マインドマップシリーズのテスト：CROプロのように考える方法（パート8）

GuessTheTestのDeborahO'Malleyへのインタビュー

データはビジネスの新しい通貨です。 データを積極的に使用して仮定に異議を唱えたり、仮説が成り立つかどうかを確認したりしていない場合は、不利な状況で運用されています。

そのための1つの方法は、テストを行うことです。 ただし、実行するテストとその結果の意味を知るのは必ずしも簡単ではありません。 また、CROをしっかりと理解している場合でも、テストに偏りがあり、結果が無効になる可能性が常にあります。

幸いなことに、これはあなただけではありません。

Testing Mind Mapシリーズは、正しい考え方を身に付け、自信を持ってテストを実行する方法を教えるのに役立ちます。

このインタビューでは、8歳のときに最初の最適化実験を行ったGuessTheTestのDeborahO'Malleyとチャットします。 彼女は実験を実行するための彼女の最高のリソースを共有し、あなたの次のテストを導くための実証済みの戦略を概説します。

デボラ、あなた自身について教えてください。 テストと最適化を始めたきっかけは何ですか？

ちょうど8歳のとき、無意識のうちに最初の最適化実験を実行しました。

小学校の理科実験では、画用紙の形や色を変えてボードに貼って、最初に見たバージョンを聞いてみました。

私はほとんど知りませんでした、これは私の最初の視線追跡実験になるでしょう…

何年も経って、私は視線追跡技術を専門とする修士号を取得することになりました。

私の研究では、注目を集める広告を最適にデザインする方法を検討しました。 調査結果は6つの査読付きジャーナル記事に掲載されており、世界中のデジタルマーケターにインスピレーションを与えています。

修士号を取得すると、地元のUX会社でユーザーエクスペリエンス（UX）テストを開始しました。

トレーニングの一環として、会社は、WhichTestWonというリソースをチェックすることを勧めました。

それで、私は忠実にサインアップして、毎週のA/Bテストを受け始めました。 私はほとんど知りませんでした、この小さな行為は私のキャリアのコースを変えるでしょう…

数年後、WhichTestWonは、シニアコンテンツクリエーターの募集を宣伝しました。

私は幸運にも仕事に就くことができました！

そして、そうすることで、私は視線追跡とUXから、CROとA/Bテストの信じられないほどの世界に移行しました。

ここで、私はついに自分の場所を見つけたことがわかりました。

私は、新しいバリアントの設計とテストに創造性を適用しながら、データを使用して証拠に基づいた意思決定を行うという頭の良いアプローチが大好きでした。

whichTestWonは素晴らしい経験でしたが、道路には多くの衝突がありました。

最盛期には、会社は買収され、ブランド名が変更され、すぐに完全に解散し、マーケターはカラマツになりました。

それは多くの人にとって壊滅的なものでした。 ギャップを埋めるのが私の義務だと思いました。

それで、GuessTheTestが生まれました。

GuessTheTestの創設者として、私の目的は、実験者に貴重なA / Bテストケーススタディデータと、テストの成功を通知、刺激、検証するための役立つリソースを提供することです。

何千ものクライアントA/Bテストのケーススタディを作成、分析、実行、公開してきた私は、CROおよびA / Bテストで機能するものと機能しないものについて、豊かでユニークな視点を得ることができました。

