A/B テストとは5つの簡単な方法でそれを実行する方法

「変わらなければ成長できない」

この声明はマーケティングの世界でしばしば繰り返されますが、当然のことです。 多くのブランドが一貫して成長するのに苦労していることを考えると、この小さなアドバイスは完璧な解決策を提供します.

成長は変化を招きます。 あなたのブランドが視聴者のニーズに適応していない場合、それは彼らが競合他社に移行する十分な理由です.

しかし、どうすれば適切な変更を行うことができるでしょうか?

あなたが行う決定は、デジタル資産に大きな影響を与えます。 これらのプロパティは本質的にブランドの顔であるため、変更はポジティブで持続可能なものである必要があります。

ブランドの認知度を向上させるには、ランダムな変更を加えて物事がうまくいくことを願うか、A/B テストを利用してより戦略的かつ論理的なアプローチを採用することができます。

簡単に言えば、A/B テストとは、データと統計分析の助けを借りて、可能な限り最良の選択肢を見つけることです。

ここには、ページの元のバージョンである「コントロール」と、更新されたバージョンである「バリエーション」があります。 A/B テストは、特定の期間、ランダムに選択された訪問者にこれらのバージョンを同時に表示するのに役立ちます。

テストの最後に、結果が分析され、以前に定義された目標に関してどのバージョンのパフォーマンスが優れているかが判断されます。

出典: UNSW DataSoc

A/B テストの一般的なコンバージョン目標には、購入の増加、カートへの追加、フォームの送信、無料トライアルのサインアップなどが含まれます。

A/B テスト プラットフォームの助けを借りて、訪問者をコントロールとバリエーションにランダムに割り当てることができます。 パフォーマンスの高いバージョンが A/B テストの勝者として宣言されます。

これはテストの最後に結果を分析することによって行われるため、A/B テストは、バリエーションに加えた変更の影響を測定する統計的に有意な方法を提供します。

また、勝者を決定したら、この新しいバージョンを「コントロール」バリエーションとして使用できます。 その後、A/B テスト プロセスを続行するか、ページに変更を直接実装するかを選択できます。

したがって、当て推量や直感に頼るのではなく、データを活用して Web サイトを最適化し、主要なビジネス指標を推進します。

さらに、A/B テストはコンバージョン率の最適化 (CRO) の重要な部分です。CRO は、ページ全体のエクスペリエンスを最適化し、コンバージョン率を高めるために訪問者の行動を分析するプロセスです。 訪問者がウェブサイトまたはアプリで目的のアクションを実行すると、コンバージョンが発生します。

A/B テストの最終的な目標は、コンバージョンを改善することです。つまり、より多くの訪問者に、あなたが望んでいる行動を取るよう説得することです。 Call-to-Action (CTA) ボタンをクリックする、カートにアイテムを追加する、ページの 50% の視点を超えてスクロールする、動画を視聴するなど、さまざまなことが考えられます。

A/B テストのさまざまな方法

A/B テストのメリットは、さまざまな方法で体験できます。 A/B テストを実施するさまざまな方法を見てみましょう。

1. 分割 URL のテスト

これは、同じ Web ページの 2 つのバージョンをテストする実験です。 ホームページの再設計など、既存のページの大幅な変更をテストするシナリオでは、分割 URL テストを選択する必要があります。

2. 多変量テスト (MVT)

アイデアは、同じページで複数の変数を変更し、可能なすべての組み合わせを同時にテストして、どれが最も効果的かを確認することです。 たとえば、この方法を使用すると、見出し、フィールド数、CTA ボタンの色の変更を同時にテストするフォームの複数のバリエーションを作成できます。

3. マルチページのテスト

複数ページのテストでは、複数のページにわたって特定の要素を変更し、訪問者がそれらとどのようにやり取りするかに基づいて、どのページのパフォーマンスが優れているかを判断します。

