Che cos'è il test multivariato (MVT)?
Il test multivariato (noto anche come test multivariable o MVT) è una procedura statistica utilizzata nel marketing per valutare le reazioni dei consumatori a più variabili durante il test a campione. Il test a campione espone gruppi di consumatori a diverse grafiche (spesso siti web di marca) e traccia l'engagement attraverso metriche come il tasso di rimbalzo o il tasso di clic.
In generale, il test multivariato consente di testare combinazioni di variabili simultaneamente per aiutare a ottimizzare le pagine di destinazione e i materiali di marketing.
Tipi di test multivariato (MVT)
È importante conoscere i diversi tipi di test multivariato per aiutare a determinare quale sia il migliore per il design sperimentale e le esigenze aziendali di un'organizzazione.
- Fattoriale completo: Questo è il tipo più comune. Il metodo fattoriale completo testa tutte le permutazioni delle variabili su una quantità equivalente di traffico del sito web. Questo è il tipo di test multivariato più laborioso e preciso.
- Fattoriale frazionario: In questo tipo di test multivariato, viene testata solo una frazione delle combinazioni di variabili. Sebbene richieda meno traffico per essere eseguito, i risultati sono meno affidabili e statisticamente significativi.
Vantaggi del test multivariato (MVT)
Il test multivariato, sebbene sia una procedura complessa che richiede grandi quantità di traffico, ha molti vantaggi rispetto ad altri tipi di test a campione.
- Più veloce delle alternative: Se un'azienda dovesse eseguire test A/B più volte o un test A/B/n complicato, ci vorrebbe più tempo per condurre e analizzare più esperimenti. Il test multivariato può essere condotto tutto in una volta utilizzando più variazioni testate contemporaneamente.
- Identifica chiaramente gli impatti delle variabili interagenti: Alcuni potrebbero considerare certe variabili indipendenti l'una dall'altra (come il titolo della pagina e l'illustrazione visiva), ma il test multivariato può fornire informazioni statistiche sull'interazione delle variabili.
Le migliori pratiche per il test multivariato (MVT)
Ci sono diverse migliori pratiche da considerare quando si esegue un test multivariato.
- Identificare i punti critici: Prima di condurre un test multivariato, bisogna prima sapere perché è necessario condurre il test. Le intuizioni della ricerca qualitativa e quantitativa possono aiutare a identificare i punti critici interni relativi ai materiali di marketing.
- Sviluppare un'ipotesi: Come per qualsiasi esperimento, deve essere creata un'ipotesi per guidare il processo di test.
- Creare permutazioni: È cruciale determinare quali variabili verranno testate in tandem attraverso ogni iterazione.
- Determinare la dimensione del campione: Tutti i test statistici richiedono la determinazione di una dimensione n appropriata per l'esperimento. Esistono formule statistiche online per aiutare un'azienda a determinare la migliore dimensione del campione per l'esperimento.
- Definire gli obiettivi di conversione: Le aziende devono stabilire metriche che aiuteranno ad analizzare il successo di un test, come obiettivi di conversione, tassi di clic, tempo sulla pagina e tassi di rimbalzo.
- Impostare il test e indirizzare il traffico: Una volta che i test sono stati programmati, il traffico può essere quindi diretto alle pagine di controllo e variabili.
- Raggiungere la significatività statistica: Il test può essere concluso quando sono stati raccolti dati sufficienti per raggiungere la significatività statistica, che di solito è un valore p inferiore a 0,05.
Test multivariato (MVT) vs. test A/B
Il test multivariato è notevolmente simile al test A/B, che viene eseguito utilizzando software di test A/B, in quanto è una forma di test a campione. Tuttavia, il test A/B valuta solo una variabile. Come estensione del test A/B, il test A/B/n misura più variabili attraverso più test a campione, una variabile alla volta. Tuttavia, il test multivariato è più efficace del test A/B/n perché può tracciare più variabili contemporaneamente, risultando in meno esperimenti.
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Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
