A/Bテストの美しさと利点を探る

公開: 2021-09-26

A / Bテストは、現代のデジタルマーケティングで最も役立つツールの1つです。 この気の利いたテクニックは長い間存在していましたが、あいまいなままである多くの側面があります。 これは、A / Bテスト自体と、A / Bテストの使用方法が頻繁に変化および進化するため、A/Bテストで何が達成できるかを見失いやすいためです。

このブログで説明するように、A / Bテストの本当の美しさは、ほとんどすべてのテストで実行できることです。 ウェブサイトのデザインからメールテンプレートまで、企業がA/Bテストを使用して結果とコンバージョンを改善する方法はたくさんあります。 ただし、正しく実行された場合に提供されるすべての利点について、A/Bテストが正しく実行されなかった場合にも多くの損害が発生する可能性があることを覚えておくことも重要です。

これらのニュアンスのすべてと、A/Bテストに関する詳細についてはブログで説明します。 それでは、この興味深い概念の基本について詳しく見ていきましょう。

A / Bテスト:基本

A / Bテストは、さまざまなオーディエンスでテストするためにバリアントを分割する必要があるため、分割テストとも呼ばれます。 A / Bテストがどのように見えるか、今日の企業でどのように使用されているか、そしてどのようにそれをより効果的に行うことができるかを詳しく見てみましょう。

1.A / Bテストとは何ですか?

A/Bテストという名前は、テストプロセスの性質に由来しています。つまり、AとBの2つのバリアントを開発し、どちらのバリアントのパフォーマンスが優れているのか、その理由を理解するために相互にテストすることができます。

A / Bテストは、ウェブサイトページ、オンライン広告、メール、ブログタイトル、広告コピー、広告デザイン、CTAなど、マーケティングのさまざまな側面の2つのバリエーションを作成し、それぞれのバリエーションをさまざまなオーディエンスに表示することで行われます。

A / Bテストの利点は、今日の企業がほとんどすべてにA / Bテストを使用しており、結果が明確で理解しやすいことです。 その結果、A / Bテストを実施すればするほど、オーディエンスの共感を呼び、コンバージョンにつながるWebページやブログタイトルのバリエーションを見つける可能性が高くなります。

2.A / Bテストはいつ使用されますか?

A / Bテストの利点は、いつでも、どのような目的でも使用できることです。 それで、「いつA / Bテストを行うべきですか?」という質問に対する簡単な答えです。 いつもです。 しかし、より現実的には、A / Bテストには多くの可動部分があるため、答えは「できる限り」でなければなりません。 そのため、追跡と監視によって常に実行することが困難になるため、A/Bテストの実装は決して容易ではありません。

ただし、A/Bテストがやむを得ない場合もあります。 これは主に、新しい広告キャンペーンを開始するとき、新しいWebページを設定するとき、新しい一連の電子メールを開始するとき、または新しいブログ投稿を作成するときです。 A / Bテストでは、重要な要素を分析し、最も成功したバージョンを選択できます。 この方法は、予算を消費したり、ブランドイメージに直接影響を与えるものを立ち上げる場合に必要です。

3.A / Bテストを効果的に行う方法は?

これは、A/Bテストの基本に関する次の質問です。 A / Bテストを実行するための完璧な方法は、達成しようとしていることによって異なりますが、次のように常に従うことができるいくつかの基本事項があることに注意してください。

  • 結果に歪みがないように、オーディエンスを均等かつランダムに分割します。 通常、マーケティング自動化ソフトウェアをこの目的に使用して、オーディエンスを公平に分割することができます。

  • 結果が明確で理解しやすいように、焦点を当てる変数を1つだけ選択します。 複数のA/Bテストを同時に実行できますが、各テストで必ず1つの変数をテストしてください。

  • 結果が実用的で正確になるように、テストをかなりの時間実行させます。 A / Bテストの一般的な欠点は、より多くの時間が別の結論を明らかにする可能性があるときに、結果を迅速に決定することです。

  • バージョンを同時にテストして、元のバージョンとバリアントのリアルタイム比較を確認します。

A / Bテストとは何か、いつ使用するか、効果的に行う方法を理解したところで、なぜそれを行う必要があるのか​​、そして達成できるメリットを見てみましょう。

A/Bテストの利点

A/Bテストでビジネスを改善できる点のリストを次に示します。

1.コンテンツパフォーマンスの向上

コンテンツは、そのWebページ、アプリ、広告、ブログなど、どこにでもあります。 また、コンテンツのパフォーマンスによって、大部分はビジネスのパフォーマンスが決まります。 A / Bテストを使用すると、オーディエンスにとって効果的なものとそうでないものを簡単にフィルタリングできます。

