A/B テスト: コンバージョンを改善するための完全ガイド (パート I)
公開: 2022-04-13A/B テストは、理解して実装するのが難しい科学ではありませんが、デジタル マーケターの間ではあまり一般的ではありません。 SEO、SMO、PPC 広告キャンペーンなどのインターネット マーケティングの他の主要な主題と同様に、A/B テストは、訪問者の行動に関する洞察を知るのにも役立ちます。これは、Web サイトのコンバージョン率を改善するために不可欠ですが、その利点は次のとおりです。いつも過小評価。
その名前の響きと同様に、A/B テストは、Web サイトの 2 つの異なるバージョン (A と B) に対して特定のメトリック セットで実行され、これら 2 つのバージョンのどちらがより良い結果をもたらすかを定義します。 最もパフォーマンスの高いバージョンが選択され、Web サイトの最終バージョンとして実装されます。 A/B テストが適切な方法で計画されていれば、市場であなたのビジネスについての話題を生み出すのに役立ちます。
この記事では、A/B テストに関する完全なガイドを紹介します。これには、他の科学的な最適化手法との比較、Web サイトのコンバージョンとパフォーマンスへの影響、このテストを Web サイトにうまく実装するためのさまざまなアイデアが含まれます。
目次
洗練度の異なるさまざまなテスト手法
A/B テストは、科学的最適化手法の特定のカテゴリに属しますが、他に多変量テストと実験計画の 2 つのカテゴリがあります。 これら 3 つのテスト手法すべてで実行される基本機能は、次のとおりです。
- A/B テスト: 同じ Web サイトの 2 つのバージョン間でテストを行い、どちらのバージョンがより良いコンバージョンをもたらすかを確認します。
- 多変量テスト: ウェブサイトのいくつかの要素をテストして、これらの要素のどれがウェブサイトの全体的な目標を達成するのに役立つかを知ることを含みます.
- 実験計画法 : 特定の元素を深く分析するための独自の研究方法を考案すること。
A/B テスト対。 多変量テスト - 主な違い
テストの作成中に、Google から A/B テストと多変量テストのどちらかを選択するよう求められることがありますが、多変量テストでは同じウェブサイトの 2 つの異なるバージョンをテストするため、A/B テストと多変量テストのどちらかを選択することをお勧めします。 Web サイトの全体的なパフォーマンスをチェックするために、Web サイトのいくつかの重要な要素を調べます。 訪問者の観点から言えば、これらの方法はどちらも変更を加えませんが、より少ない組み合わせでより多くの変更を必要とする単純なテストの場合は、A/B テストが適しています。
A/B テストを実施しながら Web サイトのパフォーマンスを計算するための測定に進む前に、A/B テストとは何かという実際の定義を知ることが重要です。 標準的な定義によれば、Web ページに導入されたすべての最新の変更を承認して、全体的な変換を改善するための方法です。 A/B テスト中に実行される手順は次のとおりです。
- パフォーマンスの測定
- テスト機会の優先順位付け
- A/B テスト
- 繰り返す
このテストでは、2 つのバリエーションのどちらがより良いコンバージョンをもたらすかを確認します。通常、このテストには、見出し、背景色、アイコン、画像、ナビゲーション パネルの変更などの極端な変更を伴うより少ないバリエーションが含まれます。
したがって、A/B テストの基本を理解したら、次の重要なステップは、Web サイトのパフォーマンスを測定するための重要な考慮事項を学ぶことです。
A. ウェブサイトのパフォーマンスを測定する - 重要な考慮事項
ウェブサイトを強化するための変更を決定して実装する前に最も重要なステップは、Web サイトのパフォーマンスを測定して、Web サイトで発生している実際のコンバージョンと、低いコンバージョンの背後にある理由を知ることです。
1. Google アナリティクスで実用的なデータを取得することが重要
ウェブサイトで Google アナリティクスを介して実用的なデータを受け取りたい場合は、重要業績評価指標 (KPI) を適切に選択するとともに、ビジネスとウェブサイトに特定の必須の目標と目的を設定することが重要です。 これらは、すべてのデジタル マーケティング担当者にとって、Web サイトが定義された目標に従ってリードと売上を確実に生み出すために不可欠です。
ビジネスとウェブサイトの目的を設定する
