AB 或 MVT 优化数字营销中的转化

arifaislam333

我们可以投入数百万比索和时间进行广告宣传，但结果却徒劳无功，主要是由于两点：没有明确针对特定或一般目标的良好规划或策略，并且没有对在线通信中的消息进行测试。数字营销本质上促进了我们通过发送的消息来评估变量的过程，以便了解我们是否正在使用有效的内容进行沟通，从而产生所需的参与度和覆盖率。 关键在于内容的方法论评价。有两种主要的模型或方法，各有其能力和缺陷。关于两种主要方法中哪一种最好的争论已经展开。一些人提出，多变量测试方法在确定更具吸引力或产生更多活动的在线内容方面更有效。

它也被称为MVT，因为它是英语多元测试的缩写。 另一方面，那些支持 A/B 方法的人提出了一些非常实质性的优点。后者也称为 A/B 测试、拆分测试或 A/B/n 测试 WhatsApp 号码数据 其中 n 代表干预数字营销分析的任何其他变量。 销售策略 优点 MVT 允许您 轻松隔离许多小页面元素并了解它们对转化率的影响 测量独立元素之间的相互作用效应以发现复合效应 采用更保守的途径来提高转化率 促进交互效应的统计分析 A/B/n 允许您 转化策略师不受页面变化区域的限制 您可以在布局、设计、页面内容整合方面尝试更戏剧性的变化。 可以为每个变体安装和评估高级分析（例如点击热图、电话跟踪、分析集成等） 测试回合通常比 MVT 完成得更快 通常，结果可以实现更显着的转化率提升。



单个元素和交互效果仍然可以分离出来进行学习 缺点 MVT 有一定的缺点，例如 与 A/B/n 相比，它通常需要许多变量组合进行分析 比 A/B/n 测试需要更多流量才能达到真实百分比 不可能进行重大设计变更 每个“SwapBox”区域内的所有变化必须在一起才有意义，这限制了营销人员尝试新的数字营销定位方法的自由。 测试设置限制限制了营销创造力 它要么给出近似结果（如果您使用田口或类似的测试设计），要么需要比 A/B/n 指数级更多的流量（如果您使用全阶乘）。 A/B/n 测试有某些缺点，例如： 如果目标是测量孤立元素之间的相互作用效果，则必须仔细计划测试轮次。 任何田口或实验设置设计都必须在每个数字营销活动中手动规划。 我的建议是，基于 A/B 研究加强优化，从而逐个衡量网页的最佳性能是什么，或者之前设计的数字营销计划中可以改进的任何其他策略您的网站逐个部分并实现更多的转化。 如果您有兴趣，我们可以为您的机构讨论这个话题和其他话题。 单击您所在机构的横幅，让我们组队吧！