A/Bテストとは何ですか？ A/Bテスト（別名スプリットテスト）は、同時にさまざまなセグメントのユーザーに対して同じウェブページを2つの異なる変更で表示し、どのバリエーションがウェブサイトへのトラフィックを増やせるかを比較する方法です。通常は、 A/Bテストでは、変更が高い変換率を出すバリエーションが成功であり、それによってウェブサイトを改善することができます。計画的に行われたShopify A/Bテストは、マーケティングの成功に大きな影響を与え、広告活動をより効果的に、より生産的にすることができます。 A/Bテストがビジネスにどのように役立つのですか？ 今日のビジネス界では、ほとんどのeコマースストアは、高いカート離脱率と月間の質の低いリードに直面しています。これらはコンバージョンファネル漏れ、カートページ、チェックアウトプロセスなどの一般的な問題によって決まります。これらのサイトの最適化問題を解決するためには、A/Bテストを行うことが重要です。 1. 既存トラフィックからより良いROIを得る ほとんどの販売業者は、品質の高いトラフィックを獲得する費用を理解しています。 A/Bテストは、新しいトラフィックを獲得するために費用をかけずに現在のトラフィックを最大化し、コンバージョンを増やすお手伝いをします。 2. ボースレートを低下させる ウェブサイトのパフォーマンスを判断するための最も重要な指標の1つは、ボースレートです。サイトの高いボースレートには多くの理由がありますが、例えば選択肢が多すぎること、期待が混乱することなどが挙げられます。さまざまなウェブサイトはさまざまな目標を持ち、さまざまな顧客を対象としているため、ボースレートを確実に改善する方法はありません。最も効果的な方法の1つはA/Bテストです。これにより、Shopifyサイトのさまざまな要素をテストし、最適なパターンを見つけるまで改善できます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上し、ボース率が低下します。 3. 統計分析を獲得する A/Bテストはデータに基づいたアプローチであり、推測や感覚の余地がありません。したがって、同じサイトページの「成功」と「失敗」のバリエーションを、平均セッション、CTR（クリックスルーレート）、カート離脱率、アクティブビジターなどの指標で統計的に決定できます。 4. リスクの低い変更 A/Bテストにより、ウェブサイト全体を改訂する代わりに、Shopifyサイトを細かく変更することで、現在のコンバージョン率のリスクを減らすことができます。新機能の導入を計画している場合、ウェブサイトのコピーに対してA/Bテストを実施することができます。変更が購入ファネルを改善した場合、非常に有益なことがあります。 A/Bテストはどのように機能しますか？ ウェブサイト上で無料デモに参加する人数に重点を置きたいとします。 A/Bテストを使用して、クリックボタンの2つの異なるバリエーションでテストを実行することにします。例えば、Aは最初のバリエーションで、Bは2番目のバリエーションです。設定された時間後のより多くのトラフィックを受けるバリエーションが「勝者」として選ばれます。選ばれたバリエーションは変更を適用します。 A/Bテストを実行するのに適切な期間は何ですか？ A/Bテストは短期的な試みではありません。トラフィックの量に応じて、数日から数週間のテストを実行する必要があります。そして、最も正確な結果を得るために、同時に1つのテストのみを実行する必要があります。テストを短期間実施すると多くのユーザーを得ることはできませんし、長期間実施すると結果が歪んでしまうこともあります。長期間にわたる変化が多いために制御できない要因があるからです。結果を評価する際には、テストの結果に影響を与える要素に注意する必要があります。疑義がある場合は、再テストするのが妥当です。 A/Bテストアイデアの優先順位付け A/Bテストのアイデアを調査すると、多くのアイデアが得られますが、それぞれが最適化において重要な役割を果たします。そこで、A/Bテストの優先順位付けを始めることが重要です。では、いくつかのA/Bテストフレームワークを説明します。ICE：ICEはインパクト、自信、簡便性を表します。ここで、インパクト - テストしているShopifyサイトのインパクト。自信 - テストに対する自信。簡便性 - A/Bテストの構築が簡単かどうか。例えば、プロフェッショナルの助けなしで自己分析テストを容易に行うことができる場合、自分の判断を利用していることを意味します。PIE： PIEはポテンシャル、重要性、容易性を表します。同様に、PIEではP- テストしているShopifyページの潜在性。I - テストしているShopifyサイトページのインパクト。E- テストの作成が簡単かどうか。例えば、テストを実施し、既存の視聴者から最大限のトラフィックを得ることができた場合。ICEとPIEの両方の優先順位付けモデルでは、ユーザーは1 - 10のスコア値を設定し、結果は3つの変数の合計です。 PXL PXL優先順位付けは、変換に基づいて設定された異なるタイプのモデルです。つまり、ユーザーは「はい」または「いいえ」と回答を選択し、スコアはユーザーの回答に基づいて計算されます。すべての変数を組み合わせると、最終の合計スコアが算出されます。効果的なCROプラットフォームでは、通常、PIE、PXL、またはICEなどの優先順位付けモデルが設定されています。また、実験ごとに固有のモデルを計画することもできます。A/Bテストの計画 見出し、タイトル、コールトゥアクションボタン、CTAテキスト、画像、製品説明など、販促資料すべてをテストすることができます。ShopifyサイトでA/Bテストを行うための潜在的なパターンを知るには、弊社のCROベースのA/Bテストパターンをご覧ください。結論A/Bテストについてのこのブログを読んだ後、自社のA/Bテストと最適化のロードマップについて完全に把握できることを願っています。コンバージョン率を向上させる際にA/Bテストは有用です。テストをサポートしたり、効率的なA/Bテストと最適化をすばやく完了したい場合は、当社の優れたA/Bテストパターンや コンバージョン率最適化パッケージを探索するか、質問があればフレンドリーなサポートチームにお気軽にお問い合わせください。 support@hulkcode.comテストを楽しんでください：）