多変量テストと A/B テスト: デジタル マーケティング担当者向けガイド

今年は多変量テストと A/B テストの違いを学び、ブランドの目標を達成するのに役立つマーケティング実験を作成してください。

オンラインでの成功は、デジタル マーケティングを革新する能力にかかっています。 これはマーケティング実験を通じて行うことができます。 有料広告、電子メール マーケティング、または全体的なユーザー エクスペリエンス (UX) を改善するための実験を実行している場合、キャンペーンを最適化し、今日のビジネスのデジタル勝利を促進するには、実験の基本を知る必要があります。

A/B 分析と多変量テストは、業界におけるマーケティング実験の最も基本的かつ最も重要な方法の一部です。 これらのテスト方法を効果的な方法で使用するには、その定義、使用例、相違点を理解して、ビジネスの成功のために念頭に置いている目標にどれが最適であるかを判断できるようにする必要があります。

これら 2 つの方法を活用してマーケティングを改善し、ブランドのデジタル勝利を促進することに興奮していますか? 次に、Propelrr によるこのガイドを読み続けて、電子メール マーケティング、有料広告、UX などで多変量テストと A/B テストを今すぐ使用する方法を学びましょう。

A/B テストの説明

基本的に、A/B テストは、広告、ランディング ページ、Web サイト、または電子メールの 2 つのバージョンを比較して、どのバージョンが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを確認するテストの一種です。 スプリット テストとも呼ばれるこの手法を使用すると、デジタル マーケティングの実行を最適化し、オンライン全体のパフォーマンスを向上させることができます。

この実験方法には次のような利点があります。

• シンプルさ。 最良かつ最も効果的な A/B テストでは、マーケティング キャンペーンの 1 つの変数の 2 つのバリエーションのみを比較します。 これにより、多変量解析には必ずしも存在しない単純さの感覚が得られます。
• 結果の明瞭さ。 調査のデザインと方法論が適切である限り、マーケティング実験から勝てる亜種を明確に特定する結果が得られます。
• 反復的な性質。 このタイプの実験は反復的な性質を持っているため、非常に集中して段階的に実行を開発および改善することができます。
• プラットフォームの統合。 これは比較分析の最も基本的な形式の 1 つであるため、Facebook の広告最適化など、数多くのソーシャル メディア プラットフォームで A/B テストの統合が見られます。

一方、この方法の短所は次のとおりです。

• 限られた洞察。 結局のところ、たった 2 つのバリアントを相互に比較する場合にのみ、非常に多くの洞察を得ることができます。
• 誤検知の可能性。 分析の開始時に偽陽性率を設定しないと、小規模テストでは統計的に有意な差がまったく存在しない場合に、バリアント間に統計的に有意な差があると誤って結論付けてしまうリスクがあります。
• 時間がかかる場合があります。 一度にテストできるのは 1 つの変数の 2 つのバリアントだけであるため、ランディング ページや Web サイトなどの複雑なもので改善したい単一の変数をすべて分析するには、さらに多くの時間が必要になります。
• リソースを使い果たす可能性があります。 この形式の実験にかかる時間を考慮すると、この一連のバリアント分析を通じてリソースを使い果たすことになるのも当然です。

これらの長所と短所を考慮すると、マーケティング ニーズにこのタイプの実験を使用するのが最適な具体的なケースを知りたいと思われるかもしれません。 以下に、選択したキャンペーンを改善するために A/B 分析を利用する場合のシナリオと例を示します。

最適化の過程で分割テストを使用するためのいくつかのユースケース シナリオを次に示します。

• Google AdWord の要素を比較します。 2 つの異なる Google AdWords を切り替えて、どちらがより効果的にクリックを獲得できるかを確認することで、広告のコピーを最適化できます。
• ハイパーリンクの色をテストします。 緑のハイパーリンクと青のハイパーリンクではどちらのクリックスルー率が優れていますか? これら 2 つの色を比較して、どちらがページに最適であるかを確認できます。
• 有料広告ビジュアルの限定的な変更。 おそらく、ペイ・パー・クリック (PPC) 広告でコンバージョンを獲得したいと考えているでしょう。そのため、ヒーロー画像を比較し、どちらが他よりも効果的かを確認して、ビジュアルを最適化するようにしてください。
• CTA ボタンの基本的なバリエーション。 これが Web サイトの CTA (Call-to-Action) ボタンの色、配置、コピー、または形状を指すかどうかに関係なく、その基本的なバリエーションをテストして、どのバージョンがより高いクリックスルー率またはコンバージョン率を獲得するかを確認できます。

