A/B テストとは何か、2022 年に実施すべき理由

A/B テストとは何ですか?

A/B テストは分割テストとも呼ばれ、ユーザーは何かの 2 つのバージョンを比較して、どちらがより効率的かを判断できます。 簡単に言うと、顧客はバージョン A と B のどちらを好みますか?

その考え方は、科学的方法の考え方に似ています。 何かを変更するとどうなるか知りたい場合は、1 つのことだけを変更するシナリオを作成する必要があります。

小学校で行った実験を見てみましょう。 たとえば、2 つのカップの土に 2 つの種を植え、1 つを食器棚の中に置き、もう 1 つを窓の近くに置くと、異なる結果が得られます。 このタイプの実験は A/B テストと呼ばれます。

A/B テストを検討する必要があるのはなぜですか?

今日の B2B のビジネスは、毎月受け取る無数のリード ジェネレーションに満足していません。 対照的に、e コマース ストアは高いカート放棄率に苦しんでいます。 その間、出版社やメディア企業も視聴者のエンゲージメントの低さに苦しんでいます。 さらに、コンバージョンのこの基本的な測定は、このコンバージョンの目標到達プロセスのギャップ、支払いページでのドロップなどの一般的な問題の影響を受けます。

A/B テストを実施する理由を見てみましょう。

1. 訪問者の問題点に対処するための支援

訪問者は、目的とする特定の目的を達成するために Web サイトを訪れます。 たとえば、サービスや製品について詳しく調べたり、特定の製品やサービスを購入したり、特定のテーマについて詳しく調べたり、閲覧したりすることができます。 訪問者の目的が何であれ、目標を達成する際に共通の問題に直面する可能性があります。 たとえば、今すぐ購入したり、デモやデモをリクエストしたりするなど、コピーを理解したり、CTA ボタンを見つけたりするのが難しい場合があります。

目標を達成できないと、満足のいくユーザー エクスペリエンスが得られません。 これにより摩擦が生じ、最終的にコンバージョン率が低下します。 代わりに、ヒートマップ、Google アナリティクス、Web アンケートなどの訪問者行動ツールの分析を通じて収集されたデータを利用して、訪問者の問題を解決してください。 これは、旅行、e コマース、SaaS、教育、出版、メディアなど、あらゆるビジネスに当てはまります。

2. 既存のトラフィックから ROI を高める

多くの経験豊富な最適化担当者が認識しているように、Web サイトへの高品質のトラフィックを獲得するには莫大な費用がかかります。 A/B テストは、現在のトラフィックを最大限に活用し、新規訪問者の獲得に余分な費用をかけることなくコンバージョンを増やすのに役立ちます。 さらに、A/B テストは高い投資収益率を提供できます。これは、サイトにわずかな変更を加えるだけでビジネス コンバージョンが増加する場合があるためです。

3.直帰率を下げる

ウェブサイトのパフォーマンスを評価するために追跡すべき重要な指標は、直帰率です。 ウェブサイトの直帰率が高い理由としては、選択できるオプションが多数ある、期待と現実が一致していない、ナビゲーション システムがわかりにくい、専門用語が多用されているなど、いくつかの理由が考えられます。

Web サイトが異なれば、目的もユーザー グループも異なるため、直帰率を下げるための普遍的な解決策はありません。 ただし、A/B テストを実施すると役立つ場合があります。 A/B テストを使用すると、最も効果的なバージョンが得られるまで、サイト内の要素のさまざまなバージョンを試すことができます。 これは、摩擦や問題を特定し、全体的なエクスペリエンスを改善するのに役立ち、Web サイトでより多くの時間を費やし、有料の顧客になる可能性があります.

4.微調整を行う

ページ全体を復活させるのではなく、A/B テストを使用して、サイトのコンテンツに小さな段階的な変更を加えます。 これにより、既存のコンバージョン率が低下する可能性が低くなります。

A/B テストを使用すると、リソースをターゲットにして、わずかな変更だけで最高の出力を生成し、ROI を向上させることができます。 1 つの例を製品の説明に変更できます。 商品説明を削除または変更する場合は、A/B テストを実施することが可能です。 ただし、顧客が変更にどのように反応するかを知ることは困難です。 A/B テストを実行すると、ゲストの反応を調べて、体重計がどちらに傾くかを特定できます。

