A / Bテストとは何ですか？ ガイド、メリット、例など！

私たちは、広告主が単に憶測と洞察に基づいて選択を行い、良い効果を期待していた時代からはほど遠い、データ主導のマーケティングの時代に生きています。 新しいマーケティング担当者は、科学とデータベースのアプローチを採用しています。 また、 A / Bテストは、プロモーションを行ったり、Webサイト、広告、またはその他のデジタル製品の決定を行ったりする際の不確実性と直感を排除する最も簡単な方法です。

アジャイルになりますが、最も重要なことは、A / Bテストとデータに関する戦略に基づいて、何が機能し、何が機能しないかについての入力を保証することです。 あなたはあなたの顧客が本当に何を望んでいるかを決定し、あなたが望むものに時間とリソースを費やすことができるでしょう。

A / Bテストとは何ですか？

A / Bテストは、同じWebページの2つのバリアントを同時にユーザーの別々の部分に提示し、より多くの変換を実行する方法です。 A / Bテストは、ウェブサイトのファネリングを最適化するためのデジタルマーケティングで最も効果的な方法の1つです。 目標到達プロセスが最適化されるほど、コンバージョン率は高くなります。

オンライン環境でのサイトへの訪問数は、新しい顧客を引き付け、確立された顧客とのパートナーシップを確立することによって成長しなければならないチャンスの数に対応します。 あなたのウェブサイトが強いトラフィックを受け取り、あなたのコンバージョンファネルからより多くのユーザーを変換しているかどうかを判断します。

通常、A / Bテストでより高いコンバージョンをもたらすバリアントが勝者であり、サイトを改善してより良い結果を達成するのに役立ちます。 各ウェブサイトには特定のコンバージョン指標があります。 eコマースの商品を販売している可能性があり、B2Bの適格なリードを作成している可能性があります。 A / Bテストは、コンバージョン率（CRO）を最適化するための全体的な方法の一部です。 これらを使用して、これらのデータに基づいてコンバージョンファネルを検討および改善し、ユーザーから品質と定量的な情報を取得します。

A/Bテストと分割テスト

分割テストとA/Bテストは同じ意味で使用されることがよくあります。 実際、これらは2つの異なるテスト形式です。

A / Bテストでは、マーケティングツールの単一の機能の変更に基づいて、ホームページ上のCTAテキストや画像などの2つの別々のバージョンを比較します。一方、分割テストでは、2つの別々のデザインを比較できます。

A / Bテストはどのように機能しますか？

A / Bテストを実行するには、1つの属性を変更して1つのコンテンツの2つのバージョンを作成する必要があります。 次に、2つの同じオーディエンスで2つのバージョンを提示し、正確な結論を出すのに十分な長さの一定の時間、どちらが成功したかを調べることができます。

たとえば、ランディングページ用のテンプレートが2つあり、どちらが最適かを判断したいとします。 デザインを作成した後、一方のグループに着陸を与え、もう一方のバージョンを2番目のグループに送信します。 次に、トラフィック、クリック、コンバージョンなどの指標がランディングページごとにどのように機能するかを確認します。

最終結果が一方のバージョンを他方よりも優れていると通知する場合は、ランディングページの作成をさらに進めるためのアイデアを引き起こす可能性のある、詳細な説明の調査を開始することをお勧めします。

マーケターにとってのA/Bテストの利点

A / Bテストは、決定内容に応じて、マーケティングチームにさまざまな利点を提供します。 それでも、これらのテストは費用対効果が高く、やりがいがあるため、企業にとって非常に役立ちます。

一方、今日の企業は毎月のリードのすべてに失望しているため、eコマースストアはカートの放棄率が高いことに苦労しています。 それまでの間、メディアや出版社のエンゲージメント率は依然として低下しています。 目標到達プロセスの変換によるリーク、チェックアウトページからのドロップオフなどの一般的な問題は、これらの主要な変換指標に影響を与えます。

結果として、A/Bテストはこれらの問題に対処するためにここにあります。

バウンス率を下げる

Webサイトのバウンス率は、Webの成功を測定するための最も重要な方法の1つです。 あなたのウェブサイトの高いバウンス率については、非常に多くの可能性、見当違いの基準など、多くの説明があります。 さまざまなWebサイトがさまざまな目的を果たす場合、さまざまなオーディエンスのバウンス率に対処する安全な方法はありません。

