A/B テストとは何ですか? 初心者向けガイド

どれだけ調査を行っても、すべてのマーケティング キャンペーンで良い結果が得られる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、効果の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効果的なバージョンを見つけることができます。 A/B テスト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、何よりも強力なマーケティング プランが作成されます。

A/B テストとは何か、なぜ重要なのか?

A/B テストは、Web サイト、広告、電子メール、ポップアップ、またはランディング ページの 2 つの異なるバージョンを互いに比較して、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の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べきかについての重要な洞察が得られ、潜在的に危険な行動をとる勇気が得られます.

私自身のサイトで、IA/B は私のポップアップをテストして、何がユーザーに私のブランドとの関わりを促したかを調べました。

時間が経つにつれて、無料の Web サイト分析 (ターゲット ユーザーに多大な価値を提供する) を提供することが、専門知識を確立し、訪問者に当社の価値を示す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、どのヘッダーがユーザーをサイトに留めておくのにより効果的かを確認することができました.

A/B テストの仕組み

A/B テストは、同じアセット (広告、Web サイト、ポップアップ、オファーなど) の 2 つのバージョン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、または既に使用されているバージョンです。 2 番目のバージョンでは、1 つの要素が変更されます。 複数の要素を変更できますが、どの変更が違いを生んだ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 サイト訪問者の半数に青色の「今すぐ購入」ボタンを表示し、残りの半数に赤色の「今すぐ購入」ボタンを表示するとします。 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、どの色のボタンがより多くの購入につながったかを確認します。

ほとんどのマーケティング担当者は、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 テストが重要な理由

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て経験的データを収集することで、会社と製品に最適なマーケティング戦略を正確に把握できます。

大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も 2 倍、3 倍、または 4 倍も機能している可能性がある場合、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。

テストを一貫して行うことで、結果を大幅に改善できます。 何が効果的で何が効果的で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)、意思決定を行い、長期的にはより効果的なマーケティング戦略を作成することが容易になります。

Web サイトやマーケティング資料で定期的に A/B テストを実行することには、他にもいくつかの利点があります。

• ターゲットオーディエンスを理解するのに役立ちます: オーディエンスが反応するメール、見出し、その他の機能の種類を確認すると、オーディエンスが誰で、何を求めているかについての洞察が得られます。
• コンバージョン率の向上: A/B テストは、コンバージョン率を上げる最も効果的な方法です。 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。
• トレンドの変化を常に把握する:人々がどのような種類のコンテンツ、画像、またはその他の機能に反応するかを予測することは困難です。 定期的にテストすることで、変化する消費者行動の先を行くことができます。
• 直帰率を下げる:サイトの訪問者が気に入ったコンテンツを表示すると、サイトの滞在時間が長くなります。 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テストすることは、より良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をコントロールできるようになります。 目を閉じて「送信」ボタンを押す必要はもうありません。

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、何をテストしたいかを理解することです。 オンサイト テストを実行していますか、それともオフサイト テストを実行していますか?

オンサイト テストを実行している場合は、Web サイトの販売関連のすべての要素を考えてから、テストを分割する要素を見つけます。

あなたはテストするかもしれません:

• 見出し
• 行動喚起テキスト
• 行動を促すフレーズの場所
• 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数

オフサイト テストでは、おそらく広告または販売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するかを確認すると、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つながっていることが分かれば、より多くの費用を費やすことを正当化するのは簡単になります。

メールも同様です。 リストに 2 つのバージョンを送信し (どちらの半分がどちらのメールを受け取るかをランダムに選択します)、どちらがよりよく変換されるかを追跡します。 電子メールでは、構造、電子メールの件名、使用する画像、さらにはオファーを調整できます。

オーディエンスが何に最も反応するかを知ることで、長期的にはより効果的なメールを書くことができます. A/B テストする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。 行動を促すフレーズ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
• 使用された正確なテキスト
• ボタンの色または周囲のスペース

A/B テストは全体的なプロセスであり、最終決定を行う前に複数の分割テストが実行されるのが一般的です。

A/B テストを開始するためのチェックリスト

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おいてください。 ベースラインの結果、つまり現在得ている結果を既に知っているはずです。 オプション A と B を相互にテストしたいと考えていますが、テストで優れている方が現在の結果よりも優れていることも知りたいと考えています。

または、A をコントロールとして使用し (現在使用しているものはそのままにして)、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。 今日と明日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、あるバリエーションを今日テストし、別のバリエーションを明日テストすることはできません。 (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見ながら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 チェックリストを次に示します。

1. テストする機能を決定します。
2. 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。
3. テストの実行時間を決定します。 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、それより長くなったり、わずかに短くなったりする場合があります。
4. テストの実行に役立つテスト ツールを選択します (詳細は後述)。
5. 発売！
6. 数週間後、結果を見てみましょう。 どのバージョンが勝った？
7. すすいで繰り返します。 A/B テストは、継続的に行うと最も効果的です。

A/B テストを使用してテストする上位要素

ヘッドライン、CTA、ボディコピー、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 サイトのほぼ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、すべての小さなことをテストするのに何ヶ月も費やす必要がある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注目してください。

