A/B テストとは何ですか? (定義 + A/B テストの実行方法)

公開: 2022-08-09

マーケティングキャンペーンを実行したり、電子メールを送信したり、Web サイトからリードを獲得しようとしている場合は、フォロワーのために定期的に価値のあるコンテンツを作成しています。

しかし、そのコンテンツがどれほどうまく機能しているか知っていますか?

目にした結果に満足していますか? 一部のコンテンツが他のコンテンツよりもはるかに成功しているように見える理由を理解しようとしている場合は、A/B テストの実行を検討してください。

この貴重なツールは、コンテンツ戦略から当て推量を排除し、ビジネスにとって最善の意思決定を行うために必要なデータを提供します。 A/B テストとは何か、または実行方法がわからない場合このガイドでは基本的なことを説明しているので、すぐに独自のテストを実行できます!

A/B テストとは何ですか?

マーケティング戦略を成功させるための重要な要素は、何が効果的かを知り、この情報を活用することです。 A/B テストは、この重要な洞察を提供し、何が最適かを推測する必要をなくします。 A/B テストでは、異なるグループと共有する 2 つの類似したコンテンツを使用してランダムな実験を実行し、どちらが望ましい結果をもたらすかを監視します。

これはメールでよく行われ、さまざまな件名や角度を使用して、どちらが開封率が高いかをテストします。または、コピーがわずかに異なる同じオファーの 2 つの広告をテストして、どちらのバージョンがより高いクリック率につながるかを確認することもできます。

より良い結果を生み出すコンテンツは「勝者」のサンプルと見なされ、将来のキャンペーンや他のマーケティング資料の作成に使用されます。両方のサンプルの結果が同じか類似していることがわかった場合は、それらを適切にテストするために、それぞれをより明確にする必要があることを意味する場合があります。

もちろん、これは「負けた」サンプルが悪いという意味ではありません。実際、そのパフォーマンスから得られる洞察は、オーディエンスのより小さなセグメントとの最善のコミュニケーション方法や、今後何を避けるべきかを決定するのに役立ちます。

A/B テストを実施する理由

ABテストがなければ、本質的に盲目的に飛んでいます. あなたはコンテンツを共有しており、引き付けようとしている視聴者に適切なメッセージを作成したことを望んでいます. A/B テストを実施する主な理由は、視聴者と、視聴者がコンテンツにどのように反応するかについての洞察を収集することです。これにより、作成しているコンテンツ、コンテンツが共有される頻度、さらにはコンテンツが公開されているプラットフォームを改善するために使用できるデータが得られます。

コンテンツ制作の初期段階では、一般的な情報を参考にしていますが、A/B テストによってアプローチを微調整できます。メールで A/B テストを行い、午前 10 時に 1 つのグループに送信し、午後 3 時に別のグループに送信した場合、それぞれの開封率を使用して、メールを送信する最適な時間を決定できます。同様に、件名やメールのプレビューに小さな変更を加えて、どちらが購読者からの反応が良いかを確認できます。

A/B テストの仕組み

A/B テストはかなり単純に聞こえますが、信頼できる結果を得るには適切に実行する必要があります。時間、ソフトウェア、人など、制御されていない多くの変数を扱っているため、エラーの余地が大きくなります。ここで、適切な計画が役立ちます。ここでは、AB テストを成功させて正確な結果を得るために従う必要があるいくつかの重要な手順を示します。

ステップ 1. テストする変数を決定する

最初のステップは、何をテストするのかを正確に知ることです。実行する AB テストごとに、1 つのことにだけ集中する必要があります。この変数は、件名、一連の電子メールのパーソナライズの使用、または行動喚起に使用されるコピーである可能性があります。 1 つのコンテンツに対して複数の変数をテストできますが、必ず変数の各セットを異なるタイミングでテストしてください。一度に複数の変数をテストしようとすると、どの変数が本当に効果的であったかを判断できなくなります。