ビジネスの特定の目標と目的がなければ、全体的な収益を正しい方法で決定または評価することはできません。 たとえば、衣料品を販売するオンライン ストアを運営している場合、目標はウェブサイトを通じて衣料品の売上を増やすことです。これが設定されたら、ウェブサイトのパフォーマンスに注目して、期待どおりの売上を生み出すことができるかどうか。 コンバージョンを増やし、確立したビジネス目標を維持するには、次のことを行う必要があります。
- 商品ページに鮮明で高品質な衣服の画像を追加します。
- Web ページのクリック率を高めることに力を注ぐ
- ショッピングカートの放棄率を下げる
目標が設定されたら、Web サイトの主要業績評価指標 (KPI) を定義する必要があります。その後、適切な方法で A/B テストを実行できるのはあなただけです。
主要業績評価指標 (KPI) の選択
KPI は、Web サイトの現在のパフォーマンスを評価し、定義された目標に従ってパフォーマンスしているかどうかを知るために使用される指標です。 すべての指標を KPI として定義することはできませんが、ビジネス目標に関連するものを測定する場合にのみ指標を KPI と呼びます。
衣料品のオンライン ストアが先月 60 着の衣料品を販売し、オンライン ストアの KPI を定義するために、それらの目標を定義する必要があるとします。 たとえば、KPI の目標を 1 か月あたり 200 着と定義した場合、Web サイトが定義された目標に従って販売されているかどうかを知るための適切なフレームワークが得られます。
注:次に、この情報を分析して結果を報告し、結果がビジネスの確立された目標に従っていない場合はアクションを実行します。
2.訪問者の行動を追跡する
サイトで A/B テストを実行するために必要なデータを収集したら、Web サイトの訪問者の行動を追跡して、サイトのユーザー エンゲージメント率と訪問期間を知る必要があります。
訪問者の行動を評価することは、ウェブサイトでの訪問者の行動に影響を与えるものはすべて A/B テストする必要があり、それには次のものが含まれるため、ウェブサイトで A/B テストを完全に実行するための適切な戦略を考案して最終決定するのに役立ちます。
- 見出し
- サブ見出し
- リンク
- 画像
- 段落テキスト
- 行動喚起テキスト
- お客様の声
- 賞とバッジ
3.何が利益をもたらすかを理解するために、顧客のフィードバックを確認してください
Web サイトで提供された顧客のフィードバックを聞いて分析し、A/B テスト中にどのような対策を講じれば大きな利益をもたらすことができるかを知ることができます。 また、顧客からのフィードバックの最新の傾向を注意深く評価して、Web サイトの全体的なコンバージョンに影響を与える主な要因または重要な要因を理解してください。 何か印象的なことが頭に浮かんだ場合は、深く考えて、その要因を変更して A/B テストを実行し、肯定的な結果が得られるかどうかを確認してください。
顧客からのフィードバックを収集するだけでなく、ターゲットオーディエンスをセグメント化して、利益をもたらすために使用できる貴重な情報について重要な洞察を得ることが不可欠です. ターゲットオーディエンスのセグメンテーションは、次の 3 つのカテゴリで行うことができます。
- ソース別セグメンテーション: 訪問者がサイトに到達したさまざまなソースを確認します。 これらのソースのどれが忠実な顧客をリダイレクトしているか、および他のソースのバウンスを最小限に抑えるために何ができるかを確認してください。
- 結果によるセグメンテーション: すべての訪問者が Web サイトにアクセスするときの要件は異なるため、購入する製品の種類に応じてオーディエンスをチェックしてセグメント化します。
- 行動によるセグメンテーション: 1 か月間にサイトを訪問した回数や、価格の比較のために訪問しているか、別の国から訪問しているかなど、サイトを訪問した目的などの行動に応じて、訪問者をセグメント化することもできます。国または地域。
ターゲットとするオーディエンスの収益性の高いセグメントを分析したら、それに応じて A/B テスト計画を立てることができます。
B. 何をテストするかの優先順位付け
分割ごとにウェブサイトのパフォーマンスをチェックするための指標を選択したら、 テストまたは A/B テストを行う場合、次の重要なステップは、最初に何をテストするかの優先順位を設定することです。プロセスを適切に実行するには、信頼できる開始が必要ですが、肯定的な結果を約束できる機会を最初に A/B テストするようにしてください。
1. パフォーマンスの低いページに優先度を設定する
定義された目標に従って実行されていないページの優先順位を設定します。 このデータは、問題のあるページと直帰率の高いページを追跡する Google アナリティクスを通じて受け取ることができます。 ショッピング カートの放棄率が高く、ショッピング カートのビューを変更するだけではこの問題を解決できないとします。この問題を解決するには、商品ページとカテゴリ ページも確認する必要があります。