A / Bテストは、これを実現する1つの方法です。 利用可能な最良のバージョンが見つかる前に、A/Bテストを使用してWebサイトの機能の多くのバージョンを試すことができます。 これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上し、ユーザーはより多くの時間を費やしてWebでのバウンス率を減らすことができます。

カートの放棄率を下げる

カートの放棄は、多くのオンラインおよびeコマースビジネスが直面している最大の課題の1つです。 多くの数字は、ドロップオフ率が40％から75％まで変化することを示しています。 カートを放棄する理由はいくつかありますが、チェックアウトが表示される時間と場所で送料を変更すると、カートの放棄を減らし、チェックアウトプロセスを完了するためにより多くの顧客を引き付けるための適切な組み合わせを見つけることができます。 A / Bテストは、正しい組み合わせを実現するために推測を取り除くための最も簡単なアプローチです。

カスタマーエクスペリエンスを向上させる

ウェブサイトの訪問者は、共通の目的を念頭に置いています。 それはあなたの製品やサービスをよりよく理解すること、製品を購入すること、あるいは特定のトピックを読んだり閲覧したりすることかもしれません。 とにかく、ユーザーのターゲットは、目標を達成すると、特定の典型的な問題点に直面する可能性があります。それは、誤ったコピーであるか、今すぐ購入するようにCTAボタンを見つけるのが難しい場合があります。

目的を達成できないと、ユーザーエクスペリエンスが低下します。 これは摩擦を高め、その結果、コンバージョン率に影響を与えます。 訪問者の不快感を解決するには、線グラフ、Google Analytics、Webサイト調査などの訪問者の行動追跡方法から収集されたデータを使用します。

コンバージョン率を上げる

質の高いトラフィックは非常に高額になる可能性があります。 A / Bテストを使用すると、現在のトラフィックを最大化でき、新しいトラフィックに投資することなくコンバージョンを向上させることができます。 A / Bテストは、高いROIを提供でき、わずかな変更でもコンバージョン率を大幅に向上させることができます。

ランディングページに到達するためにそのようなCTAをクリックする人の数は、CTAのさまざまな位置、色、またはアンカーテキストをテストすることによって変更できます。 これにより、Webサイトのフォームに記入し、連絡先の詳細を提供してメンバーになる人の数が増えます。

ウェブサイトのトラフィックを増やす

ハイパーリンクされたタイトルを使用するユーザーの数は、ページ上のさまざまなブログ投稿やホームページのタイトルをテストすることで変更できます。 その結果、ウェブサイトのトラフィックが増加します。

リスクを最小限に抑える

場合によっては、大幅な改善が大きなコストや戦略的調整につながる可能性があります。 A / Bテストは、大きな決定を下し、Webサイトでの訪問者と消費者の行動を評価するのに役立つ前に使用される場合があります。 簡単に言うと、A / Bテストでは、ROIを改善するために資本をターゲットにするための最適な有効性と信頼性を提供することで、不必要なリスクを防ぐことができます。または、短期的なコンバージョン、長期的な消費者満足度、またはその他の主要な指標に基づいて構築されます。

外部変数はテスト結果に影響を与える可能性があります。 プロモーションや評価を準備する際には、休日、主要な力、および消費者の行動に影響を与えるその他のイベントを考慮に入れるようにしてください。

A / Bテストで何をテストできますか？

あなたのウェブサイトの漏斗はあなたのビジネスの未来を決定します。 したがって、Webサイトからアクセスするコンテンツは、最大限に構成する必要があります。 これは特に、訪問者の行動とコンバージョン率に影響を与える要素に当てはまります。

見出しとコピーライティング

訪問者があなたのウェブサイトで最初に見ることができるのはあなたの見出しです。 ゲストがコンバージョンファネルをさらに下る方法を決定するのは、最初の体験です。 したがって、Webページをコピー、製図、およびフォーマットするときは、特に注意する必要があります。 彼らがあなたのブログに到着したらすぐにあなたの見出しが訪問者の目を引き付けるかどうかを確認してください。 簡潔かつタイムリーに保管し、製品またはサービスとは何か、およびそれをサポートするものについて率直に話すようにしてください。 さまざまなフォント、サイズ、コピー、メッセージをA/Bでテストします。

