多元測試（也稱為多變量測試，或 MVT ）是一種用于營銷的統計程序，用于在拆分測試期間評估消費者對多個變量的反應。拆分測試將消費者群體暴露于不同的圖形（通常是品牌網站），并通過以下指標跟蹤參與度跳出率或點擊率。 

什么是多元測試 (MVT)？

總體而言，多變量測試允許同時測試變量組合，以幫助優化登錄頁面和營銷材料。

多變量測試 (MVT) 的類型

了解不同類型的多變量測試以幫助確定哪種測試最適合組織的實驗設計和業務需求非常重要。

• 全階乘：這是最常見的類型。全因子方法在等量的網站流量上測試變量的所有排列。這是多變量測試中最費力和最精確的形式。
• 分數階乘：在這種類型的多變量測試中，僅測試一小部分變量組合。雖然它需要較少的流量來執行，但結果不太可靠且具有統計意義。

多變量測試 (MVT) 的好處

多變量測試——盡管是一個需要大量流量的復雜過程——與其他類型的拆分測試相比有很多好處。

• 比其他方法更快：如果企業要進行多次 A/B 測試或復雜的 A/B/n 測試，則需要更長的時間來進行和分析多個實驗。可以使用同時測試的多個變體一次進行多變量測試。
• 清楚地識別交互變量的影響：有些人可能認為某些變量是相互獨立的（例如頁面標題和視覺插圖），但多變量測試可以提供變量交互的統計信息。

多變量測試 (MVT) 最佳實踐

在進行多變量測試時，有幾個最佳實踐需要考慮。

• 識別痛點：在進行多變量測試之前，首先必須知道他們為什么需要進行測試。定性和定量研究見解可以幫助確定圍繞營銷材料的內部痛點。

• 制定假設：與任何實驗一樣，必須創建假設來指導測試過程。

• 創建排列：確定在每次迭代中將串聯測試哪些變量至關重要。

• 確定樣本大小：所有統計測試都需要為實驗確定合適的 n 大小。在線有統計公式可以幫助公司確定實驗的最佳樣本量。

• 定義轉化目標：公司必須建立有助于分析測試成功與否的指標，例如轉化目標、點擊率、頁面停留時間和跳出率。

• 設置測試并驅動流量：一旦測試被編程，流量就可以被引導到控制和可變頁面。 
• 達到統計顯著性：當收集到足夠的數據以達到統計顯著性（通常是小于 0.05 的 p 值）時，可以結束測試。

多變量測試 (MVT) 與 A/B 測試

多變量測試與使用A/B 測試軟件執行的 A/B 測試非常相似，因為它是拆分測試的一種形式。然而，A/B 測試只評估一個變量。作為 A/B 測試的擴展，A/B/n 測試跨多個拆分測試測量多個變量，一次一個變量。但是，多變量測試比 A/B/n 測試更有效，因為它可以一次跟蹤多個變量，從而減少實驗。