É fácil e difícil responder à pergunta colocada no título do artigo ao mesmo tempo. Por um lado, por padrão, os testes divididos são adequados para a maioria dos profissionais de marketing e são muito mais comuns ao otimizar conversões.
No entanto, sempre há espaço para testes multivariados (MVT), que podem aumentar significativamente seu desempenho e agregar valor aos seus negócios. Mas antes de abordar as nuances, considere brevemente as diferenças entre as abordagens.
O que é teste multivariado?
MVT é, em certo sentido, uma versão mais complexa do teste de divisão. Os testes A / B tradicionais são bastante diretos: os profissionais de marketing desenvolvem uma nova versão do elemento e dividem o tráfego pela metade entre as opções de controle (A) e verificadas (B).
Os testes de divisão geralmente contêm menos variações que os MVTs, mas com alterações mais radicais. Embora as campanhas multivariadas sejam executadas em um número impressionante de versões, mas com pequenas diferenças.
O teste multivariado se opõe às crenças científicas tradicionais. MVT é o processo de testar mais de um componente de um site em um ambiente real (contexto). Essencialmente, esses são vários testes A / B / n sendo executados simultaneamente na mesma página.
Assim, os testes divididos usam o poder de grandes alterações, em vez de ajustes sutis e quase imperceptíveis, como ajustar tons de cores ou formular cabeçalhos, como costuma ser o caso no MVT. A maioria dos profissionais de marketing geralmente começa a trabalhar com testes A / B, porque é possível um sucesso rápido e significativo com eles.
Siga a regra: se seu tráfego for inferior a 100.000 visitantes únicos / mês, é melhor executar um teste de divisão. A única exceção será a alta conversão de páginas de destino e páginas geradoras de leads (de 10 a 30%). Além disso, se você é uma startup em estágio inicial que ainda trabalha no desenvolvimento do cliente, é muito cedo para iniciar o MVT. Com seus dados e recursos de origem, você não poderá aprender muito. E o desejo de ter sucesso em tudo de uma só vez não permitirá entender o comportamento do público-alvo com profundidade suficiente. No entanto, existem vários casos excelentes para testes multivariados.