さまざまな長さの段落と説得速度をテストします。 本文の段落は、Webサイトの見出しとも相関している必要があります。 よく書かれたタイトルと本文は、あなたのウェブサイトがマグネットコンバーターになる可能性を高めます。

件名

件名の電子メール行は、オープンレートに直接影響します。 サブスクライバーに必要なものが見つからない場合、通常、電子メールはゴミ箱に入れられます。 A / Bサブジェクトテストラインは、クリックする可能性を高めます。 質問とアナウンスを比較し、パワータームを相互に測定し、絵文字の有無にかかわらず件名を使用してみてください。

画像、ビデオ、およびオーディオ

ビデオのライブラリがある場合は、ビデオを長いバージョンの書面または短いインフォグラフィックと比較するのが賢明です。

現在ビデオチャネルまたはリソースページがない場合は、ストックフォトでもA/Bテストに影響します。 たとえば、見出しやCTAを指している人の写真があるかどうかに関係なく、その写真はもちろん視聴者をこの機能に引き付けます。 これらのA/Bテストはどちらも、聴衆が何に反応しているかを理解するのに役立ちます。

ページレイアウト

A / Bテストは、Webディスプレイに追加するのに最適な要素を見つけるのに役立ちます。 たとえば、コンバージョンの観点から見たeコマースストアとしての商品ページは非常に重要です。 消費者が最新の段階で技術の進歩を伴って購入するとき、それを高解像度で見たいと思うことは確かです。 したがって、製品ページの構成と機能を最適化する必要があります。 コピーには、写真（製品のインフォグラフィックや画像など）とWebサイトのコンセプトとデザインのビデオ（製品ビデオ、デモビデオ、広告など）が含まれています。

ホームページとランディングページも、作成する必要のある重要なページです。 これらのページの最適なエディションを見つけるには、A/Bテストを使用してください。 余白やHD画像、画像ではなく製品ビデオをたくさん入れるなど、複数のアイデアをテストしたり、さまざまな形式を評価したりします。 ページを開示してデッドクリックを分析し、クリックチャートからの洞察を活用して気を散らすものを検出します。 ホームページやランディングページの煩わしさが少ないほど、訪問者は必要なものを簡単かつ迅速に見つけることができます。

顧客調査

顧客調査は、人々があなたの店をナビゲートするときに表示されます。 たとえば、オンサイトアンケートでは、後で同じページの訪問者に、今日の買い物を妨げるものがあるかどうかを質問する場合があります。 もしそうなら、それはどういう意味ですか？ この定性的データは、変換率とコピー品質を向上させるために使用できます。

フォームは、潜在的なクライアントがあなたに連絡できる手段です。 それらが購入ファネルの一部である場合、それらはさらに関連性が高くなります。 2つのブログが同じではないのと同じように、特定のオーディエンスにとって2つの方法はありません。 短くて完全なデザインは特定の企業に適していますが、リーダーシップの一貫性のための長い形式は他の多くの企業にも適しています。 フォーム分析などのテストツールを使用することで、オーディエンスに最適なスタイルを評価し、最適化に取り組むことができます。

ナビゲーション

Webサイトのナビゲーションは、A/Bテストで改善できるもう1つの側面です。 これは、優れたユーザーエクスペリエンスを提供する上で最も重要なことです。 Webサイトのレイアウトと、さまざまなWebページがどのように接続され、相互に応答するかについて、詳細な計画があることを確認してください。

ホームページは、他のすべてのページが表示され、すべてのページがリンクされているメインページです。 旅行者が必要なものをすばやく見つけられるように配置し、ナビゲーションが正しくないために行き詰まらないようにしてください。 ページへの訪問者は、どんなタッチでもガイドされるべきです。

召喚状（CTA）

CTAには、訪問者がトランザクションを完了したかどうか、登録フォームを完了したかどうかに関係なく、実際のすべての測定値と、コンバージョン率に直接影響するその他の行為が含まれています。 それは拒否するには価値が高すぎるので、読者があなたの取引に基づいて行動することを奨励するはずです。

