究極のeコマースA / Bテストガイド：戦略、戦術、ツール、データサイエンス、ケーススタディ

オンラインスペースの誰もが「A / Bスプリットテスト」というフレーズを聞いたことがあるでしょう。 しかし、多くのマーケターや小売業者は、独自のテストを実施することになると躊躇しています。

彼らは、ブレーンストーミングからソフトウェアの選択、結果の分析まで、分割テストプロセスのさまざまな部分をすべて調整する方法について確信がありません。

A / B分割テストは、ほとんどの人が考えるほど簡単ではありませんが、難しいことではありません。 適切に構造化され、テストされたA / B分割テストプロセスを実装するために時間を費やすことは、オンラインストアにとって非常に良いことです。

このガイドでは、分割テストを実行するための簡単な式を示します。 また、よくある間違いについて学び、実際のケーススタディをいくつか見て、テストするオンサイト要素とオフサイト要素に関する実用的で具体的なヒントを受け取ります。

この記事の内容：

A / Bテストとは何ですか？
A / Bテストの実行方法：概要
1.分析
2.推奨事項
3.プロトタイプとデザイン
4.コードとテスト
5.結果
A / Bスプリットテストのサンプルサイズを計算する方法
どの製品ページ要素を分割テストする必要がありますか？
避けるべきトップ11のeコマースA / Bスプリットテストの間違い
eコマースに最適なA / Bスプリットテストツールのレビュー
eコマースA / Bテストのケーススタディの例
1.ブダペスター
2.予約済み
3. 4F
結論

はじめましょう！

A / Bテストとは何ですか？

A / Bテストでは、広告、メール、ウェブページなどの2つの異なるコンテンツにトラフィックを誘導して、どちらがパフォーマンスが優れているかを確認します。 多くの場合、被験者間の唯一の違いは、見出し、CTA（Call to Action）、画像、コピーなどの単一の要素です。あるいは、分割テストは、Facebookなどの2つの完全に異なるコンテンツタイプ間で行うことができます。広告、マーケティングメール、さらにはセールスファネル全体。

では、A / Bテストのバリアント「A」と「B」は通常何を表していますか？ テストを実行するときはいつでも、「グラウンドレベル」または「コントロール」の結果のセットが必要です。 「A」は通常、現在の結果またはテストバリアントの最初の反復で構成されます。 「B」は、「A」の結果を比較するバリエーションです。

A / Bテストの一般的な例。 （ソース）
たとえば、商品ページに1日に数百人の訪問者がいるとします。 「カートに追加」ボタンの横に翌日配達に関する通知を追加する分割テストを実行することにしました。 したがって、A / Bテストソフトウェアを使用して、類似したページを作成し、両方のページ間でトラフィックを均等に分割して、結果を測定します。 現在のページは被験者「A」です。 バリアントは被験者「B」です。

または、無料の景品を入力するために購読者をランディングページに誘導するプロモーションメールキャンペーンに向けて準備を進めている場合もあります。 「A」と「B」の2つのランディングページを作成しましたが、どちらがより多くの参加者を引き付けるかを確認したいと考えています。 ここでも、分割テストソフトウェアを使用して、電子メールトラフィックの半分をページ「A」に、残りの半分をページ「B」に誘導します。 まだ結果が出ていませんが、「A」がコントロールページ、「B」がチャレンジャーです。

「多変量テスト」は同じ原理で機能しますが、複数の変更を含むバリアントのテストが含まれます。 目的は、変数のどの組み合わせが最も効果的かを判断することです。 たとえば、A / B分割テストでは、緑のCTAボタンを赤のCTAボタンに対してテストできます。 多変量テストでは、色とCTAテキストの両方を同時に変更する場合があります。 2つのページ上の変更を伴うテストでは、これにより4つのバリアントが作成されます。

1. カラー1とテキスト1、
2. 色1とテキスト2、
3. 色2とテキスト1、
4. 色2とテキスト2。

多変量テストの利点は、多数の分割テストを次々に実行する必要がなくなることです。 欠点は、大量のトラフィックを必要とすることです。

A / Bテストの実行方法：概要

A / Bスプリットテストを実施するための基本的な公式を見てみましょう。 この段階では、A / Bテストの技術的な側面についてあまり心配する必要はありません。 ページの作成から結果の解釈まで、すべてを合理化および自動化するために利用できるさまざまなツールがあります。すぐに最高のアプリとソリューションの概要を説明します。

