複雑なA/Bテストの仮説の生成：明らかなことを終えたときのためのステップバイステップガイド
公開: 2018-12-11
当て推量が多いことを考えると、コンバージョン率の最適化の規律はガチョウを追いかけることだと思うでしょう。
テストを生きて呼吸する専門家として、私たちはさまざまなサイトで「クリックスルーを増やし、収益を増やし、エンゲージメントを増やす」という大量のリクエストを受け取ります。 ほとんどの場合、これらのリクエストには多くのコンテキストが含まれていません。 '
多くの場合、クライアントは、オプティマイザーには、大きなコンバージョンリフトに確実に導くことができるある種の魔法の公式があると考える傾向があります。
免責事項：魔法の公式はありません。
しかし、「仮定」をより多くの行動、より多くのドル、より多くの利益、そして一般的なマーケターや企業にとってより多くのものに変える、試行錯誤された経験的プロセスがあります。
そして、このプロセスは仮説から始まります。
ゲインシーカーミート仮説
Cambridge English Dictionaryは、仮説を「既知の事実に基づいているが、まだ証明されていない何かのアイデアまたは説明」と定義しています。
科学では、仮説とは、研究と実験を通じてテストするアイデアまたは説明です。 科学以外では、仮説は推測または理論である可能性もあります。
探偵は犯罪についての仮説を立てているかもしれませんし、母親は誰が敷物にジュースをこぼしたかについての仮説を立てているかもしれません。 仮説という言葉を使う人は誰でも推測をしている。
ただし、知識に基づいた推測の力は、ランダムなテストで成功したクライアントからのクライアントの期待を定期的に超え、その後の反復で失敗するCROの専門家を設定するものです。
CROのすべてと同様に、仮説にも層があります。
最適化から始めた企業は、訪問者が何を妨げているのかについて、すでに非常に明確な考えを持っているかもしれません。 仮説を切り取って乾燥させます。 そして、テストからの利益は具体的かつ即時です。
しかし、すべての明白なオプションを使い果たした場合はどうなりますか？ 最適化をやめ、マーケティング費用を数千ドル増やすことに頼って、収益の比例的な改善を確認しますか？
いいえ。 より良いものに制限はなく、テストにも制限はありません。 それで、あなたはより深く掘り下げて、あなたは線の間を読みます。 その方法をお見せしましょう。
明らかなことを終えたときに、A / Bテストの仮説を立てる方法：
1.クライアントが持っているビジネス目標のリストを取得して同化する–短期および長期の両方
すべてのクライアントが同じ問題と同じ目的を持っているわけではないことを覚えておくことが重要です。 最終的な目標はそれらのほとんどのためにより多くのお金を稼ぐことですが、あなたはそれを単純に仮定することはできません。 立ち止まって、協力して、聞いてください。
クライアントまたは独自のビジネス目標の背後にある素晴らしい点は、それらを定義した後、測定計画が途中で完了していることです。 何を追跡したいかを知っている限り、それを追跡する方法も知っています。
非常によくできた包括的な測定テンプレートに出くわしました。入力には少し時間がかかりますが、結果は努力する価値があります。
このドキュメントのコピーをFreshEggから作成し、数値と目的を追加して独自のドキュメントを作成できます。
2.データを確認し、分析します
データが正確で正しいことを確認して、数値の分析を開始します。 あなたが間違ったものを測定しているなら、あなたは本当に何かを改善することはできません。 Google Analyticsのクローラーとチェッカーを使用して、トラッキングコードがすべてのページにインストールされていることを確認し、重複データを取り除き、適切なフィルターを追加し、各ビジネスの目的と特殊性に基づいて専用のビューを使用します。 これはそれ自体が主題であるため、今後の記事でさらに詳しく説明します。
私たちが使用しているツールのいくつかは？
http://www.gachecker.com/ –トラッキングコードがオンになっていないURLを見つけるのに最適–UniversalAnalyticsとGTMで機能します。
Chromeのタグアシスタント–標準外の構成がいくつかあり、Analyticsが実際にインストールされていないことをクライアントや上司に叫びたくないので、これを一粒の塩で取ってください。
WASP Inspector –これにより、イベント追跡とクロスドメイン追跡の検証に関して、私たちを完全に救うことができました。