あなたのウェブサイトでは、これには次のものが含まれる可能性があります。

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、変更する項目が少ないため、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は非常に重要です。 各人に常に同じプロモーションが提供されるようにしてください。 たとえば、グループ A に無料ギフトが提供され、グループ B に割引が提供される場合、グループ A とグループ B には常に同じ訪問者が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 でテストするとします。後で、ニュースレター A をランディング ページ B でテストしたり、その逆をテストしたりする場合があります。

これにより、特に結果が混在してい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よく理解できます。 実行できる他のいくつかのテストを次に示します。

次のキャンペーンを刺激する実用的な A/B テストの例

A/B テストとは何か、何をテストできるか、どのようにテストするか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、それらを使用しないと何が失われる可能性があるかを強調するのに役立ちます。

カテゴリページのGRENEテスト済み水平レイアウト

オンライン小売業者の GRENE は、A/B テストを実施して、ユーザーが探している商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、製品がモバイル 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。

バリアント (右) は空白を減らし、ユーザーが複数の製品を表示し、利用可能なオプションを簡単にスクロールできるようにしました。

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、コンバージョンが 16% 増加し、ユーザーが購入したことを示すサンキュー ページへのアクセスが 10% 増加しました。

WallMonkeys、スライダーを検索バーに置き換えてコンバージョン率を向上

ウォール デカールのオンライン サイトである WallMonkeys は、コンバージョン率とカスタマー エクスペリエンスを向上させ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、彼らはスライダーの主な画像 (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。

結果:注目の画像を入れ替え、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。

アンバウンスは、ツイート対をテストしました。 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、メールアドレスを要求するこのオプトインページを比較しました。

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。

変更はサインアップにどのような影響を与えましたか?

結果: ユーザーがコースをダウンロードするために電子メール アドレスを提供することを好むことがわかりました。 メール バージョンは、ツイート バージョンよりも 24% 高いコンバージョン率を示しました。 結果は驚くべきものではありません (結局、ほとんどの人は電子メール アドレスを提供することに慣れています) が、テストの結果、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できる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、数日から数週間にわたって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ことを忘れないでください。

不十分な時間でテストを実行すると、統計的に正確な訪問者グループが十分に得られないため、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。これは、長期間にわたって制御できない変数が増えるためです。

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すべてのもの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えると、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。

一度に複数のこと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だとしますが、3 つのバリエーションが考えられます。 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、おそらく A/B テストと見なされます。

これは、3 つの個別のテスト (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。 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るように、テストを実行するために余分な数日を与えたい場合があります。

見出しや行動を促すフレーズなど、一度に複数の項目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。 多変量テスト用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どのように処理できるか、複数の結果を分析してデータを消化可能な量にコンパイルできるスタッフを手元に配置する方法を検討する必要があります。

多変量テストは、一度に多くのことを処理しますが、必ずしも避けるべきではありません。 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 データの分析方法

A/B テストの後、大量のデータが得られます。 どのバージョンが勝ったかどうやってわかりますか? 勝者がはっきりしている場合もあります。 たとえば、あるバージョンのランディング ページで電子メールのサインアップが 50% 増加した場合、多くのデータを分析しなくても誰が勝ったかがわかります。

それ以外の場合は、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。

1. 十分なデータがあることを確認する:どのバリエーションが長期的に効果を発揮するかを判断する最善の方法は、約 2 週間分のデータ (少なくとも 30 回のコンバージョン) を確保することです。
2. A/B テストの有意性計算ツールを使用する: A/B テストの有意性計算ツールが組み込まれているものもあれば、こちら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、バリエーションがどれだけ売り上げを伸ばしたかがわかります。

明白な指標の先を見る: すべての指標が同じように作られているわけではありません。 私は通常、コンバージョン率とトラフィックを見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、これらの顧客は注文ごとに費やす金額が大幅に減るため、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としたら、それはあなただけではありません。 多くのマーケティング担当者やビジネス オーナーは、A/B テスト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たりして、A/B テストを避けています。 うまくいけば、上記のヒントは、正しく行うことができると確信するのに役立ちます. それでは、A/B テスト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、メールの見出しをテストしたい場合、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。

また、Web サイトの要素をテストして、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または無料のツールもいくつかあります。

無料の A/B テストの重要性計算ツール

デザインやウェブ コピーの変更が売上にどのように影響したか知りたい場合は、役立つツールを設計しました。 My Calculator を使用すると、訪問者数とコンバージョン数を入力して、バリエーションによって売上が増加したかどうか、およびどの程度増加したかを計算できます。

よくある質問

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もたらしているか、オーディエンスが反応するオファーは何か、どのブログの見出しが最も多くのトラフィックを生み出しているかなどを確認できます。

Google Optimize (無料) や Optimizely など、開始するために使用できるさまざまなツールがあります。

A/B テストを開始しようとしている場合は、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。 覚えておいてください: A/B テストは、すべてのマーケターが使用すべき素晴らしいツールです。

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