A/B テストの実行方法: 分割テストのチェックリスト

A/B テストとは何ですか?

分割テストとも呼ばれる A/B テストは、各バージョンをユーザーに無作為に提示し、結果を分析することによって、オンライン エクスペリエンスのさまざまなバリエーションのどれがより良いパフォーマンスを発揮するかを判断するための実験です。 Web サイト、モバイル アプリケーション、または広告で使用され、管理されたバージョンと比較して改善の可能性をテストします。 A/B テストは、変更が短期間でコンバージョンにどのように影響するかを証明するだけではありません。

テストにより、ウェブサイトの最適化から当て推量が取り除かれ、データに基づいた意思決定が可能になり、ビジネス上の会話が「私たちが考える」から「私たちが知っている」に変わります。 変更がメトリクスに与える影響を測定することで、すべての変更がプラスの結果をもたらすことを確認できます。

VWO、optimized、convert、omniconvert、AB Tasty などの最高の A/B テスト ツールはすべて、マーケティング担当者が、どの Web サイト デザイン、コピー行、または製品機能が会社に最適な結果をもたらすかを判断するのに役立ちます。 ABテストにはさまざまな種類があり、ウェブサイトのABテスト、メールのABテスト、コンテンツのABテストがあり、GoogleアナリティクスのABテストや他のABテストソフトウェアを使用したテストのように、さまざまな方法があります.

A/B テストのメリット

AB分割テストの重要な利点は次のとおりです。

直帰率を下げるのに役立ちます

顧客が Web サイトから直帰している場合、つまり、クリックせずにサイトを離れている場合は、Web サイトの A/B テストが役に立ちます。 見出しの変更、行動喚起の言い直し、デザイン レイアウトの微調整のいずれであっても、A/B テストは直帰の原因を特定するのに役立ちます。 テストの実行後、いくつかの ab テストの統計を確認し、顧客からのインタラクションが最も多く、バウンスが最も少ないバリエーションを確認できます。

コンバージョン率の向上に役立ちます

A/B テストは、何が顧客を変え、何がそうでないかを明らかにします。 ウェブサイトの 2 つのバージョンを提示することで、A/B テストは、オーディエンスの共感を呼んでいないものを除外し、共感を呼び、より多くのコンバージョンをもたらしているものを示すのに役立ちます。

A/Bテストの結果がわかりやすい

A/B テストの結果は単純で、比較的理解しやすいものです。 結果と AB テストの統計を調べて、A と B のどちらのページがより多くの顧客のクリックとコンバージョンを獲得したかを確認します。

安価です

A/B テストは、デジタル マーケティングの改善を継続するためのかなり安価で簡単な方法です。 A/B マーケティングは、現在の Web サイトで決定を検証し続ける方法と考えてください。 テストのコストが比較的小さいため、長期的に見れば、ROI は非常に大きくなる可能性がありますが、リード、売上、および収益が大幅に増加する可能性があります。

A/B テストの実行方法

A/B テストの考え方は、さまざまなバリアント (ユーザー グループ) にさまざまなコンテンツを提示し、その反応とユーザーの行動を収集し、その結果を使用して将来の製品またはマーケティング戦略を構築することです。 A/B テストは現在、ブルームーンで一度だけ実施されるスタンドアロンの活動から、明確に定義された CRO プロセスを通じて常に実施されるべき、より構造化された継続的な活動へと移行しています。 大まかに、次の手順が含まれます。

変数を選択

Web ページと電子メールを最適化すると、テストしたい変数が多数あることに気付く場合があります。 しかし、変更の効果を評価するには、1 つの独立変数を分離してそのパフォーマンスを測定する必要があります。そうしないと、パフォーマンスの変化の原因がどれであるかを確認できません。

1 つの Web ページまたは電子メールに対して複数の変数をテストできますが、一度に 1 つずつテストしていることを確認してください。 マーケティング リソースのさまざまな要素と、デザイン、文言、レイアウトの代替案を検討してください。 他にテストする項目には、メールの件名、送信者名、メールをパーソナライズするさまざまな方法などがあります。

目標を設定する

全員のテストで多数のメトリックを測定しますが、テストを実行する前に、焦点を当てる主要なメトリックを選択してください。 実際、2 番目のバリエーションを設定する前に行ってください。 これは従属変数です。 この変数を分割テストの最後に配置する場所を考えてください。 公式の仮説を述べ、この予測に基づいて結果を検証する場合があります。

コントロールのセットアップ

これで、独立変数、従属変数、および目的の結果が得られました。 この情報を使用して、テスト対象の変更されていないバージョンをコントロールとして設定します。 Web ページをテストしている場合、これは既に存在する変更されていない Web ページです。 ランディング ページをテストしている場合、これは通常使用するランディング ページのデザインとコピーになります。

テストグループを分割するため、AとB

電子メールのように、オーディエンスをより細かく制御できるテストの場合、最終的な結果を得るには、同等の 2 つ以上のオーディエンスでテストする必要があります。

テストを実行

テストを開始して、訪問者が参加するのを待ちましょう! この時点で、サイトまたはアプリケーションへの訪問者は、エクスペリエンスのコントロールまたはバリエーションのいずれかにランダムに割り当てられます。 各エクスペリエンスとの相互作用が測定、カウント、比較され、それぞれのパフォーマンスが判断されます。

A/B テストの結果を分析する方法

ほとんどの実験プラットフォームには、関連するすべての指標と KPI を追跡するための分析機能が組み込まれています。 ただし、A/B テスト レポートを分析する前に、次の 2 つの重要な指標を理解しておくことが重要です。

• アップリフト: バリエーションのパフォーマンスとベースライン バリエーション (通常はコントロール グループ) のパフォーマンスの差。 たとえば、あるバリエーションのユーザーあたりの収益が $5 で、コントロールのユーザーあたりの収益が $4 の場合、上昇率は 25% です。
• ベストになる確率: バリエーションが長期的に最高のパフォーマンスを発揮する可能性。 これはレポートで最も実用的な指標であり、A/B テストの勝者を定義するために使用されます。 サンプルサイズが小さい場合、上昇率は可能性に基づいて変化する可能性がありますが、最良の確率はサンプルサイズを考慮に入れています。 30 回のコンバージョンまたは 1,000 個のサンプルが発生するまで、最高になる確率の計算は開始されません。

A/B テストは死んだのか?

確かに強力ですが、A/B テストには次の 2 つの点で根本的な欠陥があります。

1. 勝者を選択するプロセスは手動です。 これは時間のかかる作業であり、知的に挑戦的な作業でもあります。
2. あなたが勝者を選ぶまで、半分の訪問者は最悪のバリエーションを見ます。

A/B テストを今すぐ始めましょう

最近のマーケティングは洞察に基づいており、A/B テストはそれらの洞察を得るのに役立ちます。 これは有用な分析方法ですが、A/B テストを実施するのは少し難しい場合があります。 当社の専門のマーケティング担当者が、ウェブサイトやその他のメディア プラットフォームで A/B テストを実施できるように支援します。これにより、インサイトを改善し、可能性を最大限に引き出す方法についてインサイトを得ることができます。