2.トップ離脱ページの優先度を設定する
これらは、訪問者が Web サイトを離れる前に最後に見るページです。 これらのページは、Google アナリティクスで「% 離脱」ページとしてラベル付けされ、特定のページを最後に見た後にウェブサイトを離れた訪問者の割合が表示されます。 これらのページは、主な関心領域を認識するのに役立ちます。
3.価値とコストに応じて優先順位を設定する
また、投資コストが低く、価値の高いアイデアを最初にテストすることを優先する必要があります。 たとえば、チェックアウト プロセス中に発生する偏差をテストできます。これは、他のどのステップよりも最大の放棄率を示しているためです。
4. 重要度の高いページに優先度を設定する
最もパフォーマンスの悪いページに優先順位を設定することとは別に、トラフィック量が最も多いページを最初にテストするように優先順位を設定することも必要です。これらのテストはより迅速に終了し、最適化プロセスを迅速化するのにも役立つからです。
C. A/B テストの実行 - さまざまなアイデアを思いつく
A / Bテストの実行に関しては、Webサイトの任意の要素をテストして、定義された目標に従って実行されているかどうかを確認できます. 次のような特定の要素を変更することで、A/B テストを実行できます。
ウェブサイトのナビゲーション
これは、A/B テストで改善できる Web サイトの非常に重要な領域です。 ほとんどのサイトには、プライマリとセカンダリの 2 セットのナビゲーション メニューがあります。 プライマリには製品の主要なカテゴリが含まれ、2 番目には FAQ、About Us、Contact Us などが含まれます。プライマリ ナビゲーションは Web サイトにうまく統合されていますが、重要で人気のあるオプションを知るためにセカンダリ ナビゲーションを変更してテストできます。あなたのウェブページのトップ。
Call-to-Action ボタン
CTA ボタンの色、サイズ、文言を変更して、分割テストを実行できます。
ランディングページ
A/B テストは、デザイン、背景、色などを変更してランディング ページのバリエーションを作成し、どのバリエーションがより良いコンバージョンをもたらすかを評価することで実行できます。
見出し
見出しは Web サイトでのユーザー エンゲージメントとコンバージョンの増加に関与しているため、見出しで A/B テストを行うことが不可欠です。 印象的でない場合、潜在的なトラフィックを販売に変換できない可能性があります。これは、すべてのビジネスの中心的な目的です.
画像
グラフィックスに視覚的に引き付けられるのは、人間の一般的な性質です。 したがって、画像のA / Bテストは、画像の単なる変更が確立された目標に従ってリードを生成するのに役立つかどうかを理解するために不可欠です.
社会的証明
繰り返しますが、顧客からのフィードバックとそのロゴは、サイトの他のどの要素よりも販売とコンバージョンに大きく影響するため、今後の訪問者の心に大きな影響を与えます. それらが印象的でない場合、トラフィックが Web サイトから遠ざかる可能性があります。 したがって、必ず社会的証明の A/B テストを行ってください。
価格とページ上のコンテンツの長さ
サイトのどの要素が、訪問者が製品やサービスをクリックする動機になっているのかを自問してください。 これは、ターゲットオーディエンスの注意を引き、購入を促す広告またはオファーですか? または、サイトのコンテンツの長さがクライアントの購入やクリックの決定に悪影響を及ぼしますか? したがって、価格とコンテンツの長さをテストすることは、指定されたもののうちどれがあなたの期待に一致するかを確認するのに役立ちます.
結論:
A/B テストの最も良い点は、何回も実行でき、その結果に毎回驚くかもしれないということです。 A/B テストは複雑な作業のように見えるかもしれませんが、簡単に実行できるツールがいくつかあります。そのようなツールの 1 つが FigPii です。
この記事の上記のアイデアを使用すると、コンバージョンの増加に確実に役立ち、顧客により良いエクスペリエンスを提供することもできます.
これにより、A/B テストを正確に行うための特定のツールがあるかどうかを考えているかもしれません。 Google アナリティクスで A/B テストを行うにはどうすればよいですか? サイトの SEO に影響はありますか? 上記のクエリに関する情報については、次の記事をお読みください。
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