実験でより多くの利益を上げる方法：2022年の完全な目標到達プロセステストガイド

2億5000万ドル以上。

これは、ある企業が実行したすべてのテストから得た総収益です。

しかし、彼らの話についてのより多くの文脈なしであなたにこの数を示すことは誤解を招きます。

同社は非常に成熟した積極的なテストモデルを持っていました。 それでもなお、Deborah O'Malleyが彼女とのインタビューで明らかにしたように、これらのテストの4つのうち3つは勝者ではありませんでした。 実際、彼らのテストの約75％は、無視できるほどの上昇であるか、まったく利益がありませんでした。

しかし、勝利したテストはそれをすべて埋め合わせました。

収益を増やすそのような可能性があるので、実験は間違いなく投資する価値があります。

テストはまだあなたのビジネスにもっと利益をもたらさないので、諦めないでください。 デボラがアドバイスしたように、勝者にたどり着くために敗者を雑草にすることを期待する必要があります。

あなたの最初のマーケティング努力が顧客を呼び込むことに失敗したならば、あなたは試みをやめますか？ それとも、うまくいくものが見つかるまで試してみますか？

この完全な目標到達プロセスのテストガイドでは、テストの勝率を上げるために何が効果的かを確認できます。 そして、より多くの利益を推進します。

学ぶために読んでください：

• コンバージョンファネルの孤立した部分をテストして最適化すると、裏目に出る可能性があるのはなぜですか。
• フルファンネルテストとは何ですか、
• 目標到達プロセス全体を最適化する方法、および
• フルファンネルテストで利益を増やす方法。

すぐに飛び込みましょう。

CROが利益を保証できない理由

間違いなく、コンバージョン率の最適化に投資することで利益を増やすことができます。

VentureBeatによると、CROツールの平均ROIは223％です。

ただし、保証はありません。 企業は最高のツールを持っているかもしれませんが、優れた戦略がなければ、CROの取り組みは無駄になる可能性があります。

これが私の言いたいことです。 コンバージョンとトライアルサインアップを改善したいと考えているソフトウェア販売会社を想像してみてください。 そのため、ランディングページからいくつかのフォームフィールドを削除すると、クリック率が10％向上します。

しかし、これらのリードは十分な資格がなかったため、無料トライアル後に購入することはありませんでした。

彼らのCROの努力は利益をもたらさなかった。

その他の場合、マーケティングファネルの孤立した部分でコンバージョンを増やすと、裏目に出る可能性があります。

コンバージョン率は時間のスナップショットです。 それは、じょうごの1つの孤立した部分で起こることです。 すべての目標到達プロセスの段階のコンテキストがなければ、それはせいぜい無関係であり、最悪の場合危険である可能性があります。

サインアップからほとんどのフォームフィールドを削除すると、（おそらく）コンバージョン率が大幅に向上します。 しかし、変換はゴミになります。

MQL番号が下がります。 そして、1日の終わりには、適切な資格を持たず、解約率の高い脅威をもたらす顧客をオンボーディングすることになります。

Convertのマーケティング責任者、Trina Moitra

SpeeroのAnnikaThompsonが一緒に働いていたクライアントにも、同様のシナリオが発生しました。 Trinaが彼女に行ったインタビューで、Annikaは、Webサイトの訪問者に購入してもらうのに非常にうまくいっていると述べました。

そして、彼らは私たちにさえ言った、「ええのように、それらの人々が行く特定の種類のランディングページ…それは適切に最適化されています…そこのコンバージョン率はこれ以上高くなることはできませんでした。

彼らはランディングページの最適化を押しつぶしていました。 しかし同時に、彼らは彼らのビジネスを傷つけていました：

しかし、2度目に購入した人の数を見ると、ほぼゼロに近かった。 したがって、既存顧客維持率は約13％でした…そして、取得コストをその方程式に入れると、Webサイトで購入したすべての新規顧客は、長期的にはビジネスに悪影響を及ぼしていることがわかりました。あなたが成長していると思うとき。