さらに、テストしたいものを正確に絞り込むことで、変数の作成方法をより適切に決定できます。パーソナライゼーションが開封率の向上にどの程度効果的かをテストしたい場合、一方のメールセットにはパーソナライゼーションを含める必要があり、もう一方のセットには含めないことがわかっています。同様に、コピーがクリック率にどのように影響するかに焦点を当てている場合は、行動を促すフレーズの 2 つの異なるセットを作成することに焦点が当てられます。

ステップ 2. 注目すべき指標を特定する

また、何を測定したいのかを知る必要があります。クリック率ですか？あなたの開封率は？新規加入者数は？指標を明確にすることで、どのバージョンが最も効果的かを判断する際にどのデータに注目すべきかを正確に知ることができます。

場合によっては、特に既存のデータがある場合は、実際の目標や仮説を念頭に置いておくと役立ちます。たとえば、特定の単語が開封率にマイナスの影響を与えていることに気付いたかもしれません。AB テストを実行して、これが正しいかどうかを確認するつもりです。あなたの仮説は、件名に「燃え尽き症候群」という言葉を使用すると、開封率が 3% 低下するというものです。あなたの目標は、開封率が高い件名を特定することです。

ステップ 3. コントロールとチャレンジャーを設定する

最初の 2 つのステップを完了すると、変数と目的の結果が特定されます。これで、「コントロール」と「チャレンジャー」を決定する準備が整いました。コントロールのために、通常どおりにコンテンツを作成します。

件名をテストして開封率を上げようとする例に戻ると、「燃え尽き」という単語を含めた一般的な形式の件名を使用します。たとえば、燃え尽き症候群をクリエイティブに防ぐ 10 の実証済みの方法.

チャレンジャーは、自分の仮説に基づいて調整を開始する場所です。この場合、件名は次のようになります:創造力を養う 10 の方法。

ステップ 4. 必要に応じてサンプルを均等に分割します

サンプルを分割する方法は、テストするコンテンツの種類と使用するツールによって決まります。電子メールの場合、通常、サンプルを均等に分割して、各グループがかなり似ているようにしますが、AB テストツールでランダムに分割することもできます。

ランディングページや広告など、あまり制御できないその他のコンテンツの場合、サンプルはランダムに分割されます。

ステップ 5. サンプルサイズの選択

サンプルの分割方法を選択する場合と同様に、使用するツールとテストするコンテンツに基づいて実際のサンプルサイズを決定します。電子メールの場合、通常、コントロールとチャレンジャーを電子メールリストの小さなサブセットに送信できます。特定の目標に到達すると、「勝者」が残りの連絡先に送信されます。

Web ページと広告は、目にする人数が決まっていないため、大きく異なります。したがって、サンプルサイズは、コンテンツが共有されている期間または広告に費やされた金額によって決まります。

どのような方法を使用する場合でも、最終的な結果が得られるまでテストを十分長く実行できるようにする必要があります。

ステップ 6. 結果の重要性を判断する

注目したい指標を特定するための前のステップを覚えていますか? ここが特に重要になります。「勝者」またはより優れたパフォーマンスのコンテンツを選択するには、結果がどれほど重要であるかを判断する必要があります。ここで統計的有意性が重要になります。統計のクラスを受講してからしばらく経っている場合は、簡単に復習してください。

統計的有意性は、結果がエラーまたは偶然によるものである可能性を示しています。統計的有意性が高いほど、結果の信頼性が高くなります。これは、結果がランダムまたはエラーによって得られた可能性が低いことを意味します。

テストの結果は、マーケティング戦略、広告予算の配分方法、視聴者とのコミュニケーション方法を決定するために使用されることを忘れないでください。したがって、これらの決定の指針となるデータが正確であることをできる限り確認する必要があります。通常、少なくとも 95% の信頼水準が必要ですが、99% まで上げることができます。

統計的有意性と信頼水準の計算はかなり複雑なプロセスになる可能性がありますが、ありがたいことに、それを処理できる便利なツールがあります。

ステップ 7. A/B テストツールを選ぶ

市場で人気のあるデジタルマーケティングツールの多くは、A/B テストの実行に使用できます。 Facebook Ads Manager、Google Optimizer、Hubspot、ActiveCampaign、Adobe Target、Visual Website Optimizer などのツールは、電子メール、Web ページ、または広告の A/B テストを実行できるソフトウェアのほんの一例です。