販売目標到達プロセスにホームページ、製品ページ、チェックアウト ページが含まれているとします。 複数ページのテストを利用して、各ページの新しいバージョンを作成し、この新しいページ セットを元の販売ファネルに対してテストできます。 さらに、この方法を使用して、これらのページの繰り返し要素への変更が目標到達プロセス全体のコンバージョンにどのように影響するかをテストできます。

方法に関係なく、明確に定義された A/B テスト フレームワークを使用すると、データ駆動型の意思決定を行い、Web サイトのパフォーマンスを改善し、ターゲット ユーザーの全体的なエクスペリエンスを最適化できます。

A/B テストが重要な理由

ビジネスを成功に導く鍵は、何が機能していて何が機能していないかを特定することです。 これこそまさに、A/B テストが提供するものであり、ユーザーの行動、視聴者の問題点、および Web サイトのパフォーマンスをよりよく理解するのに役立ちます。

A/B テストでは、制御された環境内で少人数のグループで変更をテストすることもでき、ターゲット ユーザーの共感を得られないものを出荷するリスクを最小限に抑えることができます。 これは、費用対効果が高く、時間を節約できる戦略です。

理想的には、A/B テストはマーケティング キャンペーンに不可欠である必要があります。なぜなら、変更または改善する必要がある要素を理解しながら、パフォーマンスの高い要素を最適化するのに役立つからです。

出典:ファイナンス オンライン

なぜA/Bテストが必要なのですか?

カートの放棄やページのドロップオフなどの一般的なコンバージョンの問題に対処している間、企業は多くの場合、コアの問題であるユーザーエクスペリエンスの悪さを見落としています. これは通常、訪問者が問題に直面し、Web サイトで特定の目標を達成できなくなった場合に発生します。

定期的な A/B テストは、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために計算された変更を加えながら、これらの問題点を特定するのに役立ちます。 さらに、ユーザー エクスペリエンスに最も影響を与える要因を特定するため、主要な要素をさらに最適化し、主要なコンバージョン指標を改善できます。

A/B テストの利点は何ですか? 例とケーススタディ

A/B テストは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、Web サイトのパフォーマンスを向上させる未開拓の機会を発見するのに役立ちます。 データに裏付けられた意思決定を行うための適切な洞察を提供し、マーケティング戦略をさらに後押しします。

ユーザー エンゲージメントの向上

各 A/B テストにより、オーディエンスが Web サイトとどのようにやり取りするかをよりよく理解できます。 ユーザー ジャーニーを視覚化し、ユーザーが特定のアクションを実行するのを妨げる障害を特定するのに役立ちます。

たとえば、組織に堅牢なプロジェクト管理ソリューションを提供する米国を拠点とするソフトウェア会社である WorkZone を取り上げます。 彼らは、訪問者がデモリクエストフォームに記入するように求められるリードジェネレーションページを持っていました.

出典： VWO

信頼と評判を築くために、WorkZone はフォームの横に「What Customers Say」セクションを追加しました。 しかし、A/B テストの助けを借りて、このセクションに追加されたブランド ロゴが、訪問者がフォームに記入するのを妨げていることを発見しました。

そこで、すべてのブランド ロゴの色を白黒に変更した別のバリエーションで簡単な A/B テストを実行することにしました。

出典： VWO

新しいバージョンのこの単純な変更により、WorkZone のフォーム送信が 34% 増加しました。 同様に、テストの結果に基づいて、オーディエンスのエンゲージメントを高め、コンバージョン率を向上させる賢明で十分な情報に基づいた決定を下すこともできます。

より高いコンバージョン率

A/B テストは、ターゲット ユーザーに関連する目標、意図、好み、およびその他の重要な側面をよりよく理解するのに役立ちます。 適切な洞察があれば、特定の要素を簡単に微調整し、データに基づくさまざまな仮説をテストして、顧客の問題点を解決し、望ましい行動を取るよう促すことができます。

