有効なマーケティング実験を策定するための A/B テスト設計のヒント

A/B テストの設計は、すべてのデジタル マーケターの成功にとって重要な部分です。

クリック課金型 (PPC) 広告、ユーザー エクスペリエンス (UX) デザイン、またはその他のデジタル実行のいずれに使用する場合でも、マーケティング実験のこの柱は、パフォーマンスの悪い領域を特定し、改善のための戦略を作成し、結果を最適化するのに役立ちます。あらゆるキャンペーンに。

UX デザイン、コンテンツ作成、その他の形式のデジタル マーケティングに対して効果的な A/B テストを作成するには、有効であるだけでなく信頼性の高いテスト バリアントを作成する方法を知る必要があります。 Propelrr によるこのデータ主導のガイドを活用すると、今日のブランドの利益のためにデジタル マーケティングの成功を促進する健全なビジネス上の意思決定を行うことができます。

分割テストとバリアント設計について詳しく調べる準備はできていますか? その後、今すぐこのガイドを参照して詳細を確認してください。

A/B テストの実験設計を理解する

PPC 広告が機能しているかどうかをどのように判断すればよいでしょうか? 将来のキャンペーンに利益をもたらすために最適化する方法はありますか? これらの質問に対する答えは簡単です。データドリブンの A/B テストを利用すれば、広告が効果的かどうかを判断し、今後のキャンペーンに向けて最適化することができます。

スプリット テストとも呼ばれるこの形式の実験は、ソーシャル メディア広告、ランディング ページ、コピー、またはオンライン広告のその他の側面の 2 つ以上のバリエーションをテストするために行われます。 これは、マーケティング担当者がどの実行バリエーションがビジネスの目標に最も効果的であるかを確認するのに役立ち、長期的にはより多くのキャンペーンを最適化できるようになります。

基本的な分割テストでは、オリジナル バージョン「A」とバリアント バージョン「B」を比較するため、「A/B」という名前が付けられています。 一方、多変量テストでは、より多数の変数を相互に比較します。 複数ページの実験では、複数のページにわたる一貫した変動をテストするため、より多くのランディング ページにわたってさらに最適化することができます。

テストはさまざまな方法でマーケティング担当者に役立ちます。 これを使用すると、キャンペーンで重要な決定を下したり、パフォーマンスの低い広告の損失を削減したり、ランディング ページのパフォーマンスを向上させることさえできます。 この形式の実験を使用して、ほぼすべての実行を最適化することもできます。 ソーシャル メディア形式から広告ワードの最適化まで、スプリット テストにより、今日の有料マーケティング活動を改善するための多くの方法が明らかになります。

有効で信頼できるA/B テストを設計する方法

デジタル マーケティング キャンペーンのテストの価値を考えると、有用な結果を返す正確な A/B 分析を実行したいと考えるのは自然なことです。 そのためには、実行のパフォーマンスを低下させるのではなく強化する洞察を得るために、データに基づいた有効で信頼できるテストのバリアントを策定する必要があります。

ブランドのデータ主導の結果を返すテストを作成するには、次の 5 つの手順に従うだけです。

1. 「なぜ」を調査します。

A/B テストの実行を開始する前に、そもそもなぜ実験を行うのかを理解するために調査を行う必要があります。 マーケティングのどのキャンペーンまたは側面を分析していますか?また、それをビジネスのために改善したいと考えているのはなぜですか?

この事前実験調査がなければ、全体的にどのようなデジタル マーケティング目標を達成したいのかを明確に把握することはできません。 販売用ランディング ページでコンバージョンを最も獲得できる CTA (CTA) を見つけようとしていますか? マーケティング電子メールの見出しの有効性を比較していますか?

まず選択した実行を検討し、テストを実行する前に改善できる点があるかどうかを調査します。 クリックスルー率、コンバージョン、エンゲージメントなど、キャンペーンの顕著な改善を測定するために必要な指標を見つけてください。

2. 明確な仮説を立てます。

次に行うべきことは、分析のための明確かつ具体的な仮説を立てることです。 この仮説には、解決しようとしている問題、改善しようとしている指標、キャンペーンで見ようとしている変化を記載する必要があります。 仮説の基本的な例は次のようになります。

CTA ボタンの色を青から赤に変更すると、2 週間でクリック数が 10% 増加します。

もちろん、この仮説は、前のステップで行った調査に根差した場合にのみ役立ちます。 どこからともなく仮説を作成するという間違いを犯さないでください。 実験に効果的な仮説を立てるために、過去のデータ、キャンペーンの目的、指標を必ず調査して研究してください。

