A/B テストとは何ですか? 例を含む完全なガイド

Web ページ、ポップアップ、メール キャンペーン、広告を作成するときの最終的な目標は何ですか? 人々に関与して行動を起こしてもらうため。

しかし、彼らにそれをさせる最善の方法を見つけることは、それほど簡単ではありません。 過去の出来事に基づいて決定を下す場合でも、ギャンブラーの誤謬 (過去の出来事が将来の出来事に影響を与えるという誤った信念) に陥る危険性は依然としてあります。

ノーベル賞受賞者のダニエル・カーネマンの理論は、おそらくそれを最もよく言い表しています。直感的な思考は、合理的なアプローチよりも高速ですが、エラーを起こしやすいです。

より良いマーケティングの意思決定を行うための実験主導型の方法である A/B テストを入力してください。

この記事では、A/B テストについて知っておくべきことをすべて説明します。A/B テストは、オバマ大統領が指名キャンペーンのために6,000 万ドルの追加寄付を集めるのに役立ったシンプルな戦略です。 企業が A/B テストを使用してコンバージョン目標を達成し、ブランドが同様の結果を得るために使用できる実用的なヒントを得る方法を正確に確認できます。

A/B テストは分割テストとも呼ばれ、変数の 2 つの異なるバージョンのパフォーマンスを比較するために使用される方法です。 これには、訪問者の異なるセグメントに 2 つのバージョンを表示し、どちらのバリアントがより高いコンバージョン率をもたらすかを測定することが含まれます。

このバージョンは「勝者のバリアント」とタグ付けされ、より多くのコンバージョンを促進することを目的とした今後のテストの基礎となります。

たとえば、企業はランディング ページの 2 つのバージョンをテストする場合があります。バージョン A には赤いボタンがあり、バージョン B には青いボタンがあります。 バージョン A をターゲット ユーザーの半分に、バージョン B を残りの半分に表示します。

次に、どのバージョンがコンバージョン率を高めたかについてデータを収集し、この勝者のバリアントを (おそらくさらに A/B テストを通じて) 改善し、将来のキャンペーンで使用します。

しかし、A/B テストは Web ページに限定されません。 この方法を使用して、ブログ投稿、電子メール、または広告コピーのさまざまなバージョンをテストすることもできます。 実際、Databox の調査では、57% 以上の企業が、Facebook 広告キャンペーンを毎回 A/B テストしていることを確認しています。

A/B テストと同様に、多変量テストではキャンペーンのさまざまなバリアントをテストできます。 しかし、多変量テストでは、複数の異なる要素 (さまざまな見出し、画像、行動を促すフレーズなど) を同時にテストして、どのコンポーネントの組み合わせが最高のコンバージョン率をもたらすかを判断します。

A/B テストを実施することで、直感に頼るのをやめ、代わりに信頼できるデータに基づいて意思決定を行うことができます。これにより、想像を絶する方法でコンバージョン率が急上昇する可能性があります。 多くの場合、コンバージョン率の最適化は望ましい結果ですが、他にもいくつかの良い結果が期待できます。

予算や業界に関係なく、A/B テストをマーケティング戦略の一部にする必要がある理由をいくつか考えてみましょう。

A/B テストが 2 番目に人気のある CRO メソッドであるという事実は、 A/B テストがどれほど優れているかを示しています。 A/B テストを実行すると、次のようなメリットが得られます。

1. ターゲットオーディエンスをよりよく理解する

A/B テストを実行すると、ターゲット ユーザーが Web サイトでの行動を通じて何を望んでいるのかをより深く理解することができます。 また、A/B テストを通じてオーディエンスについて学んだことは、今後のマーケティング キャンペーンを最適化するのに役立ちます。

ページ上のさまざまな要素をテストすることで、どのデザイン、コピー、およびレイアウト要素が独自のオーディエンスに最適かを判断することもできます.

2. データに裏付けられた、自信を持って判断できる決定

直感に頼ることは、試してみるピザのフレーバーを決定する際にリスクを負う価値があるかもしれません…しかし、限られたマーケティング予算をどのように投資するのが最善かを決定する際には、間違いなく最良のアプローチではありません!

