測定結果

この章では、結果を測定し、Webサイトで行われたテストの統計を単純化する方法について説明します。

統計を理解する

研究者は統計を理解している場合と理解していない場合があります。しかし、A / Bテストツールは、これらの統計を単純化することで救世主であることが証明されています。したがって、多くの計算を回避できます。ほとんどのテストツールは、95％の基準を目標の成功として使用することに一貫性があります。

つまり、10人中9人が勝者です。例を見てみましょう。テストツールのレポートは次のとおりです-

バリエーション	変換速度
コントロールページ	1.91％
1	2.39％
2	2.16％
3	3.10％

このレポートは、95％間隔で多かれ少なかれ.20％のコンバージョン率の変動を予測します。統計的に、目標範囲は1.76から2.06の間です。

インサイトの取得

テストを計画するとき、私は2つの目標を念頭に置いています。1つは収益の増加であり、もう1つはROIの向上を促した理由についての洞察を取得することです。

たとえば、ケーススタディでは、トラフィックをカテゴリページやホームページではなく製品ページに誘導すると、コンバージョン率が向上するかどうかがわかります。3つのバリエーションを採用しました。1つは、カテゴリとサブカテゴリがロードされたホームページのトラフィックを、さらに製品ページに誘導することです。2つ目は、フィルターを追加するカテゴリページにトラフィックを誘導しました。3つ目は、購入ボタンを使用して商品詳細ページに直接表示しました。

驚いたことに、3番目のバリエーションが勝ちました。これは、購入者が製品に関して必要とする情報にすぎません。これにより、コンバージョン率の上昇と継続的な改善によってリードを拡大する方法を学ぶことができます。

間違いなく、テストに多くのバリエーションと洞察を追加することで、Webサイトの再設計が可能になりました。

結果を理解する

それを片付けさせてください。すべてのテストが勝つわけではありません。はい、それは苦痛ですが本当です。

飛んでいる色であなたに結果を与えるテストがあります。何度も試しても結果が出ないという人もいます。ただし、セグメンテーションを推進する洞察を使用してテストを計画する場合は、テストする新しい仮説を立てることができます。すべてのテストが収益の向上に役立つわけではありません。

理解するために例を見てください。コンバージョン率の異なる3つのキャンペーンがあります。

キャンペーンA	8.2％
キャンペーンB	19.1％
キャンペーンC	5.2％

誰もが盲目的に「キャンペーンB」はスーパーパフォーマーだと言うでしょう。しかし、もう少し掘り下げましょう。

	訪問	トランザクション	変換速度
キャンペーンA	1820年	150	8.2％
キャンペーンB	20	4	19.1％
キャンペーンC	780	41	5.2％

よく見てください。「キャンペーンB」は小さすぎて統計的に有意ではありません。1回の訪問で1回のトランザクションを行うキャンペーンBでは、100％のコンバージョン率が得られます。「キャンペーンA」は「キャンペーンC」よりも優れています。結果を結論付ける際に、検討する必要のあるいくつかの要因があり、それは毎回異なる可能性があります。すべての洞察を見て結果を決定する必要があるのはあなたです。