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- Qu'est-ce que les tests multivariés dans UX?
- AB est-il le même que les tests multivariés?
- Qu'est-ce que les tests AB dans UX Design?
- Quoi de mieux que les tests AB?
- Les tests AB sont-ils les mêmes que les tests d'utilisation?
Qu'est-ce que les tests multivariés dans UX?
Qu'est-ce que des tests multivariés. Le test multivarié est une technique de test des utilisateurs pour valider une hypothèse de conception. L'équipe de produits modifie plusieurs variables et utilise des tests multivariés pour déterminer quelle combinaison de variations effectue le meilleur de toutes les combinaisons possibles.
AB est-il le même que les tests multivariés?
Les tests A / B et les tests multivariés sont similaires dans la façon dont ils sont effectués. La principale différence est que les tests A / B examinent les performances d'une seule variable à la fois ou la page globale tandis que les tests multivariés testent plusieurs variables à la fois.
Qu'est-ce que les tests AB dans UX Design?
Les tests A / B (test divisé) sont une méthode quantitative pour trouver la version la plus exécutée de CTA, de copie, d'image ou de toute autre variable. Pour commencer les tests A / B, préparez deux ou plusieurs versions d'un seul élément, divisez au hasard votre groupe d'utilisateurs en deux et voyez quelle version fonctionne mieux.
Quoi de mieux que les tests AB?
Les tests multivariés utilisent le même mécanisme de base que les tests A / B, mais compare un nombre plus élevé de variables et révèle plus d'informations sur la façon dont ces variables interagissent les uns avec les autres. Comme dans un test A / B, le trafic vers une page est divisé entre différentes versions de la conception.
Les tests AB sont-ils les mêmes que les tests d'utilisation?
Les tests d'utilisation expliquent les comportements des utilisateurs et pourquoi ils décident de faire une action, tandis que les tests A / B expliquent les préférences des utilisateurs et quelle fonctionnalité fonctionne le mieux sur votre site. Les tests d'utilisation fournissent des données qualitatives et les tests A / B expliquent les données quantitatives. Pour des résultats optimaux, utilisez les deux options.