A / B分割テストは通常​​、オンサイトまたはオフサイトのいずれかで行われます。 オンサイトテストは、製品ページ、ランディングページ、チェックアウトフォームなどを対象としています。 たとえば、モバイルショッピングやポイントプログラムのアプリを使用している場合は、アプリのページでオンサイトテストを実施することもできます。 基本的に、「オンサイトテスト」は、単一の目標とそれに対応するプライマリCTAを持つサイト上のすべてのページを対象としています。

オフサイトテストは、広告のバリエーション（特に有料広告）、電子メール、ソーシャルメディアの投稿、プッシュ通知などを対象としています。

同じトラフィックサンプルで同時にテストを実行することが不可欠です。 トラフィックと期間は、結果を歪める可能性のある2つの最大の変数を構成します。 たとえば、一方がハロウィーンでテストされ、もう一方が母の日にテストされた場合、2つのバリアントの結果を比較してもまったくメリットはありません。

次のプロセスを使用して、独自のA / Bテストを構築します。

1.分析

この段階では、目標を決定し、分割テストするページ要素に優先順位を付けます。

目標は主要なコンバージョン指標の向上を中心とし、 「コンバージョン」はクリック、登録、または売上である可能性があります。 特に広告をテストする場合は、エンゲージメントやリーチなどの「より広範な」成功指標を選択することもできます。 いずれにせよ、バリアントの相対的な成功または失敗を測定するための明確なメトリックが必要です。

目標を設定したら、実行するテストを調査して優先順位を付けることができます。 目標にとって最も重要なページテンプレート（製品ページ、カテゴリページ、チェックアウトフォームなど）を調べて、改善の可能性が最も高いものを特定する必要があります。 バウンス率が高く、コンバージョンが異常に低く、エンゲージメントが低く、放棄率が高いページを見てください。

重要であり、可能性のあるページを特定したら、テストの実行のしやすさに応じてランク付けする必要があります。 特に新しい戦略を実装する場合は、より多くのデータを取得するにつれて、より複雑なテストに移行して、最も問題の少ない成果を追求することをお勧めします。 この方法論は、最短期間で最大の利益をもたらします。

選択したテスト要素は、召喚状、広告コピーの見出し、ランディングページの画像、メールの件名、割引を宣伝するソーシャルメディアの投稿などです。 覚えておくべき重要なことは、被験者は通常1つの要素を構成し、他のすべては同じままである必要があるということです。 このルールの例外は、ランディングページや、固有のメールとページで構成される販売目標到達プロセスなど、2つの異なるバリエーションをテストする場合です。

2.推奨事項

実行するテストを特定したら、バリエーションをブレインストーミングして仮説を立てる必要があります。

「どの変更がページのより良い結果につながる可能性があり、その理由は何ですか？」という質問をします。

仮説とは、ページまたは要素が期待どおりに機能しない理由と、それをどのように改善できるかを評価することです。 A / Bテストを実行すると、基本的に仮説をテストすることになります。

たとえば、現在の製品ページのCTAが十分に目立たず、訪問者がそれらを見つけるのに苦労していると結論付ける場合があります。 この問題を解決する方法は、CTAボタンに明るい色を使用することです。

仮説を立てる最良の方法は、次の単純なテンプレートを使用することです。If…、then…、because…。

例を見てみましょう：

低株式に関する情報は次のCTAの製品ページに追加されている場合は、アドオン・ツー・カート率（したがって、コンバージョン率）アクションを実行する緊急性、構築要素プロンプト訪問するので、増加します。

3.プロトタイプとデザイン

仮説を立てた後、多くの人が飛び込んでテストの整理を始めます。 ただし、さまざまな設計オプションを適切にブレインストーミングして検証し、チーム全体が参加し、すべてのアイデアが考慮されていることを確認することが不可欠です。

提案された変更の緩いワイヤーフレームを作成することから始め、可能な限り多くの可能性をブレインストーミングする必要があります。 最も有望と思われるものを検証した後、実装目的で完全なプロトタイプを作成できます。

4.コードとテスト

サンプルサイズを計算することから始めます。 「サンプルサイズ」は、結果の違いが偶然によるものではないと結論的に言う必要があるトラフィックの量です。 このトピックについては、次のセクションで詳しく説明します。 現在、特定のページに高レベルのトラフィックを誘導していない場合、またはサイトが開発段階にある場合は、いつでもトラフィックを購入できます。 この目的のために多くのサービスが存在します。

