5つの簡単なステップ（および2つの例）でA/Bテストを実施する方法

マーケティングキャンペーンを改善し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、顧客についてもっと知る方法があると言ったらどうでしょうか。

ええと、あります。

あなたがしなければならないのはA/Bテストを実行することだけであり、それはあなたが思っているよりも簡単です。

A / Bテストの重要性と、この方法を使用してコンバージョン率を改善し、変化を測定し、収益を向上させる方法について説明します。

しかし、最初に、基本をカバーしましょう。

A / Bテストでは、同じものの2つの異なるバージョンを分析して、どちらがパフォーマンスが優れているかを確認します。 分割テストとも呼ばれます。

出典： HubSpot

Webサイトの新しいランディングページを作成したとします。 見た目は気に入っていますが、既存のランディングページよりも優れているかどうかはわかりません。

新しいものに変更することもできますが、コンバージョン率が低下する可能性があります。

あなたはあなたの訪問者がどのバージョンを好むか知りたいです。 そのために、A/Bテストを実行できます。 サイトにアクセスした訪問者の半分にはランディングページAが表示され、残りの半分にはランディングページBが表示されます。

テストが終了すると、ランディングページのどのバージョンが最高のコンバージョン率を示したかを確認できます。 それはあなたがあなたのウェブサイトに追加すべきバージョンです。

ランディングページだけでなく、事実上すべてのA/Bテストを実行できます。 ブランドは一般的にテストします：

• ニュースレターのデザイン、件名、その他のメールコピー
• 召喚ボタン
• 製品の説明
• カスタマーレビュー
• ポップアップ広告など

分割テストを実行すると、ユーザーエンゲージメントを理解し、より適切なマーケティング決定を下すのに役立ちます。

分割テストの多様性により、デジタルマーケティングツールボックスで最も価値のある資産の1つになります。 デジタルコンテンツを変更したときに人々がどのように反応するかを確認できます。 これにより、訪問者の行動と購入の好みについてより多くの洞察を得ることができます。

A/Bテストを実施する正しい方法と間違った方法があります。

正しい方法は、訪問者の好みに合わせてWebサイトのさまざまな要素を微調整することにより、コンバージョンの目標を達成するのに役立ちます。 間違った方法はあなたに多くの時間を浪費させるでしょう、そして誰もそれを望んでいません。

以下は、A/Bテストを最大限に活用するためのベストプラクティスです。

1.戦略から始める

A / Bテストの実施は、科学的方法に従うことによく似ています。 ランダムに物事を変えるだけではありません。 あなたが従うべきプロセスがあります。

必ず：

• 「ニュースレターの購読を増やすにはどうすればよいですか？」という質問から始めます。
• 仮説を立てる： 「ランディングページにexit-intentポップアップを追加すると、サブスクライバーが増加します。」
• 実験の実施：ポップアップの有無にかかわらず、ランディングページでA/Bテストを実行します。
• 結論を導き出す： 「ポップアップを使用することで、8.75％多くのサブスクライバーを獲得しました。」

目標や望ましい結果を念頭に置いていない場合は、何かがうまくいくことを期待して、意図せずに物事をテストしています。 そのため、A/Bテストを開始する前に戦略を立てることが重要です。

達成したいことを理解してから、テストの計画を開始できます。

これが例です。

あなたの目標がニュースレターの購読を増やすことであると偽ってください。 最初にすべきことは、サブスクリプションを増やすためのさまざまな方法を考えて、その目標に沿って戦略を立てることです。 あなたは出来る：

• オプトインフォームのポップアップを追加して、訪問者がランディングページを離れるときにターゲットを設定します。
• 新しいランディングページを作成します。
• 既存の召喚状のボタンの色を変更します。

これらはテストするのに最適なものです。 必要な数のA/Bテストを実行できますが、一度にテストする必要があるのは1つの要素だけです。

訪問者がどの要素に応答しているかわからないため、新しいランディングページで新しいポップアップをテストしないでください。

ただし、同じ要素に対して複数のテストを実行できます。 これは多変量テストと呼ばれます。

多変量テストの例は、3つのスピンザホイールポップアップバージョンの分割テストです。このバージョンでは、バリアントごとに異なる召喚ボタンを使用します。 複数のテストを実行していますが、同じ要素、つまりスピンザホイールポップアップを分析しています。

2. A/Bテストの基礎を築きます

すべてのA/Bテストには次のものが必要です。

• コントロール：現在のデジタル資産。 コントロールは、ブログ投稿のタイトル、電子メールの件名、召喚状、またはテスト可能なその他のものである可能性があります。
• チャレンジャー：テストするコントロールの変更バージョン。

ブログ投稿にウェルカムポップアップがあり、exit-intentポップアップの有効性をテストしたいとします。 ウェルカムポップアップはあなたのコントロールであり、exit-intentポップアップはあなたの挑戦者です。

次に、サンプルサイズを設定します。 誰にテストを送りますか？

電子メールキャンペーンを分割テストしている場合は、サブスクライバーの半分にコントロールを送信し、残りの半分にチャレンジャーを送信するだけです。

Webサイトのページや要素をテストする場合、訪問者をどのようにターゲティングしますか？

十分なサンプルサイズがあることを確認する必要があります。 そうしないと、テストで正確な結果が得られません。

Optimizelyには、サンプルサイズの設定に役立つ計算機があります。

あなたがしなければならないのは

1.コントロールの変換率を入力します-これは、既存のオブジェクトの変換率です。

2.テストでどの程度の改善を確認するかを決定します。 下の写真では、最小検出可能効果は20％です。 これは、テストで20％以上のコンバージョンの上昇が検出されることを意味します。

