкін, бұл трафиктің әртүрлі сегменттеріне көрсетілетін алты түрлі комбинацияны шығарады. Нәтиже тек қай комбинацияның жалпы алғанда ең жақсы жұмыс істейтінін ғана емес, сонымен қатар әр элементтің жеке үлесін және элементтердің өзара әрекеттесуін көрсетеді, яғни бір компоненттің әсері оның басқа компоненттің қай нұсқасымен жұптасқанына байланысты.

Бұл тәсіл командаға бір тұтас қайта жобалаудың екіншісінен асып түсетінін растаудың орнына, беттің қай нақты элементтерінің өнімділікті арттыратынын түсіну қажет болған кезде құнды. Мысалы, бір A/B нұсқасы ретінде тексерілген қайта жасалған қону беті жеңіске жетуі мүмкін, бірақ көп айнымалы тестілеусіз жақсартудың жаңа тақырыптан, қайта орналастырылған формадан немесе жаңартылған кескіндерден келгенін білудің ешқандай мүмкіндігі жоқ, бұл ақпарат оқуды басқа беттерге қолданған кезде маңызды. Көп айнымалы тестілеу жоғары трафикті беттер үшін ең пайдалы, себебі көптеген комбинациялар, көбінесе ұяшықтар деп аталатын, арасындағы маңызды айырмашылықтарды анықтауға қойылатын статистикалық талап әрбір қосымша айнымалымен айтарлықтай артады; әрқайсысы үш вариацияда екі айнымалысы бар толық факторлық дизайн тоғыз ұяшықты қажет етеді және әрбір ұяшық сенімді статистикалық маңыздылыққа жету үшін жеткілікті үлгі өлшемін, әдетте ұяшыққа жүздеген немесе мыңдаған түрлендіруді қажет етеді.

Осы трафик талабына байланысты, MVT әдетте электрондық коммерцияның басты беті немесе жоғары мақсатты өнім беті сияқты айтарлықтай көлем алатын беттер үшін сақталады және қарапайым A/B тесттерінің тізбегі әдетте іс жүзінде қолданылатын қорытындыларға тезірек жететін тар B2B қону беті сияқты төмен трафикті беттер үшін онша практикалық емес. Тестілеу платформалары әдетте көп айнымалы тестілеуге екі статистикалық тәсіл ұсынады: максималды түсінік үшін барлық мүмкін комбинацияларды тексеретін толық факториал және кейбір өзара әрекеттесу деректерінің құнымен қорытындыларға тезірек жету үшін комбинациялардың азайтылған жиынын тексеретін бөлшек факториал немесе Тагучи әдістері.

Көп айнымалы тестілеуді бірден бірнеше A/B тестін жүргізудің жылдам әдісі ретінде қарастыру жиі кездесетін түсінбеушілік болып табылады; шын мәнінде, бір A/B тестімен бірдей статистикалық сенімділікке жету үшін айтарлықтай көп трафик және ұзағырақ тест ұзақтығы қажет, себебі трафик көптеген басқа нұсқаларға бөлініп жатыр. Нәтижелер түсіндірілгенге дейін әрбір ұяшық үшін қажетті үлгі өлшеміне қол жеткізілмеген қуаты аз көп айнымалы тестілеуді жүргізу конверсияны оңтайландыру жұмысында жалған қорытындылардың ең көп таралған себептерінің бірі болып табылады, сонымен қатар апталық маусымдықты ескеру үшін көбінесе екі-төрт аптаға белгіленетін толық жоспарланған тест ұзақтығының орнына бірінші аптадағы нәтижелерге сүйене отырып тестті мерзімінен бұрын тоқтатумен қатар.

А ішінде CRO Консультациялық тәжірибеде көп айнымалы тестілеу әдетте қарапайым A/B тесттері гипотезаның жалпы бағытын растағаннан кейін қолданылатын кеңейтілген құрал ретінде орналастырылады, бұл клиенттің трафигі жеткілікті болған және болашақ жобалау жұмыстарында қандай бет элементтеріне басымдық беру керектігі туралы егжей-тегжейлі түсінік алғысы келетін жағдайларға арналған. Консультанттар әдетте MVT нәтижелерін жылу карталары немесе пайдаланушы сұхбаттары сияқты сапалы зерттеулермен жұптастырады, бұл тек қай комбинация сандық тұрғыдан жеңіске жеткенін ғана емес, сонымен қатар пайдаланушылардың неге оған жауап бергенін түсіндіреді, бұл бір экспериментті бастапқыда тексерілгеннен тыс беттерге ақпарат бере алатын қайта пайдалануға болатын дизайн принципіне айналдырады.

Нақты мысалды қарастырайық: электрондық коммерция өнімі бетінің командасы бірден екі тақырып нұсқасын және екі өнім кескінінің стилін тексергісі келеді. Толық факторлық көп айнымалы тест төрт комбинацияны шығарады, ал егер бет 5 пайыздық бастапқы деңгейде түрленсе және команда кез келген ұяшықта салыстырмалы түрде 10 пайыздық жақсаруды сенімді түрде анықтағысы келсе, әр ұяшыққа қажетті үлгі өлшемі бірнеше мың келушіге оңай жетуі мүмкін, яғни тест аяқталғанға дейін бетке ондаған мың келуші қажет болады. Егер бетке айына бірнеше мың келуші ғана келсе, сол тест маңыздылыққа жету үшін бірнеше ай қажет болады, сол кезде алдымен тақырыпты, содан кейін кескінді бөліп көрсететін екі тізбекті A/B тестін жүргізу әдетте сенімді, іс жүзінде қолдануға болатын жауапты әлдеқайда ертерек береді.