A/B テスト: メールとランディング ページを最適化し、コンバージョンを改善する

最近のマーケティング担当者にとって難しいことの 1 つは、過去に機能していたことが常に機能するとは限らないという事実です。 B2B の顧客と見込み客は、検索、検討、購入の方法を変えています。 また、彼らは独自の調査に多くの時間を費やしています。

Forrester によると、B2B のバイヤーは、営業担当者に連絡する前に、ジャーニーの 90% もを終えている可能性があります。 また、顧客はこれまでになくコンテンツを消費し、ソーシャル チャネルにアクセスし、ビデオを視聴し、ライブおよび仮想イベントに参加し、モバイルでオプションを評価しています。

情報を求める視聴者に遅れずについていくためには、彼らのニーズに関わり、つながるコンテンツを作成する必要があります。 さらに、効果的な方法で彼らを惹きつけて、この素晴らしいコンテンツを見る機会を与える必要があります。 そのためには、アプローチを微調整し続ける必要があります。 1 つ確かなことは、つまらないランディング ページに誘導する精彩を欠いた電子メールを送信する余裕はないということです。 一度的をはずすと、永遠にはずれてしまう可能性があるからです。 そのため、テストはデジタル マーケティング キャンペーンの開発において重要な側面です。

テストは、デザインとコンテンツの最適な組み合わせを見つける実証済みの方法であり、視聴者を引き付けて行動を起こさせることができます。 説得力のあるクリエイティブなコンセプトを考え出すことは、素晴らしいスタートです。 しかし、あなたが素晴らしいと思う見出しは、見込み客がメールを開いたときにそれほど明るくないかもしれません. 場合によっては、巧妙な言い回しよりも、ナンセンスなアプローチの方がはるかに効果的です。 クリックする大きな赤いボタンを好むユーザーもいれば、小さなテキスト リンクを好むユーザーもいます。

どうすれば確実に知ることができますか？ テスト、テスト、およびテストを繰り返す必要があります。

Direct Marketing Association によると、デジタル マーケティング担当者の 68% が、新しいキャンペーンをテストする機能がメール マーケティングの取り組みに最も大きな影響を与えると評価しています。 テストは新しい戦術を試すことから多くのリスクを取り除くため、これはそれほど驚くべきことではありません。 テストにより、決定を裏付けるために必要なデータが得られるため、より自信を持ってキャンペーンを開発および進化させることができます。

試験の種類

今日、デジタル マーケターが使用するテストには 2 つの基本的なタイプがあります。

• A/B テストでは、バリアントと呼ばれる 1 つの変更の影響を、コントロールと呼ばれるベースラインに対して調べます。 1 つのバリエーションを除いてテストを同一に保つことで、結果を見て、どのバリエーションがメールまたはランディング ページのパフォーマンスに影響を与えているかを確認できます。 たとえば、「ガイドをダウンロードする」または「今すぐ読む」という行動を促すフレーズが、ターゲット ユーザーにとってより効果的かどうかをすぐに確認できます。 ボタンの色やコピーのサイズなど、他の要素を変更すると、どの変更が結果の違いをもたらしたのか本当にわかりません。

• 多変量テストは、メールまたはランディング ページのさまざまな要素を変更します。 複数の変数をテストする必要があるが、一連の 1 回限りのテストを実行する時間がない場合に最適です。 どのバージョンが最も効果的かを知るのに役立ちますが、どの変更がキャンペーンのパフォーマンスに最も大きな影響を与えたかを特定することはできません.

統計的有意性

メールとランディング ページをテストする際に留意すべきもう 1 つの重要な要素は、結果の統計的有意性です。 A/B テストを実行し、結果が 2 つのオプションの差が非常に小さい (たとえば 5% 未満) ことを示している場合、それは単なる偶然の可能性があります。 数値が高い場合は、導入した変更が原因である可能性が高くなります。この場合、結果は統計的に有意であると言えます。 これにより、勝者のバージョンで前進するために必要な信頼レベルが得られます。 ただし、それよりも複雑になる可能性があります。 ここでは、結果の有意性を計算し、A/B テストの信頼レベルを決定する方法について詳しく説明します。

一般に、オーディエンス全体の小さなセグメントでテストして、勝者のバージョンをより多くの人口に送信できるようにする必要があります。 たとえば、リストの 20% をランダムに半分に分割できます。 したがって、テスト グループの 10% がバージョン A を受け取り、10% がバージョン B を受け取ります。その後、勝者が残りの 80% に送られます。

テストする予定の電子メールの開封率が低いと思われる場合は、有意性を達成するためにサンプル プールのメンバー数を増やす必要があります。 統計的に有意な結果が得られていることを確認するのに役立つ電卓はたくさんあります。 予想されるコンバージョン数が少ないほど、サンプル サイズを大きくする必要があることに注意してください。 各メール バリエーションに対して少なくとも 200 の応答を受け取ることを目指します。

適切なソリューションを導入すれば、このプロセスを自動化できるため、手動でリストを分割したり、受賞バージョンのリリースをスケジュールしたりする必要はありません。 Act-On ソリューションを使用して電子メール、ランディング ページ、およびフォームをテストする方法の詳細をご覧ください。 Act-On's で無料の A/B テストを試すこともできます  ABtesting.net   オンラインサービス。

テストのベスト プラクティス

適切な戦略が整っていれば、すぐにテストできます。 開封率、クリック率、コンバージョン率など、主要なコンバージョンに影響を与えるさまざまな要素があります。 A/B テストによって作業が 2 倍になるわけではありません。実際、キャンペーンに費やす時間と労力を減らすことができます。 ここでは、成功するテスト戦略を作成するためのいくつかのベスト プラクティスを紹介します。

• 目標を設定する:テストの理論から始めて、勝者のバージョンを特定するために監視するメトリクスを定義します。 赤いボタンは青いボタンよりも優れていますか? 「より良い」とは、より多くのクリックまたはより多くのコンバージョンを意味しますか? 最初から明確な仮説を持っていることを確認してください。
• データを信頼する:個人的な好みに惑わされないでください。 データを見て、結果を研究し、テスト結果を信頼してください。 赤いボタンが見苦しいと思っても、コンバージョンが増えれば使いたくなります。
• テストを同期する:テストはまったく同じ時間実行する必要があります。 また、時間帯や曜日などの要素をテストする場合を除き、テストは常に同時に実行する必要があります。 そうしないと、休日や週末などのさまざまな変数が影響を与える可能性があります。 幸いなことに、A/B テスト テクノロジを使用したマーケティング オートメーションを使用すると、これを簡単に行うことができます。
• 定期的に行う:メールやランディング ページの要素の有効性は時間の経過とともに変化する可能性があるため、常にテストを続けてください。 今月のメール キャンペーンの青いボタンは、翌月には機能しない可能性があります。
• 結果を共有する:テストから得た洞察は、会社の他の分野のキャンペーンに影響を与える可能性があります。 全員がキャンペーンやチャネル全体で引き続き最適化できるように、必ず結果を共有してください。

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