多變量測試與 A/B 測試：數字營銷人員指南

當您了解今年多變量測試與 A/B 測試之間的差異時，創建營銷實驗將幫助您實現品牌目標。

您的在線成功取決於您創新數字營銷的能力。 這可以通過營銷實驗來完成。 無論您正在進行實驗是為了改善付費廣告、電子郵件營銷還是整體用戶體驗 (UX)，您都需要了解實驗的基礎知識，以便能夠優化營銷活動並為您的企業推動數字化勝利。

A/B 分析和多變量測試是商業中最基本、也是最重要的營銷實驗方法。 為了有效地使用這些測試方法，您需要了解它們的定義、用例和差異，以便您可以決定哪一種最適合您的業務成功目標。

很高興利用這兩種方法來改善您的營銷並為您的品牌推動數字化勝利？ 然後繼續閱讀 Propelrr 的本指南，了解如何在電子郵件營銷、付費廣告、用戶體驗等領域使用多變量測試與 A/B 測試。

A/B 測試解釋

從本質上講，A/B 測試是一種比較廣告、登陸頁面、網站或電子郵件的兩個版本的測試，以了解哪個版本效果最好。 這種技術也稱為對比測試，可讓您優化數字營銷執行並提高在線整體績效。

這種實驗方法的優點包括：

• 簡單。 最好、最有效的 A/B 測試僅比較營銷活動中單個變量的兩個變體。 這給人一種多元分析不一定具有的簡單感。
• 結果清晰。 只要您的研究設計和方法論是合理的，那麼您將獲得的結果將清楚地從您的營銷實驗中識別出獲勝的變體。
• 迭代性質。 鑑於此類實驗的迭代性質，您將能夠以高度集中和漸進的方式開發和改進您的執行。
• 平台整合。 由於這是最基本的比較分析形式之一，因此您會在大量社交媒體平台上找到 A/B 實驗集成，例如 Facebook 的廣告優化。

另一方面，這種方法的缺點包括：

• 有限的見解。 畢竟，當您僅將兩種變體相互比較時，您只能獲得這麼多的見解。
• 潛在的誤報。 除非您在分析開始時設置誤報率，否則您可能會錯誤地得出變體之間存在統計顯著性差異的風險 - 當您的小規模測試中根本不存在這種差異時。
• 可能很耗時。 由於您一次只能測試一個變量的兩個變體，因此您需要更多的時間來分析您想要在復雜的事物（例如登陸頁面或網站）中改進的每個變量。
• 可以耗盡資源。 考慮到這種形式的實驗所花費的時間，您在這一系列變體分析中也會耗盡資源，這才有意義。

考慮到這些優點和缺點，您可能有興趣了解最好使用此類實驗來滿足您的營銷需求的具體情況。 下面您將找到一些場景和示例，說明何時利用 A/B 分析來改進您選擇的營銷活動。

以下是在優化過程中使用拆分測試的一些用例場景：

• 比較 Google AdWord 元素。 您可以通過在兩個不同的 Google AdWords 之間切換並查看哪一個更有效地獲得點擊來優化廣告文案。
• 測試超鏈接的顏色。 綠色超鏈接和藍色超鏈接哪個點擊率更高？ 您可以比較這兩種顏色，看看哪種顏色在頁面上效果最好。
• 付費廣告視覺效果的變化有限。 您可能希望您的按點擊付費 (PPC) 廣告能夠獲得轉化，因此請確保通過比較英雄圖像並查看哪一個比另一個更有效來優化其視覺效果。
• CTA 按鈕的基本變體。 無論這是指網站號召性用語 (CTA) 按鈕的顏色、位置、副本還是形狀，您都可以測試其基本變體，看看哪個版本獲得更高的點擊率或轉化率。

以下是兩個成功的案例研究，展示了此測試方法的正確使用：

• 奧胡斯劇院。 這家丹麥劇院公司只是將其網站的 CTA 按鈕從“Kb Billet”（“買票”）修改為“Kb Billetter”（“買票”）。 由於第二版 CTA 的指示更加清晰，他們的門票銷量最終增長了 20%。
• 瑞士齒輪。 在其銷售產品信息頁面的變體中，SWISSGEAR 使用紅色僅突出顯示其“特價”和“添加到購物車”部分。 這讓顧客更容易看到正在促銷的商品，從而使該品牌的轉化率提高了 52%。

您認為您可以在數字營銷活動中進行 A/B 測試嗎？ 那麼是時候了解有關多變量測試的更多信息，看看它是否適合您今天的實驗。

多變量測試揭曉

多變量測試 (MVT) 是一種方法，可讓您分析廣告、著陸頁、網站、用戶體驗或其他營銷執行的多個變體，以了解哪種變量組合最適合所述執行。 由於您可以使用此類型同時測試更多版本，因此您會得到比傳統 A/B 分析更複雜的結果。

根據該定義，這種實驗方法的後續優點包括：

• 高效優化。 通過 MVT，您可以更有效地優化您的廣告、網站、用戶體驗或著陸頁，因為您可以在更短的時間內測試更多元素。
• 全面的見解。 由於您從此實驗類型中收集了更多數據點，因此您可以獲得更全面的見解，從而可以推斷結果。
• 無需進行多次 A/B 測試。 MVT 本質上是一堆相互疊加的 A/B 測試，因此通過運行此實驗方法，您可以消除連續運行多個連續 A/B 測試的需要。
• 具有統計學意義的結果。 這種測試類型需要大量的網站流量才能正常運行； 這意味著您可以通過更大的受眾群體確保獲得具有統計意義的結果。