3.テストの統計的有意性を選択します。 これを正確さと考えてください。 テストの統計的有意性が95％の場合、結果が正確であると95％確信できることを意味します。

そして多田！ 計算機は、テストを表示する訪問者の数のサンプルサイズを提供します。

3.テストを開始します

テストを開始してデータを収集するには、A/Bテストツールが必要です。 分割テストの統計に関するガイドを読むことで、テストを開始して結果を測定する方法について詳しく知ることができます。

パーソナライズされたポップアップを作成し、A / Bを実行し、それらに対して多変量テストを実行できるソリューションを探している場合は、 OptiMonkをチェックしてください。

特にA/Bテストツールではありませんが、OptiMonkを使用して、次のようなさまざまなWebサイト要素を作成およびテストできます。

• ポップアップ
• サイドメッセージ
• ナノバー
• バナーなど

テストを開始したら、その期間を決定する必要があります。

通常、企業は数か月またはビジネスサイクルでテストを実行しますが、すべてのケースが異なります。 理想的には、 95％の統計的有意性に達するまでテストする必要があります。

ほんの数日間はテストを実行しないでください。 パフォーマンスを歪める短期間の急増またはコンバージョンの低下が発生する可能性があるため、正確なテスト結果は得られません。

4.結果を測定します

テストの結果を測定することは、迅速で簡単なプロセスです。

上の画像は、OptiMonkを介して実行された多変量ポップアップテストの結果です。 あなたが見ることができます

• 各テストのビュー数（インプレッション）
• コンバージョン数
• 変換率
• 各テストの信頼度

写真から、バリアント1のコンバージョン率が最も高いことがわかりますが、テストはまだ終わっていません。 バリアント1と2は95％以上の信頼水準に達していないため、バリアント1をまだ自信を持って勝者と宣言することはできません。

いつテストを停止する必要がありますか？ テストが95％の信頼水準に達すると、テストを終了するのに十分な情報が得られます。 次に、コンバージョン率が最も高いバリアントをチャンピオンとして選択できます。

5.次のテストを計画します

A/Bテストを1回限りのものとは考えないでください。 顧客の好みは時間とともに変化するため、これを継続的なプロセスと見なしてください。

さらに、特に顧客中心のコンテンツを作成する場合は、常に改善の余地があります。 Webページを再設計したり、オプトインフォームのボタンのサイズを変更したりするたびに、A / Bテストを実行して、訪問者がどのバージョンを好むかを確認します。

マーケティングキャンペーンのさまざまな要素を改善する方法を考えてください。 GoogleAnalyticsでランディングページを評価します。 バウンス率、コンバージョン率、ページで費やされた時間などの指標を確認します。

改善の余地があると思われる場合は、ページを変更してテストする方法を考えることができます。

A / Bテストを正常に実行する方法がわかったので、1つの質問が残ります。それらは本当に機能するのでしょうか。

絶対！

A / Bテストは、最も効果的なコンバージョン最適化ソリューションの1つです。 しかし、私たちの言葉を信じないでください。 以下の2つのケーススタディを読んで、自分の目で確かめてください。

ブーツカフス＆ソックス

女性用靴会社のBootCuffs＆Socksは、売り上げを伸ばすための支援が必要なときにOptiMonkを利用しました。 彼らは、購入を確定せずにサイトを離れる買い物客のためにポップアップを作成しました。

彼らは訪問者に購入を完了するように促すために2つのバージョンを作成しました。 1つは4.25ドルのストアクレジットを提供し、もう1つは10％の割引を提供しました。 Boots Cuffs＆Socksは、両方のバージョンが互いにどのように機能するかを確認したかったので、A/Bテストを実行しました。

テストは40日間実行され、人々はバージョンBをより好むことがわかりました。 変換率はバージョンAより15％高かった。

結局、Boot Cuffs＆Socksのマーケティング活動はうまくいきました。 このキャンペーンにより、カートの放棄が17％削減され、毎月280％の投資収益率が達成されました。

SwissWatchExpo

SwissWatchExpoは、OptiMonkを使用してポップアップをテストしました。

彼らは、3つのポップアップで多変量テストを実施し、Webサイトの訪問者がどのバージョンを好むかを確認しました。 違いは次のとおりです。

• バージョンAは、動的テキスト置換（DTR）機能を使用して、時計の1つをポップアップに表示しました。
• バージョンBには、アイテムが売り切れになる前に訪問者に購入を終了するように促すメッセージがありました。
• バージョンCは、100ドルの割引と送料無料を提供しました。

バージョンCがチャンピオンでした。 それは28％の印象的なコンバージョン率でテストに勝ちました。

テストを終えた後、SwissWatchExpoはキャンペーンを開始しました。 彼らのオンライン取引は27％増加し、わずか3か月で収益が25％増加しました。

アルバート・アインシュタインはかつて、 「失敗は進行中の成功です」と述べました。

推測して完璧なマーケティングキャンペーンを作成することはできません。 試行錯誤しながら作成します。何がうまくいかないかを学び、戦略を適応させます。

そこで、A/Bテストが役立ちます。 いくつかのテストを実行した後、顧客の好みや買い物の習慣についての理解を深めることができます。

どのマーケティング戦略が売り上げを伸ばす可能性があり、どの戦略を避けるべきか、そしてユーザーの行動に影響を与える楽しいカスタマーエクスペリエンスを作成する方法を学びます。 これにより、進行中のキャンペーンのパフォーマンスが向上するだけでなく、情報に基づいた今後の意思決定にも役立ちます。