イベントプロモーションにおけるA/Bテストの初心者向けガイド
イベントプロモーションにおけるA/Bテストは、マーケティングにおいて管理された試験を行うための素晴らしいツールです。パフォーマンスを向上させるための最適な戦略を見出すことができます。
A/Bテストとは何か、そしてそれを最大限に活用する方法は?イベントプロモーションにおけるA/Bテストの初心者向けガイドでは、A/Bテストがもたらすメリットや、誤った判断で成果を台無しにしないためのヒントを確認することができます。
A/Bテストとは?
A/Bテストは、AとBの2つの方法で管理された実験です。統計的仮説検定の一種で、達成された結果に基づいてどの方法が最も成功するかを決定する目的で、オプションをテストするために使用されます。
A/Bテストはどこで使えるのか?何をテストできますか?
イベントプロモーションでは、たくさんの素材があり、それを数カ所でテストすることができます。そのために、A/Bテストを計画する際にまずすべきことは、何をテストして改善したいかを見つけることです。ウェブサイトなのか、Facebookのプロモーションキャンペーンなのか、それともEメールマーケティングを改善したいのか、場所を選びましょう。
オンサイトテスト、オフサイトテストを実施されていますか?
ページ訪問者にどちらの方法がより効果的かわからないのですか?
ターゲットに2つの選択肢を見せ、どちらがよりコンバージョンが高いかを追跡し、結果を分析して、「Aを送ります!」と決めましょう。結果を予測することができれば、お金の使い方を正当化することができます。
何を測定し、テストする価値があるのか?
- メールのタイトル
(例えば:「イベントプロモーションに関する新しいニュースレター」または「イベントプロモーションについてもっと知りたい方はこちら。 ニュースレターに登録してください) - メッセージの長さ
(短いか長いか、より内容の詰まったメッセージか) - パーソナライゼーション
(読者へどのようにかたりかけるか。「OO様」、「こんにちは」など) - メールの見た目
(どのレイアウトを使用するか) - ランディングページの色
(目を引く赤か、落ち着く緑か) - コールトゥアクション
(例:「お申し込みはこちら」または「詳細はこちら」) - 具体的なオファー
(「送料無料」または「20%割引」など) - お客様の声
(X社、Y社、または全くない場合も含む) - ポップアップ
(電子書籍やニュースレターの情報など) - イメージ
(写真やグラフィック) - ターゲット層
(どのターゲット層が効果的か)
いくつくらいテストすればいいのでしょうか?
記事を書くとき、ほとんどの場合、いくつかのジレンマを抱えていることでしょう。どの色のフォントが目を引くか、でも攻撃的になりすぎないか。本文中に何枚の写真を入れるべきか?タイトルはどうするか?フォーマルなメッセージを書くべきか、それとももっとパーソナルでカジュアルなアプローチをとるべきか?A/Bテストでは、これらすべてが互いに異なる効果を発揮し、さまざまな組み合わせが可能になります。
その問いに答えるには、2つのアプローチがあります。
・1つ目のアプローチは、Webサイトの色、見出し、コールトゥアクションを変更したいと想像してください。すべて同時に変更すると、コンバージョン率が低下してしまいます。どの変更で悪化したのか、どれを実施する価値があるのか、わからなくなります。あなたはいくつかのテストを行う必要があります、最初のものは、アクションへの呼び出しの2つのオプションをチェックし、その後、より良いパフォーマンスのものを選択することができるとしましょう。次に見出しのテストなど。このように一歩一歩進めていくことで、明確な成果を得ることができます。
・2つ目のアプローチは、1つの変更に対して、同時にいくつのオプションをテストできるかを考慮することです。A/Bテストは、その名の通り、2つのバリエーションをチェックする可能性を与えてくれます。なぜA/B/Cテストではないのですか?あなたが3つのオプションをチェックする必要がある場合は、2つではなく、3つのグループにあなたの訪問者を分割する方が良いですし、それはおそらくA / Bテストと見なすことができるでしょう。これは、3つの別々のテスト(A対B、B対C、A対C)を実行するよりも効率的です。ただ、結論を出すのに十分な結果を得るため、テストを実行するのに2、3日長く時間をかける必要があります。つまり、2つの方法によるA/Bテストは、より早く結果を得たい場合に適しており、一方A/B/Cテストは結論を得るためにもう少し時間が必要なのです。
多変量解析テストは、複数の変数を修正するための手法です。主な目標は、すべての可能性の中でベストなものを決定するために、オプションの組み合わせをテストすることです。このテストでは、画像と背景の色を変更します:2枚の画像と3つの色があなたに競争する6つの可能性を与えます。
バリエーション数は[要素Aのバリエーション数】×【要素Bのバリエーション数】×・・・=【バリエーション総数】となります。
