Para probar múltiples variaciones de múltiples elementos en una página web al mismo tiempo.
- Metodologías: Ingeniería, Diseño de producto, Gestión de proyectos
Pruebas multivariantes (MVT)

Pruebas multivariantes (MVT)
- Pruebas A/B, Tasa de conversión, Diseño para Seis Sigma (DfSS), Pensamiento de diseño, Desarrollo iterativo, Creación de prototipos, Seguro de calidad, Control de calidad, Experiencia de usuario (UX)
Objetivo:
Cómo se utiliza:
- Técnica de comprobación de una hipótesis en la que se modifican múltiples variables. El objetivo de las pruebas multivariantes es determinar qué combinación de variaciones funciona mejor de entre todas las combinaciones posibles.
Ventajas
- Puede probar la interacción entre distintos elementos de una página; Puede identificar la combinación óptima de elementos para un objetivo determinado.
Contras
- Puede ser complejo de configurar y analizar; requiere una gran cantidad de tráfico para obtener resultados estadísticamente significativos.
Categorías:
- Clientes y marketing, Diseño de producto
Ideal para:
- Optimizar una página web o una campaña de correo electrónico probando múltiples combinaciones de titulares, imágenes y llamadas a la acción.
Las pruebas multivariantes (MVT) se utilizan ampliamente en diversos sectores, como el comercio electrónico, el marketing digital y el diseño de la experiencia del usuario, en particular durante la fase de optimización del desarrollo de productos o campañas de marketing, donde es fundamental comprender las preferencias del usuario. Esta metodología permite a los equipos evaluar cómo interactúan entre sí distintas combinaciones de elementos de la página web, como titulares, imágenes, colores y llamadas a la acción, lo que proporciona una comprensión más profunda de la participación del usuario y de las tasas de conversión. Normalmente, los equipos de marketing, los jefes de producto y los diseñadores de UX inician los proyectos de MVT, colaborando con analistas de datos para garantizar una sólida validación estadística de los resultados. En el comercio electrónico, por ejemplo, la MVT puede aplicarse para perfeccionar el proceso de pago examinando cómo los cambios en el diseño, la colocación de los botones o la redacción afectan al comportamiento del usuario, identificando así la mejor combinación que maximice las tasas de finalización. Además, las empresas del sector de los viajes y la hostelería emplean MVT para mejorar las páginas de aterrizaje evaluando qué elementos visuales y detalles resuenan más con los clientes potenciales, lo que les permite asignar eficazmente los recursos a las variaciones más impactantes. Mediante la implementación de MVT, las empresas pueden minimizar las conjeturas, utilizar pruebas empíricas para informar las decisiones de diseño y, en última instancia, crear experiencias personalizadas que se adapten a las necesidades y preferencias de los usuarios, impulsando tanto la satisfacción del cliente como la eficiencia de la conversión.
Pasos clave de esta metodología
- Defina el objetivo de la prueba y los indicadores clave de rendimiento (KPI).
- Identificar las variables que se van a probar y sus variaciones.
- Cree combinaciones de prueba para las variables seleccionadas.
- Establezca el entorno de pruebas y aplique mecanismos de seguimiento.
- Realice la prueba multivariante en condiciones controladas.
- Supervisar el rendimiento de las pruebas para garantizar la integridad de los datos.
- Analice los resultados para determinar las combinaciones más eficaces.
- Validar los resultados mediante pruebas de seguimiento si es necesario.
Consejos profesionales
- Aplicar un diseño factorial para explorar sistemáticamente los efectos de interacción entre elementos, garantizando un uso eficiente de los recursos y un análisis riguroso.
- Incorporar datos de uso y análisis del comportamiento de los usuarios para fundamentar el desarrollo de hipótesis, lo que permite una manipulación más específica de las variables.
- Segmente su audiencia para conocer las respuestas diferenciales a las combinaciones, lo que le permitirá obtener información más matizada sobre las preferencias y la eficacia.
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