取得コストが顧客生涯価値（LTV）を上回っている場合、より多くの顧客を獲得するために最適化することは、自殺のようになります。

特に、ProfitWellによると、過去数年間で顧客獲得コストが50％上昇したという事実を考えると。

ガードレールとしての保持がなく、保持と収益の両方を最適化しないと、CROは迷う可能性があります。

そのため、CROは、顧客を中心に据えた、より包括的なアプローチによって導かれる必要があります。

この包括的な戦略は、カスタマーエクスペリエンス最適化（CXO）と呼ばれます。

CXOとは何ですか？なぜそれがより効果的な最適化アプローチであるか

上記の例から明らかなように、より多くの顧客を獲得することは必ずしも前向きであるとは限りません。

それらの顧客がどれほど価値があるかなどの主要な質問は、通常、通常の最適化戦術では尋ねられません。 これは、CROを使用すると、より多くのコンバージョンが発生するためです。 それで全部です。

しかし、そのような質問は非常に重要です。 そして、最適化する前にそれらに答えないと、悲劇的な結果につながる可能性があります。 カスタマーエクスペリエンスの最適化とは、次のような質問をすることです。

• この変更により、長期的にはビジネスに悪影響を与える可能性のある、LTVの低い顧客が増えるのでしょうか。
• 目標到達プロセスを最適化して保持し、生涯価値の高い顧客を増やすにはどうすればよいですか？

CXOは、コンバージョン率だけに焦点を当てるのではなく、保持に焦点を当てて、目標到達プロセス全体で顧客が直面する問題を解決するためのCROの取り組みをガイドします。

顧客LTVや解約率などの他の主要な指標を方程式に追加します。

CXOは、長期的な最適化を目的としています。 そして、それは販売に関する即時の測定基準を超えて見えます：

それは、カスタマージャーニー全体とそれらすべてのタッチポイントを見ています。 ですから、私たちはただ見ているだけではありません…購入の周りで何が起こっているのか。 しかし、私たちは購入前に何が起こっているのか、そして購入後に何が起こっているのかを見ています。 つまり、買収からアドボカシーまでのようなものです。

Annika Thompson、Speero

収益性の高い最適化プログラムを実現するために捨てる必要のある3つのアイデア

目標到達プロセス全体のテストに入る前に、あなたを阻む誤った概念やアイデアを取り除きます。

1.コンバージョン率の最適化は銀の弾丸です

このシナリオを想像してください。 ヘッドフォンを販売するeコマースでは、訪問者に製品の70％割引を提供して、より多くの販売を行うことができます。 確かに、売り上げは急増する可能性があります。 ただし、コンバージョンが2倍になっても、収益は減少します。

なんで？

オファーの前に、1日に100人の顧客を獲得し、それぞれがヘッドフォンのペアに100ドルを支払っているとします。 最適化した後、200人の顧客を獲得したとしても、1日あたりの収益は6,000ドルになります。

現在、各顧客は製品に30ドルを支払うため、コンバージョンが2倍になったとしても、収益はほぼ半分に減少します。

確かに、これは誇張されたシナリオです。

しかし、原則は当てはまります。CROは、問題の一部を修正することだけを検討します。 そして、あなたが修正しようとしていることが実際にあなたのビジネスを傷つけていることは必ずしも明白ではないかもしれません。

保持を考慮しないと、Annikaが協力していたクライアントに多額の費用がかかりました。 このサイトのCROの取り組みはうまくいき、顧客を夢中にさせていました。 しかし、解約率が高かったため、これらの顧客を獲得するためのコストは、生涯価値を上回りました。 そして、彼らは長期的にはビジネスを傷つけていました。

そのため、CROは特効薬ではありません。 それはしばしば近視眼的です。 効果的であるためには、CROは長期的に設計された優れたCXO戦略に結びつく必要があります。

CXOでは、デフォルトで、その変更がビジネスの最終目標にとって何を意味するのかを考えています。 最適化のごく一部ではなく、あるページから別のページに移動する人の数などです。

アニカ・トンプソン

保持に重点を置いたCXOは、より幅広いレンズを通して最適化を確認するのに役立ちます。 そして、顧客を喜ばせることに努力を集中します：

CXOは、顧客をあらゆる種類の最適化および実験プロセスの中心に置きます。

アニカ・トンプソン

2.保持は顧客成功の問題です

そのウェブサイトに戻って、アニカはインタビューで話しました。

彼らは保持をガードレールにしなかったので、彼らのCROの努力は裏目に出ました。 そして、それぞれの新しい顧客は、長期的には彼らのビジネスを傷つけることになりました。

