多变量测试与 A/B 测试：数字营销人员指南

当您了解今年多变量测试与 A/B 测试之间的差异时，创建营销实验将帮助您实现品牌目标。

您的在线成功取决于您创新数字营销的能力。 这可以通过营销实验来完成。 无论您正在进行实验是为了改善付费广告、电子邮件营销还是整体用户体验 (UX)，您都需要了解实验的基础知识，以便能够优化营销活动并为您的企业推动数字化胜利。

A/B 分析和多变量测试是商业中最基本、也是最重要的营销实验方法。 为了有效地使用这些测试方法，您需要了解它们的定义、用例和差异，以便您可以决定哪一种最适合您的业务成功目标。

很高兴利用这两种方法来改善您的营销并为您的品牌推动数字化胜利？ 然后继续阅读 Propelrr 的本指南，了解如何在电子邮件营销、付费广告、用户体验等领域使用多变量测试与 A/B 测试。

A/B 测试解释

从本质上讲，A/B 测试是一种比较广告、登陆页面、网站或电子邮件的两个版本的测试，以了解哪个版本效果最好。 这种技术也称为对比测试，可让您优化数字营销执行并提高在线整体绩效。

这种实验方法的优点包括：

• 简单。 最好、最有效的 A/B 测试仅比较营销活动中单个变量的两个变体。 这给人一种多元分析不一定具有的简单感。
• 结果清晰。 只要您的研究设计和方法论是合理的，那么您将获得的结果将清楚地从您的营销实验中识别出获胜的变体。
• 迭代性质。 鉴于此类实验的迭代性质，您将能够以高度集中和渐进的方式开发和改进您的执行。
• 平台整合。 由于这是最基本的比较分析形式之一，因此您会在大量社交媒体平台上找到 A/B 实验集成，例如 Facebook 的广告优化。

另一方面，这种方法的缺点包括：

• 有限的见解。 毕竟，当您仅将两种变体相互比较时，您只能获得这么多的见解。
• 潜在的误报。 除非您在分析开始时设置误报率，否则您可能会错误地得出变体之间存在统计显着性差异的风险 - 当您的小规模测试中根本不存在这种差异时。
• 可能很耗时。 由于您一次只能测试一个变量的两个变体，因此您需要更多的时间来分析您想要在复杂的事物（例如登陆页面或网站）中改进的每个变量。
• 可以耗尽资源。 考虑到这种形式的实验所花费的时间，您在这一系列变体分析中也会耗尽资源，这才有意义。

考虑到这些优点和缺点，您可能有兴趣了解最好使用此类实验来满足您的营销需求的具体情况。 下面您将找到一些场景和示例，说明何时利用 A/B 分析来改进您选择的营销活动。

以下是在优化过程中使用拆分测试的一些用例场景：

• 比较 Google AdWord 元素。 您可以通过在两个不同的 Google AdWords 之间切换并查看哪一个更有效地获得点击来优化广告文案。
• 测试超链接的颜色。 绿色超链接和蓝色超链接哪个点击率更高？ 您可以比较这两种颜色，看看哪种颜色在页面上效果最好。
• 付费广告视觉效果的变化有限。 您可能希望您的按点击付费 (PPC) 广告能够获得转化，因此请确保通过比较英雄图像并查看哪一个比另一个更有效来优化其视觉效果。
• CTA 按钮的基本变体。 无论这是指网站号召性用语 (CTA) 按钮的颜色、位置、副本还是形状，您都可以测试其基本变体，看看哪个版本获得更高的点击率或转化率。

以下是两个成功的案例研究，展示了此测试方法的正确使用：

• 奥胡斯剧院。 这家丹麦剧院公司只是将其网站的 CTA 按钮从“Kb Billet”（“买票”）修改为“Kb Billetter”（“买票”）。 由于第二版 CTA 的指示更加清晰，他们的门票销量最终增长了 20%。
• 瑞士齿轮。 在其销售产品信息页面的变体中，SWISSGEAR 使用红色仅突出显示其“特价”和“添加到购物车”部分。 这让顾客更容易看到正在促销的商品，从而使该品牌的转化率提高了 52%。

您认为您可以在数字营销活动中进行 A/B 测试吗？ 那么是时候了解有关多变量测试的更多信息，看看它是否适合您今天的实验。

多变量测试揭晓

多变量测试 (MVT) 是一种方法，可让您分析广告、登陆页面、网站、用户体验或其他营销执行的多个变体，以了解哪种变量组合最适合所述执行。 由于您可以使用此类型同时测试更多版本，因此您会得到比传统 A/B 分析更复杂的结果。

根据该定义，这种实验方法的后续优点包括：

• 高效优化。 通过 MVT，您可以更有效地优化您的广告、网站、用户体验或着陆页，因为您可以在更短的时间内测试更多元素。
• 全面的见解。 由于您从此实验类型中收集了更多数据点，因此您可以获得更全面的见解，从而可以推断结果。
• 无需进行多次 A/B 测试。 MVT 本质上是一堆相互叠加的 A/B 测试，因此通过运行此实验方法，您可以消除连续运行多个连续 A/B 测试的需要。
• 具有统计学意义的结果。 这种测试类型需要大量的网站流量才能正常运行； 这意味着您可以通过更大的受众群体确保获得具有统计意义的结果。

