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购买后多变量测试

多变量测试让你可以同时测试多个优惠变量——例如折扣、计时器、运费和数量——以找到表现最佳的组合。你定义变量并选择想要测试的选项,Aftersell 会将它们组合成所有可能的布局组合进行测试。 这是优化你的购买后 upsell 策略最强大的方式之一。
在多变量测试中,你定义各个变量及其选项,Aftersell 会将它们组合成所有可能的布局组合进行测试。如果你想逐个配置完整布局并让它们相互对比(最多 5 个布局),请改用购买后 A/B 测试
多变量测试仅适用于购买后 upsell。感谢页面优惠的多变量测试目前不可用。有关 checkout widget 测试,请参阅 Checkout A/B 测试

1. 明确你的目标

在设置多变量测试之前,先花点时间定义对你的商店而言什么才算成功。设定清晰的目标有助于你选择正确的测试变量,并衡量真正重要的指标。一些常见的目标包括:
  • 提高 upsell 优惠的转化率
  • 提升平均订单价值(AOV)
  • 找出最有效的商品或激励方式
需要灵感?请查看我们的最佳实践文章,获取能带来真实效果的思路。

2. 创建你的测试页面

除了变量之外,多变量测试还允许你添加最多 5 个优惠页面(你的基础优惠加上最多 4 个额外页面),每个页面都可以有自己的商品、布局或内容。你在下一步中配置的变量会应用于所有页面,并覆盖各个页面上的相应设置。

3. 选择要测试的变量

从四个可能影响买家行为的可用变量中选择:
  • **折扣:**百分比 vs. 固定金额 vs. 无折扣
  • **计时器:**不同的倒计时时长,例如 5 分钟 vs. 15 分钟
  • **运费:**免运费 vs. 固定运费
  • **数量:**不同的默认数量
变量太多会使分析变得更困难。保持聚焦。

4. 创建你的变体

为每个变量设置选项。例如:
  • **折扣:**10%、20%、30%
  • **计时器:**5、10 或 15 分钟
  • **运费:**免运费 vs. 固定运费
Aftersell 会将你的页面和所选变量选项组合成所有可能的布局组合进行测试。布局总数等于页面数量乘以每个激活变量的选项数——例如,2 个页面配合一个 3 选项的折扣变量和一个 2 选项的计时器变量,会产生 2 × 3 × 2 = 12 个布局。

5. 设置你的多变量测试

  1. 打开 Aftersell 控制台
  2. 前往 Post-Purchase Funnels
  3. 创建新漏斗或打开现有漏斗
  4. 点击 Create test 并选择 Multivariate Test
  5. 添加你的页面,选择所需的变量和选项
  6. 点击 Start test
每个组合会自动标记为 Layout ALayout B 等,方便在分析数据中查阅。
输入每个变量后,请务必按 Enter 键以正确保存。

流量如何分配

流量会在测试生成的所有布局之间自动均匀分配。无法手动调整每个布局的流量比例。例如,如果你的页面和变量组合产生 4 个布局,则每个布局将获得大约 25% 的流量。 不支持设置自定义比例(例如,你不能将 Layout A 设为 80%、Layout B 设为 20%)。

6. 查看结果

当你的测试运行了足够长的时间(最好是 2-4 周)后,你就会有足够的数据来做出明智的决策。测试时间过短可能无法产生具有统计可靠性的洞察,尤其是在流量较低的情况下。 要查看结果,请前往 Aftersell 分析控制台中的 Tests 选项卡。 有关 Tests 选项卡所有指标的完整说明,包括分组级别的分析、按变量的表现(Performance by Variable)、所有分组表格(All Groups)以及如何选择测试,请参阅购买后分析
你的测试会显示达到统计显著性所需的展示次数,帮助你判断数据何时可以用于决策。要关注多个指标上的持续稳定表现,而不仅仅是某一方面的峰值。

7. 应用获胜变体

一旦出现获胜者:
  1. 在你的漏斗中应用该变体
  2. 监控表现,确保它持续带来良好效果
  3. 考虑使用一组新变量再次测试

限制

多变量测试仅限于单个漏斗内

多变量测试在同一个漏斗内运行。你无法跨多个漏斗运行多变量测试。

多变量测试仅适用于购买后(一键)upsell

多变量测试目前不适用于感谢页面优惠。它仅支持购买后 upsell 漏斗。

不支持自定义流量比例

流量始终在测试生成的所有布局之间均匀分配。无法为单个布局分配自定义比例。

多变量测试 vs. A/B 测试

不确定该使用哪种测试方法? 在以下情况使用多变量测试:
  • 你想同时测试多个变量并找到最佳组合
  • 你的流量水平较高
  • 你希望定义变量并让 Aftersell 将其组合成布局组合进行测试
在以下情况使用 A/B 测试:
  • 你想对比完整的优惠配置
  • 你的流量水平中等
  • 你希望获得清晰、直观的结果

最佳实践

  • **从简单开始:**不要一次加入过多变量
  • **保持耐心:**让测试运行足够长的时间以收集数据(至少 2-4 周)
  • **持续测试:**用获胜结果为下一轮测试提供灵感

需要帮助?

如果你对设置或分析多变量测试有任何疑问,请使用应用右下角的实时聊天与我们的支持团队沟通。