このテスト方法の適切な使用法を示す 2 つの成功事例を次に示します。

• オーフス劇場。 デンマークにあるこの劇団は、Web サイトの CTA ボタンを「Kb billet」（「チケットを購入」）から「Kb billetter」（「チケットを購入」）に変更しました。 第 2 バージョンの CTA からのより明確な指示により、最終的にチケットの売り上げが 20% 増加しました。
• スイスギア。 SWISSGEAR は、セール対象製品の情報ページのバリエーションの中で、「特別価格」と「カートに追加」セクションのみを赤色で強調表示しました。 これにより、顧客は何がセールになっているのかを確認しやすくなり、ブランドのコンバージョン数が 52% 増加しました。

デジタル マーケティング キャンペーンに関して A/B テストを理解していると思いますか? 次に、多変量テストについてさらに学び、それが今日の実験に適切であるかどうかを確認します。

多変量テストの発表

多変量テスト (MVT) は、広告、ランディング ページ、Web サイト、UX、またはその他のマーケティング実行の複数のバリエーションを分析して、その実行に最適な変数の組み合わせを確認できる方法です。 このタイプではより多くのバージョンを同時にテストできるため、従来の A/B 分析から得られる結果よりも複雑な結果が得られます。

この定義を踏まえると、この実験方法の利点は次のとおりです。

• 効率的な最適化。 MVT を使用すると、より短時間でより多くの要素をテストできるため、広告、ウェブサイト、UX、またはランディング ページをより効率的に最適化できます。
• 包括的な洞察。 この実験タイプからはより多くのデータ ポイントを収集できるため、より包括的な洞察を得ることができ、結果を推定することもできます。
• 複数の A/B テストが不要になります。 MVT は基本的に、多数の A/B テストを積み重ねたものであるため、この実験方法を実行すると、複数の連続した A/B テストを連続して実行する必要がなくなります。
• 統計的に有意な結果。 このタイプのテストを適切に実行するには、かなりの量の Web サイト トラフィックが必要です。 これは、この大規模な視聴者プールで統計的に有意な結果を保証できることを意味します。

一方、 MVT の短所は次のとおりです。

• 複雑な方法論。 このタイプが複数のバリアントから複数の変数をテストする方法を考えると、変数間の相互作用を詳細に分析する必要がある、より複雑な方法論が期待できます。
• 本質的に反復性が低い。 この方法では、広告に必要なすべてを一度にテストできますが、コンバージョンの最適化に対してより反復的なアプローチを追求したい場合は、この方法は適していません。
• 実際に実行するには、より多くの Web サイトのトラフィックが必要です。 変数のすべての組み合わせをテストするには十分なユーザー データが必要であるため、MVT を適切に実行するには大量の Web サイト トラフィックが必要です。 新しいビジネスや中小企業の場合は、このサイトのトラフィックさえまだない可能性があります。つまり、ブランドの実験を実際に成功させることができないということです。
• 分割テストよりも専門知識が必要です。 このタイプはより多くの変数とそれらの相互作用を比較するため、実験の経験が豊富な上級デジタル マーケティング担当者に最適です。

上記の長所と短所を考慮すると、MVT にはユースケースに特有の影響がいくつかあります。 以下のリストをチェックして、この形式の分析を使用できる状況とシナリオを見つけてください。

MVT を使用してマーケティングの実行を最適化できるシナリオの例を次に示します。

• サインアップフォームに複数の変更を加えた場合。 この方法を使用すると、サインアップ フォームの配置、長さ、言語を試して、どのバージョンが最も多くのサインアップを成功させるかを確認できます。
• 有料広告の複雑なバリエーション。 また、広告の見出し、コピー、ビジュアルを切り替えて、どのバージョンが最も多くのコンバージョンを獲得しているかを確認することもできます。 これは、特に重要なリソースを消費する有料広告の場合には非常に重要です。
• ランディングページ全体のレイアウトを見直します。 ユーザーをランディング ページに誘導するのに最も適したテキストの配置はどれですか? MVT を使用して最適化すると、見出しと本文を移動して、ユーザーをページの CTA に誘導する最適な配置を確認できます。
• CTA 広告の複雑なバリエーション。 以前は一度に 1 つの要素しかテストできませんでしたが、ここでは Web サイトの CTA ボタンの色、配置、コピー、および/または形状を変更して、どのバージョンがより高いクリックスルー率を獲得するかを確認できます。