次に、基礎が整ったら、適切なツールを選択してテストを開始できます。 さまざまなツールがさまざまなテストニーズに対応します。 個々のページ要素については、単純なWebエディターで十分です。 さまざまな販売ファネルの比較など、より複雑な分割テストでは、高度なツールが必要になる場合があります。 専用ソフトウェアは、Eメールマーケティングや広告キャンペーンにも利用できます。

オンサイトコードを実装するための専任の開発チームがある場合、前のステップで作成した設計はここで非常に貴重であることがわかります。

5.結果

テストがコースを実行したら、結果を評価して新しい分割テストを作成できます。 評価には2つの目的があります。勝者を決定することと、将来のテストのための新しいアイデアを生み出すことです。 結果が決定的でない場合があり、元の仮説を修正または放棄することになります。 その他の場合、結果は非常に重要であるため、他の関連ページで同様のテストを促したり、元の変更のさらに高度なバリエーションを試したりします。

分割テストは、長期的な戦略の一環として実施するのが最適です。 あなたは何週間も何ヶ月にもわたってたくさんの小さな変更を加えることを目指すべきです。 これらの変更はすべて、全体的なコンバージョン率を劇的かつ一貫して改善することになります。

A / Bスプリットテストのサンプルサイズを計算する方法

基礎となる概念を理解すれば、最小サンプルサイズの計算は比較的簡単です。

知っておく必要のあるいくつかの用語を次に示します。

• ベースラインコンバージョン–現在のページのコンバージョン率。
• 最小の検出可能な効果–最小の検出可能な効果は、興奮していると感じるベースラインコンバージョン率からの最小の変化率です。2％、3％、5％、または10％の場合があります。 A / Bテストでは、10％を超えることはめったにありません。 もちろん、より小さな上昇は達成するのは簡単ですが、より多くのユーザーが必要になるため、証明するのは困難です。 一方、大きな上昇は、少ないユーザーで証明するのが簡単です。 しかし、通常、このような深刻な影響を与えるテストのアイデアを思いつくことは困難です。
• 統計的有意性–統計的有意性は、結果について「確信」している度合いです。 eコマースの設定では、80％から95％の統計的有意性を目指す必要があります。
• 有意水準–有意水準は統計的有意性の逆数です。 たとえば、5％の有意水準は、結果がランダムな偶然によるものである可能性が5％あることを意味します。 5％から20％の有意水準は正常です。
• 統計的検出力– A / Bスプリットテスターに​​よってしばしば無視される「統計的検出力」は、テストが存在すると仮定して、検出可能な最小の効果を見つける確率を表すパーセンテージです。 たとえば、検出可能な最小効果を5％に設定し、統計的検出力を80％に設定し、テストの終了時に代替バージョンが優先されないとします。 負けたバージョンが5％以上良くないという80％の確信があります。

Evan Millerのこの計算機を使用して最小サンプルを計算し、詳細を知りたい場合は統計的有意性に関するこの投稿を読んでください

どの製品ページ要素を分割テストする必要がありますか？

製品ページは、テスト候補者を選ぶための基準に完全に適合しています。 これらは、eコマースサイトで最も重要でトラフィックが最も多いページの1つです。 また、分割テストも簡単です。