A/B テストを使用すると、ユーザーの行動に基づいてデータ駆動型の意思決定を行うことができます。これは非常にスマートです。

3.コンバージョン率の向上

2022 年、Obvi はブラック フライデーのポップアップのコンバージョン率をわずか 1 週間で36% 増加させました! 簡単な調整を行うだけでコンバージョンが大幅に増加するというのは、かなり信じられないことですよね?

統計的有意性を判断し、テスト結果を分析することで、マーケティング戦略について十分な情報に基づいた決定を下し、ページを最適化してコンバージョンを増やすことができます。

4. ROI の向上

キャンペーンの A/B テストを行うと、オーディエンスに最適なものを見つけるプロセスがスピードアップします。 キャンペーン全体を刷新するのではなく、1 つまたは 2 つの小さな調整を行うだけで、大きな違いが生まれることがあります。

仮説を検証して証明 (または反証) できるため、変更を加えるたびにキャンペーンが正しい方向に進みます。 その結果、時間とお金が節約され、キャンペーンの ROI が向上します。

A/B テストを行う価値があると確信していますか? 偉大な。 では、どの要素をテストする必要があるかを正確に見てみましょう。

ランディング ページでテストする必要がある変数の例をいくつか示します。

1. 主見出しと副見出し

ページの 2 つの異なるヘッドラインとサブヘッドラインを作成してテストすることから始めるのが最適です。

これら 2 つの要素はスクロールせずに見える位置にあり、ほとんどの場合、最初に目にするものです。 それらは、訪問者を「引っ掛ける」か失うかの違いを意味する可能性があります。

オンライン ストアで新製品のマーケティング キャンペーンを実施しているとします。 メインの見出し「市場に出回っている最新かつ最先端のヘッドフォンの紹介」とサブ見出し「最先端のテクノロジーで日常生活に革命を起こす」を含むランディング ページを作成します。

あなたは分割テストを実行し、メインの見出し「私たちの革新的なヘッドフォンで日常生活をアップグレードしてください」とサブ見出し「市場で入手可能な最新のテクノロジーを体験してください」でページのバリエーションを作成することにしました。

テストを実施した後、1 つのバリアントのコンバージョン率が高いことがわかり、今後のテストやマーケティング戦略の一部として使用できます。

2. 価値提案

レビューとユーザー生成コンテンツ (UGC) は、製品に対する顧客の満足度に関する洞察を提供しますが、これらをマイニングするのは面倒な場合があります。 一方、A/B テストの結果では、変更がユーザーの行動やコンバージョン率に与える影響を直接測定できます。

各ページに同量の Web サイト トラフィックを送信し、結果を分析することで、どのバージョンの価値命題が訪問者のコンバージョンに効果的であるかを判断できます。

前の例を続けると、ターゲット ユーザーは、製品が最もトレンディなイノベーションであるということよりも、製品が日常生活をどのように強化できるかを気にかけている可能性があります。

見つける方法の 1 つは、ランディング ページで分割テストを実行することです。行動を促すフレーズのボタン、画像、広告コピーなどの要素に焦点を当てて、2 つの異なる価値提案を伝えます。 ターゲット ユーザーの心に響くものについて貴重な洞察を得て、マーケティング戦略を改善します。

3.行動を促すフレーズ（CTA）

CTA で A/B テストを実施することは、ユーザーの行動に関する信頼できるデータを収集する効果的な方法の 1 つです。

コピー、色、CTA ボタンの位置などをテストする必要があります。 これらは小さな変更のように思えるかもしれませんが、クリック率に大きな影響を与える可能性があります!

4.フォーム

フォームで A/B テストできる要素の 1 つは、フォームの長さです。 長い形式を使用して訪問者からより包括的な情報を取得したい場合がありますが、ユーザーは短くて単純な形式を好む場合があります。 分割テストを実施することで、Web サイトに最も効果的なフォームの長さを判断し、それに応じて調整することができます。

フォームのスタイルもテストすることを検討してください。 たとえば、より複雑なデザインに対してミニマリストのデザインを試すことができます。 A/B テストにより、これら 2 つの異なるスタイルのコンバージョン率を比較し、結果に基づいて決定を下すことができます。

