两种数字营销和用户体验优化测试方法是 A / B测试 和多变量测试（MVT)。这两种方法都旨在提高网站性能，但其复杂性和范围有所不同。本文将定义每种方法，比较其优缺点，并指导多变量测试的实施。
如果您正在寻找如何运行 A/B 测试，我们已经发布了该文章以及必要的计算器。
目录
A / B测试
A/B 测试，或 对比测试比较两个网页或应用界面版本，以确定哪个版本效果更好。在 A/B 测试中，您可以创建两个版本的网页：
- 版本 A：控制（原始版本）
- 版本 B：更改了一个元素的变体
然后将流量在这两个版本之间分配，并根据预定指标（例如点击率、转化率或参与度）来衡量性能。
多变量测试
MVT 是一种更复杂的测试形式，可同时比较多个变量。MVT 不是测试单个更改，而是检查页面上不同元素的更改组合如何影响整体性能。
例如，您可以同时测试不同的标题、图像和号召性用语按钮，创建这些元素的多种组合。
真实场景：MVT 表现优于 A/B 测试
让我们考虑一个 B2B模式 提供项目管理工具的软件公司。该公司希望优化其演示请求页面以增加演示注册的数量。他们决定测试以下元素：
- 标题
- 图片
- 号召性用语 (CTA） 按钮
A/B 测试方法
该公司首先对每个元素进行单独的 A/B 测试：
标题测试
- 控制： 简化项目管理
- 变化： 提高团队生产力 30%
结果：变体获胜，演示注册量增加了 5%。
影像测试
- 控制： 仪表板截图
- 变化： 商业团队的库存照片
结果：Control 获胜，演示注册量增加了 3%。
CTA 测试
- 控制： 索取方案演示
- 变化： 开始免费试用
结果：Control 获胜，演示注册量增加了 2%。
根据这些 A/B 测试，该公司将实施获胜版本：“提高团队生产力 30%”标题、软件仪表板截图和“请求演示” CTA 按钮。综合效果可能会使演示注册量增加 10%。
多变量测试方法
现在，让我们看看多变量测试如何产生不同的结果。该公司设置了具有以下变体的 MVT：
标题
- 控制： 简化项目管理
- 变化： 提高团队生产力 30%
图片
- 控制： 仪表板截图
- 变化： 商业团队的库存照片
CTA
- 控制： 索取方案演示
- 变化： 开始免费试用
这会产生 2 种可能的组合 (2 x 2 x XNUMX)。运行测试后，结果如下：
| 标题 | 图片 | CTA | 结果 |
|---|---|---|---|
| 控制：“简化你的项目管理” | 控制：软件仪表板的屏幕截图 | 控制：“请求演示” | 底线 |
| 控制：“简化你的项目管理” | 控制：软件仪表板的屏幕截图 | 变体：“开始免费试用” | 2％增加 |
| 控制：“简化你的项目管理” | 变化：多元化团队合作的图像 | 控制：“请求演示” | 5％增加 |
| 控制：“简化你的项目管理” | 变化：多元化团队合作的图像 | 变体：“开始免费试用” | 8％增加 |
| 变化：“将团队生产力提高 30%” | 控制：软件仪表板的屏幕截图 | 控制：“请求演示” | 7％增加 |
| 变化：“将团队生产力提高 30%” | 控制：软件仪表板的屏幕截图 | 变体：“开始免费试用” | 10％增加 |
| 变化：“将团队生产力提高 30%” | 变化：多元化团队合作的图像 | 控制：“请求演示” | 12％增加 |
| 变化：“将团队生产力提高 30%” | 变化：多元化团队合作的图像 | 变体：“开始免费试用” | 18％增加 |
分析
MVT 表明 提高团队生产力 30% （H2）、商业团队的形象（I2），以及 开始免费试用 （C2）产生最好的结果， 18％增加 在演示注册中。这一结果与 A/B 测试的结果在两个关键方面有所不同：
