A / Bテスト:定義、仕組み、例、ツール

どんなに多くの調査を行っても、すべてのマーケティングキャンペーンが良い結果をもたらすわけではありません。

そのため、A / Bテストは、ビジネスに最適なオンラインプロモーションおよびマーケティング戦略を計算するための優れた方法です。

ウェブサイトのコピーから販売メールまで、あらゆるものをテストするために使用できます。これにより、機能しないマーケティング資料に予算全体を費やす前に、キャンペーンの最もパフォーマンスの高いバージョンを見つけることができます。 A / Bテストには時間がかかる場合がありますが、その利点は時間の投資を相殺するのに十分です。

全体として、よく計画されたA / Bテストは、マーケティング活動の効果に大きな違いをもたらす可能性があります。プロモーションの最も効果的な要素を絞り込んで組み合わせると、投資収益率が高くなり、失敗のリスクが低くなります。とりわけ、より強力なマーケティング計画が作成されます。


A / Bテストとは何ですか?なぜそれが重要なのですか?
A / Bテストは、2つの異なるバージョンのウェブサイト、広告、メール、ポップアップ、またはランディングページを相互に比較して、どちらが最も効果的かを確認するマーケティング戦略です。

たとえば、2つの異なるポップアップ(どちらがより多くのウェビナーサインアップを促進するかを確認するため)または2つの異なるGoogle広告(どちらがより多くの購入を促進するかを確認するため)をテストできます。これにより、マーケティング予算をどこにどのように投資するかについての重要な洞察が得られ、潜在的にリスクのある行動を取る勇気が得られます。

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私自身のサイトで、ポップアップをA / Bテストして、ユーザーが私のブランドに関与するように促した理由を見つけました。

Neil Patel A / Bテストの例
時間の経過とともに、無料のWebサイト分析(ターゲットオーディエンスに大量の価値を提供する)を提供することが、専門知識を確立し、訪問者に私たちの価値を示すための最も効果的な方法であることがわかりました。クリック数とコンバージョン率を比較して、ユーザーをサイトにとどまらせるのにどのヘッダーがより影響を与えるかを確認することができました。

A / Bテストはどのように機能しますか?
A / Bテストは、同じアセットの2つのバージョン(広告、Webサイト、ポップアップ、オファーなど)を異なるユーザーにランダムに表示することで機能します。ランダムな部分は、結果を歪めることなくより正確な情報を提供するため、重要です。

1つのバージョンは、「コントロール」グループ、またはすでに使用されているバージョンです。 2番目のバージョンは、単一の要素を変更します。複数の要素を変更することはできますが、どの変更が違いを生んだのかを判断するのが難しくなります。これは多変量テストと呼ばれます(これについては後で詳しく説明します)。

たとえば、Webサイトの訪問者の半分に青い「今すぐ購入」ボタンを表示し、残りの半分に赤い「今すぐ購入」ボタンを表示することができます。一定期間(通常は少なくとも2週間)が経過したら、コンバージョン率を比較して、どのカラーボタンがより多くの購入につながったかを確認します。

ほとんどのマーケターはツールを使用してさまざまなバージョンを作成および表示します。A/ Bテストツールについては後のセクションで説明します。

A / Bテストが重要なのはなぜですか?
正確なA / Bテストは、投資収益率に大きな違いをもたらす可能性があります。制御されたテストを使用し、経験的データを収集することにより、どのマーケティング戦略が会社と製品に最適であるかを正確に把握できます。

大きな資本を危険にさらすことなく、あるバリエーションが別のバリエーションより2倍、3倍、さらには4倍うまく機能している可能性がある場合は、最初にテストせずにプロモーションを実行するのは不注意です。

一貫して行うと、テストによって結果を大幅に改善できます。何が機能し、何が機能しないかを知っていれば(そしてそれを裏付ける証拠があれば)、長期的には意思決定とより効果的なマーケティング戦略の作成が容易になります。