たとえば、Northmill はスウェーデンの人気フィンテック ブランドで、ローン申し込みページを最適化したいと考えていました。 元のバージョンには、訪問者が詳細を記入してローンを申請できる申請書が横にありました。

出典： VWO

Northmill のチームは、サイド フォームを 1 つの CTA ボタンに置​​き換えることで、訪問者が会社のサービスをよりよく理解するのに役立ち、ローンを申し込む人が増えるという仮説を立てました。

そのため、新しいバージョンでは、フォームはページの右上隅にある緑色の「適用」ボタンに置​​き換えられました。

出典： VWO

ほぼ 5 か月間テストを実行した後、この新しいバージョンは 7% 高いコンバージョンを生成しました。

直帰率の低下

ユーザー エンゲージメントを改善するだけでなく、A/B テストによって収集されたデータは、ユーザーがすぐにサイトを離れたり直帰したりする理由も明らかにします。

たとえば、Inside Buzz UK (現在は Target Jobs として知られています) は、多くの訪問者が何もせずにホームページを離れたことに気付きました。

出典： VWO

彼らは、ページ全体を更新し、A/B テストを実行して、どちらのバージョンがエンゲージメントの点で優れているかを調べることにしました。 新しいバージョンは、CTA ボタンが 1 つだけのシンプルなデザインで、訪問者にとって必要と思われる要素のみが含まれていました。

出典： VWO

テスト結果によると、新しいバリエーションは直帰率が低く、ユーザー エンゲージメントが 17.8% 増加しました。

ウェブサイトのパフォーマンスの向上

コンバージョン ファネルのすべての要素は、ターゲット ユーザー向けに最適化する必要があります。 これには、画像、見出し、CTA ボタン、ページ デザインなどが含まれます。

労働力管理ソリューションを提供する大手ブランドである Hubstaff は、ランディング ページを最適化したいと考えたとき、A/B テストに目を向けました。

出典： VWO

継続的な実験により、チームはランディング ページでうまく機能していない要素を特定しました。 このデータに基づいて、ページ全体を再設計し、「分割 URL」テストを実行して両方のバージョンを比較しました。

出典： VWO

テストの最後に、新しいバージョンでは、訪問者からトライアルへの変換が 49% 増加し、メールを共有する人の数が 34% 増加しました。

したがって、A/B テストはコンバージョン率にプラスの影響を与えるだけでなく、Web サイトの全体的なパフォーマンスも向上させます。

潜在的なメリットを確認したので、Web サイトで A/B テストを実行して成功を収めることができますよね?

まあ、正確ではありません。

A/B テストを実行する前に、いくつかの重要な要素を考慮してください。

A/B テストの実施方法

すぐに実装できるシンプルなアイデアのように思えますが、A/B テストには多くの思考、調査、分析が必要です。

まず、A/B テストは 1 回限りの概念ではないことを理解する必要があります。 これは、適切な計画、一貫性、および構造を必要とする継続的なプロセスです。

さらに、特定のページにランダムな変更を加えて良い結果を期待することはできません。 A/B テストは、訪問者を変換し、CRO プロセスを促進できる高度に最適化されたページ エクスペリエンスを作成することを目的としています。

これらの要素を効率的に管理するには、顧客、トラフィック、パフォーマンス、およびその他の重要な要素に関する実用的な洞察を使用して継続的なテストを実行するための優れた A/B テスト プラットフォームが必要です。

A/B テストの旅を始める方法は次のとおりです。

出典： VWO

1. ウェブサイトを調べる

成功する A/B テスト戦略を作成するには、まず Web サイトを調査して分析する必要があります。 現在の状態、ページのパフォーマンス、変換する訪問者のタイプ、およびさまざまなキャンペーンからのトラフィック量を理解することから始めます.