- 尽管在单独的 A/B 测试中失败了，但商业团队图片与注重生产力的标题结合后表现更好。这表明标题和图片之间存在交互效应，而 A/B 测试并未捕捉到这种效应。
- 这个 开始免费试用 尽管 CTA 在单独的 A/B 测试中失败了，但它在这种组合中效果最佳。
总体改进 (18%) 明显高于仅仅结合 A/B 测试中的获胜元素所预期的改进 (约 10%)。
说明
获胜组合中各元素之间的协同作用可以解释如下：
- 这个 提高团队生产力 30% 标题做出了强有力的、可量化的承诺，吸引了商业决策者。
- 商业团队的形象强化了提高生产力和团队合作的理念，使得承诺更加具体和可理解。
- 这个 开始免费试用 与 索取方案演示，让潜在客户无需安排演示即可亲身体验生产力的提升。
这种组合有效地讲述了一个有凝聚力的故事：这里有一个显着的生产力改进（标题），您可以看到它使您的团队受益（图像），并且您可以立即开始体验它而无需任何承诺（CTA）。
此场景展示了多变量测试如何发现仅通过 A/B 测试可能会遗漏的强大元素组合。通过一起测试这些元素，该公司发现了一种协同效应，其效果比单独优化每个元素更好。这凸显了 MVT 在确定不同页面元素如何协同影响用户行为并在 B2B 环境中推动转化方面的价值。
多元测试的复杂性
多变量测试本质上比 A/B 测试更复杂，原因如下：
- 多个变量：MVT 同时测试多种变化，从而成倍增加可能的组合数量。
- 样本量更大：由于变异数量增加，MVT 需要更大的样本量才能达到统计意义。
- 持续时间较长：MVT 测试通常比 A/B 测试运行的时间更长，因为对样本量的要求更高。
- 更复杂的分析：解释 MVT 结果可能具有挑战性，因为您需要了解不同元素如何相互作用。
- 资源密集型：创建和管理多种变体需要更多的时间、精力，而且通常还需要专门的工具。
多变量测试的优点
尽管多变量测试很复杂，但它有几个显著的优点：
- 整体优化：MVT 允许您同时优化多个页面元素，从而提供对影响性能的更全面的视图。
- 交互效果：MVT 的一个主要优点是它能够揭示不同元素如何协同工作。这可以揭示元素之间的协同作用，而这些协同作用在单独的 A/B 测试中可能并不明显。
- 高效测试：虽然单个 MVT 测试可能需要更长时间，但它们可以取代多个连续的 A/B 测试，从长远来看可以节省时间。
- 细致入微的见解：MVT 可以提供有关用户偏好和行为的更详细洞察，帮助您微调设计和内容策略。
多元测试流程
以下是进行多元测试的分步过程：
- 识别变量：确定要测试页面上的哪些元素。常见元素包括标题、图片、号召性用语和布局。
- 创建变体：为每个元素创建替代版本。请记住，组合总数将是每个元素变体数量的乘积。
- 设置测试：使用多变量测试工具来设置测试。这涉及创建不同的组合和设置流量分配规则。
- 确定样本大小：计算实现统计显著性所需的样本量。这将取决于变化的数量和您所需的置信水平。
多元测试样本量日历
%
%
- 运行测试：启动测试并让其运行，直到达到所需的样本量或预定的时间限制。
- 分析结果：使用测试工具分析不同组合的性能。寻找获胜组合和元素交互的见解。
- 实施和迭代：将获胜组合应用到您的实时页面，并利用获得的见解为未来的测试提供指导。
多变量测试工具
有几种工具可以帮助进行多变量测试：
- Adobe目标：作为 Adobe Experience Cloud 的一部分，它提供了强大的测试和个性化功能。
- Optimizely：支持高级多变量测试的综合实验平台。
- Unbounce：虽然 Unbounce 主要以登陆页面而闻名，但它也提供多元测试功能。
- VWO （视觉网站优化器）：提供用于设置和分析多元测试的用户友好界面。
虽然 A/B 测试更直接、实施速度更快，但多变量测试提供了更全面的优化方法。通过了解每种方法的优势和局限性，您可以根据自己的特定需求和资源选择正确的测试策略。