Webサイトとマーケティング資料で定期的なA / Bテストを実行することのその他の利点は次のとおりです。

これらは、ターゲットオーディエンスを理解するのに役立ちます。オーディエンスがどのタイプの電子メール、ヘッドライン、およびその他の機能に応答するかを確認すると、オーディエンスが誰であり、何を望んでいるかについての洞察を得ることができます。
より高いコンバージョン率:A / Bテストは、コンバージョン率を高めるための最も効果的な唯一の方法です。何が機能し、何が機能しないかを知ることで、変換プロセスを合理化するのに役立つ実用的なデータが得られます。
変化するトレンドを常に把握する:人々がどのような種類のコンテンツ、画像、その他の機能に反応するかを予測するのは困難です。定期的にテストすることで、消費者の行動の変化に先んじることができます。
バウンス率を下げる:サイト訪問者が気に入ったコンテンツを見ると、サイトに長く滞在します。ユーザーが好むコンテンツやマーケティング資料の種類を見つけるためのテストは、より良いサイトを作成するのに役立ち、ユーザーが継続したいサイトを作成するのに役立ちます。
最終的には、マーケティング戦略の制御を取り戻すことができます。目を閉じて「送信」ボタンを押すだけで、顧客の反応を期待するだけです。

A / Bテストをどのように計画しますか?
A / Bテストを計画するときに最初に行うことは、何をテストするかを理解することです。あなたはruですか

 

オンサイトテスト、またはオフサイトテストを行っていますか?

オンサイトテストを実行している場合は、ウェブサイトの販売に関連するすべての部分を検討してから、テストを分割する要素を特定する必要があります。

あなたはテストするかもしれません:

見出し
召喚状のテキスト
アクションロケーションへの呼び出し
ポップアップ
注目の画像
コピー
フォーム内のフィールドの数
オフサイトテストでは、おそらく広告またはセールスメールのいずれかをテストしています。広告コピーをテストして、どの広告がより多くのコンバージョンを促進しているかを確認すると、広告活動に集中するのに役立ちます。広告が可能な限りコンバージョンに達していることがわかったら、より多くのお金を広告に費やすことを正当化するのは簡単です。

同じことがメールにも当てはまります。 2つのバージョンをリストに送信し(どちらの半分がどの電子メールを受信するかをランダムに選択します)、どちらがより適切に変換されるかを追跡します。メールを使用すると、構造、メールの件名、使用する画像、さらにはオファーを調整できます。

あなたの聴衆が何に最もよく反応するかを知ることはあなたが長期的にもっと効果的な電子メールを書くことを可能にします。 A / Bテストを行うマーケティング資料が決まったら、すべての変数のリストを作成します。召喚状をテストすることにした場合は、次のことをテストできます。

場所
使用される正確なテキスト
ボタンの色または周囲のスペース
A / Bテストはプロセス全体であり、最終的な決定を下す前に複数の分割テストを実行するのが一般的です。

開始するためのA / Bテストチェックリスト
分割テストを開始する前に、探している結果を明確に把握していることを確認してください。現在得ている結果であるベースライン結果をすでに知っている必要があります。オプションAとBを相互にテストしたいが、テストでどちらが優れているかが現在の結果よりも優れていることも知りたい。

または、Aをコントロールとして使用して(現在使用しているものはすべて残して)、Bに新しいものを使用することもできます。

タイミングの変動を考慮して、テストを同時に実行する必要があります。現在と明日のバリエーションをテストすることはできません。これは、現在とその間に変更された可能性のある変数を考慮に入れることができないためです。 (たとえば、新しいFacebookキャンペーンやブログ投稿が公開されます。)

