リューシです。
今日は、前回紹介した記事の中にあったA/Bスプリットテストについての記事を翻訳しようと思います。
もし、すでにマーケティングに関した過去の記事を読んだ事があるなら、もうあなたはある根本的なテーマに気づいていると思う。
「もし効果測定を行っていなければ、あなたはマーケティングを行えていない。」
それが私のプロフェッショナルを目指す人生において、信条になっている。企業はいかに機敏に対応し、そして顧客の要求を満たすことができるかが、生死を分けている。
しかし、過去の質問にこのような質問がある。
「いかにして私たちは顧客が何を求めているのか知ることが出来るか？」
もし、あなたがスティーブ・ジョブスならば、
「顧客が何を求めているものかを決めるのは、顧客がではない。」と自信を持って言えるだろうが、しかしそうでない残りの私たちは、A/Bスプリットテストを使う必要があるだろう。
1. A/Bがなに？
A/B、スプリット、またはバケツテストとして、カスタマーフォーキャスグループと同種で知られており、基準化されたコントロールに対して、異なるシリーズやコンテンツの洗練されたバリエーションを比較することである。 A/Bスプリットテストは、同じアピールの異なったバージョンがターゲットグループに対して提示され、それに対する反響の比率を測定し、その中の顧客の満足発見を満たすために、将来的なアピールを修正するという、昔行われていたダイレクトメールキャンペーンが起源である。言うまでもなく、これらのプロセスには、結果と実行するための四半期以上かかる微調整が伴うために、かなり多くの時間がかかる。インターネットからの瞬時のフィードバックから、アドバタイザーとマーケターは、思い切ってハンドルを切ったり、一日かからず数分で調整をすることができ、A/Bテストによる事例がより明白になる。あなたは、またあなたの企業はA/Bテストを実施できているだろうか？もし、そうでないなら、どこから始めるだろうか？私の意見として、全ての要素がA/Bテストのスポットライトを浴びるに値すると思うが、この記事の目的として、オンライン広告、E-mailキャンペーン、そしてウェブサイトに注目して述べていこう。
しかし、その前に、一つだけ、基本ルールを設定しよう。
「決して、一つ以上の変数を同時にテストするな。」ということを。
この傾向として、１グループ内で異なる項目ラインをテストしようとするかもしれないが、あなたはコントロールを失い続け、ただ予測をしているだけにしかすぎない。
オンライン広告のA/Bテストとは？
どんな時でも、またどこにいても、あなたはオンライン広告を行い、これまでと違い、一つのアドである必要はもはやない。むしろ、いくつかのアドシリーズと定期的なトラッキングと、効果測定と、調整によるバリエーションが求められる。
当然、オンライン広告による売上向上のための可能性の数は多くあるが、FacebookとGoogle両方に適用できる、テキスト内容をベースにした広告をメインにしてみよう。また、Facebookは、後に述べる予定であるが、写真イメージも投稿できる利点がある。
〜どこから始めるのか？〜
まずA/Bテストの話に入る前に、目的に焦点をあて、なにが目的なのか自分たちが理解することから始めよう。あなたの企業の主な目的はなんなのか？全てのクリック数に必死になっているか？ユーザーをメーリングリストに登録させることを目的にしているか？訪問者をクーポンや特別なオファーと引き換えに、店内販売ページに訪問させることが出来ているか？これらの明確に定義されたゴールなしでは、A/Bテストを行ったことの意味がなくなり、調整さえ格段に難しくなるだろう。例えば、あなたのフォトスタジオが、Facebookアドを使った「新学期」20%割引特別オファーを行っているとしよう。見出しは、アドA「新学期スペシャル！」または、アドB「10月1日まで20パーセントオフ！」が考えられるだろう。
この場合、どちらのアドがグラフ上で高いスコアを出したか、そしてアドに対して変数テストを行う事が出来る。もし、アドAのスコアが高く、そのアドをより改善し始めた場合、それ以上アドAに変更を加えず、コントロールアド(他のアドと比較にするための基準) にすることが出来る。 また、２つ目の意見として、私は、１回目のテストだけでアドBがアドAよりも秀でてないと決めつけないために、アドBのテストを少なくとも２回行うことを好んでいる。
もう、コントロールアドに関して深く掘り下げたので、次は、真剣にA/Bテストを掘り下げていこう。上記であげたように、アドのための見出しは何度も何度もテストしたいものである。もしかすると、「タダ！」と見出しを出しても、あなたが思っているのと同じような結果が出るとは限らないだろう。
同様に、アドコピーの複合的な反復をする中で、最終的な目標を心にとめておく必要があるだろう。もし、アドCがアドBよりもいいが、アドAと同じくらいいとは言えないパフォーマンスをした場合、どのような要素が変えられるだろうか？アドAとアドCを詳細に分析したり、比較したり、また、どちらともの優れた要素を合わせて、アドDを作るだろうか？そしてもし、アドD有効であるならば、さらにアドEやFを作ることで、あなたが伝えたいメッセージをより改善するべきだろう。
Facebookアドは、アドバタイザーとマーケターに対して、興味深い３つ目の要素である画像の活用について提示している。The Power of a good imageでも述べられているように、とりわけFacebookは画像イメージとの相性がいい。タイトルとコピーという２つのテキストの代わりに、Facebookは画像を導入する機会を与えてくれた。上で説明した２つの要素と同じように、あなたのターゲットグループに対して、どれが一番共感を与えるのかを、様々なイメージを使って実験する必要がある。