パフォーマンスを追跡することで、トラフィックが最も多いページや、訪問者を変換する可能性が高い要素を特定できます。 これは、A/B テスト計画の確実な出発点です。 次に、これらのページを絞り込み、最初にパフォーマンスを最適化または改善する機会を特定できます。

2. 訪問者データを分析する

最適化するページを確定したら、これらのページを通過するトラフィックを詳細に分析します。 A/B テスト ツールは、ページ上の調査、ヒートマップ、セッションの記録などの機能を通じて、訪問者データの完全な概要を提供します。

これらのツールは、年齢、地域、人口統計などの通常のタイプのデータを収集するだけでなく、ページ滞在時間やスクロール行動などの重要な情報も収集します。ソリューション。

3. 仮説を立てる

Web サイトを分析し、訪問者が直面する問題を特定したので、これらの問題についてデータに基づいた仮説を調査および作成します。

たとえば、多数の訪問者がフォームを送信せずに離脱していることに気付く場合があります。 必須フィールドの数を減らすと、フォームを送信する人が増えると仮定します。 同様に、この問題について、データに裏付けられた他の仮説を立てることができます。

これらの仮説の 1 つまたはすべてを、フォームの既存のバージョン (コントロール) に対してテストできます。 これにより、A/B テストの最も重要な部分に進みます。

4.A/B テストを実行する

まず、仮説を検証する方法を選択する必要があります。 その後、コンバージョン率、訪問者数、テスト期間などに基づいて、A/B テストの具体的な目標を定義します。

これは、結果を分析し、よりパフォーマンスの高いバージョンを決定するのに役立ちます。 各テスト バージョンが同時に同じ期間実行されることを確認します。 また、可能な限り、すべてのバージョンのトラフィックが均等に (そしてランダムに) 分割されるようにしてください。

統計的に正確な結果を得るために、すべてのバージョンのパフォーマンスを積極的に監視し、特定の期間テストを実行することを忘れないでください。

5.変更を加える

テストが終了したら、結果を評価します。

これは、間違いなく、A/B テストの最も重要なステップの 1 つです。最終的に、以前に定義した目標に基づいて結果を分析する機会が得られるからです。

仮説が正しいことが証明されたら、変更を加えて、既存のバージョンを勝者のバリエーションに置き換えることができます。 ただし、結果が勝者を提供できなかった場合は、関連する洞察を収集し、肯定的な結果につながる可能性のある他の要因のテストを続けます.

A/B テストは、コンバージョン率を高め、サイト全体のパフォーマンスを向上させる機会を提供しながら、詳細な調査と分析を必要とする継続的なプロセスです。

次に、収益を上げる可能性が最も高いページまたはサイト要素の特定を開始します。

A/B テストのアイデア

強力な A/B テスト仮説を作成することは、非常に困難な場合があります。 実験と分析のための A/B テストのアイデアをいくつか紹介します。

コンテンツ

• コンテンツのさまざまなバージョンを作成し、視聴者が各タイプのコンテンツにどのように反応するかをテストします。
• コンテンツの推奨セクションを追加して、ユーザーが同様のトピックについてより多くの情報を得たいかどうかをテストします。
• 視聴者が詳細なガイドなどの長い形式のコンテンツを好むか、インフォグラフィックやスライドショーなどの短い形式のコンテンツを好むかをテストします。
• 訪問者がブログを簡単にナビゲートできるように、目次 (TOC) セクションを好むかどうかをテストします。

見出し

• 訪問者は短い見出しを好むか、長くて詳細な見出しを好むか? これらの各バリエーションをテストします。
• 見出しの配置と配置をテストします。
• オーディエンスは、クリエイティブな見出しと比較して、直接的な見出しにどのように反応しますか? 必要な変更を行い、両方のバージョンをテストします。
• 重要な単語を強調するか、見出しの表現を変えてみてください。

行動を促すフレーズ (CTA)