代わりに、バリエーションを同時に確認してトラフィックを分割する必要があります。

最初のテストを実行する前に確認するA / Bテストのチェックリストは次のとおりです。

テストする機能を決定します。
同じ広告、ランディングページ、アプリなどの2つのバージョンを作成します。
テストを実行する期間を決定します。少なくとも2週間をお勧めしますが、トラフィックや業界によっては、これより長くなることも、わずかに短くなることもあります。
テストの実行に役立つテストツールを選択します(これについては後で詳しく説明します)。
発売!
数週間後、結果を見てください。どのバージョンが勝ちましたか?
すすぎ、繰り返します。 A / Bテストは、継続的に実行する場合に最も効果的です。
A / Bテストを使用してテストする上位の要素
見出し、CTA、本文、画像、ナビゲーションバーの配置など、マーケティング資料やWebサイトで事実上すべてをテストできます。変更できる場合は、テストできます。

それはあなたがすべての小さなことをテストするのに何ヶ月も費やすべきだという意味ではありません。代わりに、トラフィックとコンバージョンに大きな影響を与える可能性が最も高い変更に焦点を当てます。

あなたのウェブサイトでは、これにはおそらく以下が含まれます:

見出し
あなたのCTA
営業活動と直接相関して使用するグラフィック
セールスコピーまたは製品の説明
注目の画像
ボタンのサイズと配置
電子メールでは、タイトル、画像、リンク、CTA、またはセグメント化オプションをテストできます。有料広告、特にテキスト広告(検索広告など)では、変更するものが少ないため、メインの見出し、オファー、画像、またはターゲティングをテストできます。

さまざまなオファーをテストすることが重要です。各人が常に同じプロモーションを提供されていることを確認してください。たとえば、グループAに無料のギフトが提供され、グループBに割引が提供される場合、グループAにはグループBと同じ訪問者が常に含まれるようにする必要があります。

変換のフルパスをテストすることもできます。たとえば、ニュースレターAをランディングページAでテストし、ニュースレターBをランディングページBでテストします。後で、ニュースレターAをランディングページBでテストし、その逆も可能です。

これにより、特に結果がまちまちである場合や結果が非常に近い場合に、何が機能しているかをより正確に把握できます。実行できる他のいくつかのテストがあります。

次のキャンペーンを刺激するための実用的なA / Bテストの例
A / Bテストとは何か、テストできること、およびその方法について説明したので、いくつかの例を見てみましょう。これらは、A / Bテストの威力と、それらを使用していない場合に見逃す可能性のあるものを強調するのに役立つはずです。

GRENEはカテゴリページで水平レイアウトをテストしました
オンライン小売業者のGRENEは、A / Bテストを実行して、ユーザーが探している製品を簡単に見つけられるようにする方法を見つけました。元のバージョン(左)では、製品はモバイルデバイスのページ全体を占めていました。ユーザーは、さまざまなオプションをスクロールするのが難しいと感じていました。

バリエーション(右)、空白を減らし、ユーザーが複数の製品を表示して簡単にスクロールできるようにしました

 

l利用可能なオプションを介して。

次のキャンペーンを刺激するための実用的なA / Bテストの例-GRENE
結果:カテゴリページのレイアウトを変更することで、GRENEでは商品ボックスのクリック数が15%増加し、コンバージョン数が16%増加し、ありがとうページへのアクセス数が10%増加しました。これは、ユーザーが購入したことを示しています。

WallMonkeysは、スライダーを検索バーに置き換えることでコンバージョン率を向上させました
オンラインのウォールステッカーWebサイトであるWallMonkeysは、コンバージョン率と顧客体験を改善したいと考えていました。 CrazyEggのヒートマップを使用して、ほとんどの顧客が最初に見た場所を確認できました。

その情報を武器に、スライダーの注目画像(上の画像)を検索バー(下の画像)に交換することにしました。

次のキャンペーンを刺激するための実用的なA / Bテストの例-WallMonkeys
結果:注目の画像を交換し、検索バーをページの中央に移動することで(ヒートマップデータに基づく)、コンバージョン率を550%向上させることができました。