另一方面， MVT 的缺点包括：

• 复杂的方法论。 考虑到这种类型如何测试来自多个变体的多个变量，您可以期待一种更复杂的方法，需要深入分析所述变量之间的相互作用。
• 本质上迭代较少。 此方法可以一次性测试广告所需的所有内容，但如果您希望采用一种更具迭代性的方法来优化转化，那么此方法不适合您。
• 需要更多的网站流量才能实际运行。 由于您需要足够的用户数据来测试变量的所有组合，因此 MVT 需要大量的网站流量才能正常运行。 如果您是一家新企业或小型企业，您甚至可能还没有该网站流量 - 这意味着您实际上无法为您的品牌进行成功的实验。
• 比拆分测试需要更多的专业知识。 由于这种类型比较更多变量及其相互之间的相互作用，因此这种类型最适合具有更多实验经验的高级数字营销人员。

鉴于上面列出的优缺点，MVT 有一些独特的用例含义。 通过查看下面的列表，了解可以使用这种分析形式的情况和场景。

以下是您可以使用 MVT来优化营销执行的场景示例：

• 注册表单上的多项更改。 使用此方法，您可以尝试注册表单的位置、长度和语言，以了解哪个版本获得最多的成功注册。
• 付费广告的复杂变体。 您还可以切换广告的标题、文案和视觉效果，以发现哪个版本获得了最多的转化。 这一点至关重要，特别是对于占用关键资源的付费广告而言。
• 修改整个登陆页面的布局。 哪种文本位置最能引导用户浏览您的目标网页？ 通过使用 MVT 进行优化，您可以移动标题和正文，以查看哪种排列最能引导用户访问页面的 CTA。
• CTA 广告的复杂变体。 以前您一次只能测试一个元素，而在这里您可以更改网站 CTA 按钮的颜色、位置、副本和/或形状，以查看哪个版本获得更高的点击率。

同时，以下是正确利用和执行 MVT 的案例研究示例：

• 阿什利家具。 通过从结账页面删除完全不相关的部分，Ashley Furniture 改善了用户体验，将跳出率降低了 4%，并将销售转化率提高了 15%。
• 发现。 通过优化内容页面上的视频参与度和广告可见度，Discovery 能够将其在线节目网络上提供的视频的点击率提高 6%。

鉴于 A/B 和 MVT 方法的所有这些优秀定义和示例，您现在可以更好地了解哪种方法最适合您当今的数字营销需求。 让我们通过在下一节中相互比较来继续增强您对这两种类型的了解。

A/B 测试与多变量测试之间的主要区别

每项测试都有其自己的用途，并且由于一些关键差异，其中一种测试可能无法很好地替代另一种测试。 当您比较每种测试类型的优化目标时，请记住还要考虑两种方法之间的以下独特差异：

最佳方法的选择将不可避免地取决于您所选营销活动的优化需求。 但除了测试是否适合您的需求之外，您还应该了解可以使用哪些工具来总体运行这些实验。

请跟随我们进入下一部分，了解今年运行 A/B 分析或 MVT 的四种基本工具和平台。

实施多变量与 A/B 测试的技术注意事项

在这两种类型之间进行选择的决策过程还应该包括运行实验时可用的工具、平台和技术。 例如，如果您没有运行多变量分析所需的工具，那么您可能需要重新制定策略并进行 A/B 比较。

以下是一些基本测试工具和平台的示例，用于设置实验、跟踪实验进度以及收集数据以供专家解释：

• AB 好吃。 A/B Tasty 被 Fenty 和 Lush 等大型全球公司所采用，以具有竞争力的价格为您提供分割分析和 MVT 功能 - 即使对于中小型企业也是如此。
• 转变。 Convert 受到联合国儿童基金会和索尼的信赖，为其客户提供独特的 15 天免费试用，以便他们可以测试该平台的 A/B 和多变量功能。
• 进化人工智能。 Evolv AI 的人工智能驱动解决方案使像您这样的公司能够通过其自适应 A/B 和 MVT 实验平台有效优化营销活动。
• 优化地。 Optimizely 被必胜客、eBay、雅马哈和微软使用，允许品牌从其广泛的服务中访问 A/B、MVT 和多页面功能。

通过这个用于营销实验和优化的重要软件的简短列表，您可以为从此以后改进营销活动和内容奠定坚实的基础。

赋能数据驱动的创新

无论您选择哪种方法，要记住的重要一点是您应该始终尝试您的内容。 测试您的营销活动是实现业务目标的关键； 没有它，您将无法以成功且数据驱动的方式创新您的执行。

测试和实验增强了数字营销中数据驱动的创新。 借助它们，您可以解决关键痛点，发现有数据支持的解决方案，并推动营销活动，从长远来看为您的品牌带来真正的结果。

要点

今天通过正确类型的测试推动创新。 当您今天踏上数字营销之旅时，请记住以下几点最后提醒：

• 确定你的原因。 你首先为什么要进行这个实验？ 通过确定进行此比较的背景和原因，您将能够确定哪种方法最适合您的给定目标。
• 用数据推动您的决策。 一旦确定了试验的理由，您应该使用您掌握的所有数据来确定是否使用 A/B 分析或 MVT 来执行。
• 咨询实验专家。 对您的大型营销活动的分析能力不太有信心？ 不要害怕立即利用 Propelrr 的服务来获取更多建议和指导。

如果您有任何其他问题，请通过我们的 Facebook、X 和 LinkedIn 帐户向我们发送消息。 我们来聊聊吧！

如果您发现本文和我们的其他内容对您的需求有帮助，请订阅 Propelrr 时事通讯。