另一方面， MVT 的缺點包括：

• 複雜的方法論。 考慮到這種類型如何測試來自多個變體的多個變量，您可以期待一種更複雜的方法，需要深入分析所述變量之間的相互作用。
• 本質上迭代較少。 此方法可以一次性測試廣告所需的所有內容，但如果您希望採用一種更具迭代性的方法來優化轉化，那麼此方法不適合您。
• 需要更多的網站流量才能實際運行。 由於您需要足夠的用戶數據來測試變量的所有組合，因此 MVT 需要大量的網站流量才能正常運行。 如果您是一家新企業或小型企業，您甚至可能還沒有該網站流量 - 這意味著您實際上無法為您的品牌進行成功的實驗。
• 比拆分測試需要更多的專業知識。 由於這種類型比較更多變量及其相互之間的相互作用，因此這種類型最適合具有更多實驗經驗的高級數字營銷人員。

鑑於上面列出的優缺點，MVT 有一些獨特的用例含義。 通過查看下面的列表，了解可以使用這種分析形式的情況和場景。

以下是您可以使用 MVT來優化營銷執行的場景示例：

• 註冊表單上的多項更改。 使用此方法，您可以嘗試註冊表單的位置、長度和語言，以了解哪個版本獲得最多的成功註冊。
• 付費廣告的複雜變體。 您還可以切換廣告的標題、文案和視覺效果，以發現哪個版本獲得了最多的轉化。 這一點至關重要，特別是對於佔用關鍵資源的付費廣告而言。
• 修改整個登陸頁面的佈局。 哪種文本位置最能引導用戶瀏覽您的目標網頁？ 通過使用 MVT 進行優化，您可以移動標題和正文，以查看哪種排列最能引導用戶訪問頁面的 CTA。
• CTA 廣告的複雜變體。 以前您一次只能測試一個元素，而在這裡您可以更改網站 CTA 按鈕的顏色、位置、副本和/或形狀，以查看哪個版本獲得更高的點擊率。

同時，以下是正確利用和執行 MVT 的案例研究示例：

• 阿什利家具。 通過從結賬頁面刪除完全不相關的部分，Ashley Furniture 改善了用戶體驗，將跳出率降低了 4%，並將銷售轉化率提高了 15%。
• 發現。 通過優化內容頁面上的視頻參與度和廣告可見度，Discovery 能夠將其在線節目網絡上提供的視頻的點擊率提高 6%。

鑑於 A/B 和 MVT 方法的所有這些優秀定義和示例，您現在可以更好地了解哪種方法最適合您當今的數字營銷需求。 讓我們通過在下一節中相互比較來繼續增強您對這兩種類型的了解。

A/B 測試與多變量測試之間的主要區別

每項測試都有其自己的用途，並且由於一些關鍵差異，其中一種測試可能無法很好地替代另一種測試。 當您比較每種測試類型的優化目標時，請記住還要考慮兩種方法之間的以下獨特差異：

最佳方法的選擇將不可避免地取決於您所選營銷活動的優化需求。 但除了測試是否適合您的需求之外，您還應該了解可以使用哪些工具來總體運行這些實驗。

請跟隨我們進入下一部分，了解今年運行 A/B 分析或 MVT 的四種基本工具和平台。

實施多變量與 A/B 測試的技術注意事項

在這兩種類型之間進行選擇的決策過程還應該包括運行實驗時可用的工具、平台和技術。 例如，如果您沒有運行多變量分析所需的工具，那麼您可能需要重新制定策略並進行 A/B 比較。

以下是一些基本測試工具和平台的示例，用於設置實驗、跟踪實驗進度以及收集數據以供專家解釋：

• AB 好吃。 A/B Tasty 被 Fenty 和 Lush 等大型跨國公司採用，以具有競爭力的價格為您提供拆分分析和 MVT 功能 - 即使對於中小型企業也是如此。
• 轉變。 Convert 受到聯合國兒童基金會和索尼的信賴，為其客戶提供獨特的 15 天免費試用，以便他們可以測試該平台的 A/B 和多變量功能。
• 進化人工智能。 Evolv AI 的人工智能驅動解決方案使像您這樣的公司能夠通過其自適應 A/B 和 MVT 實驗平台有效優化營銷活動。
• 優化地。 Optimizely 被必勝客、eBay、雅馬哈和微軟使用，允許品牌從其廣泛的服務中訪問 A/B、MVT 和多頁面功能。

通過這個用於營銷實驗和優化的重要軟件的簡短列表，您可以為從此以後改進營銷活動和內容奠定堅實的基礎。

賦能數據驅動的創新

無論您選擇哪種方法，要記住的重要一點是您應該始終嘗試您的內容。 測試您的營銷活動是實現業務目標的關鍵； 沒有它，您將無法以成功且數據驅動的方式創新您的執行。

測試和實驗增強了數字營銷中數據驅動的創新。 借助它們，您可以解決關鍵痛點，發現數據支持的解決方案，並推動營銷活動，從長遠來看為您的品牌帶來真正的結果。

要點

今天通過正確類型的測試推動創新。 當您今天踏上數字營銷之旅時，請記住以下幾點最後提醒：

• 確定你的原因。 你首先為什麼要進行這個實驗？ 通過確定進行此比較的背景和原因，您將能夠確定哪種方法最適合您的給定目標。
• 用數據推動您的決策。 一旦確定了試驗的理由，您應該使用您掌握的所有數據來確定是否使用 A/B 分析或 MVT 來執行。
• 諮詢實驗專家。 對您的大型營銷活動的分析能力不太有信心？ 不要害怕立即利用 Propelrr 的服務來獲取更多建議和指導。

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