コンバージョンに最大の影響を与える可能性のある商品ページ要素の一部を次に示します。

• タイトル–タイトルは、顧客が製品ページにアクセスしたときに最初に表示されるものです。 アイテムを識別し、他の製品と区別します。 ブランド名、主要機能、USPを含める（または除外する）ことで実験し、一般的な製品名のさまざまなバージョンをサンプリングすることができます。
• 画像–商品画像はコンバージョンに大きな影響を与える可能性があります。 特に、顧客が次の画像をスクロールする前に最初に見る主力製品の画像は、非常に重要です。 この画像のさまざまなバリエーションを実行して、どの顧客が最も魅力的であるかを確認します。
• 説明–説得力のある説明により、顧客はプライマリCTAをクリックする必要があります。 説得力のある要素をコピーに追加して説明を試すと、興味深い結果が得られます。 賞、メディアでの言及、有名人の推薦、傑出したレビューなどを引用することを検討してください。
• 価格–ページへの実質的にすべての訪問者が価格を確認します。 色、サイズ、場所、および価格のすぐ隣に含まれる情報（割引前の元のストライキ価格やプロモーション価格の期限など）など、多数の変更をテストできます。
• 機能オプション–多くの場合、訪問者は購入する前に色やサイズなどのアイテム機能を選択する必要があります。 これらのオプションが不明確または使いにくい場合、購入者に大きな摩擦をもたらす可能性があります。 あいまいな在庫レベルも不確実性につながる可能性があります。
• 配送情報–配送時間とコストは、意思決定プロセスのもう1つの主要な要素です。 配達情報を正しい方法で表示することで疑いをなくし、無料、当日、または翌日の配達を目立つように表示することで購入意欲を高めることもできます。
• CTA –これは大きな問題です。 CTAに関しては、形状、サイズ、色の3つの機能が最も重要です。 CTAは、ページ上の他の要素から目立ち、特にモバイルでクリックしやすいものにする必要があります。
• 星評価–オンライン購入者はレビューが大好きです。 見出しの下に表示される星評価のバリエーションをテストすることを検討し、顧客がレビュー専用の製品ページのセクションを簡単にナビゲートできるようにします。
• 緊急性を高める機能–カウントダウンタイマー、期間限定の配信、特別割引価格などの緊急性を高める要素は、ページのコンバージョンを劇的に増やすことができます。 製品ページで緊急性の構築の詳細をご覧ください。

成果の高い製品ページの例と、コンバージョンを増やす方法についてのアイデアをご覧になりたい場合は、このトピックに関する投稿をご覧ください。

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避けるべきトップ11のeコマースA / Bスプリットテストの間違い」

正しく行われなかった場合、分割テストは時間とお金の莫大な浪費になる可能性があります。

次の間違いをしないでください。

1. コンバージョンに影響を与えない分割テストページ–コンバージョンに大きな影響を与えないスプリットテストページは使用できません。 時間とリソースが限られているため、テストに最適な候補を調査して優先順位を付けることが重要です。
2. 1つのテストで複数の要素を分割テストする–複数の要素を使用してテストを実行する場合、どのバリエーションが肯定的な結果の原因であるかを知る方法がありません。 これは、今後の仮説を立てる能力に悪影響を及ぼし、テストを実行したページの結果が最適ではなくなる可能性もあります。
3. 小さなサンプルサイズの使用–優れたデータサイエンスに準拠していない場合–統計的有意性が80％から95％のサンプルサイズを計算すると、結果は決定的ではありません。 長期的には、これはあなたの目標にごくわずかな変化をもたらす可能性が高いでしょう。
4. すべてのテストアイデアを「借用」する–競合他社の調査とケーススタディを使用して仮説を通知することは良い習慣です。 それらからテストのアイデアを生成するだけでは間違いです。 最良の結果の多くは、競合他社が実施していないテストから得られる可能性があります。
5. 散発的な分割テスト–古いことわざにあるように、分割テストはクリスマスだけでなく、人生のためのものです。 コンバージョンを最大化するため、および消費者の行動の変化に適応できる戦略のために、テストは長期にわたって持続可能な方法で実施する必要があります。
6. 設計プロセスと開発プロセスの分離の欠如–アイデアのブレインストーミング（設計）と実装（開発とコーディング）に関しては、タスクを明確に区別する必要があります。 多くの場合、小売業者はこれらの役割を混同し、効果のないブレーンストーミングまたは見苦しい実装をもたらします。 1人の担当者が両方の仕事を担当している場合でも、適切なスキルセットを持っていることを確認することが不可欠です。
7. 勘と仮定に基づいて仮説を立てる–すべての分割テストチームには、「優れたテストのアイデア」となるものについての一連の仮定があります。 しかし、可能な限りオープンマインドであり、直感に反しているように見える仮説を立てることが重要です。 分割テストの全体的な目的は、元の正の変更を特定することです。 プロセスは、根底にある仮定に可能な限り挑戦し、設計者が枠の外で考えることを奨励する必要があります。
8. 適切な仮説を立てることの失敗–前向きな変化の背後にある理由を知ることは重要です。 何も考えずにアイデアを生み出すと、不利になります。 成功した結果の基礎を理解することで、時間の経過に伴う顧客ベースの行動をより明確に理解し、今後の確固たる仮説を立てることができます。
9. 結果の分析が不十分–したがって、CTA「B」は10％で変換されますが、CTA「A」は5％でしか変換されません。 これで話は終わりですよね？ 番号！ テストデータには、コンバージョン率の高いセグメント、コンバージョンのピーク時間、ページ上の障害などに関する情報など、顧客に関する有用な洞察が含まれています。 Google Analyticsのような分析プラットフォームを使用して、テスト結果を実際にドリルダウンします。
10. 小さな利益を見落とす–小売業者は多くの場合、大規模な結果を期待し、2％または3％の変更を重要でないものとして割り引くことがよくあります。 ある意味、これは理解できます。 ウェブ上での超成功したケーススタディの優勢は、同じ結果を反映しようとする私たちを条件付けました。 しかし、これは間違いです。 統計的有意性が高い場合、小さな増加は大きな結果と同じように有効です。 統計的検出力が高いテストは、小さな影響を検出でき、すべて同じように有効です。
11. 結果の「覗き見」 –分割テストを時期尚早に（希望するテストユーザー数に達する前に）停止することは、大したことではありません。 多くの場合、テスターは、テスト中の結果に基づいて、あるバリアントの有効性を別のバリアントよりも結論付けます。 これを行うときは、テストの過程で現れる可能性のある差異を無視します。また、変動が特定の時間に互いに任意にアウトパフォームするのは一般的です。
    