まあ、人は思うかもしれませんが、彼らはCROでうまくいきました。 顧客サクセスチームの義務を維持しませんか？ 彼らはそれらの新しい顧客を維持するためにもっと一生懸命働くべきではありませんか？

それは、木こりに悪いさびたのこぎりを渡して、遅いと非難するようなものです。

十分な資格を持たない顧客を維持することは非常に困難です。 オプティマイザーは、顧客を維持する可能性を最大化するために、LTVが高く、製品やサービスに深い関心を持っている、資格のあるクライアントを目指す必要があります。

保持は、顧客の成功の問題だけではありません。 それはみんなの問題です。 保持ループは、ビジネスの成長に資金を提供する責任があります。

Bain＆CompanyのFrederickの調査によると、顧客維持率を5％上げると、利益が25％から95％増加します。

そのため、オプティマイザーは保持と収益の両方を重視する必要があります。 そして、その性質上、CXOは両方を対象としています。

カスタマーエクスペリエンスの最適化は、サイロブレーカーでもあります。 これにより、CSチーム、最適化、およびその他のチームが協力して、より優れた一貫したエクスペリエンスを顧客に提供できます。

部門やチーム全体からの学習を一元化して、顧客体験を向上させることができます。

上記の例では、CXOを念頭に置いて、会社のCSチームは、最適化チームがほとんどの顧客が再度購入しない理由を学習するのに役立ちます。 また、LTVが高い顧客セグメント、再購入の理由なども示します。

次に、オプティマイザーはこれらの洞察を使用して強力な仮説を作成し、より良いテストを実施できます。

3.カスタマーエクスペリエンスの最適化は、NPSのようなソフトメトリックに基づいています

Convertのマーケティング責任者であるTrinaに任せて、CXOとは何かを思い出させてください。

CXOは、CROの取り組みを通じてユーザーに実行を促すインセンティブのあるアクションが、保持、収益、および利益にどのように変換されるかを示す最も完全な尺度です。 そして、それはとにかくあなたが最適化しているものです。

NPSのようなソフトメトリックは、顧客の満足度を測定するのに役立ちます。

しかし、顧客体験の最適化の焦点は保持にあります。 そして、高いLTVでより多くの顧客を獲得します。

ProfitWellは、2,000社のデータを調べた結果、NPSが保持の強力な指標でさえないことを発見しました。

顧客離れや顧客LTVなどのハードな顧客維持指標は、顧客維持の真の指標です。

収益性の高いテストプログラムを実行するには、これらのハードリテンションメトリックに焦点を合わせます。

フルファンネルテストでは、連続する各テストで、訪問者がコンバージョンを達成してLTVの高い顧客になるのを妨げる特定のブロック/抵抗/フラストレーションの解決策を見つけようとします。

それは、購入者の旅全体とさまざまな購入シナリオに合わせて最適化することです。 これにより、オーディエンスはより関連性が高く、一貫性があり、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

反対は、目標到達プロセスの隔離された部分でのテストと最適化です。 これが誤解を招く結果をもたらす可能性がある理由については、前に説明しました。

• より多くの無料トレーラーを入手するために最適化したソフトウェア会社は、それらから利益を得ませんでした。 それらのサインアップは資格のあるリードからのものではなかったので、彼らは最終的に購入することはありませんでした。
• Annikaが協力したビジネスは、ランディングページで高いコンバージョン率を示しました。 しかし、これらの新規顧客のLTVは低かったため、長期的にはビジネスに悪影響を及ぼしていました。

どちらも、コンバージョンが改善されたために成長していると考えていました。 しかし、それが収益、保持、利益に結びつかないことはわかりました。

そのため、収益性の高い実験プログラムには、目標到達プロセス全体のテストアプローチが不可欠です。

コンバージョンが急増しても収益が減少した場合（たとえば、クレイジーな割引を提供したヘッドフォン会社の場合）、それは失敗のテストです。

目標到達プロセスの一部をテストするだけではないため、目標到達プロセス全体のテストでは、目標到達プロセス全体でより一貫性のある指標を得ることができます。

1つのランディングページまたはホームページだけを最適化しても、売上が大幅に増加することはないでしょう。 大きな変化を見るには、潜在的な顧客が販売目標到達プロセス全体で直面する問題、特に製品やチェックアウトページなどの漏れの多い場所を減らす必要があります。