CTAの用語を1つでも変更する効果があります。 他の機能、たとえば、カラーボタン、テキストの色、コントラスト、サイズ、および形状も、その出力に影響を与える可能性があります。 A / Bテスト中は、いくつかの品質を変更しないでください。 背景色をテストする場合は、フォントやリンクの色を変更しないでください。変更すると、A/Bテスト結果の精度がわかりません。

社会的証明

ソーシャルデータは、専門分野、有名人、および消費者によって提供されるフィードバック、評価、または証拠の形をとるか、証拠、メディア通知、賞およびバッジ、証明書などと見なされる場合があります。

この証拠の存在はあなたのウェブサイトの声明を確認します。 A / Bテストでは、社会的証明を追加することがポジティブなことであるかどうか、必要な社会的証明の種類、および追加する必要のある情報の量を確認できます。 さまざまなアプリケーションの社会的証明、設計、および位置付けを測定できます。

A / Bテストの実施方法は？

正式なA/Bテストプログラムは、最適化プロセスを必要とする最も重要な問題を特定することにより、マーケティングキャンペーンの収益性を高めます。 A / Bテストは現在、独立した生涯にわたる操作から、明確に定義されたCROフェーズ内で実行する必要があるより組織化された永続的なアクティビティに移行しています。

ステップ1：調査

ABテストのスケジュールを作成する前に、Webサイトが実際にどのように機能しているかを詳細に分析する必要があります。 Web上のユーザー数、最も多くのストリームをプッシュするページ、変換するさまざまなページなどに関するデータを収集する必要があります。GoogleAnalyticsやOmnitureなどの定量的Webサイト分析アプリケーションをA/Bテストで使用できます。ツール。 これらのページ、最も頻繁に使用されているサイト、またはバウンス率が最も高いページが表示されます。 これらは最も使用されているものです。

ウェブサイトの使用状況調査は、より多くの情報に基づいた分析のための一般的な方法です。 調査は、Webサイトのスタッフと顧客を直接結び付けることができ、集計結果から無視できる問題を示すこともできます。 さらに、コンテキストビューは、消費者の旅の違いを特定するための訪問者体験データ収集方法から導き出すことができます。

ステップ2：テストする要素を選択する

Webページや電子メールを最適化するときに測定するさまざまな変数を見つけることができます。 ただし、変更がどれほど有益であるかを評価するには、その出力を独立変数から分離して定量化する必要があります。そうしないと、どの変数がパフォーマンスの向上に関与したかがわかりません。

単一のWebページまたは電子メールの場合、複数の属性をテストできます。一度に1つずつテストするようにしてください。 マーケティングツールのさまざまな側面と、それらの将来のスタイル、表現、およびインターフェイスの代替案を確認してください。 テストする可能性のあるその他の要素には、電子メールの件名、送信者名、およびアドレスをパーソナライズするさまざまな方法が含まれます。

ステップ3：データを収集する

定性的および定量的分析方法を使用して、訪問者の行動からのみデータを収集できます。 これらのデータを評価し、理解するのはあなた次第です。 分析し、強力なコメントを作成し、Webサイトとユーザーの視点を開発して、データに裏付けられた仮説を立てることは、このレポートで収集されたデータを使用するのに最適な方法です。 理論が準備されたら、あなたがどれだけの信仰を得るか、それがどれほど簡単に設定できるかなど、さまざまな基準に対してそれを測定します。

テストソリューションA/Bを使用すると、特定の理論を統計的に確認できますが、独自の高度な消費者理解を提供することはできません。 また、他の手段で提供された知識をA/Bテストに追加することも不可欠です。 これをより明確に理解するために使用できる多くの情報源があります。

• ヒートマップとセッションの記録：これらのアプローチにより、ユーザーはWebサイト上またはWebサイト間でアイテムとどのように通信するかを確認できます。
• 顧客からのフィードバック：企業は、サイトに記載されている意見や顧客サービスに関するアンケートなど、消費者からの詳細な情報を提供します。 顧客調査またはライブチャットで調査が完了する場合があります。
• ウェブサイト分析データ：このデータはユーザーの行動を明確にするものではありませんが、ショッピングカートの放棄を特定して下げるなどの変換の問題につながる可能性があります。 また、最初に試すことができるページを決定することもできます。
• 顧客の評価：サンプルサイズによって制約されますが、消費者の評価には、定量的手法では提供できない多くの知識が含まれる場合があります。