ツールを選択するときは、それをどのように使用するか、テストするコンテンツやキャンペーンの種類、手頃な価格、使いやすさを考慮してください。注目すべきもう 1 つの重要な機能は、データの収集方法と共有方法です。これらの数値は必要となる最も重要な出力であるため、詳細なレポートをわかりやすい形式で提供するツールを選択する必要があります。

ステップ 8. バージョン A と B を同時にテストする

テストは、コントロールとチャレンジャーの両方で同時に行う必要があります。つまり、今日メール A を送信して来週メール B を送信したり、各広告を数日ずらして実行したりすることはできません。それらは同じ条件下でテストする必要がありますが、唯一の違いは、変更された要素とコンテンツを見る実際の個人です。

このルールの唯一の例外は、テストがタイミングに関連する場合です。視聴者にリーチするのに適切な時間または日を見つけようとしている場合、当然のことながら、さまざまな時間にコンテンツを共有します。ただし、この場合、コントロールとチャレンジャーの唯一の違いは時間です。

ステップ 9. 主な目標に分析の焦点を合わせる

テストを実行して結果の収集を開始すると、データが殺到します。これらはすべて関連性がありますが、測定しようとしている指標に優先順位を付ける必要があります。あなたの主な目標が開封率に最適なものを見つけることである場合、それが分析の焦点である必要があります。それが決定要因になるか、どちらが成功したかです。

残りのデータを破棄する必要があると言っているわけではありません。これは、視聴者をよりよく理解し、コンテンツをさらに改善するのに役立ちます. 覚えておくべき重要なことは、この追加データはあると便利であり、テストの主な焦点ではないということです.

ステップ 10. A/B Testing Calculator を使用して結果を測定する

この段階では、すべてのデータがあり、数値を注ぎ込んでいます。では、実際に結果を測定し、戦略を変更するのに十分であるかどうかを判断するにはどうすればよいでしょうか?

Hubspot や Survey Monkey の A/B テスト計算機などのツールを使用すると、当て推量を排除できます。これらのツールを使用して、各変数を受け取った人数と行動を起こした人数を入力します。これにより、それぞれのコンバージョン率が生成され、どちらのパフォーマンスが優れているかを明確に示す指標が得られます。

ステップ 11. 結果を使用して次のアクションを導く

確かなデータが得られたので、自信を持ってこれを使用して、戦略に必要な変更があればそれを判断できます。 AB テストは常に 1 回限りのアクティビティではないことに注意してください。作成しているものが最適な結果を生み出すことに満足するまで、勝ったコンテンツを別の挑戦者に対してテストして、さらに洞察を得ることができます。

結果に満足できない場合は、いつでも完全に新しいコンテンツセットからやり直すことができます。素晴らしいことは、結果が不十分であっても、使用できる貴重な情報を提供してくれることです.

A/B テストの結果を解釈する方法

テストから得られた情報がどれほど価値があるかについてはかなり話しましたが、それをどのように適切に解釈しますか? もう一度、主な目標に集中する必要があります。注目していた指標が開封率だった場合は、まずそれらを確認します。これは、A/B テストツールに挿入する数値です。

次に、コンバージョン率の違いを見ていきます。メール A のコンバージョン率は 3% ですが、メール B のコンバージョン率は 7% で、信頼度は 95% です。これらの結果は統計的に有意であると見なされ、今後のメールのモデルとしてメール B を使用すると、コンバージョン率が高くなることが期待できます。

また、年齢、性別、場所、デバイスの種類、メールが開封された時刻など、オーディエンスの人口統計をさらに詳しく調べることもできます。このすべての情報により、オーディエンスが誰で、何が効果的かについてより広い視野を得ることができます。

