对比 A/B 测试与多变量测试

我们多久会尝试决定添加到购物车按钮的最佳颜色、电子邮件的主题行，或是首页上展示的产品？对于这些选择，完全没有必要靠猜测。通过 A/B 测试就能确定最有效的方案。

A/B 测试是对两个属性进行的受控实验，旨在衡量哪一个更受用户欢迎。你可以将 A/B 测试应用于几乎所有可衡量的事物。以下是一些在电子商务中常见的用途：

• 电子邮件营销：测试主题行、正文内容、版式、个性化风格、图片、结尾文字和标题。
• 促销活动：测试营销文案，例如“五折优惠”与“减二十美元”。
• 网站：测试颜色、横幅、产品功能以及行动号召按钮的颜色和文字。
• 广告：测试广告尺寸、文案、颜色、图片和行动号召文字。
• 社交媒体：测试帖子长度、图片、表情符号的使用、风格甚至标签。

A/B 测试使用对照组和实验组，每次测试仅改变一个元素；测试会衡量你选择的任何因素，如点击数、转化率、打开数或分享数。

假设你正在考虑为首页设计两种促销活动：“满 $50 免运费”和“消费超过 $50 享 9 折优惠”。你想知道哪种促销能带来最多的转化。进行测试时，你会将 50% 的首页流量默认导向其中一个优惠，并将另外 50% 导向另一个优惠。运行测试一周左右，然后统计结果。“满 $50 免运费”的转化率为 2%，而“9 折优惠”的转化率为 0.5%。因此，你选择“满 $50 免运费”这一促销方案。

大多数营销自动化工具、电子邮件服务提供商和数字广告平台都包含 A/B 测试功能。

多变量测试

多变量测试允许你同时测量多个变量。例如：

• 行动号召按钮：测试其颜色和文字。
• 电子邮件营销：测试标题、正文内容和图片的组合效果。
• 社交媒体：在不同日期和时间发布相同的帖子。
• 促销活动：测试产品组合与促销类型的搭配。

准确的多变量测试比简单的 A/B 测试需要更多的数据。低流量网站和小邮件列表无法可靠地进行多变量测试。但是，拥有数千种产品和每月数万访客的网站可以利用多变量方法，比 A/B 测试更快地找到最佳组合——从而显著提升性能。

从数学角度看，多变量测试比 A/B 测试更为复杂；使用合适的工具（如 Symposeum 和 Optimizely）能极大确保准确性，否则要确定获胜组合就必须采用回归模型、多变量方差分析或聚类分析等复杂测量方法；无论如何，若数据量不足，便无法自信地识别出获胜组合。

例如，假设你正在考虑网站上两组元素的不同设置：添加到购物车按钮的两种颜色和两种促销活动。你想知道哪种组合能产生最多的转化。因此，你测试这四种元素的组合，并将流量平均分成四份。对于一个每月有 10,000 次会话的网站，每种组合将获得 2,500 次访问。你运行测试 30 天。然后查看结果。

"按钮颜色 1 + 促销 B"的组合似乎是赢家，产生了 27 次转化。但这仅比"按钮颜色 1 + 促销 A"多出两次。此外，由于测试会话量相对较小（2,500 次），"按钮颜色 1 + 促销 B"可能存在统计偏差。因此，从统计安全的角度来看，更稳妥的做法是再运行 30 天的测试以确认结果，并且仅针对前两种组合——"按钮颜色 1 + 促销 A"和"按钮颜色 1 + 促销 B"进行测试。

结合第一个月和第二个月的测试结果，您得到以下数据：

在通过足够的数据测量结果后，你发现“按钮颜色 1 + 促销 A”的表现更好。

有时测试无法确定明确的赢家，有时则可以。但只要方法得当，即使是微小的调整也能显著提升表现。它们可以推动你的点击率、打开率和转化率的极限。