• CTA ボタンのサイズや色の変更をテストします。
• あなたの CTA ボタンは、ユーザーが行動を起こすのに十分説得力がありますか? テキストを変更し、さまざまなバージョンのボタンをテストします。
• CTA ボタンをページ上の別の場所に移動します。
• CTA ボタンが 1 つだけの場合と比較して、複数の CTA ボタンがあるページをテストします。

デザイン

• あなたのウェブサイトには画像や動画がありますか? 両方のバージョンをテストして、視聴者がどちらを好むかを確認してください。
• Web サイトのテーマや色の変更をテストします。
• カルーセル画像は、固定画像や動画と比較してどのように機能しますか?
• ユーザーはページの重要なセクションを簡単に見つけることができますか? フォントの種類、色などを変更して、さまざまなバリエーションをテストします。

ボーナス A/B テストのアイデア

• あなたの視聴者は、特別オファーや地域固有のプロモーションにどのように反応しますか? さまざまな種類のオファーやプロモーションをテストします。
• 価格を競合他社の価格と比較するためのセクションを追加します。 このバリエーションをテストして、訪問者との信頼と透明性の構築に役立つかどうかを確認してください。
• 利用可能なデータを使用してメッセージを微調整し、リピーター向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを構築します。 同じことの影響を確認するためにテストします。
• 無料試用オプションを追加して、訪問者が最終決定を下す前に製品を試してみたいかどうかを確認し、サインアップによる影響を測定するためにテストします。

これらのアイデアは、A/B テストの旅を開始し、コンバージョン最適化キャンペーンを次のレベルに引き上げます。

A/B テストの課題

堅牢な A/B テスト フレームワークはマーケティング キャンペーンを強化できますが、プロセス中にいくつかの課題に遭遇する可能性があります。

1.有効な仮説を立てる

ほとんどの組織は、特に信頼できるデータがない場合、仮説を策定する際の A/B テスト プロセスに苦労しています。 効果的な仮説を立てるには、徹底的な調査を行い、Web サイトの問題領域を特定します。

2. 適切なサンプル サイズの選択

テスト グループのサンプル サイズは、A/B テストの結果に大きな影響を与えます。 正確で統計的に有意なテスト結果を得るには、各 A/B テストのサンプル サイズを大きくする必要があります。 サンプル サイズが小さすぎると、A/B テストの結果が信頼できないものになる可能性があります。

3. テスト結果の解釈

結果を正しく分析し、十分な情報に基づいて意思決定を行うことは、もう 1 つの重要な課題です。 誤解は、多くの場合、ビジネスの成長を妨げる可能性のある誤った決定につながります。 したがって、テスト結果を慎重に分析し、考慮しなかった外部要因による偏りを取り除きます。

4. 変更の実装

A/B テストだけに基づいて変更を加えるのは必ずしも簡単ではありません。 多くの場合、帯域幅の問題やリソースの制限など、さまざまな要因が邪魔になります。 変更を適切に実装するには、A/B テスト プログラムの明確なロードマップを作成し、事前に準備してください。

5. A/B テストと一貫性を保つ

A/B テストのいくつかが失敗したからといって、あきらめるわけではありません。 A/B テストには、絶え間ない分析と計画が必要です。 A/B テストが失敗した理由を特定することは、問題のある領域を明らかにし、対象者のより良い視点を得るのに役立ちます。

Web サイトの長期的な成長と改善には、全体的なマーケティング戦略とシームレスに調和する A/B テスト文化を構築することが重要です。 これらの課題はどの A/B テスト プログラムでも共通ですが、いくつかのベスト プラクティスによって徐々に克服できます。

A/B テストのベスト プラクティス

A/B テストは、調査、統計、分析がすべてです。 しかし、もっと重要なことは、一貫性が必要なことです。

ここでは、成功する効率的な A/B テスト プログラムを念頭に置いて管理するためのヒントと一般的なベスト プラクティスをいくつか紹介します。

1. 明確なロードマップを持つ

Web サイトに A/B テストを実装する前に、目標、期待、洞察、機会、および A/B テスト フレームワークのその他の重要な側面を定義します。 これには、信頼できるデータと実用的な洞察に基づいた仮説の策定も含まれます。

