A / Bテスト–プロセス

A / Bテストは、一連のプロセスで構成されており、 realistic conclusion。この章では、任意のWebページでテストを実行するために使用できるA / Bテストプロセスの手順について詳しく説明します。

背景調査

バックグラウンド調査は、A / Bテストで重要な役割を果たします。最初のステップは、ウェブサイトの直帰率を調べることです。これは、GoogleAnalyticsなどの広く利用可能ないくつかのバックグラウンドリサーチツールの助けを借りて行うことができます。

データを収集します

Google Analyticsのデータは、ウェブサイトでの訪問者の行動を見つけるのに役立ちます。サイトから十分なデータを収集することを常にお勧めします。コンバージョン率が低い、またはドロップオフ率が高く、さらに改善できるページを見つけてください。また、Webサイトでこのテストを実行するために必要な1日あたりの訪問者数を計算します。

ビジネス目標を設定する

次のステップは、ビジネスまたはコンバージョンの目標を設定することです。これは、目的が何であるかを理解するのに役立ちます。それが完了すると、新しいバージョンが元のバージョンよりも成功したかどうかを判断するメトリックを見つけることができます。

仮説を立てる

A / Bテストの目標と指標が設定されたら。次のステップは、元のバージョンを改善する方法と、現在のバージョンよりも改善する方法についてのアイデアを見つけることです。アイデアのリストができたら、予想される影響と実装の難しさの観点からそれらに優先順位を付けます。

たとえば、最も効果的な方法の1つは、サイトに画像を追加することです。これは、直帰率をある程度減らすのに役立ちます。

バリエーション/仮説を作成する

市場には、これらの変更を効果的に行うためのビジュアルエディターを備えた多くのA / Bテストツールがあります。A / Bテストを正常に実行するための重要な決定は、正しいツールを選択することです。最も一般的に利用可能なツールのいくつかは次のとおりです。

ビジュアルウェブサイトオプティマイザー（VWO）
Googleコンテンツ実験
Optimizely

箇条書きの使用、キー要素の番号の変更、フォントと色の変更など、オブジェクトに適用できるバリエーションにはさまざまな種類があります。

バリエーションの実行

ウェブサイトまたはアプリのすべてのバリエーションを訪問者に提示します。彼らの行動は、すべてのバリエーションについて監視されます。さらに、各バリエーションに対するこの訪問者のインタラクションが測定および比較され、特定のバリエーションがどのように実行されるかが決定されます。

データを分析する

この実験が完了したら、次のステップは結果を分析することです。A / Bテストツールは、実験からのデータを表示し、さまざまなバージョンのWebページのパフォーマンスと効率の違いを示します。また、数学的方法と統計の助けを借りて、バリエーション間に有意差があるかどうかも示します。

たとえば、ウェブページの画像で直帰率が低下している場合は、画像を追加してコンバージョンを増やすことができます。このため直帰率に変化が見られない場合は、前の手順に戻って新しい仮説/バリエーションを作成し、新しいテストを実行します。