そして、私はその知識を教え、​​他のオプティマイザーと共有するのを手伝うように駆り立てられています。

最適化して何年になりますか？ 意欲的なテスターとオプティマイザーに推奨するリソースはどれですか。

私はおそらく生まれた瞬間から最適化の考え方を持っていました。

私が覚えている限り、私は欠陥を見て、物事をより良く、より効率的に、そしてより効果的にするための創造的なアイデアを思いついた。

しかし、正式には、私の最適化のキャリアは、2009年に修士号を卒業し、キャリア関連の最初のUXジョブを開始したときに始まりました。

そこにいるすべての若いミレニアル世代にそれを認めたくないのと同じくらい、私は10年以上にわたって最適化作業を行ってきました…そして数えています。

私がお勧めする唯一のテストリソースとしては、すばらしいものがたくさんあります。

しかし、1つだけを選択する必要がある場合は、GuessTheTestと言わなければなりません。 私は認めますが、私は少し偏見があります。

5語以内で答えてください：あなたにとって最適化の規律は何ですか？

データ駆動型の実験プロセス。

最適化を開始する前に人々が理解しなければならない上位3つのことは何ですか？

1. A / Bテストは最適化のゴールドスタンダードですが、有効で信頼性の高い結果を得るには、適切に実行する必要があります。

2. あなたの仮説は、堅実なA/Bテストのバックボーンです。 ターゲットオーディエンス、コンバージョンの問題、提案された解決策を明確に特定し、予想される結果を示し、もちろんテストのコンバージョン目標を定義する「スマート仮説」を定義することから始める必要があります。

3. テストの失敗などはありますが、実験から何かを学べば、テストの失敗などはありません。

偏りのないストーリーを伝えることができるように、定性的および定量的データをどのように扱いますか？

定性的データと定量的データをマージすることは非常に価値がありますが、CROおよびA/Bテストでは十分に活用されていない戦術です。

せいぜい、ほとんどの実験者は意思決定を推進するために分析または変換データのみに依存する傾向があり、他のことにほとんど注意を払っていません。

私の傾向は少し異なります。

私は定性的なデータから始めて、それを定量的なデータとマージするのが好きです。

そうすることで、より多くの時間と労力がかかりますが、オーディエンス、彼らのニーズ、およびコンバージョンを改善するために必要なものについて、より完全で全体的なビューが得られます。

おそらく、この偏見は、私がUXの世界で始めたという事実から来ているのかもしれません。

しかし、私がこれまでに参加した、またはこれまでに見た中で最高の実験のいくつかは、通常はUX研究から定性的な発見を取り、分析データを掘り下げ、A/Bテストで結果を検証します。

定性的データと定量的データの両方をマージし、両方のアプローチで同様の結果を達成すると、非常に堅実なことに取り組んでいることがわかります。

最適化チームのためにどのような学習プログラムを設定しましたか？ そして、なぜこの特定のアプローチを採用したのですか？

実験と同志の文化を構築することは本当に重要です。

何年にもわたって、私は多くの組織に学習を注入するのを手伝ってきました。

現在、あるテスト機関で「テスト円卓会議」を実施して、テストの勝利を共有し、テストのアイデアに関するインタラクティブなディスカッションを作成し、テストの知識を広めています。

また、A / Bテストの適切な設定と実行から、データと結果の分析まで、すべてをカバーするチュートリアルとトレーニングビデオを作成しました。

特に、新入社員や、プロジェクト管理、開発、設計など、主題に精通していない可能性のあるテスト以外の役割を担う人々にとって、知識の共有が重要であると考えています。

真の最適化は、知識が豊富で情報に通じたチームによってのみ得られます。

あなたが望む最も厄介な最適化の神話は何ですか？

競合他社をコピーしてはいけません。

競合他社は素晴らしいインスピレーションの源になり得ます。

確かに、1つのサイトと1つのオーディエンスでうまく機能することは、オーディエンスと一緒にサイトに直接適用されない場合があります。

しかし、テストするまでわかりません。

競合他社のケーススタディの証拠（実証済みの結果を含む）を使用して、テスト作業を指揮します。 次に、成功を最適化します。

うまくいけば、Deborahとのインタビューが、コンバージョン率の最適化戦略を正しい方向に導くのに役立つことを願っています。 どのアドバイスがあなたに最も共感しましたか？

さらに高度な戦略を紹介してくれるCROの専門家との次のインタビューにご期待ください。 まだお済みでない場合は、OptiPhoenixのGursimran Gujral、SpeeroのHaley Carpenter 、 FrictionlessCommerceのRishiRawat、 ConversionAdvocatesのSina Fak、Green LightCopyのEdenBidani、 GoodUIのJakub Linowski、ShivaManjunathのインタビューをご覧ください。 Speero ！