フルファンネルテストで利益を増やすための5ステップのプロセス

確固たる戦略がなければ、目標到達プロセス全体のテストでさえも失敗する可能性があります。

コンバージョンへの構造化されたアプローチを採用しているオプティマイザーの約74％も、売り上げの向上を主張しています。

CXLのAlexBirkett

次の手順は、構造化された方法で目標到達プロセス全体のテストに取り組むのに役立ちます。 そして、より多くの勝利と収益性の高いテストを行う可能性を高めます。

1.主な目標を明確にする

それで…なぜあなたはそもそもテストしているのですか？ それはあなたの収益に影響を与えますか？

すべての目標が同じ重みを持つわけではありません。 あなたのビジネスを維持する人もいれば、そうでない人もいます。

まず最初に…製品や会社の成功を促進する主要な指標を特定する必要があります。 これらのKPIは、日常業務と将来の戦略の両方について行う決定に影響を与えます。

優先順位付けを正しく設定するには、コアメトリックが何であるかを調べます。 次に、そこから逆方向に作業して、特定のKPIの結果が得られる可能性のあるテストを理解します。

ユーザーベースを拡大しようとしている製品がある場合、顧客獲得のコストがコアメトリックになる可能性があります。 チャーンと生涯顧客価値も関係する可能性があります。

ユーザーエクスペリエンスの向上に関心がある場合は、顧客との関係の質を表すため、顧客エンゲージメントの深さが優先される可能性があります。 ここでも、保持率と紹介率が影響を与える可能性があります。

2.さまざまなチームと部門を考慮に入れる

テストでより多くの利益を上げるには、さまざまなチームや部門を関与させます。 これは、より多くの顧客を獲得するだけでなく、より良いエクスペリエンスを提供するために最適化する場合にも当てはまります。

最適化はテスターの仕事だけではありません。 開発者、データサイエンティスト、マーケター、および製品マネージャーもすべてそれに参加する必要があります。 その上、問題のある領域がそれらよりも優れている場所を他に誰が理解していますか？

目標は、単にコンバージョンを増やすためのテストから、実験を1つの部門に限定するものと考えることから離れ、代わりに、会社のすべてのメンバーが独自のノウハウを共有する実験の文化に移行することです。

これはどのように作動しますか？ 実はとても簡単です。 会社の日常のプロセスに実験を取り入れれば増やすほど、より良い結果が得られます。 テストチームだけで実験をフィルタリングすることで、サイトや製品を最適化するために必要な重要な知識のポイントを逃してしまいます。

3.既存のデータを理解する

収集されたデータの99.5％は、使用または分析されません。

そこから洞察を引き出すための批判的思考者のいないデータは単なる数字です。

データを理解して、何をテストし、確固たる仮説を立てるかを選択することが重要です。

それがなければ、ランダムなものをテストすることになります。

テストをランダムに実行するだけでなく、本当に重要です。勝つチャンスが最も大きいと思われるテストを適切に計画して優先順位を付けます。何をするにしても、最初に実行するのに最適なテストを正当化できることを確認してください。あなたが持っているように多くの定量的証拠。

デボラ・オマリー、テストを推測する

テストの背後にある大きな「理由」を明確にした後、次のような戦略的な質問をします。

• 目標到達プロセスで最もパフォーマンスの低いWebページは何ですか？
• なぜ新しい顧客は再び購入しないのですか？
• 新規顧客を獲得するのにどれくらいの費用がかかりますか？
• 対象とするLTVが高い顧客は誰ですか？

次に、データを見て答えを見つけます。 Google Analyticsのような分析ツールは、コンバージョンのリークが最も多い目標到達プロセスのページを表示します。 これらの最もパフォーマンスの悪いページを最初にテストし始めるのは論理的です。