これは、フォームの複数の要素を同時にテストできる多変量テストを試すのにも適している場合があります。 これにより、さまざまな要素の組み合わせがコンバージョン率にどのように影響するかをよりよく理解できます。

5. 画像

画像の A/B テストは、潜在的な顧客の注意を引き、コンバージョンを促進するのに最も効果的な視覚要素を特定するために重要です。

さまざまな製品画像を比較して、角度、照明、スタイリングの点で最も効果的なものを確認できます。 A/B テストにより、どの画像が最も効果的に製品を紹介し、顧客に購入を促すかが明らかになります。

同様に、画像レイアウトの A/B テストを行うことができます。 広告キャンペーンを実施している場合は、単一の画像、カルーセル、さらには動画などのレイアウトをテストすることをお勧めします。

6. ページ構造

ページ構造には、さまざまな変更を加えることができます。

Call-to-Action ボタンの配置を A/B テストして、ページの上部からページの中央に移動するとコンバージョンが増加するかどうかを確認できます。 標準の固定ナビゲーション バーに対してスティッキー ナビゲーション バーをテストしたり、ヒーロー セクションのすぐ下に社会的証明を表示することで人々がページを下にスクロールし続けるかどうかを確認したりできます。

ページ構造は非常に広い領域であるため、A/B テストで一度に 1 つのことだけをテストすることを忘れないでください。

7. 製品の推奨事項

商品のレコメンデーションを提供する場合、グリッド レイアウトとリスト レイアウトをテストして、どちらの形式が視覚的に魅力的で顧客にとって操作しやすいかを判断することをお勧めします。 ページ上のレコメンデーションの配置をテストすることで、顧客がレコメンデーションに関与する可能性が最も高い場所を示すこともできます。

8. オファー

衣料品ブランドは、「最初の購入で 20% オフ」と「最初の注文で送料無料」という 2 つの異なるオファーをテストすることを選択する場合があります。 A/B テストは、ビジネスがコンバージョンを促進するのにどのオファーがより効果的であるかを判断するのに役立ちます。 この勝者は、将来のキャンペーンで主要なオファーとして使用できます。

言語、配置、デザインなど、オファーのさまざまな要素を A/B テストすることもできます。 「期間限定」などの文言を入れて緊迫感を高めればコンバージョンが上がるかもしれませんし、配色を変えるだけで人目を引くかもしれません。 確実に知る唯一の方法は？ テスト！

A/B テストが難しすぎる、作業が多すぎる、または複雑すぎると心配している場合は、引き続きご期待ください。 このガイドに従って A/B テストを実行すると、A/B テストが簡単であることに同意する企業の 63% に含まれることになります。

ステップ 1: ウェブサイトを分析する

全体的なデザインとレイアウト、ユーザー フロー、既存の要素 (ボタン、フォーム、行動を促すフレーズなど) のパフォーマンスなど、サイトの現在の状態を調査することから始めます。

トラフィックやコンバージョン メトリックなどの Web サイトのパフォーマンス データからも、パフォーマンスの低い領域に関する洞察が得られるため、テストの優先順位を付けることができます。

たとえば、1 ページだけを表示しただけで離脱する訪問者の割合が高い場合は、Web サイトのナビゲーションが最適ではないことを示している可能性があります。 改善された UX デザインは、コンバージョンを最大 400% 向上させることができますが、それはすべて、訪問者を引き付けてサイトに長く滞在させることから始まります.

Google アナリティクスは、目標を測定するのに役立つツールです。 以下に、チェックアウトできるレポートをいくつか示します。

• 新規 vs リピーター
• モバイル デバイスとデスクトップを使用している訪問者
• ソース/メディアとキャンペーン
• ランディングページ
• キーワード
• e コマースの概要
• 買い物行動

ステップ 2: アイデアのブレインストーミングと仮説の策定

このステップでは、テストしたい潜在的な変更のリストを生成し、これらの変更のそれぞれが望ましい結果にどのように影響するかについて仮説を立てます。

たとえば、ウェブサイトのコンバージョンを増やすことが目標の場合、「今すぐ購入」ボタンの色を赤から緑に変更することが 1 つのアイデアかもしれません。 対応する仮説は、色の変化がコンバージョンの増加につながるというものです。

