了解多元测试：定义和示例

营销中的多变量测试（或 MVT）是一种通过改变多个变量来创建同一元素的不同版本以验证初始假设的试验。 目标是测试初始假设并找出向用户或客户展示时哪种组合可以产生最佳结果。

多变量测试的好处

该测试的主要优点之一是能够超越直觉。 多变量测试使您公司的决策更多地由数据驱动，而不是依赖团队的直觉，从而确保您的行动走在正确的轨道上。

这种以数据为中心的方法使您能够：

• 提高您的行动的盈利能力。
• 为未来制定更清晰的战略，因为 MVT 的见解可以为即将开展的活动提供信息。
• 通过更有效地定位并避免浪费行动来节省时间和金钱。
  
  

多变量测试的局限性

通常，MVT 涉及创建一个元素的两个或三个以上版本。 为了获得显着的结果，让大量的人查看每个不同版本至关重要。 这可能具有挑战性，因为必须将所有受众划分为这些版本，这可能会延长测试持续时间或导致不确定的结果。

与 A/B 测试的差异

A/B 测试仅涉及创建变量的两个版本。 然而，也有 A/B/C 测试，其中创建变量的三个版本。 这些与 MVT 之间的主要区别在于修改的变量数量 - A/B 和 A/B/C 更改一个变量，而 MVT 更改多个变量。

此外，A/B 或 A/B/C 测试通常会提供更清晰的结论，因为仅改变一个方面。 相比之下，由于多种因素的影响，多变量测试中的假设验证往往更加复杂，很难识别。

此外，A/B 测试更容易设置和执行，因为只需要更改一个变量。

哪个更好？

没有更高级的测试类型； 这取决于您想要发现什么。 如果您正在测试细节，A/B 测试是更好的选择，特别是对于初学者来说。 然而，建议使用 MVT 来进行更广泛、更彻底的改变。

如何逐步进行多变量测试

定义你的目标

确定您想通过 MVT 增强哪些内容。 无论是增加销售额、增加流量、安排更多会议，还是将时事通讯订阅量增加两倍，都可以将其写下来作为您的指南。

确定要改变的内容

一旦您知道自己想要改进什么，请考虑实现它的关键方面或变量。 这可能包括按钮、颜色、字体、价格、图像或号召性用语。 分析哪些因素会产生影响。

创建测试变体

产生不同的变体。 本次测试没有固定的版本数量； 有时，创建四个版本就足够了，而其他情况可能需要更多。 这取决于您想要测试的组合数量。

提出假设

决定要检验的假设。 当更改多个变量时，您可以建立不同的假设，但要清楚地记录它们。 一个好的格式是“改变+效果+理由”。

启动测试

一切准备工作完成后，就让观众尝试版本。 有许多软件工具可以帮助完成这一过程。 应关闭落后且无效的版本，将流量集中到其余版本上。

设置测试结束日期

为 MVT 建立明确的结束日期，定义测试何时结束以进行结果分析。 测试不可能无限期地持续下去。

分析结果

停止测试后，检查最初的假设是否正确或者结果是否令人惊讶。 确保样本量足以得出可靠的结论。 否则，结果可能是巧合的。

实施制胜变革

如果一切顺利，请永久应用获胜版本并获得此改进的好处。

成功进行多变量测试的技巧

上面，我们分享了一些提示和警告，以使您的多变量测试尽可能顺利，但以下是一些也很重要的其他因素：

• 明确建立每个团队成员的角色：MVT 很复杂，需要每个专业人员明确自己的角色。 因此，建立它们应该是该过程的第一步。
• 记住所有的结论：多变量测试，就像 A/B 测试一样，不是一下子完成、应用然后就忘记的事情。 恰恰相反。 获得的数据和信息具有很大的价值，可以用于未来的活动或战略。 因此，我们建议您将所有结果和结论保存在安全的地方，以便在需要时可以随时取用。
• 与不同团队分享结果：虽然我们在这里关注的是MVT应用于营销，但结果和结论不仅对广告团队有用，而且对其他专业人士也有用。 因此，与那些也可能发现它们有用的团队分享它们是非常积极的。 这也是鼓励和促进同一公司内不同群体之间沟通的一种方式。

多变量测试的常见示例

订阅按钮变化

MVT 通常用于测试哪些按钮变体最适合增加订阅量，例如新闻通讯。 由于按钮包含各种元素（字体、颜色、CTA 和形状），因此 MVT 非常适合测试同一方面的多个变量。

完成着陆页重新设计

重新设计整个登陆页面是多变量测试的一个常见且复杂的示例。 品牌经常尝试对着陆页进行大量更改，以确定哪些可以产生最高的转化率。

按点击付费广告

PPC 广告乍一看可能很相似，但仔细观察后，它们往往有很多不同之处。 对 PPC 广告进行多变量测试涉及识别每次点击费用较高的广告并将其关闭，从而保留更具成本效益的广告，从而产生更高的流量。

通过理解并遵循这些步骤，您可以利用多变量测试的力量来完善和优化营销策略的各个要素。