避けるべき一般的な A/B テストの間違い

ベテランのマーケティング担当者でさえ、AB テストでエラーを犯し、結果、ひいては戦略に悪影響を与える可能性があります。ここでは、最も一般的な間違いのいくつかと、それらを避けるために実行できる手順について説明します。

テストを十分に長く実行できない

AB テストは通常、特定のプラットフォームを介して行われ、これらのプラットフォームはリアルタイムでデータを提供します。辛抱強く待つ限り、これは大きなメリットとなります。すぐに決定を下したいので、テストの最初のパフォーマンスを確認して途中で終了するのは簡単です。問題は、全体像を把握するのに十分な時間テストを実行できないことです。数時間後にテストを終了すると、実際の結果を収集するのに十分な時間ではありません。

これを避けるには、計画段階で、テストを実行する期間を決定します。 24 時間と決めたら、コンテンツのパフォーマンスに関係なく、その 24 時間は何もしません。

また、テストを実行するための十分な時間を確保していないという問題もあります。さまざまな種類のコンテンツをさまざまな状況でテストする必要があることを忘れないでください。たとえば、メールやランディングページと同じ期間、広告をテストすることはできません。さらに、より多くの聴衆のために、より多くの時間を確保する必要があります。 50 人ほどの小さなグループは、35,000 人のグループよりも短い時間で重要な結果を生み出すことが期待できます。

一度にテストする変数が多すぎる

AB テストと呼ばれるのには理由があります。要素 A を要素 B に対してテストするということです。多変量テストはありますが、これはまったく異なる形式のテストであり、異なる条件下で行われます。 AB テストを実行し、あまりにも多くの変数を含めると、結果が信頼できなくなります。結果に影響を与えた可能性のあるエラーまたはランダムなチャンスのインスタンスが多すぎます。メールを異なる時間に送信すると、件名ではなく開封率が強制される可能性があります。 Call-to-Action ボタンとコピーのデザインを変更すると、どちらが違いを生んだかわかりません。

これが、目標を知り、それを使用してテストを実施する方法を導くことが重要である理由です。開封率に注目したい場合は、変数をそれに関連付ける必要があります。 Web サイトへのアクセス数を増やしたい場合は、それに関連する変数を 1 つだけ持つ必要があります。これを行うと、より自信を持って結果を信頼できます。

テストが早すぎる

少し混乱するかもしれませんが、ご了承ください。トラフィックが多いほど、対象者が多くなり、テストに参加できる人数が増え、結果の信頼性が高まります。

これは、始めたばかりのときにコンテンツをテストするべきではないと言っているわけではありませんが、取得したデータに過度に依存することはできません. 数が増えたら、再度テストする必要があります。もう1つの注意点は、テストが早すぎると、より良い数値を見たいという絶望感に駆られ、テストをゆがめる可能性があることです. これにより、テストの実行中に焦りが生じ、テストをすぐに終了してしまい、決定的でないデータや失敗したデータが残るという罠に陥る可能性があります。

この間違いを避ける最善の方法は、ただ辛抱強く待つことです。元のコンテンツが機能する機会が得られるまで待ってから、改善の余地があるかどうかを判断してください。データが実際にあなたに関連するように、聴衆を増やし、理想的なターゲットを引き付けるために時間をかけてください. 十分な時間があれば、テストを実行する必要がない可能性があります。キャンペーンはスピードを上げ始めます。そうでない場合は、決定を下すことができます。

AB テストを使用してマーケティング戦略を改善する準備はできましたか?

A/B テストが成功するマーケティング戦略の重要な部分であることは間違いありませんが、うまく実行する必要があります。これは、目標、主要な指標、使用する必要があるツール、および変数を特定することを意味します。

上記の手順を使用してテストを適切に計画していれば、結果の収集と解釈は簡単です。電卓にデータを入力し、その差がコンテンツに変更を加えるほど重要かどうかを判断します。

そうである場合は、時間をかけて実際にデータを調べ、結果を解釈してください。次に、調査結果を使用して、マーケティング戦略を後押しします。

いつの間にか、あなたとあなたのビジネスは AB テストのメリットを享受しています。