ステップ4：仮説を立てる

変換の問題を検出し、ユーザーの行動を明確にするために、A/Bテストは2つの情報によって提供される必要があります。 この研究プロセスは非常に重要であり、明確な理論を構築するのに役立ちます。

形成された仮説は、具体的に特定された原因に関連する問題と関連している必要があり、潜在的な解決策を特定する必要があります。 特にテスト対象のKPIに関連する推定結果も示す必要があります。 おそらく、問題の説明と理論がここに提示されます。

例：

問題の説明：「鉛の生産形態が長すぎて、不必要な摩擦を引き起こします。」

仮説：「フォームフィールドの数を30から20に増やすことで、リードの数を最大化します」。

ステップ5：バリエーションを作成する

次の動きは、仮説に基づいてバリアントを構築し、A/Bテストの現在のバージョンで検証することです。 試行する変更の違いの1つは、新しいバージョンの別のバージョンです。 どれがうまく適合するかを確認するために、コントロールに対していくつかのバリエーションを試すことができます。 ユーザーエクスペリエンスの観点から何が成功するかを想定して変更を作成します。

A / Bテストを行う場合は、2つのバリエーションを一緒に行う必要がある場合があります。そうしないと、パフォーマンスを評価する必要があります。 この場合の唯一の違いは、電子メールを送信するのに最適な時間を決定するなど、時間をテストすることです。 サブスクリプションコミットメントの最適な期間は、会社が提供するものとサブスクライバーが誰であるかによって大きく異なるため、これは大きなテストです。

ステップ6：テストを実行する

サイトの要件とビジネスの優先順位に基づいてテストの種類と方法を選択したら、テストを開始し、統計的に実質的な結果を生成するために必要な時間を待ちます。 使用する方法に関係なく、測定プロセスと統計精度によって最終結果が決まることに注意してください。 たとえば、テストキャンペーンのタイミングはそのような状況の1つです。 試験の時間と期間を決定する必要があります。

以下は、サイトに適用できる最も一般的なA/Bテスト方法の一部です。

分割URLテスト

さまざまなURLでホストされているWebサイトの複数のバージョンが、SplitURLTestを介してテストされています。 あなたのウェブサイトへのあなたのトラフィックは規制と違いの間で分けられます、そして、変換数は決定される勝利版のために計算されます。 フロントエンドの変更のみが可能な場合はA/Bテストをお勧めしますが、アーキテクチャの大幅な改善が必要で、元のWebサイトのデザインに影響を与えない場合は、分割URLテストをお勧めします。

複数ページのテスト

複数ページのテストは、特定の要素の改善を多くのWebサイトでテストできる型破りな方法です。 マルチページテストは2つの方法で可能です。 1つは、ファネルの複数ページのテストです。このテストでは、セールスファネルのすべてのページを取得し、各ファネルの新しいコピーを作成して、セールスチャレンジャーファネルを作成し、それをテストできます。 もう1つは、安全バッジや紹介文など、繰り返される要素を通じてコン​​バージョンに影響を与える可能性のある、従来の複数ページのテストです。

多変量テスト

これは、Webページの多くの部分を変更し、すべての組み合わせのバリエーションを作成する手法です。 多変量テストでは、1回のテストですべてのバリエーションをテストします。 多機能テストでは、ウェブサイトでのコンバージョンパフォーマンスに最も影響を与える要因を特定できます。 A / Bよりも複雑で、経験豊富なマーケターに適しています。

統計的検定

• 頻度主義的テスト：頻度主義的アプローチは、特定のイベントが広範囲のデータポイントで発生する頻度に関するイベントの確率を決定します。 A / Bテストの世界では、周波数技術を使用している人は誰でも、正しい結論に達するためにより多くの証拠が必要であることがわかります。 これにより、A/Bテストの試行が制限されます。 これはあなたを制限します。 正確な調査結果を引き出すために、頻度主義的アプローチには、サンプルサイズに基づいたA/Bテストの長さの指定が含まれます。 分析は、すべての実験を際限なく再現できるという事実に基づいています。

• ベイジアンテスト：ベイジアン法は劣っています。 これにより、確率の法則を使用して、評価が終了する前に結果を解釈できます。 ベイズ統計では、一定の値になるのではなく、新しい知識が得られたときに可能性が異なります。 ベイジアンアプローチは、十分なデータがある場合、バリエーションAの可能性はバリエーションBまたはコントロールと比較して低いコンバージョン率を持っていることを示唆しています。 ただし、信頼区間を正しく読んでください。

