ホームページからの成果、広告の費用対効果を上げるためには、とにかくA/Bテスト!16.08.02

ホームページからの成果、広告の費用対効果を上げるためには、とにかくA/Bテスト!

A/Bテストって知っていますか?スプリットテストなんて言う人もいます。

マーケティングにおいてのA/Bテストとは主に集客に利用するチラシやWEBページなどの集客ツールで2種類以上のパターンを準備し、それぞれの反応率の比較を行い効果測定しコンバージョン率の良かった方を残し、また新たなパターンでA/Bテストを行うことを繰り返すことで、コンバージョン率を高めていく施策です。

A/Bテストなどで集客ツールのコンバージョン率を高めていくことは数か月先、数年先までの売上に大きく影響してくるのは予想できると思います。

つまり、それはコンバージョン率を高めたツールに対して広告費をかければかける程、売上に直結し、上手くすれば「どんな広告でも利益が出る」ようになります。

WEB集客では特にコンバージョンに直接影響する広告やSEOページのランディングページのA/Bテストは常に行なっていないのは、せっかくの検証する機会、時間が無駄に過ぎていき、大変もったいないんです。

ホームページからの集客力を高めたい方はとにかくどの部分でもいいので、すぐにA/Bテストを行ってください。

最初の慣れないうちはA/Bテストを面倒だと考える方が多いですが、Googleアナリティクスでも無料でA/Bテストを行える機能もありますし、コストをかけずにすぐに行えるはずです。

ホームページの修正などのメンテナンスが面倒という方はまずは「A/Bテストが行いやすい」つまり「メンテナンス性が良い」ホームページを準備することから始めてください。

「かっこいいデザインのホームページ」を目指すよりも「A/Bテストが行いやすいメンテナンス性の良いホームページ」の方が集客力は格段に上がります。

A/Bテストの結果が本当に信頼性があるのか検定で確認しよう。

A/Bテストはコンバージョン率を上げていくためにはすごく効果的なのですが結果の信頼性を疑わずに間違った判断をして、逆にコンバージョン率を下げてしまうことのないよう、検定を行うことが重要です。

例えば20サンプルのうち、19サンプルがAパターン、残りの1サンプルがBパターンでコンバージョンしたとします。

この場合、19:1でBパターンよりAパターンの方が優れているように思いますが、サンプル数が少な過ぎるために、抽出されたサンプルの大半が偶然Aパターンを好むサンプルに偏っていた場合、Aパターンが優れているとは言えない可能性があります。

偶然でない差のことを「有意差」といいます。

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検定とはその結果が統計学的に何%の確率で有意差があるのかを調べることができます。

20サンプルのうち19サンプルがAパターンを選択した場合、これは統計学的な検定ではほとんど有意差はないとされます。

A/Bテストの結果に信頼性や説得力を出すためには検定を行い、有意差がある確率が95%以上となった場合が理想です。

検定は種類かありますが有名な検定方法で「カイ2乗検定」(または「カイ2乗分布」)というものがあります。

下記にカイ二乗検定を自動的に検証できるツールが下記のサイトにありましたのでご紹介します。

http://cinci.jp/report/ab-calculator.html
http://murak.net/post/statistics/665

検定を行わずにA/Bテストを行うことは危険です。必ず、検定を行って信頼性がある結果で判断して下さい。

ちなみに、WEBでは700アクセス(サンプル)以上で結果を判断します。

売上アップのために、ありとあらゆるテストが重要

このようにWEBサイトやLPのA/Bテストはとても重要です。

テストすることは、郵送のDMやメルマガ、リピータ向けのフォローメール、テレアポや雑誌広告、テレビCMなどその他の営業ツール全てにおいて共通することです。

作って広告出して終わり、ではなく常にテストをして、どの時点でのコンバージョン率や反応率、転換率が悪いのか把握することが重要です。

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