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郵件行銷中的多變數測試是一種進階優化技術，它通過在多個郵件版本中同時測試多個變數，來確定哪種組合能產生最佳效果。與只比較單一變數更改的 A/B 測試不同，多變數測試會檢查主題行、圖片、行動呼吁 (CTA) 和正文等不同元素之間是如何相互影響的，從而深入洞察驅動訂閱者參與和轉化的因素。
多變數測試很重要，因为它揭示了不同的郵件元素如何共同影響訂閱者行為。雖然 A/B 測試能顯示單個元素的表現，但多變數測試能發現元素之間的協同作用和衝突。一個與某張圖片搭配良好的主題行在與另一張圖片搭配時可能表現不佳，而只有多變數測試才能識別這些交互作用。 對於尋求最大化投資報酬率 (ROI) 的郵件行銷人員來說，多變數測試提供了一種科學的優化方法，消除了猜測。多變數測試可以在單個活動週期內識別出最佳組合，而無需連續執行數週或數月的 A/B 測試，從而加速了提升表現的進程。 從多變數測試中獲得的洞察還能累積關於受眾偏好的體系知識。瞭解哪些元素組合能引起共鳴，可以讓您將這些經驗應用到未來的活動中，隨著時間的推移，對郵件行銷的有效性產生複利效應。
多變數測試通過創建多個郵件版本來工作，這些版本同時結合了幾個元素的不同版本。例如，如果您想測試兩個主題行、三張主圖和兩個 CTA 按鈕，多變數測試將創建所有可能的組合（2 x 3 x 2 = 12 個版本）並將它們發送給不同的受眾細分。隨後郵件平台會追蹤每個組合的績效指標。 測試過程始於確定您想測試的元素並為每個元素創建變體。郵件服務商會自動生成所有可能的組合，並將它們均勻分布到測試受眾中。統計分析會根據您選擇的成功指標（無論是開啟率、點擊率還是轉化率）來確定哪種組合表現最好。 由於版本數量增加，為了獲得具有統計學意義的结果，多變數測試比 A/B 測試需要更大的樣本量。大多數郵件平台使用分數階乘設計或田口方法 (Taguchi methods) 來減少所需的組合數量，同時仍能提供關於元素交互的可靠洞察。
A/B 測試比較的是更改了一個變數的兩個版本的郵件，而多變數測試則同時檢查多個變數的許多組合。A/B 測試更簡單且需要的樣本量更小，而多變數測試能提供關於元素如何交互的更深層洞察，但需要更大的受眾群體來實現統計學意義。
所需的清單規模取決於測試的版本數量。一般規則是，每個版本至少需要 1,000 名收件者才能獲得可靠結果。對於一個有 12 個組合的測試，您至少需要 12,000 名訂閱者，不過更大的樣本能提供更確鑿的結論。
大多數多變數郵件測試應執行到達到統計學意義為止，開啟率分析通常需要 24-72 小時，點擊和轉化指標則需要 3-7 天。您的郵件平台應指示結果何時具有統計學意義，而不是僅僅依賴固定的時間限制。
正確執行的多變數測試不會對送達率產生負面影響。然而，向過小的細分受眾發送過多版本可能會觸發垃圾郵件過濾器。在測試前始終驗證您的郵件清單以確保高送達率，並避免在數據品質存疑的細分受眾上進行測試。