アンバウンステスト済みツイート対。メールオプトイン
Unbounceは、ランディングページのオプトインを増やす方法を探していました。ほとんどの企業は電子メールアドレスを要求しますが、Unbounceは、ユーザーが代わりに製品についてツイートすることを好むかどうかを確認することにしました。

そこで、彼らはこのオプトインページを比較しました。このページでは、電子メールアドレスを要求しました。

次のキャンペーンを刺激するための実用的なA / Bテストの例-バウンスを解除する
このバージョンでは、ユーザーはツイートを送信して同じコースをダウンロードできます。

次のキャンペーンを刺激するための実用的なA / Bテストの例-ツイートとメールのオプトインのアンバウンステスト
変更はサインアップにどのように影響しましたか?

結果:Unbounceは、コースをダウンロードするためにメールアドレスを提供することを好むユーザーを見つけました。電子メールバージョンは、ツイートバージョンよりもコンバージョン率が24%高くなりました。結果は驚くべきことではありませんが(結局のところ、ほとんどの人はメールアドレスを提供することに慣れています)、テストにより、Unbounceはランディングページが正しい方向に進んでいるという確信を得ることができました。

A / Bテストにはどのくらいの時間がかかりますか?
A / Bテストは一夜にして行うプロジェクトではありません。取得するトラフィックの量に応じて、数日から数週間のどこかでテストを実行することをお勧めします。最も正確な結果を得るには、一度に1つのテストのみを実行する必要があることを忘れないでください。

統計的に正確な訪問者のグループが十分に多くないため、不十分な時間でテストを実行すると、結果が歪む可能性があります。ただし、テストを長時間実行すると、結果が歪む可能性があります。ただし、長期間にわたって制御できない変数が多いためです。

結果の統計的異常を説明できるように、テスト結果に影響を与える可能性のあるものに常に遅れないようにしてください。疑わしい場合は、テストを再実行してください。

A / Bテストが収益に与える影響を考慮すると、テストを適切に実施するには数週間かかる価値があります。一度に1つの変数をテストし、各テストを実行するのに十分な時間を与えます。

一度に複数のものをテストできますか?
この質問には2つのアプローチがあります。見出しをテストしたいだけなのに、3つのバリエーションが考えられるとします。その場合、単一のテストを実行し、訪問者(または電子メールの場合は受信者)を2つではなく3つのグループに分割することは合理的であり、A / Bテストと見なされる可能性があります。

これは、3つの別々のテスト(A対B、B対C、およびA対C)を実行するよりも効率的です。テストを実行するためにさらに数日を与えることをお勧めします。そうすれば、実際に何が機能するかを確認するのに十分な結果が得られます。

見出しや行動の呼びかけなど、一度に複数のことをテストすることは、多変量テストと呼ばれ、実行がより複雑になります。多変量テストのためのリソースはたくさんあります。

また、システムが分割テストを処理する方法を検討する必要があります。また、複数の結果を分析し、データを消化可能な量にコンパイルできるスタッフを用意する必要があります。

多変量テストでは、一度に多くのことがプレートに追加されますが、必ずしも回避する必要はありません。余分な作業負荷を処理するための適切な手順が整っている場合は、先に進んでください。ただし、より単純なアプローチが必要な場合は、一度に1つのA / Bテストで十分です。

A / Bテストデータを分析する方法
A / Bテストを行うと、大量のデータが得られます。どのバージョンが勝ったかをどうやって知るのですか?勝者がはっきりしている場合もあります。たとえば、ランディングページの1つのバージョンで、電子メールの登録数が50%増加した場合、多くのデータを分析せずに誰が勝ったかがわかります。

また、それはそれほど明確ではありません。どのバージョンが本当に勝ったかを確認する方法は次のとおりです。

十分なデータがあることを確認してください。長期的にどのバリエーションが実行されるかを判断する最良の方法は、約2週間のデータ(少なくとも30回のコンバージョン)があることを確認することです。
A / Bテストの有意性計算機を使用する:A / Bテストの有意性計算機が組み込まれているものもあれば、ここで私の無料ツールを使用することもできます。訪問者数とコンバージョン数を追加するだけで、バリエーションによって売上がどれだけ増加したかを確認できます。
明らかな指標を超えて見てください。すべての指標が同じように作成されているわけではありません。