個人的には、５つ以上の異なる画像イメージをテストしてみるが、もしあなたがそれに全力を注ぎたいなら、狂ってみて２０くらい挑戦するのもありだろう。もしかすると、幸福に関した画像イメージなら、笑顔いっぱいの家族の画像イメージがサンプルアドとして効果的だろう。いや、もしかすると、ロゴが一番効果的なのかもしれない。もしかすると、２０%オフの画像イメージかもしれない。直感とは素晴らしいもので、軽視すべきではないが、単純に、実用的なデータを伴うA/Bテストを行う事に変わる手段はないと言える。
〜どれくらいテストすべきなの？〜
この質問は、A/Bテストをする上で、必要不可欠である。
即席な答えとしては、
「多ければ多いに超した事はない」
より多くのデータサンプルがあれば、より正確な結果が得られるだろう。数字を読み解くために、それぞれのグループが最低でも１００クリックをする必要がある。そうすれば、テストの終わりには、どちらのアドが一方よりも効果的なパフォーマンスをしたか明確な数字を見いだすことができ、効果的でないアドは中止にし、新しいアドCを作ることを始めたらいい。
これは、テストをして、アドバタイズ活動を改善するために、一番最適な方法だと間違いなく言い切れる。GoogleアドとFacebookアドどちらとも、A/Bテストサービスを実施しており、もし、あなたのアドサービス提供社がそうしてないなら私はかなりのショックである。様々なバリエーションのアドを様々なグループにテストすることで、ユーザーの好みは何であって、そして、いつこのアドを見せなければいけないのかが学習出来ると言える。
また、A/Bテストを通して心にとめておきたいことは、あなた自身が、なんらかの価値ある洞察力を身につけることが出来るが、一年以上それを続けてこそ意味がある。なぜなら、アドバタイズとは、餌を全くもらってない獣を相手にするようなものだからである。例えば、もし、ピーク時のパフォーマンスであるアドを改善したとするなら、すでにターゲットグループは様々なバージョンのアドを経験させられているから、新しいアドを作り始めるタイミングでなのである。
ここで重要なのは、次に新しいアドを作るときに、A/Bテストから学んだ教訓を外に放りださないことである。もし、ターゲットグループに大しての２０パーセントオフの画像イメージが共感を与えているなら、次のアドの中に、それらの要素（色、フォント、サイズ、etc）を入れ、そして、測定と改善のプロセスをまた始めよう。
翻訳記事:
The Next Web 「Why A/B testing is essential to your startup’s campaigns」
個人的には、５つ以上の異なる画像イメージをテストしてみるが、もしあなたがそれに全力を注ぎたいなら、狂ってみて２０くらい挑戦するのもありだろう。もしかすると、幸福に関した画像イメージなら、笑顔いっぱいの家族の画像イメージがサンプルアドとして効果的だろう。いや、もしかすると、ロゴが一番効果的なのかもしれない。もしかすると、２０%オフの画像イメージかもしれない。直感とは素晴らしいもので、軽視すべきではないが、単純に、実用的なデータを伴うA/Bテストを行う事に変わる手段はないと言える。
〜どれくらいテストすべきなの？〜
この質問は、A/Bテストをする上で、必要不可欠である。
即席な答えとしては、
「多ければ多いに超した事はない」
より多くのデータサンプルがあれば、より正確な結果が得られるだろう。数字を読み解くために、それぞれのグループが最低でも１００クリックをする必要がある。そうすれば、テストの終わりには、どちらのアドが一方よりも効果的なパフォーマンスをしたか明確な数字を見いだすことができ、効果的でないアドは中止にし、新しいアドCを作ることを始めたらいい。
これは、テストをして、アドバタイズ活動を改善するために、一番最適な方法だと間違いなく言い切れる。GoogleアドとFacebookアドどちらとも、A/Bテストサービスを実施しており、もし、あなたのアドサービス提供社がそうしてないなら私はかなりのショックである。様々なバリエーションのアドを様々なグループにテストすることで、ユーザーの好みは何であって、そして、いつこのアドを見せなければいけないのかが学習出来ると言える。
また、A/Bテストを通して心にとめておきたいことは、あなた自身が、なんらかの価値ある洞察力を身につけることが出来るが、一年以上それを続けてこそ意味がある。なぜなら、アドバタイズとは、餌を全くもらってない獣を相手にするようなものだからである。例えば、もし、ピーク時のパフォーマンスであるアドを改善したとするなら、すでにターゲットグループは様々なバージョンのアドを経験させられているから、新しいアドを作り始めるタイミングでなのである。
ここで重要なのは、次に新しいアドを作るときに、A/Bテストから学んだ教訓を外に放りださないことである。もし、ターゲットグループに大しての２０パーセントオフの画像イメージが共感を与えているなら、次のアドの中に、それらの要素（色、フォント、サイズ、etc）を入れ、そして、測定と改善のプロセスをまた始めよう。
翻訳記事:
The Next Web 「Why A/B testing is essential to your startup’s campaigns」
(Dan Taylor, 4th August, 2012)
イメージ写真: Starmama, Jeffrey Roberts
今回は、アドバタイズに対するA/Bスプリットテストについての記事を翻訳してみました。
明日は、E-mailとウェブサイトにおいてのA/Bスプリットテストについて翻訳をして、最後に考察を書いてみようと思います！
最後まで読んで頂き、ありがとうございました！