分析監査で何を探しますか？ 基本的に、ユーザーの行動のパターンと外れ値。 この貴重なリソースを最大限に活用できるように、GoogleAnalyticsの観点から徹底的な教育を行うことを強くお勧めします。
これらの分析スキルを向上させるための2つの優れた場所：
初心者に最適なGoogle独自のコース。
ConversionXLのGoogleAnalyticsコース–初級、中級、上級。
最初の監査では、サイトに対する各要素の影響、ユーザーが行っていること、ユーザーがドロップオフしている場所、Webサイトと特定のブラウザー、デバイス、解像度、修正する価値のあるバグとの非互換性を確認する必要があります。 これらすべての情報をまとめると、どこで問題が発生したかがわかりますが、問題が発生した理由も特定する必要があるため、監査の定性的調査の部分に取り掛かってください。
3.定性的調査を設定します
サイトの投票と顧客調査を開始します。 完全な分析調査と洞察の生成が完了するまでに、監査のために分析するのに十分な量の定性的情報も得られます。
これらのサイトの投票はどこで開始しますか？ 簡単なファネル分析を行い、ドロップオフポイントを特定します。 ユーザーの70％が商品ページを離れている場合は、説得力のない何かがそこにある可能性があります。 彼らに尋ねるよりも見つけるためのより良い方法は何ですか？ 私たちの典型的なサイト投票は次のようになります。
顧客調査は、理想的には製品を受け取った後、最近の顧客に送信されます。 30〜45日以内の顧客にこれを送信してみてください。これは、Webサイト、ショッピングプロセス、および実際の製品での経験を覚えてもらいたいためです。 アンケートの送信が早すぎると、製品の品質や納品に関する関連情報が得られません。 ほとんどの場合、私たちが尋ねる質問は次のとおりです。
- あなた自身について何を教えてください->年齢、性別、場所などを知るのは良いことです。これは、より多くのコンテキストを置き、アナリティクスの人口統計レポートにある洞察を検証するのに役立ちます。
- なぜ私たちの製品を購入した/私たちの加入者になった/サインアップしたのですか？ ->これは、ユーザーに購入を説得する主なポイントを特定するのに役立ちます。これにより、見込み客とのさらなるコミュニケーションにおいてユーザーを強調することができます。
- 購入/購読/サインアップする前に、どのような疑問や躊躇がありましたか？
- 私たちの製品/サービスをもう使用できなくなったら、何を見逃しますか？
- 私たちが見逃している1つの大きなことは何ですか？
これらの質問は、顧客についてより多くのことを知ることができるので素晴らしいです。これらの調査を通じて、クライアントのユーザーの大多数が65歳以上であり、コミュニケーションとフィーリング全体がクールで若く成功したものを中心に構築されていることがわかりました。専門家。
また、製品について顧客がどのように気に入っているかについての質問は、顧客が製品をどのように認識して使用しているかを理解するだけでなく、独自の言葉や表現が得られるため、販売コピーの方向性を示し、製品の販売コピーを大幅に増やすことができます。ターゲットオーディエンスにとってより関連性があります。
彼らがあなたの製品やショッピング体験について嫌いなものについての質問は、あなたがそれらの問題に対処し、ユーザーがあなたのウェブサイトで持っている体験を改善するのに役立ちます。
あなたの製品/ブランドを友人に推薦する可能性をユーザーに尋ねることは、2つの方向で価値を提供します：あなたはあなたのクライアントの実際の幸福を定量化することができ、あなたが10に近いNPSスコアを持っているならあなたは自慢することもできます（NPSスコア–ネットプロモータースコア。基本的には、ユーザーが製品を推奨する可能性がどの程度あるかを意味します。
4.ヒューリスティック分析を実行します
ミツバチはヒューリスティックに優れています。 実際、数学者が巡回セールスマン問題に困惑したとき、ミツバチはヒューリスティックなアプローチで解決策を提案しました。
CRO領域でのヒューリスティック研究に言及するとき、実際にはサイトのウォークスルーを意味します。 ヒューリスティック調査は、経験に基づく評価です。つまり、経験と理解をWebサイトに適用し、ユーザーがコンバージョンに至っている、またはコンバージョンに至っていない理由のいくつかを定義するだけです。 分析では数値が表示され、ヒューリスティック分析ではそれらの数値がそのようなものである理由が示されます。