このステップは、テストの焦点を絞り込み、プロセスの次の段階を導くのに役立ちます。

ステップ 3: アイデアに優先順位を付ける

アイデアに優先順位を付けることで、最も有望な仮説に注目し、最初にテストすることができます。 これに対する効果的なアプローチの 1 つは、RICE メソッドを使用することです。RICE メソッドは、4 つの要素 (リーチ、インパクト、信頼度、労力) を組み合わせて各アイデアにスコアを付けます。

頭字語の内訳は次のとおりです。

• リーチ: 変更が影響するユーザーまたは訪問者の数。
• 影響: 主要なメトリックに対する変更の潜在的な影響。
• 信頼度 : 変更によって望ましい効果が得られるとどの程度確信していますか?
• 労力: これは、変更を実装するために必要なリソースを指します。

4 つの要因すべてを考慮することで、テストの取り組みに対する利益を最大化できます。

ステップ 4: チャレンジャーのバリアントを作成する

次に、Web サイト要素の代替バージョンを作成して、元のバージョンまたは「コントロール」バージョンに対してテストします。

たとえば、Web サイトでコールトゥアクション ボタンの有効性をテストしている場合、チャレンジャー バージョンのボタンは色やサイズが異なるか、コピーが異なる可能性があります。

複数のチャレンジャー バリアントを作成してテストし、最適なソリューションを見つけることも効果的です。 上記の行動喚起ボタンの例では、3 つの異なるバリエーション (色が異なるもの、サイズが異なるもの、コピーが異なるもの) を作成し、それらすべてをコントロール ボタンに対してテストして、どれが最も効果的かを確認できます。

ステップ 5: テストを実行する

これは、実験を実行して結果を収集するフェーズです。 テスト対象のバージョンについて十分な情報に基づいた決定を下すのに十分なデータを収集するのに十分な時間、テストを実行します。

ここでは、毎日および毎月の平均訪問者数が重要な要素です。 Web サイトに毎日大量の訪問者がいる場合は、テストを短期間実行することができます。 対照的に、訪問者数が少ない場合は、十分なデータを収集できるように、テストをより長く実行する必要があります。

テストするバリアントの数も、テストの期間に影響を与える可能性があります。 バリアントが多いほど、それぞれのデータを収集するために必要な時間が長くなります。

ステップ 6: テスト結果を評価して最適化する

A/B テストを実施するための最後のステップは、結果を評価して最適化することです。 ここでは、テスト中に収集されたデータを分析して、どのバリアントのパフォーマンスが優れているかを判断します。 これを行うには、コントロール バージョンとチャレンジャー バージョンの間でコンバージョン率、直帰率、クリック率などの指標を比較します。

あるバリアントのパフォーマンスが他のバリアントよりも大幅に優れていることが結果で示された場合、このバージョンが勝者になります。 次に、勝者のバリアントを使用してキャンペーンを最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。

ただし、結果が決定的でないか、最初の仮説を支持しない場合は、さらに最適化する必要があります。 これには通常、新しいアイデアを実装するか、結果をよりよく理解するために追加のテストを実施することが含まれます。

たとえば、メール キャンペーンでテストを実行した結果、開封率に大きな違いが見られなかった場合は、新しい件名をテストするか、メールのデザインを変更して、キャンペーンを最適化します。

よし、A/B テストとその魔法を称賛する歌は終わりだ! スプリット テストを使用したトップ ブランドの実例をいくつか見てみましょう。

1. メッセージのデザインを A/B テストする

この例では、DTC ブランドの Obvi は、割引ポップアップにカウントダウン タイマーを追加することで切迫感が高まり、コンバージョン率とクーポンの償還率が高くなるという仮説を確認したいと考えました。

彼らは、ポップアップの 2 つのバリエーション (タイマー付きとタイマーなし) を作成し、ターゲット ユーザーのサンプル サイズでテストしました。 彼らは正しかった！

カウントダウン タイマーを使用したバリアントは、カウントダウン タイマーを使用しないバリアントよりも 7.97% 優れたコンバージョン率を示しました。これは、タイマーが緊急性とコンバージョンの増加に効果的であることを示しています。