ステップ7：結果を分析する

実験が進むにつれて、実験がどのように進行するかがわかります。 1つの変数が確実に勝者であることが早期にわかる場合は、この時点で実験を終了する必要があります。 実験を実行して、指定された時間に何が起こるかを確認します。

テストの結果は不安定になる可能性があることに注意してください。 より正確な答えを得るために、手順は2週間全体でよりよく行われます。 評価が完了したら、パーセンテージの増加、信頼水準、他の指標の直接的および間接的な影響などの測定値を使用して、テスト結果を評価します。 テストが機能する場合は、これらの数値を考慮した上で、勝者のバリアントを使用してください。 テストが終了していない場合は、そこから洞察を得て、将来の二次テストで使用してください。

A/Bテスト中に避けるべきいくつかの間違い

間違ったツールの使用

A / Bテストが一般的になるにつれて、多くの低コストツールが利用可能になり、これらのツールのすべてが同じように成功するわけではありません。 一部のツールはサイトの速度を大幅に低下させますが、他のツールはデータの劣化に寄与する定性的なツールと緊密に統合されていません。 このような欠陥のある機器でA/Bをテストすると、最初からテストの有効性が危険にさらされます。

間違ったタイミングをテストする

統計的に有意になる前に、トラフィックと目的に対して一定時間A/Bテストを実行します。 テストにより、テストが失敗したり、時間が長すぎたり短すぎたりすると、結果が無視できる場合があります。 トライアル開始後の最初の数日から、あなたのウェブサイトの1つのバージョンが獲得されたようです。それは、それを中止して、早期に勝者を発表できるという意味ではありません。 また、企業がキャンペーンを長く継続することを奨励することもよくある間違いです。

もう1つの一般的なタイミングの間違いは、さまざまな期間の非線形比較に関連しています。 トラフィックの多い日とトラフィックの少ない日の分割テスト結果を比較することはできません。 また、eコマースの小売業者の場合、ホリデーブームの売り上げと不振シーズンの結果を使用して分割テストを行うことはできません。 どちらの場合も、すべてのシナリオで同じものを同じものと比較しているわけではないため、一貫した結果を達成することはできません。 別の方法は、テストを同等の時間実行して、どの変更が改善されたかを確実に判断できるようにすることです。

分割テストの結果に影響を与える可能性のある外部変数にも注意する必要があります。 あなたが地元で宣伝し、自然災害のために電力が出たとき、あなたはあなたが望むトラフィックや結果を得ることができません。 また、冬に関連するオファーは夏と同じ効果はありません。

不均衡なトラフィック

また、適切なトラフィック量と適切なテスト時間も必要です。 一般に、キャンペーンは、実際の結果を生み出すのに十分な参加者でテストする必要があります。 トラフィックの多いサイトの場合、サイトへの訪問者の流れが続くため、分割テストを簡単に完了することができます。 トラフィックが少ないサイトや断続的な訪問があるサイトの場合は、もう少し時間がかかります。 あなたが本当にそうしようとするように、正しい方法で交通を遮断することも必要です。

無効な仮説を使用する

テストが実行される前に、A/Bテストで仮説が立てられます。 それは次のすべてのステップに依存します：何をすべきか、なぜそれを変更すべきか、意図した結果は何かなど。 間違った仮説を進めると、次のテストの可能性が低くなります。

有効な仮定には、データの観察、説明の推測、何かを修正する方法の理論、変更が行われた後の測定結果など、すべての要素が必要であることに注意してください。

分割テストが多すぎる要素

Webサイトの非常に多くの要素をテストすることによって、テストのパフォーマンスまたは失敗に最も影響を与えた要因を一緒に見つけることは不可能です。 チェックするコンポーネントが多いほど、統計的に関連する調査を正当化するためにWebサイトのトラフィックを増やす必要があります。 したがって、優先テストは効果的なA/Bテストにとって重要です。

