マルチバリエイト分析(Multivariate analysis)とは、独立変数と従属変数の関係を分析する統計学的手法のことです。

2つもしくはそれ以上の独立変数の変化による相関関係で、どれほど従属変数の値に変化が起こるのかを明らかにします。

そんなマルチバリエイト分析は、多変量テストという形でWEB業界には浸透しています。

多変量テストはA/Bテストと微妙な違いを持っているものの、性質が似ています。

 

A/Bテストとは、WEBマーケティングにおいて、作成した複数案から最適なものを一つ選ぶときに、実際に試行してその効果を調べることです。

複数案を比較することによって、どちらが良いかを効果測定します。

その際、どの要素が最終的な効果にどれだけ影響を与えるのかを確かめられるように、条件を1つだけ変えてテストを行います。

A案とB案を比べて、ユーザーの反応の違いを確認した上で、より優れた方を採用します。

一方、多変量テストは僅かな違いである膨大なバリエーションがテストされることになる点において、ABテストとは異なります。

 

これらには細かい違いがありますが、両者とも実際にWEBサイトやWEB広告のデザインに適用されており、効果測定を目的としています。

よって、成果につながる画像やレイアウトをWEBページに求めるサイト運営者にとって、マルチバリエイト分析を活用した多変量テストは欠かせません。

なぜなら、WEBサイトのリニューアルは時間とコストがかかりますが、多変量テストであれば気軽に費用を抑えて効果測定することができるからです。

これがユーザーの利便性を向上させることにつながります。同時に、最終的にはコンバージョンの最大化を見込むことができます。