 

通常、コンバージョン率とトラフィックを確認することをお勧めします。ただし、一部の企業は、平均注文サイズなどの他の指標に注意を払いたい場合があります。たとえば、「購入」ボタンを青色に変更すると、コンバージョン数は増えますが、それらの顧客は注文あたりの費用が大幅に少なくなるため、掘り下げ続ける必要があります。

試すのに最適なA / Bテストツール
A / Bテストが複雑に聞こえる場合は、あなただけではありません。多くのマーケターやビジネスオーナーは、A / Bテストを避けています。これは、作業が多すぎると感じたり、何か間違ったことをするのではないかと心配しているためです。うまくいけば、上記のヒントがあなたがそれを正しく行うことができるとあなたが自信を持って感じるのを助けるでしょう。それでは、A / Bテストを行うために使用できるツールについて説明しましょう。

使用するツールは、テストする機能によって異なります。たとえば、電子メールの見出しをテストする場合、電子メールプロバイダーがこのツールを提供している可能性があります(MailChimpとConstant Contactの両方がこれを提供しています)。 Facebook広告もこの機能を提供します。

Webサイトの要素をテストし、どのバリアントが最も効果的かを理解するのに役立つ安価なツールや無料のツールもいくつかあります。

無料のA / Bテストの有意性計算機
デザインやウェブコピーの変更が売り上げにどのような影響を与えたか疑問に思っているなら、私はそれを支援するツールを設計しました。私の計算機では、訪問者数とコンバージョン数を入力し、バリエーションによって売り上げが増加したかどうか、およびその量を計算できます。

NeilPatelのA / Bテストの有意性計算機。
A / Bテストのよくある質問
A / Bテストとは何ですか?なぜそれが重要なのですか?
A / Bテストは、2つの異なるバージョンのウェブサイト、広告、メール、ポップアップ、またはランディングページを相互に比較して、どちらが最も効果的かを確認するマーケティング戦略です。これは、コンバージョン率を上げるための最も効果的な方法の1つです。

A / Bテストをどのように計画しますか?
何をテストするかを決定し、2つのバージョンを作成し、テストを実行する期間を決定し、ツールを選択して、何が機能するかを確認します。

何をA / Bテストする必要がありますか?
ポップアップ、電子メール、ランディングページ、注目の画像など、有料広告、ウェブサイト、またはマーケティング資料の一部。

A / Bテストにはどのくらいの時間がかかりますか?
ほとんどのテストは少なくとも2週間実行する必要がありますが、A / Bテストは継続的に実行する必要があります。

一度に複数のものをテストできますか?
はい、場合によっては。一般に、同じアセットの2つのバージョンに固執するのが最善です。

どのA / Bテストツールを使用する必要がありますか?
GoogleのOptimizeは、無料の強力なA / Bテストツールです。電子メールプラットフォーム、ランディングページツール、またはWebサイトプラグインもこの機能を提供する場合があります。有料ツールについては、Optimizelyを検討してください。

A / Bテストの結論
A / Bテストは、マーケティング担当者の親友です。たとえば、どの広告が最も多くのコンバージョンを促進しているのか、何がオーディエンスに反応しているのか、どのブログの見出しが最も多くのトラフィックを促進しているのかを確認できます。

Google Optimize(無料です!)やOptimizelyなど、開始に使用できるさまざまなツールがあります。

A / Bテストの開始を検討している場合は、GoogleアナリティクスでA / Bテストを行う方法を学ぶことから始めることができます。注意:A / Bテストは、すべてのマーケターが使用する必要のある素晴らしいツールです。

A / Bテストを試しましたか?そうでない場合、何があなたを妨げていますか?