あなたがブログを書いていて、どの見出しがターゲットオーディエンスとよりよく共鳴するかを決めることができないと想像してください。 A / Bテストにより、パフォーマンスの高い見出しが明らかになり、その結果、コンテンツは検索エンジンで上位にランク付けされます。 これはあなたのウェブサイトに信憑性を提供し、あなたのコンテンツへの信頼を刺激します。

A / Bテストの利点は、広告コピー、Webページのコンテンツ、ブログ投稿の見出しなど、あらゆるタイプのコンテンツに使用できることです。 頻繁なA/Bテストは、コンテンツのランクを上げるだけでなく、ユーザーを引き付けるのにも役立ちます。

2.ユーザーエンゲージメントの向上

A / Bテストの目的は、ユーザーにコンテンツ/デザインの最高のバージョンが表示されるようにすることであるため、ユーザーエンゲージメントの向上は、A/Bテストを繰り返すことの直接的なメリットです。

Facebookでeコマースサイトの広告を掲載する必要があると想像してみてください。 広告をA/Bテストすると、どの広告コピーと広告グラフィックがオーディエンスに対して最も効果的かがわかります。 ユーザーがより洗練されたバージョンの広告を見ると、ユーザーは広告をクリックしてサイトから購入する可能性が高くなり、それによってユーザーエンゲージメントが向上します。

3.より高いコンバージョン率

ユーザーエンゲージメントが向上した結果、コンバージョン率が高くなります。 これは、ユーザーの関心が高いほど、コンバージョンファネルで目的のアクションを実行する可能性が高くなるためです。

実際、調査によると、A / Bテストからの変換を成功させるための業界平均は12%から15%の間です。 これは、バリアントのテストが、ユーザーがコンバージョンプロセスを通過するための効果的な方法であることを示しています。

4.より少ない機会費用でより簡単なテスト

通常、ウェブサイトのデザインやかなりの予算が割り当てられた広告コピーを変更することは、非常にリスクが高く、費用がかかる可能性があります。 すべての企業が、ウェブサイトのデザインに大きな変更を加えたり、失敗した場合にのみ完全な広告戦略を見直したりするための資金力を持っているわけではありません。

ここでA/Bテストが役立ち、機会費用を失うリスクに直面することなく、企業が大きな変更を実施できるようになります。 A / Bテストでは複数のバリエーションを同時にテストできるため、企業は1つのアイデアに完全にコミットすることなく、変更を加えてテストすることができます。 これにより、リスクが最小限に抑えられ、機会費用が削減されます。

5.多変量テストに変換可能

前述したように、A / Bテストは、一度に1つの変数をテストすることです。 広告のパフォーマンスをテストしたいですか? 広告コピーのバリエーションをテストすることから始めます。 または、広告デザインのバリエーションをテストします。

ただし、A / Bテストの利点は、瞬時に多変量テストに変換できることです。 A / Bテストは一度に1つの変数のみを処理しますが、多変量テストでは複数の変数を同時にテストできます。

したがって、広告の掲載結果をテストする場合は、広告コピー、広告デザイン、CTAテキストなどの複数の変数をすべて1つにまとめて簡単にテストできます。 これは多変量テストを構成し、個々の変数に必要な同時テストの量を減らします。

6.実用的な結果

最後に、A/Bテストは実用的な結果を可能にします。 これは、ビジネスオーナーとデータアナリストがA / Bテストの結果を簡単に解釈して、どのバリアントのパフォーマンスが優れているかを確認できることを意味します。

次に、勝ったバリアントを新しいバリアントに対してテストし、各テストで最良のバリアントを利用し続けることができます。 これにより、次のテストで最良の変数が使用されるため、企業は変数のパフォーマンスを迅速かつ効率的に改善できます。

その間、ユーザーは自分が応答するコンテンツやグラフィックを見ることができます。 その結果、A / Bテストは、パフォーマンスを継続的に改善するために使用できる実用的な洞察を提供するのに役立ちます。

結論

明らかに、A / Bテストには多くの利点がありますが、それは企業がこの手法を正しく利用できる場合に限られます。 このブログで説明されている手順に従うことで、A / Bテストを開始でき、GoogleOptimizeなどのツールを使用て独自のA/Bテストを設定することもできます。

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