Multivariate vs. A/B Testing: Incremental vs. Radical Changes多變數測試與A/B測試：增量改進與顛覆性變更

A/B測試適用於測試徹底重新設計的效果，而**多變數測試（MVT）**適合研究頁面不同UI元素之間的互動，並支援對設計的逐步最佳化。

多變數測試（MVT）簡介

假設要最佳化電商產品詳情頁，以最大化“加入購物車”的轉化率，你可能會考慮以下改進：

• 使用產品影片代替圖片

• 將主要按鈕的標籤從“立即購買”改為“加入購物車”

核心術語

• 變數（Variable）：UI元素（例如圖片或標題）有多種設計版本可供選擇。

• 變體（Variant）：變數的具體設計版本（例如產品圖片與影片）。

• 變更組合（Variation）：包含每個變數的一個變體的最終設計版本（如“圖片 × 加入購物車”）。

定義:多變數測試（MVT）：一種設計最佳化方法，透過測試多個UI變數的不同變體組合，確定哪種組合能實現最高的轉化率。

多變數測試與A/B測試的區別

相似點

1. 流量分配：兩種方法都將實時網站流量分配到不同的測試版本中。

2. 結果測量：都用於衡量哪個設計版本在特定目標（如轉化率）上表現更好。

不同點

1. 測試內容

   A/B測試：測試的版本可以完全不同，涉及佈局、文案、導航等多個方面。

   MVT：測試的是變數的不同組合，能夠深入研究各變數對轉化率的具體影響。

2. 洞察深度

   A/B測試：僅能告訴你哪種版本整體表現更優，但無法區分具體改進來源。

   MVT：能夠揭示變數或變陣列合對轉化率的具體貢獻。

示例:假設你分別用A/B測試與MVT對產品詳情頁進行測試：

• A/B測試可能顯示“影片版本”優於“圖片版本”，但無法判斷是影片的吸引力還是按鈕標籤的改進導致了差異。

• MVT可以發現“影片 + 加入購物車”比“圖片 + 立即購買”更有效，並揭示按鈕標籤的影響程度較小。

MVT如何衡量頁面元素的互動

變陣列合的重要性:MVT可以測試各變陣列合之間的互動。例如：

逐步A/B測試的侷限:你可能先測試“影片 vs 圖片”，再測試按鈕標籤，但這種方式無法得出“圖片 + 加入購物車”是否優於其他組合。

MVT的優勢:能夠同時測試所有組合，確定整體表現最佳的設計版本。

MVT的侷限性

1. 測試版本數量的快速增長

組合數量公式：變數的變體數相乘。示例：2個變數，每個有2個變體，共4個組合。2 × 2 = 4

增加一個變體（例如按鈕標籤“購買”），組合數會增加至 。

2 × 3 = 6

影響：更多組合意味著需要更多流量和時間才能達到統計顯著性。

2. 變體之間需合理搭配

限制：所有組合必須在語義上和視覺上合理。

示例：如果標題和圖片有相關性（如“沙灘度假”與沙灘圖片），MVT無法保證所有組合的合理性，應改用A/B測試。

MVT的適用場景：最佳化設計而非徹底更改

使用場景

MVT：適合逐步最佳化某一設計，例如改善按鈕標籤、調整圖片樣式等細節。

A/B測試：適合比較現有設計與全新設計的整體表現差異。

建議流程

1. 重大變更：先用A/B測試驗證新設計是否優於當前版本。

2. 逐步最佳化：用MVT進一步最佳化獲勝版本的具體細節（例如UI元素的佈局或風格）。

總結

A/B測試適合評估顛覆性變更，快速驗證整體設計方向。

多變數測試（MVT）適合分析頁面元素間的互動，逐步最佳化設計細節。

透過結合兩種方法，你可以在快速驗證設計方向的同時，深入最佳化頁面細節以實現最大化的轉化率。