誤った分析結果の測定

結果の測定は測定と同じくらい重要ですが、それは人々が高価なA/Bテストエラーを犯す1つの環境です。 レポートを信頼することはできません。また、パフォーマンスを正しく計算しないと、マーケティングに関してデータに基づいた意思決定を行うこともできません。 これを行う最も簡単な方法の1つは、GoogleAnalyticsを使用してA/B調査アプローチに取り組むことです。

A / Bテストの例：Eメールマーケティング

Eメールマーケティングでは、特定のEメールキャンペーンのガイダンスと収益を可能な限り作成しながら、開封、クリック、応答の速度を最適化する必要があります。 ただし、電子メールボックスが過負荷になっている現在、潜在的なクライアントは、非常に多くの電子メールを受信して​​いるため、電子メールを開くことができません。 真実は、他の誰もあなたの会社の理想的な電子メールキャンペーンを想像することはできません—それは後で議論する多くのアイテムに依存します。 結果として、A / Bテストは、最も強力な電子メールを計画および作成するための最良の方法です。

EメールマーケティングでA/Bテストが重要な理由

ご覧のとおり、メールマーケティングでは、ディスプレイやバナー広告のアップグレードで、1ドルあたり平均40ドルが返されます。 Eメールマーケティングは商業的に有益な分野であるため、EメールA/Bテストを実施することは害よりも良いことです。

まず、一般的な傾向と行動を特定することで、クリック率と開封率を加速できます。 さらに、コンバージョンが改善され、ファネルとトラフィックソースの調査によって収益が生み出されます。これらは、開封されたメッセージの数が実際にリードまたは売上に貢献したかどうかを判断するために不可欠です。 EメールマーケティングのROIの詳細な評価が得られます。これは、コンバージョンと利益の向上に役立つ前向きなスタートです。 これは良いスタートです。

いくつかの決定的なテストの後、あなたの今後の電子メールマーケティングの取り組みはすぐに成功するでしょう。 あなたは大きな差別化要因を発見するでしょう。 A / Bテストを使用すると、見込み客に合わせてカスタマイズされた電子メールを作成できます。 また、Eメールマーケティングキャンペーンを新しいレベルに活用できるA / Bテストを成功させるには、スマートでアクセスしやすいEメールマーケティングサービスプロバイダーの支援が必要になる場合があります。AVADAEメールマーケティングは、取る価値のある有名な名前の1つです。見てください。

A/Bテストをメールで送信する内容

EメールマーケティングキャンペーンでA/Bテストできるさまざまな変数があります。 調査目的で検討できる最も一般的な電子メールA/Bテスト要素のリストは次のとおりです。

• 件名と見出し
• 画像と動画
• メールのデザインとレイアウト
• プレビューテキスト
• コピーライティング（長さ、トーン、語順など）
• CTA
• リンクとボタン
• さまざまな証言

例：トーン

メールキャンペーンのトーンは、クリック数に大きく影響します。 研究によると、コピーに肯定的な情報を追加すると、読者の脳をより頻繁にターゲットにすることができます。これにより、要点をすばやく把握し、クリックしてアイテムを購入したいという欲求を高めることができます。

キャンペーンモニターの例を見てみましょう。 バージョンAでは、バージョンAで悲観的な言葉を使用して、新しいポジションを開始するという「悪い」現実を強調しました。 ネガティブな感覚を明確にし、読者の行動を無効にするために、彼らは特に「困難」、「多くの人を知らない」などの言葉を使用しました。

ただし、メールバージョンBでは、キャンペーンモニターは、「エキサイティング」、「新しいインテリジェントな人々」、「新しいツールのセット全体を学習する」などの楽観的な用語を意識的に使用して、メールをよりポジティブに聞こえるようにしました。 テストの結果、肯定的な言葉を使用した場合、メールのコンバージョン率が22％増加したことが明らかになりました。 したがって、次に電子メールマーケティングキャンペーンのコピーを作成するときは、トーンについて考え、ポジティブなトーンがネガティブなトーンを超える可能性があるかどうかを確認してください。

最後の言葉

A / Bテストは、Webサイトでのコンバージョン結果を増やすために非常に重要です。 A / Bテストは、最大限のコミットメントとすでに持っている専門知識で達成された場合、最適化システムの運用に固有のリスクの多くを排除します。 また、すべての不良リンクを削除し、Webサイトの更新を最適化することで、ユーザーエクスペリエンスWebサイトを劇的に向上させます。