一方、MVT が利用され、正しく実行されたケーススタディの例を次に示します。

• アシュリー家具。 Ashley Furniture は、チェックアウト ページからまったく無関係なセクションを削除することで、UX を改善し、直帰率を 4% 削減し、販売コンバージョンを 15% 増加させることができました。
• 発見。 Discovery は、コンテンツ ページでのビデオ エンゲージメントと広告の視認性の両方を最適化することで、オンライン番組ネットワークで提供するビデオのクリックスルーを 6% 増加させることができました。

A/B および MVT 手法のこれらすべての優れた定義と例を考慮すると、今日のデジタル マーケティングのニーズに最適な手法を理解する準備が整いました。 次のセクションでこれら 2 つのタイプを相互に比較することで、これら 2 つのタイプについての知識を深めていきましょう。

A/B テストと多変量テストの主な違い

各テストはそれぞれ独自の方法で役立ちますが、いくつかの重要な違いがあるため、一方が他方の代替として優れているわけではない可能性があります。 最適化の目標に合わせて各テスト タイプを比較するときは、2 つの方法間の次のような固有の違いも考慮に入れることを忘れないでください。

最適な方法の選択は、必然的に、選択したマーケティング キャンペーンの最適化ニーズによって異なります。 ただし、テストがニーズに適しているかどうかは別として、これらの実験全体を実行するために自由に使えるツールを確認する必要もあります。

次のセクションに進み、今年 A/B 分析または MVT を実行するために不可欠な 4 つのツールとプラットフォームを確認してください。

多変量テストと A/B テストを実装するための技術的考慮事項

これら 2 つのタイプのどちらかを選択するための意思決定プロセスには、実験の実行時に利用できるツール、プラットフォーム、テクノロジも含まれる必要があります。 たとえば、多変量分析を実行するために必要なツールがない場合は、戦略を再検討して、代わりに A/B 比較を行う必要があるかもしれません。

ここでは、実験の設定、進捗状況の追跡、専門家による解釈のためのデータの収集に必要なテスト ツールとプラットフォームの例をいくつか示します。

• AB おいしい。 Fenty や Lush などの大規模な世界的企業によって利用されている A/B Tasty は、中小企業でも、競争力のある価格で分割分析と MVT 機能の両方を提供します。
• 変換する。 ユニセフとソニーから信頼されている Convert は、顧客がプラットフォームの A/B 機能と多変量機能をテストできるように、独自の 15 日間の無料トライアルを提供しています。
• AIを進化させます。 Evolv AI の AI 主導のソリューションを使用すると、貴社のような企業は、適応型 A/B および MVT 実験プラットフォームを通じてキャンペーンを効率的に最適化できます。
• 最適化して。 ピザハット、eBay、ヤマハ、マイクロソフトで使用されている Optimizely を使用すると、ブランドはその幅広いサービスから A/B、MVT、およびマルチページ機能にアクセスできます。

マーケティングの実験と最適化のための強力なソフトウェアのこの短いリストを使用すると、この時点からキャンペーンとコンテンツを改善するための確かな出発点を設定できます。

データ駆動型のイノベーションを強化する

どの方法を選択する場合でも、覚えておくべき重要なことは、常にコンテンツを試してみる必要があるということです。 キャンペーンをテストすることは、ビジネス目標を達成するための鍵となります。 これがなければ、データ主導型の方法で実行を革新することはできません。

テストと実験により、デジタル マーケティングにおけるデータ駆動型のイノベーションが強化されます。 これらを使用すると、重大な問題点に対処し、データに基づいたソリューションを発見し、長期的にブランドに実際の結果をもたらすキャンペーンを推進できます。

重要なポイント

今すぐ適切な種類のテストを実施してイノベーションを推進しましょう。 今日からデジタル マーケティングの旅に乗り出す際に、最後に注意していただきたいことをいくつかご紹介します。

• 理由を特定してください。 そもそもなぜこのような実験を行うのでしょうか？ この比較のコンテキストと理由を確立することで、特定の目標にどの方法が最適であるかを判断できるようになります。
• データを活用して意思決定を推進します。 実験する理由を確立したら、自由に使えるすべてのデータを使用して、実行に A/B 分析と MVT のどちらを使用するかを決定する必要があります。
• 実験の専門家に相談してください。 大規模なマーケティング キャンペーンに向けた分析スキルにあまり自信がありませんか? 恐れずに Propelrr のサービスを利用して、今すぐ追加のアドバイスやガイダンスを入手してください。

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