    eコマースに最適なA / Bスプリットテストツールのレビュー

    A / Bスプリットテストは、マーケティングおよび営業活動のほとんどの側面を網羅する必要があります。 それはあなたのサイトに限定されるべきではありません。 メールマーケティング、Facebook広告、ソーシャルメディアなどのほとんどの専用アプリには、独自のA / B分割テストツールが付属しています。

このリストは、eコマースサイトで分割テストを実行するための最適なツールの概要を示しています。 さらに、A / Bスプリットテストに関しては、すべてを網羅した「最良の」ツールはありません。 さまざまなソリューションがさまざまなタイプのオンラインストア向けに設計されており、ソフトウェアの最適な選択は、サイズ、業界、推奨されるマーケティング方法など、さまざまな要因によって異なります。

eコマースA / Bスプリットテストツールの上位5つを以下に示します。

1. VWO – VWOは、分析の実施、新しいアイデアの開発、およびテストの実行のためのWeb上で最も人気のあるeコマースツールの1つです。 プラットフォームとして、最適化キャンペーンを実行するために必要なすべての機能を備えており、非常に用途が広く、企業や中小企業（およびその間のすべて）向けのさまざまなオプションがあります。 VWOはクライアントリストにeBayを含めています。
2. Optimizely –国際eコマース分野のもう1つのビッグネームであるOptimizelyは、 「ビッグネーム」のオンライン小売業者の間で人気があります。 このソフトウェアには、A / Bテストを実行するための強力な機能パッケージが含まれており、サンプルのセグメンテーション、予測、ターゲティング、および分析が可能です。 モバイルとデスクトップの両方での使用に最適です。
3. グーグルオプティマイズ–グーグルオプティマイズの大きなセールスポイントの1つは、グーグルアナリティクスとのシームレスな統合ですが、「セールスポイント」は無料なのでおそらく間違った言葉です。 Optimizeは完全なA / Bテストプラットフォームであり、独自のビジュアルエディターを備えています。 競合他社のエンタープライズレベルの機能の多くが欠けていることを考えると、これは理解できることですが、主に中小企業の間で大きな支持を得ています。 有料版のOptimize360があり、ユーザーは後日アップグレードできます。
4. AB Tasty – AB Tastyは大企業向けに設計されており、機能豊富な分析プラットフォーム、ビジュアルエディター、テストを実行するための自動実装機能など、テストツールのフルセットが付属しています。
5. Swiftswap – GrowcodeのソフトウェアであるSwiftswapを含めずに、上位のテストツールのリストをコンパイルすることはできませんでした。 Swiftswapのユニークな点は、AIを使用してテストプロセスに情報を提供し、合理化することです。 すべてのeコマースプラットフォームと統合されます。 また、eコマースストアに高速で一貫性のある最適化の変更を提供するように設計されており、Growcodeのアウトソーシングされた最適化パッケージの一部として利用できます。

eコマースA / Bテストのケーススタディの例

では、A / Bスプリットテストは実際にはどのように見えるのでしょうか？

Growcode自身のケースファイルからの3つの例を次に示します。

1.ブダペスター

ブダペスターは、デザイナーバッグ、靴、アクセサリーを販売する大手オンライン小売業者です。 同社は、費用効果の高い長期テスト計画を実施したいと考えていました。 分析の結果、商品ページとショッピングカートが最大の改善の可能性を秘めていることがわかりました。