2. データに集中する

Amazon に明るいオレンジ色の CTA ボタンがあり、Amazon に適しているからといって、CTA ボタンに同様の変更を加えるわけではありません。 最も一般的な A/B テストの間違いの 1 つは、他の Web サイトの成功したテスト結果を自分のページに複製することです。 代わりに、正確な結果を得るには、Web サイトの目標、対象ユーザー、およびトラフィックに基づいて計算された決定を下す必要があります。

3. 適切な要素を選択する

Web サイトで何をテストするかを決めるのは難しい場合があります。 調査と分析に基づいて、トラフィックとコンバージョンに大きな影響を与える要素を選択する必要があります。 たとえば、最も高いトラフィックを記録するページを調べることから始め、コンバージョンを最適化して改善するための重要な要素を特定します。

4.一度に限られたテストを実施する

同じページで複数のテストを同時に実行することはお勧めできません。 テストの結果に影響を与えた要素を特定できない場合があります。 一度に 1 つの変数のみを変更すると、歪んだデータを回避しながら結果を理解する可能性が高くなります。

5. 適切な期間を設定する

A/B テストに最適な期間は?

決まった数はありませんが、ウェブサイトのトラフィック、目標、およびその他の重要な側面に基づいて、テストの期間を決定できます。 無料の A/B テスト所要時間計算ツールを使用して、テストの理想的な長さをよりよく理解できます。 信頼できる正確な結果を得るには、A/B テストを十分な時間実行することが重要です。

あなたの Web サイトでは通常、週末にトラフィックが急増するとします。 複数の週末にテストを実行すると、この増加を考慮し、テスト結果の誤解を避けることができます。

6. 結果を分析する

テストが終了したらすぐに、結果を注意深く調べることに集中する必要があります。 これらの結果は、「勝者」を決定するだけでなく、将来のテストやキャンペーンを改善するために使用できる有用な洞察も提供します。

これらのベスト プラクティスの助けを借りて、A/B テスト プログラムが Web サイトに信頼できる効果的な結果をもたらす可能性を高めることができます。

A/B テストの指標

Web サイトでさまざまな変更を試してみるときは、A/B テスト プラットフォームが重要な指標を追跡し、各テストに役立つ洞察を提供していることを確認してください。

Web サイトのさまざまなテストを監視する際に注目すべき、A/B テスト中に追跡される一般的な目標を以下に示します。

• 生成されたリードの数:フォームの送信、デモ リクエストのサインアップ、無料トライアルの予約、電子書籍のダウンロードなど、企業がリードを生成するさまざまな方法があります。
• クリック率 (CTR):各バリエーションのクリック率を追跡すると、どのバージョンが最も多くのクリックを生成し、最も多くのトラフィックをもたらしたかがわかります。
• ページ滞在時間:この指標は、ユーザーがさまざまなページに費やした時間を示します。 これらのページのレイアウトを微調整したり、コンテンツに変更を加えたりして、ページに費やす時間を改善できます。
• 直帰率:直帰率が高い場合、訪問者が何もせずに Web サイトを離れたことを示します。 これを使用して、直帰率の高いさまざまなバージョンのページをテストし、訪問者を引き付けるための独自のアイデアを開発します。

最終的な考え

A/B テストは、マーケティング活動を最適化し、主要なビジネス指標を推進するのに役立つ強力な概念です。 さまざまなテストを実行する際に考慮しなければならない要素がかなりありますが、A/B テストの核となる考え方は、主要なコンバージョン メトリックを最適化することでユーザー エクスペリエンスを向上させることです。

あなたのウェブサイトの可能な限り最高のバージョンを構築したいですか? 複数の変数に対する消費者の反応を評価し、多変量テストを使用してエンゲージメントを追跡する方法を学びます。