ヒューリスティック分析によって明らかになったものは、絶対的な真実と見なされるべきではありませんが、焦点を当てるべきいくつかの領域の概要を示し、テスト仮説の方向性を設定することは非常に役立ちます。
さて、おそらく前に読んだように、ヒューリスティック分析を行うときに覚えておくべき特定の要素があります。 私たちはそれらをあまり主張しませんが、少なくともここにそれらをリストすることを強いられていると感じます。
- 関連性
ヒューリスティック分析を行う際に最初に覚えておくべきことは、SERPから、またはバナー、電子メール、またはユーザーをWebサイトに誘導するために使用しているその他のトラフィック媒体から開始する必要があるということです。 何でこれが大切ですか？ 関連性は、ユーザーがWebサイトで見つけるコンテンツに対するユーザーの期待と大きく関係しているためです。 彼らがリンクやバナーをクリックしているとき、彼らは何かを期待しており、それを提供するのはあなたのウェブサイトの役割です。
たとえば、オーガニックコットンのTシャツを販売していて、ユーザーがGoogle検索でオーガニックコットンのTシャツを見つけたとします。
有機的、持続可能、快適さ、ケアなど、本当に際立っているキーワードがいくつかあることがわかります。 これらは、ユーザーがオーガニックコットンのTシャツを検索するときに探している要素のいくつかを強調することができるので、最初の結果で何が見つかるか見てみましょう。
Thoughtのランディングページには、オーガニックコットンと持続可能な衣類へのさらなる言及があります。
このランディングページは、ユーザーの期待や検索用語との関連性に基づいて、1から5のスケールでスコアを付けることができます。 私たちは間違いなくそれに平均以上のグレードを与えるでしょう。
- 明瞭さ
明確性とは、オファーが十分に明確であり、ユーザーがそれを簡単に理解でき、購入方法を理解できるかどうかを指します。 このテーマに関して私たちが見た中で最も豊かな例の業界は、SaaSの世界でなければなりません。 そこにある企業の多くは、ツールを漠然とした「誇大広告」の用語で提示していますが、あまり辛抱強くないユーザーには実際にはメッセージが伝わりません。
一例として、「明日をより良くするためにデジタル世界を簡素化したい」という見出しがあり、実際には何も言わず、明確な行動を促すことができないランディングページにGoogle広告トラフィックを送信しているSolteqが挙げられます。 彼らは私たちの「調達管理ソフトウェア」の検索に現れたので、2つが実際に会わない理由がわかります。
スペクトルの反対側には、それをシンプルかつ的確に保つ購入管理があります。 彼らのソフトウェアはあなたがビジネス支出を管理下に保つのを助けます、それは彼らが見出しと広告で言うことです。
無料のデモを提供する明確なCTAがあり、オファーとそのページで何をすべきかを実際に理解できます。
- 価値
一般的に言って、製品の知覚価値は、ユーザーをとどまらせたり、前進させたりします。 あなたの製品があなたのユーザーに関連する価値を明確に伝えていない場合、彼らはあなたが何であるかを提供する次のブランドに移るでしょう。
これはそれほど複雑ではありません。実際には、提供するものと、その提供がユーザーにどのように役立つかを伝えることが重要です。 ブランドの知名度が低いほど、バリュープロポジションを強化する必要があります。 なぜそう言うのですか？ たとえば、Netflixについて考えてみてください。たとえば、Netflixがどのように機能し、サブスクリプションから何が得られるかを説明するために、今はあまり多くの作業を行う必要はありません。
これは文字通り彼らのホームページにあるすべてであり、それで十分です。 一方、パーソナルクラウドソリューションを提供しているzyxel.comがありますが、それらを見つけるためにいくつかの努力をする必要があります。
見出しは紛らわしいです。個人のブログや旅行アプリにアクセスした可能性もありますが、明確ではありません。 また、特に初めての訪問者にとって、テキストの本文は非常に威圧的になる可能性があります。 もし彼らがそれを明確な箇条書きにしたならば、彼らはその情報をはるかに効果的に伝えていただろうと私たちは思う。
- 摩擦
ユーザーのモチベーションの観点から、摩擦はカスタマージャーニーの道のりのスピードバンプと考えてください。 ユーザーの心に不安、疑い、恐れを引き起こしている要素は、購入を遅らせたり、購入を完全に妨げたりします。
ユーザーエクスペリエンスとデザインの観点から、摩擦は、ユーザーが実行したいアクションを実行することを妨げている要素によって表されます。 私たちが遭遇した最も一般的な例は、ライブチャットウィジェットとカートへの追加ボタンの重複、またはチェックアウトフォームの重複などのサイトポーリングです。