プラグデータギャップ

目標到達プロセス全体のテストでデータをより有効に活用するには、データのギャップを埋めます。

Reforgeに関する彼女の記事で、Crystal Widjajaは、各段階でデータを活用する方法を理解することの重要性を強調しました。

これは、企業が（近い）将来必要とするものに備えて、今日のビジネスのニーズを満たすために各段階でデータをどのように活用する必要があるかを理解することを意味します。

それがないと、建物が不足したり、過剰になったりする可能性があります。

アンダービルディングとは、データステージがテストプログラムの成熟度の背後にある場合です。 これは、企業が多くのテストを行っているが、より戦略的なテストにデータを使用する準備ができていない場合です。

• 最適化チームは、データを使用してそこから優れた洞察を引き出すための十分な教育を受けていないか、設備が整っていません。
• データインフラストラクチャは十分に構築されていません（データが古いか、整理されていないか、データを整理して共有するシステムがありません）。

これはどのように見えますか：

• 追跡されていない月または年のデータ、
• チームは、非常に長い間、データを使用せずにテストと最適化を行ってきました。

オーバービルドしないことも重要です。

オーバービルディングとは、データの成熟度が最適化プログラムの成熟度よりも進んでいる場合です。

それは、企業がまだテストの初期段階にある間に、非常に成熟したテストプログラムに適合するデータインフラストラクチャを構築しているときです。 オプティマイザーが戦略に沿っていないデータを収集するときです。 彼らがすぐに使用しない、または使用できないデータ。 多くの調査を行ったり、顧客にランダムな質問をしたりするなど。

それは資源の無駄です。 過剰に構築するのではなく、既存のデータを使用して成長させます。

データギャップを埋めます。 ビジネスのデータステージがより高度なテストプログラムに適合する場合は、テストプログラムが追いつくのを支援することに重点を置いてください。 逆の場合は、反対のことをしてください。

4.テスト戦略を選択します

完全な目標到達プロセスのテストとは、購入者の完全な旅のために目標到達プロセス全体を最適化することです。 そして、じょうごの孤立した部分だけではありません。

目標到達プロセスのブロック/摩擦/フラストレーションを減らして、ターゲット顧客が高LTVの顧客になるのを防ぐことで、ターゲット顧客のエクスペリエンスを向上させるように見えます。

そのためには、しっかりとしたテスト戦略を立てる必要があります。

戦略=問題+指導原則+戦術。

• 問題は、あなたが見たい変化が起こることです（あなたの大きなテスト目標）。
• 指針となる原則は、テストおよび最適化するときに常に念頭に置くことです。 総合評価基準とも呼ばれます。

OECは、長期的な目標の優れた予測因子でありながら、短期間に改善を検出できる必要があるため、OECを使用して実験を実行できます。

デイブ・レッドファーン

「それを測定できなければ、それを改善することはできません」とピーター・ドラッカーは言っていました。

コンバージョン率など、販売に関する指標だけを見るのは、多くの人が犯す重大な間違いです。 これが、CXOでCROの取り組みを導くことが重要である理由です。 CXOは、他の既存顧客維持率と顧客LTVをロードマップに組み込んでいることを思い出させます。

使用する実際の戦術を選択する場合は、まず、自分のケースで最適なテストの種類を決定します。

ファネル全体の別々のページでの同時A/Bテスト、分割テスト、または多変量テストになりますか？ または、すべての変更に一度に取り組むために複数ページのテストを行いますか？

マルチページテストは、販売ファネル全体の複数のページで一連のA / B/Nテストと多変量テストを一緒に実行することに似ています。

DishaSharmaによるマルチページまたはファンネルテストの簡単な定義は次のとおりです。

マルチページテストは、複数のページにわたる特定の要素への変更をテストする実験の形式です。

これを行うには2つの方法があります。

セールスファネルのすべてのページを取得して、それぞれの新しいバージョンを作成します。 この新しいページのセットは、「チャレンジャー」の販売ファネルを作成し、それを元の販売ファネル（または「コントロール」）に対して実行します。 これは「ファンネルテスト」と呼ばれます。

または、セキュリティバッジなどの定期的な要素の有無が、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。 これは、従来のまたは従来の複数ページのテストです