多変量解析テストの最大の制限は、テストを完了するために必要なトラフィックの量です。価値あるデータを得るためには、より多くの人があなたのテストをチェックする必要があるからです。テストに使用するトラフィックの量が多すぎると、ベストバージョンを実行する対象がいなくなってしまいますのでご注意ください。
A/Bテストプロセス
A/Bテストが効果的であれば、その結果はあなたのイベントやブランドの知名度を上げる道筋を示してくれます。そのために、6つのステップを踏んでください。
- 何を測定したいかを決める
最初のステップは、何を測定することが重要かを決めることです。分析は、どこから最適化を始めるべきかのヒントを与えてくれるでしょう。変更の必要性に気づくには、コンバージョン率が低い、または離脱が多いページや投稿をチェックします。顧客にとって何が効果的かを理解する必要があります。Google Analyticsや簡単なアンケート、インタビューが有効です。
- 目標を設定する
目標は、ボタンやメール内のリンクのクリックから、ショップへの誘導、リンク先での商品購入まで、KPIは何でもかまいません。
- 仮説に取り組む
目標はお決まりですか?では、なぜ現状より良くなると思うのか、仮説を考えてみましょう。予想されるフィードバックと実装の可能性に応じて、アイデアのリストに優先順位を付けます。
- バリエーションの作成
さて、アイデアが浮かんだら、次はそれを実現しましょう。ソフトウェアを使って、ウェブサイト、ファンページ、Eメールのバリエーションを用意します。メニューの順番、ボタンの色、写真の違いなど、さまざまな変更が考えられます。多くのツールで、A/Bテストを簡単に作成することができます。
- 試験開始
では、ゲームを始めましょう 訪問者が参加するのを待ちます。これで、ターゲットグループのユーザーがランダムに割り当てられたことになります。実際の結果を見るために、少なくとも数日間テストを実施してください。テストを終了する前に、かなりの数のフィードバックを得ることができ、統計的に有意なターゲットグループに到達したことを確認してください。あなたの訪問者のすべての行動は、カウントされ、測定され、比較され、それぞれがどのような結果を出したか決定していきます。
- 結果を分析する
実験が終わったら、いよいよ最後のステップです。プロセス中のすべての作業と忍耐の後、A / Bテストソフトウェアは、あなたに結果を提示します。今、あなたは、2つのバージョンのパフォーマンスの間に有意差があるかどうか、それがどの程度大きいかを参照してください。テストが適切な方法で実行された場合、あなたの顧客についての新しい何かを知るようになり、素晴らしい収益の増加につながるでしょう。さて、次のテストはどうでしょうか?
使用できるツールは?
キャンペーンマネージャーでFacebook広告のテスト方法とそのバージョンを確認することができます。スプリットテストツールによって、最適なグラフィックで投稿をチェックし、スケジュールを組むことができ、その長さやターゲットをチェックすることができます。
Google Analytics SolutionsのOptimizeのようなツールがあり、どのバリアントが最もよく実行されるかを教えてくれることができます。
もう一つのツールは、Optimizelyで、これは主要なツールの一つです。これは、専門的な知識がなくても、ユーザーフレンドリーなテストを実行する可能性を提供します。
VWO – 小規模ビジネスと少予算向けのフレンドリーなプラットフォームです。
もしあなたがメールキャンペーンソフトウェアを使用している場合、それらのほとんどはA/Bテスト用のツールを内蔵しています。Campaign Monitor、MailChimp、Active Campaignなどが良い例です。リストを2つに分けて手動で行うこともできますが、その場合、データの収集や分析が難しくなります。
結果はどうでしょうか?
A/Bテストの目的は、変更を実施した後に、測定可能な結果を得ることです。例えば、売上高、ニュースレター購読者数、イベント登録者数、クリックスルー率、コンバージョン率、メール開封率、レスポンス率などです。ターゲットグループに話を戻すと、2つのバリエーション間で意味のある結果や違いを示すのに十分な規模である必要があります。どちらがブランドのパフォーマンスに大きな影響を与えるかは、あなたが決めることができます。
結果を見たら、最もパフォーマンスの高いキャンペーンを選んで実行するだけです。
覚えておきたい最善の方法
- 直感だけを信じず、収集したデータを活用する。
- 一度に1つの変数だけをテストすると、最良の結果が得られる。(満足できない場合は、A/Bテストではなく、多変量解析を試してみてください。)
- 最高の結果を得るために事前にテストを行い、時間内に変更を実行する。
- 信頼できる結果を得るために、同時にテストを実行する。
- より構造化された、より簡単なA/Bテストを行うために、テストを行い、適切なツールを選択する。
- より適切な結果を得るために、顧客をターゲットグループとしてテストを実行する。