5. 統計的に有意な改善を行う

データは完全に A/B テストを駆動し、当て推量、直感、または直感の余地がないため、統計的に有意な改善の量などの測定値を分析することで、「勝者」と「敗者」の違いを簡単に識別できます。ページに費やした時間、デモンストレーションのリクエスト数、カートの放棄率、またはクリックスルー率など。

6. ビジネスの将来の利益を高めるウェブサイトをデザインする

再設計とは、特定の Web ページの小さな CTA や色の変更から、サイトの完全なオーバーホールまで、あらゆるものです。 どちらを採用するかは、A/B テスト中のデータに基づいて決定する必要があります。 設計が開発されるまでテストを止めないでください。 新しいバージョンが公開されたら、ページの他の要素をテストして、訪問者にとって最も興味深いものであることを確認できます。

A/B テストの実施方法

1. テストする変数を 1 つ選択します。

Web サイトのページと電子メール メッセージを最適化しようとしている場合、測定したい変数が多数ある可能性があります。 ただし、変更の効果を判断するには、1 つの「独立変数」を特定し、その変数のパフォーマンスを判断する必要があります。 これがないと、どの変数がパフォーマンスの変化の原因であるかを判断できません。

1 つの Web サイト ページまたは電子メールに対して複数の変数をテストすることは可能ですが、それらすべてを同時にテストしていることを確認してください。

変数を特定することで、マーケティング ツール内のコンポーネントと、表現、デザイン、およびレイアウトの潜在的な代替案を調べます。 メールの件名、送信者名、メール メッセージをカスタマイズするその他の方法を試すことができます。

メールで使用する画像や行動喚起ボタンのテキストを変更するなど、小さな変更で大幅に改善されることに注意してください。 これらの種類の変化は、通常、重要な変化よりも簡単に測定できます。

2. 目標を特定します。

1 回のテストで複数の側面をテストする場合でも、テストを開始する前に集中する主要な測定基準を 1 つ選択する必要があります。 2 番目のバリアントを設定する前に、これを行う必要があります。 「従属変数」は、独立変数をどのように変更するかに基づいて変化する可能性があります。

テストが終了したときに、従属変数をどこに置きたいかを検討してください。 非公式な仮説を立てて、この考えに従って結果を検証することさえ可能です。

優先順位にとって重要な指標と、提案している変更がユーザーの行動に影響を与える可能性があるかどうかを決定するのを後まで待たない場合。 そうしないと、最も効率的な方法でテストをセットアップできない可能性があります。

3. テストするページを選択します

プライマリ ページから始めます。 このページは、ホームページまたはトラフィックの多いランディング ページとして機能する可能性があります。 いずれにせよ、それはあなたのビジネスの収益の主要な要因になります。

4.分割と評価指標の決定

考慮すべき 2 つの点は、ユーザーが Web サイトにアクセスしたときに、どこでどのようにユーザーをさまざまな実験者グループに分類するか、および実験的な変更の有効性または失敗を測定するためにどのような指標を採用するかです。 転用のために選択する単位のタイプ (観測を異なるグループに分割する瞬間) は、使用する評価の指標に影響を与える可能性があります。

「A」グループとしても知られるコントロール グループには元のホームページが表示され、「B」としても知られる実験グループには、7 日間のトライアルに焦点を当てた新しいサイトが表示されます。

5. コントロール グループとテスト グループを作成します。

帰無仮説と対立仮説を決定したら、次のステップは対照群を設計し、(バリアント) クラスをテストすることです。 このプロセスでは、サンプリングとサンプル サイズという 2 つの重要なアイデアを考慮する必要があります。

サンプリング

ランダム サンプリングは、最も一般的なサンプリング方法の 1 つです。 これは、すべての母集団サンプルが選択される可能性があるためです。 ランダム サンプリングは、サンプリングの偏りを減らすため、仮説検定において非常に重要です。また、テストの結果が、テスト サンプル自体だけでなく、母集団全体を代表するようにする必要があるため、バイアスを回避することが重要です。

サンプルサイズ

テストを実施する前に、A/B テストの最小サイズのサンプルを確立して、カバレッジ不足によるバイアスと、サンプリングが多すぎることによるバイアスを取り除くことが重要です。

6. データを蓄積する

これは様子見の段階です。 Crazy Egg などの A/B テスト ツールを使用すると、データが自動的に収集されます。 テスト中の進行状況はいつでも追跡できます。テストが終了すると、各バリエーションに参加した人数、使用したデバイス、その他の詳細に関する情報が表示されます。