3. バリエーションを作成します。

このステップは、このガイドで最も重要です。 この比較に対して有効で信頼できるバリアントを作成するには、前のステップで設定した十分に調査された仮説に基づいて、「コントロール」または変数 A と「チャレンジャー」または変数 B を定義する必要があります。

バリアントを作成するための非常に具体的な変数の例としては、次のようなものがあります。

• 見出し
• コピー
• CTA
• 画像
• 背景
• 色
• サイズ
• 配置
• 観客
• 人口動態

これらは、今日テストのバリアントを作成できる無数の変​​数のほんの一部です。

このタイプのマーケティング実験を初めて行う場合は、一度に 1 つの変数のみを比較する必要があります。 大きく異なる変数を相互に比較したり、異なる変数が多すぎるバリアントを作成したりすると、データを監視してキャンペーンの正確な結果を特定することが困難になります。

バリアント内の 1 つの変数だけを別の変数と比較するだけで、実験の最も正確な結果が返され、長期的にはランディング ページ、UX デザイン、ソーシャル メディア広告、または電子メール本文の信頼できる改善が保証されます。

4. テストを実行します。

調査、仮説、バリアントを準備したら、いよいよデジタル マーケティングを実行するためのテスト キャンペーンを実行できます。 繰り返しになりますが、実際に実験から正確な結果を得ることができるように、バリアント内の他の変数はすべて変更しないようにしてください。 そうしないと、曖昧で役に立たない結果が得られ、キャンペーンのための貴重な時間とリソースが無駄になってしまいます。

5. 結果を分析し、変更を展開します。

A/B テストを実行するときに最後に行う必要があるのは、結果を分析し、それぞれの変更をデプロイすることです。 コントロールとチャレンジャーのバリアントは、設定した指標を達成するのにどのような結果をもたらしましたか? 実験期間中、何か大きな違いや異常に気づきましたか? 結果の精度にどの程度自信がありますか?

分析に適切なバリエーションを使用すれば、新しく改善された方法を導入して、選択した実行をより効果的にできるはずです。 もちろん、最適化の余地は常にあります。ランディング ページの他の要素を最適化したり、UX の別の側面を研究したり、最初のテストの結果に基づいて別のバリアント比較を実行したりすることもできます。

A/B テストと実験に関するこのステップバイステップ ガイドを念頭に置くことで、今日の最適化の取り組みに効果的なバリアントを作成するためのより洗練された方法を発見できるようになります。 読み続けて、将来の分割テストに向けて独自のテスト バリアントを改善するための専門家のヒントを見つけてください。

A/Bテストのシステム設計で準備するもの

今後の比較のために事前調査を行うことに加えて、まず他のことを事前に準備する必要があります。 バリアントから有効で信頼性の高い結果を生成する A/B テスト システム設計を作成するには、次のことを行う必要があります。

• 成功指標を定義します。 成功指標は、最適なバリエーションを決定するために、バリエーションのパフォーマンスを評価するために使用する定量的な指標です。 これらの指標は全体的なビジネス目標を反映する必要があり、クリックスルー率、コンバージョンなどの例を含めることができます。
• 対象ユーザーをセグメント化します。 バリアントに対して効果的に比較を実行するには、まずテストの対象ユーザーをセグメント化する必要があります。 セグメンテーションとは、実験に関連する特性や行動に基づいて、対象ユーザーを意味のあるサブグループに分割する方法を指します。 これらには、年齢、性別、場所などに基づくセグメントが含まれる場合があります。
• 偏りを減らすためにランダム化を実施します。 対象ユーザーに対して分析を開始する前に、事前にランダム化を実行して、全体的な結果の偏りを軽減します。 ランダム化とは、オーディエンスを各バリエーションにランダムかつ均等に割り当てることです。 これにより、選択のバイアスが軽減され、グループ間の公平な比較が保証されます。

これらすべてのシステム設計の準備を事前に行う必要があることを考えると、プロセスを自動化し、コストと労力を節約して、今すぐ実験設計を効率的に最適化するには、A/B テスト ツールまたはプラットフォームの助けを借りる必要があります。

効果的なバリエーションを作成するためのヒント

公平で信頼性の高いシステム設計を準備したら、効率的な A/B テスト手法を実行するためのバリアントを作成できます。 これを行うには、必ず次のことを行ってください。

