A / BテストまたはA / B分析とも呼ばれるテストは、特にマーケティングの世界で広く使用されているテストです。 XNUMXつ以上のオプションの間で最も正しいオプションを作成できるようにします。 さまざまなオプション間の比較データから、どの製品またはどの製品が最も適切であるかを経験的に知ることができます。 また、さまざまな要素の配置に関する決定を下すのに役立つため、たとえばWebデザインでも広く使用されています。 このようにして、参照されるものの最終的な仕上げが、より多くのユーザーやクライアントに適応するものであることを確認できます。
それが何であるか、そしてそれらがどのように機能するかを実際に見てみましょう。 そして、A / Bテストが可能な限り成功することを確認するために考慮するのに最も適切なパラメータは何か。
A / Bテストとは何ですか？
A / Bテストは、次のような行動分析です。 実際のユーザーにさまざまなオプションを提示することで結果を抽出します。 その目的は、どのオプションが最も効果的で最も理想的であるかを判断することです。 これを行うために、XNUMXつの間で「わずかな」変更を加えたXNUMXつ以上のオプションが提示され、どちらが目的に最も近いかが比較されます。 それが情報提供の目的であろうと、評価の目的であろうと、より高い利益を求めてであろうと、あるいは私たちの目的の根底にある性質であろうと。
例1： ウェブサイトがあり、「召喚ボタン」を配置したいのですが、どちらの場所が良いかわかりません。 私たちの基準は主観的（経験的ではない）であるため、たとえば3つの提案を提示します。 そのうちの3つをゾーンAに、もう12.000つをゾーンBに、もう3つをCと呼ぶ別のゾーンに配置します。この出版物/記事を送信するか、4.000つの異なる形式で提示して、約3のデータを取得します。 XNUMX人のXNUMXつのグループに分けられたユーザー。 その後、XNUMXつの方法のどれが最も効果的であったかを知ることができます。 そして、それが私たちが最終的に選択するものです。
例2： A / Bテストは必要に応じて拡張または縮小できるため、前の例を改善できると想像してみましょう。 「召喚状」を提出する場所があります。 しかし、XNUMXつの潜在的なモデルがあり、どちらがより魅力的であるかは未定です。 繰り返しになりますが、オプションAとオプションBを一定数の人々に提示することができます。 どちらが最大の影響を達成したかを確認した後、そのオプションを選択します。
A / B分析を行う理由
- あなたのウェブサイトのデザインを改善してください： これらの結論は、GoogleAnalyticsから引き出すことができます。 ページレイアウトやメニューなど、ユーザーが最もアクセスしやすいWebサイトについて。 事前定義されたテーマまたはデザインを選択する必要があり、どれを選択するかわからない場合に非常に便利です。
- Web最適化： 前のセクションの例に沿って。 これにより、どのバナー、デザイン、場所、または色がより理想的であり、より大きな成功を収めているかを判断できます。 これらの場合、AdSenseはこれらのテストを非常に簡単に実行できるようにします。
- 収益性の向上： 何が最も効果的であるかを決定することはあなたにより良い利益をもたらすでしょう。 Web変換から、製品の宣伝、または広告バナーまで。
- 夢中にならないでください： そして、時には、マーケター自身でさえ、アイデアを対比せずに空白に飛び込むのは非常に難しいということです。 どの行が最適かを推測するために逸脱する必要がないので、しっかりとした確実なステップであなたが持っているそれぞれのアイデアを続けるのに役立ちます。 結果が改善されない理由を知らずに自分を失うことへの欲求不満を回避します。
- 本当に効果的な広告を実行します。 どのタイプの広告が最も効果的ですか？ どこで、どのような意味でそれを行うのですか？ A / Bテストは、どちらが最適かを選択するのに役立ちます。 さらに、アドワーズ広告のデータを頼りに、どのオンラインキャンペーンが最も効果的かを知ることができます。
- あなたの聴衆を発見し、定義し、それを保持します： 一人一人が特定の理由でブランドを選択し、彼らがそれから何を期待するかを知ることはあなたが最良の決定をするのを助けるでしょう。 このようにして、表示したいコンテンツが「脱線」するリスクが最小限に抑えられます。 あなた自身のユーザーは、A / Bテストを通じてあなたを好むユーザーになり、その結果、あなたは彼らをあなたのブランドに近づけたユーザーを提供し続けることができます。
A / Bテストを実行するために従う手順
- 追求する目的を定義します。 製品、デザイン、広告キャンペーン、またはランディングページの要素から、何か新しいものを統合するかどうかを決定します。 それどころか、私たちが確立した何かに問題があるかどうかを測定することはできますが、それはうまくいきません。
- さまざまな選択肢を提起します。 分析したいものを特定したら、テストするさまざまな提案を提示します。 これまでに行われたことがない場合は、さまざまなテストが多すぎるなどの一般的なエラーが発生します。 もうXNUMXつの典型的な間違いは、ビデオや画像など、ばらばらなものを互いに比較することです。 結果はあまり信頼できないか、最終的なアイデアとはほとんど関係がない可能性があります。 深く異なるものを比較することは避けてください。
- テストを実行します。 一般化された方法とランダムなユーザーでテストを送信します。 郵送、またはランディングページまたは製品自体の両方である可能性があります。 テクノロジーと分析している要素のタイプに応じて、何らかの方法でそれを行うことを決定します。 いずれにせよ、ここで重要なことは、どのオプションがより成功したかというデータを抽出できることです。
- 結論を導き出します。 私たちが興味を持っている部分は、結果が手元にあるので、それがより成功していると評価することができます。 新製品の場合、どれが一番売れるかを判断できます。
- 実装： 最も多くの結果をもたらしたと定義され、それが機能することを事前に確実に知って、より良い結果をもたらしたものを実装します。
結論
A / B分析テストを実行するためのインターネット上の多くのツールがあります。 私たちがコメントしたように、グーグルアナリティクス、アドセンス、アドワーズは私たちにこれらの可能性を提供します。 しかし、他にも次のようなツールがあります Nelio AB Testing、WordPressのプラグイン。 あなたがWordPressを使用している人でない場合は、次のようなサービスを提供するWebサイトや企業があります。 オプティマイズリー、純粋に結果の評価に焦点を当てています。
A / Bテストでの分析に慣れると、 意思決定においていくぶん科学的な立場を取る。 もしそうなら、それを利用してください！ どのオプションがより有利で成功するかを決定できることは、あなたに同じことをもたらすことになります。 そして、あなたがあなたのセクターでプレーするボリュームが多ければ多いほど、あなたが取る各ステップを分析することはより興味深いでしょう。