7. A/B テストの統計を確認する

チャンピオンかチャレンジャーか、どちらのバリアントが勝者であったかを見てみましょう。 視聴者が何をどの程度好むかがわかれば、新しいバリエーションを導入することで、この 10 段階のプロセスを開始できます。

6つの最高のA / Bテストソフトウェア

1.ABテイスティ

Ab Tasty は、コンバージョンの最適化への旅を始めたばかりの企業にとって、手ごろな価格で使いやすいツールです。

AB Tasty は、A/B テストと分割テストを提供しています。 多変量テスト ファネル テストおよびファンネル テスト機能。 AB Tasty のエディタをビジュアル形式で利用すると、すばやく簡単にバリエーションやテストを作成し、目的の信頼度を示すリアルタイム レポートを取得できます。

2. Google オプティマイズ 360

Google オプティマイズ 360 は、Google オプティマイズのプレミアム版または有料版です。 A/B テストや Google アナリティクスのネイティブ統合、URL ターゲティング、ジオターゲティングなど、無料版の基本的な機能がすべて含まれていますが、無料版で利用できるさまざまな上限はありません。 これまで説明してきたすべてのテスト ツールと同様に、オプティマイズ 360 を使用すると、次のことが可能になります。

• 多変量試験を実行する最大 36 の組み合わせを試す
• 100以上の実験を同時に実施可能
• 一度に 100 を超えるパーソナライゼーションを作成できます

Google オプティマイズ 360 は、VWO、Optimizely、または AB Tasty と比較して、追加の利点や利点のないより高価な代替手段であることを忘れないでください.

3.アドビターゲット

Adobe Target は、ターゲットを絞ったテストとパーソナライズを提供する、非常に人気のあるエンタープライズ ツールです。

Adobe Target では、バリエーションを作成し、ユーザー セグメンテーションに基づいてバリエーションを選択するワークフローの 3 つのステップを順を追って説明します。 最後に、テストする独自の目標と設定を設定できます。 このタイプのターゲット広告では、最も興味深い機能が自動的にパーソナライズされることは驚くべきことではありません。

4. Google アナリティクス

Google オプティマイズは、探索の旅を始めたばかりの経験豊富なオプティマイザーに最適です。 Google プロダクトの 1 つであるこのソフトウェアを使用すると、さまざまなバージョンのウェブサイトを構築してテストし、どのバージョンが優れているかを分析できます。

Google アナリティクスがそれを強化するため、包括的な調査ツールを使用するメリットが得られます。 Google オプティマイズを活用して、簡単な A/B テスト、分割 URL テスト、多変量テストを実施できます。

5. 導線

Conductrics は、自動化された方法で各ユーザーに最適なエクスペリエンスを提供するための A/B テストと機械学習の方法を提供する最先端のツールです。

クライアント側のサーバーまたはサーバー側のツールとして使用でき、使用したい方法でほぼカスタマイズできます。

6. A/B テスト用の Wasabi プラットフォーム

わさびA/Bテストサービス は、ライブの 100% API 駆動のエンタープライズ グレードの製品であり、独自のデータを利用して、インターネット、モバイル、およびデスクトップ全体でテストを実行できます。 すばやく簡単に使用でき、多くの機能を備えており、インストルメンテーションは非常に最小限です。 Wasabi は、TurboTax、QuickBooks、Mint.com、およびその他の Intuit 製品をサポートする実験用のプラットフォームです。

A/B テストにはどのくらいの時間がかかりますか?

A/B テストは一晩でできる作業ではありません。 受信するトラフィックの量に基づいて、数日から数週間までのあらゆるテストを実施できます。 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必要があることに注意してください。

テストを統計的に信頼できるものにするのに十分な数の参加者がいないため、短い期間でテストを実行すると、結果が歪む可能性があります。 テストが長すぎると、テストが長時間にわたって制御できない要素の影響を受けるため、不均衡な結果になる可能性があります。

テスト結果の統計的不規則性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変更について常に最新の情報を入手してください。 よくわからない場合は、もう一度テストを受けてください。

A/B テストが収益に及ぼす影響を考えると、テストを適切に実施するために数週間を費やす価値は十分にあります。 所定の時間に 1 つのテストを試し、各テストの実行に適切な時間を与えます。

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