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- ¿Qué son las pruebas multivariadas en UX??
- ¿Las pruebas AB son las mismas que las pruebas multivariadas??
- ¿Qué son las pruebas AB en el diseño de UX??
- ¿Qué es mejor que las pruebas AB??
- ¿AB está probando lo mismo que las pruebas de usabilidad??
¿Qué son las pruebas multivariadas en UX??
¿Qué son las pruebas multivariadas?. La prueba multivariada es una técnica de prueba de usuario para validar una hipótesis de diseño. El equipo del producto modifica múltiples variables y utiliza pruebas multivariadas para determinar qué combinación de variaciones realiza lo mejor de todas las combinaciones posibles.
¿Las pruebas AB son las mismas que las pruebas multivariadas??
Las pruebas A/B y las pruebas multivariadas son similares en la forma en que se realizan. La principal diferencia es que las pruebas A/B analizan el rendimiento de una sola variable a la vez o la página general, mientras que las pruebas multivariadas están probando múltiples variables a la vez.
¿Qué son las pruebas AB en el diseño de UX??
A/B Prueba (prueba dividida) es un método cuantitativo para encontrar la versión de mejor rendimiento de CTA, copia, imagen o cualquier otra variable. Para comenzar las pruebas A/B, prepare dos o más versiones de un solo elemento, divida al azar su grupo de usuarios en dos y vea qué versión funciona mejor.
¿Qué es mejor que las pruebas AB??
La prueba multivariada utiliza el mismo mecanismo central que las pruebas A/B, pero compara un mayor número de variables y revela más información sobre cómo estas variables interactúan entre sí. Como en una prueba A/B, el tráfico a una página se divide entre diferentes versiones del diseño.
¿AB está probando lo mismo que las pruebas de usabilidad??
Las pruebas de usabilidad explican los comportamientos de los usuarios y por qué deciden hacer una acción, mientras que las pruebas A/B explican las preferencias de los usuarios y qué característica funciona mejor en su sitio. Las pruebas de usabilidad proporcionan datos cualitativos, y las pruebas A/B explican los datos cuantitativos. Para obtener resultados óptimos, use ambas opciones.