ここで完全なケーススタディをお読みください。

結果：コンバージョン率は12.5％増加しました。

次の仮説が立てられ、テストされました。

仮説1：すべてのページでUSPのより明確なコミュニケーションは、コンバージョンを後押しします。

以前：送料無料と商品の即時入手可能性を含むUSPは、商品ページに表示されませんでした。

変更後： USPは、製品の説明の下とヘッダーに含まれていました。

仮説2：ヘッダーがスペースを取りすぎて、不要なリンクや情報で訪問者の気を散らしていた。
以前：ヘッダーが不明瞭で、小さなボタンがたくさんあり、読みにくいテキストがあり、不要なリンクがありました。

変更後：ヘッダーが簡略化され、メインボタンが明確になりました。

仮説3：合理化されたショッピングカートはカートの放棄を減らすでしょう。
以前：購入確認ページでは、無料配送に関する情報は表示されず、割引価格は強調表示されませんでした。

変更後：無料配送、在庫状況、割引はすべて明るい色で表示され、目立つようになっています。

2.予約済み

リザーブドは、中東欧地域で最大のファッション小売業者です。 オンラインストアは2013年に立ち上げられました。

結果：コンバージョン率が4.6％増加しました。

ここで完全なケーススタディをお読みください。

次の仮説が立てられ、テストされました。

仮説1：USPをメインページ（ホームページ、製品ページ、およびカテゴリページ）に追加すると、予約済みで買い物をすることのユニークな利点を訪問者に説得するのに役立ちます。

以前：ホームページに明確なUSPが表示されていませんでした。

変更後： USPは、ホームページのヘッダーのすぐ下に表示されました。

仮説2：ショッピングカートのページにUSPを含めると、カートの放棄が減ります。
以前：特定のUSPが表示されましたが、明確に説明されていませんでした。 50ドル以上の購入での無料配達と無料宅配便に関する情報は表示されませんでした。

変更後： USPに関する情報を表示するセクションがページの右側に含まれていました。

3. 4F

4Fはスポーツウェアとスポーツアクセサリーを販売しています。 同社は、従来の製造プロセスと最新のデザインを組み合わせて、品質に対する評判を築いてきました。

結果：グローバルコンバージョン率が8％増加します。

ここで完全なケーススタディをお読みください。

次の仮説が立てられ、テストされました。

仮説1：商品ページに詳細な説明を含めると、疑問が緩和され、より多くの訪問者が商品をカートに追加するように促されます。

以前：製品情報が散在していて、スキャンが難しく、CTAから遠く離れていました。

変更後：配送情報を含む製品の詳細は、スキャン可能に書き込まれ、CTAの横に配置されました。

仮説2：割引をパーセンテージで表示すると、より多くの顧客がカートに商品を追加するように促されます。
以前：割引価格は打ち消され、現在の価格の横に表示されましたが、それ以上の情報はありません。

変更後：現在の価格の横に、割引価格をパーセンテージで示す図が含まれています。

仮説3：店舗での配送に関する情報を表示すると、顧客との関連性が高く、4Fには有名な地元の店舗のチェーンがあるため、コンバージョンが促進されます。
以前：店舗の配達に関する情報は、ページのかなり下にありました。

変更後： CTAの上に直接配送と店舗配送の詳細が並べて表示されました。

ご覧のとおり、テストされたページ要素のほとんどは、かなり一般的なA / Bテストの例です。 「安全」に見えるかもしれないという事実にもかかわらず、コンバージョン率を大幅に向上させることができます。

結論

この投稿で概説されている情報を利用して、実際の結果を導き、コンバージョンと収益の目標に近づくためのテストを開始できます。

ただし、覚えておくべき重要な点があります。

継続的かつ一貫した分割テストの重要性を忘れないでください。

時間の経過とともに多くの小さな変更を加えることを含む最適化キャンペーンを実装すると、競合他社をはるかに上回ります。 これは、Amazonのような大手企業が業界平均をはるかに超えるコンバージョン率を達成するために使用する戦略です。

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