多變量測試與 A/B 測試(快速入門指南)

 

傳統廣告(想想《廣告狂人》)都是關於口號、口號和想出一句旨在改變世界的俏皮話。

但這種類型的廣告測試起來極具挑戰性,因此很難知道它是否有效。大多數時候,沒有人知道他們的廣告是否有效。

進入現代行銷:數據驅動的廣告世界。

借助Matomo 等網路和網路分析工具,您可以快速測試幾乎所有內容並改進您的網站。

問題是,您應該進行多變量測試還是 A/B 測試?

雖然兩者都有各自的優點,但各自都有特定的用例。

在本指南中,我們將分解多變量測試和 A/B 測試之間的差異,提供每種測試的優缺點,並向您展示一些範例,以便您可以決定哪一種最適合您。

什麼是 A/B 測試?

A/B 測試或分割測試是針對相同元素的另一個版本測試媒體中的單一元素,以查看哪個版本產生更好的結果。

A/B 測試是透過建立兩個不同版本的數位地標來進行的:網站、登陸頁面、電子郵件或廣告。

目標?找出哪個版本性能更好。

舉例來說,您希望在核心產品頁面上提高銷售量。

您測試兩個號召性用語按鈕:「立即購買」和「加入購物車」。

運行測試兩週後,您會發現「立即購買」產生了 1.2% 的轉化,而「添加到購物車」產生了 7.6%。

在這種情況下,您已經找到了獲勝者:版本 B,“添加到購物車”。

透過定期進行 A/B 測試,您可以優化您的網站、提高參與度並將更多訪客轉換為客戶。

請記住,A/B 測試並不完美;它並不總是能帶來勝利。

AppSumo 創辦人 Noah Kagan 表示,他的公司進行的8 次 A/B 測試中只有 1 次產生了重大變化。

A/B 測試的優點

當您需要針對行銷工作的特定要素快速獲得準確結果時,A/B 測試非常有用。

無論是登陸頁面還是產品頁面,您都可以快速獲得結果,而不需要大量流量。

A/B 測試是行銷人員和企業主最廣泛接受和使用的測試方法之一。

當您限制測試中使用的追蹤變數的數量時,您可以快速提供可靠的數據,從而允許您在必要時快速迭代和旋轉。

這是測試您的行銷方法的好方法,特別是如果您是新企業或還沒有大量流量。

如果您的每日流量較低,將流量分成幾個部分(例如多變量測試)將很難獲得準確的結果。

A/B 測試的最後一個優點是,它是一種向團隊、決策者或利害關係人引入測試和優化的相對簡單的方法,因為它很容易實施。您可以透過簡單的更改和切實的證據來快速展示其價值。

A/B 測試的缺點

那麼,A/B 測試有哪些缺點呢?

儘管 A/B 測試可以透過微小的變更快速獲得結果,但它也有其限制。

A/B 測試是衡量一種元素與另一種元素的對比。

這意味著您可以測試的元素數量立即 瑞士電話號碼數據 受到限制。如果您必須測試不同的變量,那麼 A/B 測試不是您的最佳選擇,因為您必須在測試後執行測試才能獲得結果。

如果您需要有關網頁上不同元素組合如何相互交互的具體信息,那麼多變量是您的最佳選擇。

什麼是多變量測試?

如果您想將測試提升到一個新的水平,您將需要嘗試多變量測試。

多變量測試依賴 A/B 測試相同的基本機制,但它不是將兩個元素相互匹配,而是一次比較更多數量的變數。

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多重 + 變化 = 多元。

多變量測試著眼於元素和變量的組合如何相互作用。

與 A/B 測試一樣,頁面的流量在不同 尋找最適合您需求的照片儲存解決方案 的網頁版本之間分配。多變量測試旨在衡量每個版本相對於其他版本的有效性。

最終,這是為了找到獲勝的組合。

何時使用多變量測試

關於何時使用多變量測試的快速答案是您是否有足夠的流量。

但到底有多少流量呢?

雖然沒有固定數字,但您的目標 最後的資料庫 應該是每月有 10,000 名訪客或更多,以確保每個變體都能獲得足夠的流量,從而在合理的時間範圍內產生有意義的結果。

滿足流量要求後,我們就來討論用例。

假設您想引入新的電子郵件註冊。

但您想從頭開始創建它,並且不確定什麼會讓您的受眾採取行動。

因此,您建立一個包含註冊表單、標題和圖像的頁面。

要執行多變量測試,您需要建立兩種長度的註冊表單、四個標題和兩個圖像。

接下來,您將建立一個測試來在這十六種組合之間分配流量。

多變量測試的優點

如果您有足夠的流量,多變量測試可能是透過測試網頁的數十種組合來加速 A/B 測試的一種令人難以置信的方法。

當創建新的登陸頁面並且您想要確定設計的特定部分是否獲勝時,這非常方便 – 然後您可以在未來的活動中使用它。

多變量測試的缺點

多變量測試的主要缺點是需要大量流量才能開始。

如果您嘗試進行多變量分析,但沒有獲得太多流量,則您的結果將不準確(並且需要很長時間才能看到準確的數據)。

此外,多變量測試更加複雜。它們最適合高級行銷人員,因為有更多的活動部件在發揮作用。

多變量測試和 A/B 測試之間的主要區別

現在我們已經介紹了A/B測試和多變量測試是什麼,讓我們看看一些關鍵差異,以幫助闡明哪一個最適合您。

 

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