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邮件营销中的多变量测试是一种高级优化技术，它通过在多个邮件版本中同时测试多个变量，来确定哪种组合能产生最佳效果。与只比较单一变量更改的 A/B 测试不同，多变量测试会检查主题行、图片、行动呼吁 (CTA) 和正文等不同元素之间是如何相互影响的，从而深入洞察驱动订阅者参与和转化的因素。
多变量测试很重要，因为它揭示了不同的邮件元素如何共同影响订阅者行为。虽然 A/B 测试能显示单个元素的表现，但多变量测试能发现元素之间的协同作用和冲突。一个与某张图片搭配良好的主题行在与另一张图片搭配时可能表现不佳，而只有多变量测试才能识别这些交互作用。 对于寻求最大化投资回报率 (ROI) 的邮件营销人员来说，多变量测试提供了一种科学的优化方法，消除了猜测。多变量测试可以在单个活动周期内识别出最佳组合，而无需连续运行数周或数月的 A/B 测试，从而加速了提升表现的进程。 从多变量测试中获得的洞察还能积累关于受众偏好的体系知识。了解哪些元素组合能引起共鸣，可以让您将这些经验应用到未来的活动中，随着时间的推移，对邮件营销的有效性产生复利效应。
多变量测试通过创建多个邮件版本来工作，这些版本同时结合了几个元素的不同版本。例如，如果您想测试两个主题行、三张主图和两个 CTA 按钮，多变量测试将创建所有可能的组合（2 x 3 x 2 = 12 个版本）并将它们发送给不同的受众细分。随后邮件平台会跟踪每个组合的绩效指标。 测试过程始于确定您想测试的元素并为每个元素创建变体。邮件服务商会自动生成所有可能的组合，并将它们均匀分布到测试受众中。统计分析会根据您选择的成功指标（无论是打开率、点击率还是转化率）来确定哪种组合表现最好。 由于版本数量增加，为了获得具有统计学意义的结果，多变量测试比 A/B 测试需要更大的样本量。大多数邮件平台使用分数阶乘设计或田口方法 (Taguchi methods) 来减少所需的组合数量，同时仍能提供关于元素交互的可靠洞察。
A/B 测试比较的是更改了一个变量的两个版本的邮件，而多变量测试则同时检查多个变量的许多组合。A/B 测试更简单且需要的样本量更小，而多变量测试能提供关于元素如何交互的更深层洞察，但需要更大的受众群体来实现统计学意义。
所需的列表规模取决于测试的版本数量。一般规则是，每个版本至少需要 1,000 名收件人才能获得可靠结果。对于一个有 12 个组合的测试，您至少需要 12,000 名订阅者，不过更大的样本能提供更确凿的结论。
大多数多变量邮件测试应运行到达到统计学意义为止，打开率分析通常需要 24-72 小时，点击和转化指标则需要 3-7 天。您的邮件平台应指示结果何时具有统计学意义，而不是仅仅依赖固定的时间限制。
正确执行的多变量测试不会对送达率产生负面影响。然而，向过小的细分受众发送过多版本可能会触发垃圾邮件过滤器。在测试前始终验证您的邮件列表以确保高送达率，并避免在数据质量存疑的细分受众上进行测试。