ウェブサイトを立ち上げる前に、デザインの面で摩擦の要素を排除していることを確認してください。ウェブサイトが使いやすく、直感的であることが重要です。
ユーザーのモチベーション側の摩擦をなくすには、顧客調査とサイト調査をうまく活用して、何を変更する必要があるかを特定します。
- 気晴らし
気晴らしは、ユーザーの焦点をメインアクションから遠ざけ、重要性の低いものにリダイレクトする要素によって引き起こされます。
非常に簡単な例の1つは、ナビゲーションやブログの投稿、その他のウィジェットをカートやチェックアウトページから削除することです。これは、ユーザーがこれらの手順を離れて最新のプレスの外観について読むことを望まないためです。
ユーザーを1回の召喚に集中させ、気を散らすものを最小限に抑えるようにしてください。 あなたが十分な情報を提供することを確認してください、しかしあなたが彼らに見るためにあなたがお金を払ったランディングページから人々を引き離さないでください。
この例はConfused.comからご覧いただけます。ここでは、ランディングページで利用可能なリンクと行動の呼びかけの一部のみを強調表示しています。
5.マウス追跡とセッションリプレイ分析
一連の勝利テスト仮説を作成するために使用されるリソースの中で、マウス追跡とセッションリプレイをリストする必要があります。 これにはお好みのソフトウェアを使用できます。ほとんどの場合、Hotjarを使用しており、ベータ版から使用しているため、偏見がある可能性があります。外に出て自分で試して、ニーズに最適なものを確認してください。
すべてのクライアントに使用する機能は？ クリックマップ、スクロールマップ、セッションリプレイ。
クリックマップは、関心のある領域を特定するのに最適です。クリック可能に見えるがクリックできない要素は、クリック可能である必要がありますが、このコインの裏返し側と同様に、アクションの呼び出しは無視されます。
スクロールマップは、ユーザーがページをさらに下にスクロールする方法を示します。これは、ページ上の停止標識（ページがそこで終了しているという印象を与える視覚要素）を識別して視覚化するのに役立ちます。
また、そのポイントに到達する要素が少なすぎるために、ユーザーが見落としている要素を特定することもできます。 紹介文やFAQの例は、フッターに近いため完全に見落とされていましたが、ユーザーは実際にそれらを見た後、さらに多くのコンバージョンを達成しました。 案の定、これらの要素のいくつかを上に移動すると、コンバージョン率が向上しました。
どの要素がコンバージョン率に貢献していて見落とされているかを確認し、それを念頭に置いて新しいレイアウトをテストします。
これらすべての情報が手元にあり、すべてをクライアント、上司、または自分自身のためのすばらしいスライドデッキに配置したので、勝利の仮説式があることを確認してください。
Craig Sullivan @optimiseordieのこれが大好きで、次のようなものを使用することを強くお勧めします。
- （定性的・定量的データ）を見たから
- （人口）の（変化）が（影響）を引き起こすと予想します
- （ xビジネスサイクル）の期間にわたって（データメトリックの変化）が見られると予想されます
次に、このAdvancedKitの動作を確認する必要があります。
Google Analyticsの情報と、オーガニックコットンのTシャツを販売しているウェブサイトのスクロールマップに基づいて仮説を立てているとします。 ステートメントは、これに沿ったものになります。
モバイルユーザーの70％の減少が見られ、スクロールマップを使用したセッションのリプレイは、ユーザーが「オーガニックオリジン」セクションに到達していないことを示しているため、商品ページのすべての訪問者に前のセクションを表示することで、増加が見られると考えています。 「カートに追加」料金で。 これは、2ビジネスサイクルの期間にわたるカートへの追加目標のコンバージョン率を通じて測定されます。
そして、あなたはそれを持っています–明白なものを超えて、さもなければあなたが利用することができないであろう改善の機会を明らかにするa/bテスト仮説の生成。
あなたが勤勉であるならば、あなたは私たちがレイアウトしたプロセスを通過することができます。
時間を節約したい場合は、Convert Compassに興味があります。これは、スマートテスター向けの次世代の仮説生成および反復学習ツールです。