• 仮説に沿ったバリエーションを設計します。 実施した調査と分析用に設定した仮説に基づいてバリアントを作成することで、問題の質問に簡単に答えられるようになり、キャンペーンの変更をより明確に反映したテスト結果を確保できるようになります。
• バリアントから重要かつ測定可能な変更を実装します。 テストの実行が完了し、より良いバリアントを選択したら、そのバリアントからの変更を実装して、キャンペーン、UX、またはマーケティングの実行が本当に改善されるかどうかを確認します。 次に、将来の最適化と実験のために、これらの変化を必ず測定してください。
• バリアント作成時の潜在的な落とし穴を回避します。 一度に複数の変数をテストしないでください。そうしないと、テストプールが混乱し、あいまいな結果が得られることになります。 適切なユーザー セグメントに対して実験を実行できるように、必ず事前にターゲット ユーザーを決定してください。 最後に、統計的検定の有意性を達成するために分析を実行する予定の期間を特定します。

これらのヒントに従ってバリエーションを作成すると、長期的にビジネスの成功に向けてデジタル マーケティングの実行を最適化するために必要な変更を正確に伝える、より明確な結果が得られます。

テストの信頼性と再現性

すべてのキャンペーンにわたって調査設計とテスト方法論の信頼性と再現性を確保したいと思いませんか? 今日考慮すべきヒントをいくつか紹介します。

• テストの有効性の種類を理解します。 内部妥当性とは、方法論がバリアントからの変更を (他の要因からの変更ではなく) 分離して、結果をより有効にする方法を指します。 外部妥当性とは、さまざまなデバイス、ブラウザ、視聴者セグメントなど、他の状況からの外部結果に適用できるほど一般的な調査デザインをどのように作成できるかを指します。 これらのタイプを理解することで、結果の妥当性を追跡し、他の変数やバリアントを使用して設計を確実に再現できます。
• テストの有効性に対する脅威を特定します。 不適切な対象者セグメンテーション、テスト期間、サンプルサイズなど、調査設計の有効性に対する潜在的な脅威をすべて特定します。 次に、全体的な信頼性と再現性を向上させるために、方法論からこれらの脅威を必ず削除してください。
• 交絡変数を最小限に抑えます。 交絡変数とは、A/B テストの実行中に出現する変数であり、結果の妥当性に対する脅威となります。 例には、検索エンジンのアルゴリズムの更新、Web サイトまたはサーバーの停止、その他の突然の変更が含まれます。 変数を交絡させるリスクを最小限に抑えるには、潜在的な脅威をすべて追跡し、テストの予期せぬ変更が発生しないように賢明に実行のタイミングを計るようにしてください。

A/B 分析では一貫性が重要です。 最初の分割分析の実行期間全体を通じて一貫性を確保することで、研究設計の信頼性と再現性を高めます。

A/B結果を正確に分析する方法

A/B 実験の結果を正確に分析するには、常に元の仮説に立ち返ってください。 最終結果は問題ステートメントの期待を満たしましたか、それともその反対を示しま​​したか? 期待に反した結果が返された場合、それは何を意味しますか?

元の仮説に戻ったら、実験の実行から収集したデータを必ず視覚化してください。 これにより、調査結果をより明確に分析できるようになり、視聴者セグメント、期間、サンプル サイズなどの他の要素からより多くの洞察を得ることができます。

A/B 分析のこの部分の実行が難しい場合は、その分野の専門家に連絡して、現在のビジネス ニーズに合わせた正確な分析を入手してください。

重要なポイント

今すぐ比較用に効果的なバリアントを作成する方法を理解したら、プロのように分割テストを設計しましょう。 デジタル マーケティングを成功させるための A/B 分析の調査を開始する際に、最後に注意すべき点がいくつかあります。

• 戦略をデータに基づいて根付かせます。 仮説を立てる場合でも、比較のためのバリアントを作成する場合でも、得られる結果の正確性と関連性を確保するために、以前のマーケティング キャンペーンのデータに基づいて選択を行うようにしてください。
• 時間をかけて実験を作成してください。 急いで分割テストに取り組み、すぐに信頼できる結果が返されることを期待することはできません。 時間をかけて分析を作成し、結果の信頼性と研究デザインの再現性を確保してください。
• 迷ったときは、手を差し伸べてください。 A/B テストのスキルにまだ自信がありませんか? 今すぐ Propelrr の専門デジタル マーケティング サービスを活用して、熟練した分析とマーケティング実験を行うことを恐れないでください。

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