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还只知道“A/B测试”?是时候了解一下“多变量测试”了--九分科技

时间:2020-07-01   分类:设计管理    作者:网络   来源:网络整理   点击:92

还只知道“A/B测试”?是时候了解一下“多变量测试”了

本文来自九分网络

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彻底的设计改版最好使用 A/B 测试来验证,而 MVT(多变量测试)则表示不同的 UI 元素之间是如何相互影响的,并支持对设计的渐进式改进。

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在优化设计的方法中,A/B 测试受到了广泛的关注。MVT(多变量测试)是 A/B 测试的一种替代方法,但大家对这种方法的了解并不多,通常认为这种方式太耗时不值得等待。 虽然多变量测试有其局限性,但是它的很多优点是 A/B 测试无法比拟的。

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一、多变量测试(MVT)

假设你要优化一个线上的产品详情页,目的是大幅提升用户将产品加入购物车的转化率,你要考虑到以下几个可能的变化: 本文来自九分网络

使用产品视频代替产品图片;

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将主要操作按钮的文案从「立即购买」更改为「添加到购物车」。

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多变量测试可以帮助你确定在多个设计优化方案中,哪几个方案组合起来对于转化率的效果最好。

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首先,我们来解释一些术语。

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变量 内容采集来自9fen.net

一个存在多种设计方案的 UI 元素(如图片或标题)。在我们的电商示例中,变量是产品的视觉展示和操作按钮的文案。

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变体 copyright 9fen.net

变量的各个设计版本。产品图像和产品视频代表了视觉展示变量的两个变体:「添加购物车」和「立即购买」文案是操作按钮的变体。 内容采集来自9fen.net

变化 www.9fen.net

最终设计包含每个变量的变体,以便与其他变化进行比较。在我们的例子中,将有4个设计变化,对应于变量变体的所有可能的组合:图片×加入购物车,图片×立即购买,视频×加入购物车,视频×立即购买。 内容采集来自9fen.net

定义:多变量测试(MVT)是一种设计优化方法,在用户界面中测试多个指定变量的变体,目标是最大化提升转化率(主要的转化,比如完成一个订单;或者微转化,比如与页面上的一个功能交互)。这种方法能确定变体的哪种组合会产生最高转化的设计方案(就指定的转化目标而言)。 copyright 9fen.net

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在多变量测试中,测试了2个或多个设计元素(变量)。其中每个变量都可以有多个变体。例如,在上面的页面中,我们可以测试2个变量:产品的视觉展示(有2种设计变量:图片和视频)和主要操作按钮的文案(有2种变体:「立即购买」和「加入购物车」)。 内容采集来自9fen.net

二、多变量测试(MVT)与 A/B 测试的区别

多变量测试通常被认为是 A/B 测试的一种类型,尽管它的设置和强度有些不同。以下是他们之间的相似点和不同点: copyright 9fen.net

这两种方法的测试原理类似,都是通过将线上网站或应用程序中的流量,拆分并引导到有差异的页面来测试其中的不同。 内容采集来自9fen.net

针对某个具体的设计目标,两种方法都可以用来衡量哪种设计方案(即,变化)可以产生最高转化率。 www.9fen.net

在 A/B 测试中,被测方案可能不会仅仅是一些小的细节变化,而是完全不同的两种方案对比。例如,你可以有两个布局完全不同的页面、不同的副本、不同的导航、不同的视觉设计等等。A/B测试的结果将表明,一个变化的性能优于另一个,但是你不知道这是因为你的副本更好,视觉设计更好,还是布局更好(或者整体效果更好)。 内容采集来自9fen.net

相反,如果使用多变量测试,你可能总会将功劳归于一个特定变体或变体组合。 因此,举例来说,你可能会发现,产品视频在转化过程中所产生的影响要比更改操作按钮文案的效果要好得多,这会为你提供进一步的策略和设计见解(例如,它可能会告诉你投资优秀产品视频制作是值得的)。 www.9fen.net

三、多变量测试(MVT)测量元素之间的相互作用

让我们回到一开始的电商示例。你可能想知道,两个连续的 A/B 测试是否会产生与多变量测试相同的结果。具体来说,我们假设你先运行 A/B 测试来比较视频与图片,假设视频获胜。接下来,在获胜的变更(即视频)上,你可以在两个可能的按钮文案之间运行另一个 A/B 测试,并且证明「立即购买」的文案更好。难道这个结果不等同于多变量测试吗?

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答案是:不一定。因为可能是这样一种情况,最佳组合可能是:图片×立即购买,但是你并不会测试该版本。 本文来自九分网络

标签: 交互设计 经验分享 A/B测试 转化 APP测试 多变量测试

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