実行するテストの種類がわかったら、優先順位付けについて考える必要があります。

優先順位付けモデルは、テストプロセスを整理し、最初に実行するテストを選択するのに役立ちます。 ConvertのCEOであるDennisvander Heijdenは、この投稿で人気のあるモデルについて説明しています。選択する優先順位付けモデル：PIE、ICE、TIR、またはPXL。

5.批判的思考者を乗せる

以前に書いたように、そこから洞察を引き出すための批判的思考者のいないデータは単なる数字です。

同じことがテストツールにも当てはまります。 優れたデータ駆動型チームがなければ、収益性の高いテストプログラムを実行することを期待しないでください。

テストを適切に計画して優先順位を付けるには、批判的思考が必要です。 それで、まともな仮説を思い付くのです。

また、コンバージョンファネルの一部を個別にテストすると、誤解を招く結果が生じる可能性があることを知っておくには、批判的思考が必要です。

しっかりとしたフルファンネルテスト戦略を構築するには、批判的思考が必要です。

コンバージョンディレクターのJonnyLongdenによると、真の分析は次のとおりです。

データの調査と解釈に支えられた、ビジネス上の問題を解決するために採用された批判的思考。

より批判的に考えるように最適化チームをトレーニングします。 批判的思考の正式なトレーニングを検討してください。

ビジネスの洞察力を持ち、ビジネスにも関与する必要がある、少なくとも1人のデータ主導の批判的思考者が参加する必要があります。 チームに優れた批判的思考者がいない場合は、1人を雇います。

テスト、学習、反復

すべての手順を完了しました。

要約しましょう：

フルファネルテストプログラムの背後にある主な目標を決定しました。

ConvertのようなA/Bテストの有意性計算機を使用すると、サイトにテストに十分なトラフィックがあることがわかりました。 既存のデータを理解した後、テスト戦略を作成しました。

いくつかの仮説を考え出し、優先順位付けモデル、データ、およびロジックを使用して、最初に実行するテストを選択しました。

たぶん、あなたは、複数ページのテストを実装することで、仮説をすぐに証明または反証することを決定しました。

それで？ テストを続けて、繰り返しますか？

さらにテストを実行する前に、勝者でない場合でも、各テストから学びます。

GuessTheTestの創設者であるDeborahは、インタビューで次のように述べています。

テストから何かを学んでいる場合、テストが勝つか負けるかはそれほど重要ではありません。テストが適切に実行されれば、テストは失敗することはなく、そのように見ることはできません。

まず、テストの妥当性を確認します。 有効な結果を表示するには、テストが95％以上の統計的有意性に達するだけでは不十分です。

合計コンバージョン数がわずか50のコントロールとバリアントがあり、それらの間のわずかな違いだけでは、テスト結果が統計的に有意であったとしても、オーディエンスを洞察するのに十分ではありません。

ダニエルは、A / Bテストから学ぶためのガイドの中で、ほとんどの専門家は、バリアントごとに約300以上の変換が通常は経験則であることに同意していると書いています。 彼はまた、有効で正確な結果を得るのに十分な時間、テストを実行することを強調しました。

95％以上の統計的有意性を取得することをお勧めしますが、300回以上の変換と十分な大きさのサンプルサイズを使用して、2〜4回の販売サイクルでテストを実行することもお勧めします。

さらに一歩進んで、

• Hotjarなどのツールを使用して、ユーザーの行動をよりよく理解し、定性的なテストを実行し、組み込みの統合機能を使用してデータをConvertExperiencesダッシュボードに直接取り込みます。
• 将来のテストに使用する学習リポジトリを作成します。

テストから学んだ後（勝者か負けか）、繰り返します。 テストを実行することは、成功するマーケティング戦略の重要な部分です。 テスト用フライホイールを回転させます。

最初のテストの後、彼らが下した決定によって提供された価値を測定します。 テストプログラムへの関心を高めるために、この値を広く伝えてください。 会議やテスト結果のニュースレター、特に大きな価値をもたらしたニュースレターを送信することを考えてください。

この関心は、テストインフラストラクチャへのさらなる投資とデータ品質の向上につながるはずです。 フライホイールを回すたびに、ビジネスにはより成熟した収益性の高いフルファンネルテストプログラムが必要です。

Convert Experiencesは、データプライバシーに敏感な業界でも、ビジネスの成長に必要なすべての最適化実験を実行できます。

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