2.ティーザーの効果をA/Bテストする

Obvi のこの 2 番目の例では、ブラック フライデーのポップアップの 2 つのバージョンをテストしました。

ティーザー付きのバリアントでは、キャンペーンの SMS 加入者が 36% 増加し、コンバージョン率が高くなりました。 そのため、ポップアップにティーザーを含めることが、エンゲージメントを高め、売上を伸ばすための効果的な戦略であることを学びました。

3. さまざまな種類のキャンペーンの A/B テストを行う

Christopher Cloos のチームによる以下の例のように、さまざまな種類のキャンペーンの A/B テストを行うことで、どのバージョンが訪問者の心に響くかを知ることができます。

この場合、チームは従来のウェルカム ポップアップを、よりパーソナライズされた会話型ポップアップに対してテストし、会話型ポップアップがより高いレート (正確には 15.38% 高い) で変換されることを発見しました。

このテストは、店舗のトラフィックに基づいて理想的な 1 か月間実行されました。 テストをより短い期間実行した場合、会話型ポップアップが完全に機能する機会が与えられなかった可能性があります。

また、長期間のテストは、季節性、傾向、消費者行動の変化などの外的要因の影響を受ける可能性があり、結果に影響を与える可能性があることに注意してください。

そのすべての労力とマーケティング予算を分割テストに費やして、偽陽性または不正確なテスト結果を得ることは、最も避けたいことです。 最も一般的な (そして高くつく!) 間違いを避ける方法は次のとおりです。

間違い 1: 複数の要素を変更する

A/B テストを実施するときは、特定の変更の影響を正確に判断できるように、一度に1 つの要素のみを変更する必要があります。

ボタンの色を変更した場合の効果をテストしていますか? 次に、チャレンジャー バリアントのボタンの色だけを変更し、他には何も変更しません。ボタンのテキストやページのレイアウトも変更すると、どの変更が結果に最も大きな影響を与えたかを判断するのが難しくなります。

一度に複数の要素を変更すると、変更が予期しない方法で相互に作用する可能性があるため、不正確な結果につながる可能性もあります。

間違い 2: 統計的有意性を無視する

A/B テストでは、バリアントの有効性の真の違いではなく、テストの結果が偶然によるものである可能性があります。 これにより、どのバリアントがより優れているかについて誤った結論が導き出され、不正確なデータに基づく適切な決定が下されない可能性があります。

例を次に示します。テストでは、バリエーション A のコンバージョン率がバリエーション B よりわずかに高いことが示されていますが、結果がどれほど重要であるかを考慮していません。 したがって、バリエーション A がより良い選択肢であると結論付けてしまいます。 ただし、統計的有意性を考慮すると、バリアント A が実際に優れていると結論付けるのに十分な証拠がないことが明らかになりました。

A/B テストで統計的有意性を無視すると、結果に対する誤った信頼感につながり、パフォーマンスに実質的な影響を与えない可能性のある変更を実装することになります。

間違い 3: 十分な時間テストを実行していない

この次の間違いは、#2 の間違いと密接に関連しています: 統計的に有意な結果を生成するのに十分なデータを収集するのに十分な時間がないうちに、分割テストを終了します。 テストしている要素について不正確な結論を出すことになります。

A/B テストが 1 週間だけ実行され、特定のバリアントが勝者であると宣言したとします。 実際には、結果は偶然によるものでした。 バージョン間の違いを正確に把握するのに十分な時間、テストを実行していることを確認してください。

この記事で、オンライン ストアを最適化するために A/B テストがいかに重要であるかを示していただければ幸いです。 A/B テストが改善に役立つさまざまな方法をすべて理解すると、スプリット テスト ソフトウェアを使用している企業は 44%しかないとは信じられません。

ビジネスで現在 A/B テストを実施していない場合でも、コンバージョン率に値する TLC を設定するのに遅すぎることはありません。 さまざまなバリアントを分割してテストすることで、Web サイトまたはマーケティング キャンペーンのどの要素が機能しているか (または機能していないか) を特定し、目標に沿って戦略的な変更を加えることができます。

さまざまなバージョンを作成し、結果を比較して最もパフォーマンスの高いバージョンを決定するのと同じくらい簡単です。 あなたが中小企業の経営者であろうと、マーケティングの専門家であろうと、A/B テストは武器として持つべき不可欠なツールです!