多元测试（多变量测试，MVT ）是一种用于营销的统计程序，用于在拆分测试期间评估消费者对多个变量的反应。拆分测试将消费者群体暴露于不同的图形，并通过以下指标跟踪参与度跳出率或点击率。多变量测试允许同时测试变量组合，以帮助优化登录页面和营销材料。
多元测试（也称为多变量测试，或 MVT ）是一种用于营销的统计程序，用于在拆分测试期间评估消费者对多个变量的反应。拆分测试将消费者群体暴露于不同的图形（通常是品牌网站），并通过以下指标跟踪参与度跳出率或点击率。总体而言，多变量测试允许同时测试变量组合，以帮助优化登录页面和营销材料。
多变量测试 (MVT) 的类型
了解不同类型的多变量测试以帮助确定哪种测试最适合组织的实验设计和业务需求非常重要。
全阶乘：这是最常见的类型。全因子方法在等量的网站流量上测试变量的所有排列。这是多变量测试中最费力和最精确的形式。分数阶乘：在这种类型的多变量测试中，仅测试一小部分变量组合。虽然它需要较少的流量来执行，但结果不太可靠且具有统计意义。
多变量测试 (MVT) 的好处
多变量测试——尽管是一个需要大量流量的复杂过程——与其他类型的拆分测试相比有很多好处。
比其他方法更快：如果企业要进行多次 A/B 测试或复杂的 A/B/n 测试，则需要更长的时间来进行和分析多个实验。可以使用同时测试的多个变体一次进行多变量测试。清楚地识别交互变量的影响：有些人可能认为某些变量是相互独立的（例如页面标题和视觉插图），但多变量测试可以提供变量交互的统计信息。
多变量测试 (MVT) 最佳实践
在进行多变量测试时，有几个最佳实践需要考虑。
识别痛点：在进行多变量测试之前，首先必须知道他们为什么需要进行测试。定性和定量研究见解可以帮助确定围绕营销材料的内部痛点。制定假设：与任何实验一样，必须创建假设来指导测试过程。创建排列：确定在每次迭代中将串联测试哪些变量至关重要。确定样本大小：所有统计测试都需要为实验确定合适的 n 大小。在线有统计公式可以帮助公司确定实验的最佳样本量。定义转化目标：公司必须建立有助于分析测试成功与否的指标，例如转化目标、点击率、页面停留时间和跳出率。设置测试并驱动流量：一旦测试被编程，流量就可以被引导到控制和可变页面。达到统计显着性：当收集到足够的数据以达到统计显着性（通常是小于 0.05 的 p 值）时，可以结束测试。
多变量测试 (MVT) 与 A/B 测试
多变量测试与使用 A/B 测试软件执行的 A/B 测试非常相似，因为它是拆分测试的一种形式。然而，A/B 测试只评估一个变量。作为 A/B 测试的扩展，A/B/n 测试跨多个拆分测试测量多个变量，一次一个变量。但是，多变量测试比 A/B/n 测试更有效，因为它可以一次跟踪多个变量，从而减少实验。
