メール A/B テスト: 正しい方法で実施しましょう

短いコピーと長いコピーではどちらが優れていますか? GIF ですか、それとも静止画像ですか? CTA ボタンは白ですか、それとも紫ですか?

キャンペーンに CTOR と CTR の向上をもたらす、完璧な電子メール マーケティング戦略を立てるには、非常に多くのオプションと決定が必要になります。また、電子メール キャンペーンはソーシャル メディア以前から依然として最も重要なマーケティング チャネルの 1 つと考えられているため、プレッシャーは非常に大きくなります。

では、電子メール キャンペーン戦略を戦略的に策定するにはどうすればよいでしょうか?

この記事では、キャンペーンのインテリジェントな A/B テストを構築し、結果をより効果的にするために役立つ、この点とその他の点に答えます。

電子メールマーケティングにおけるA/Bテストとは何ですか

電子メール マーケティング キャンペーンにおける A/B テストは、変数を変更して同じ電子メールの 2 つのバリエーションを送信し、どちらのバージョンのパフォーマンスが優れているかを確認する方法です。 A/B テストには次の変更が含まれる場合があります。

• メールのビジュアルデザイン
• 異なる件名
• 異なる声のトーン/テキストの長さ（別名コピー）
• さまざまなタイプのCTA

A/B テスト (スプリット テストとも呼ばれる) は、マーケティング担当者が後で最良の結果をもたらし、より多くの開封とクリックスルーを生成し、視聴者の好みや電子メール全体のパフォーマンスに関する情報を収集するのに役立ちます。

電子メールの A/B テストが必要な理由

電子メール キャンペーンを採用するマーケティング担当者は、電子メール キャンペーンのどのバージョンが最もパフォーマンスが高いかを統計的に証明する唯一の方法である A/B テストを定期的に利用します。これは、通常よりも早く聴衆のことを知り、それに応じてチームの戦略を最適化する方法でもあります。

「電子メールには、価値のある個人的なタッチを大規模に作成できるという、多くのチャネルにはない機能があります。」

– デビッド・ニューマン、『Do It!』著者マーケティング。

言い換えれば、盲目的に推測せずに電子メール マーケティングを最大限に活用するには、A/B テストが必要です。 A/B 分割テストは、メール キャンペーンに必要な調整と戦略を決定するために必要なデータを提供します。それは以下を学び改善する機会を提供します。

• どのような種類の件名が開封率を高めますか
• どのようなビジュアル、Gif、絵文字が人々をより惹きつけるのか
• より多くの開封を得るには、いつ送信するのが最適ですか
• どのような CTA ボタンがクリック数を増やすのか
• より多くのコンバージョンをもたらす電子メールのビジュアル テンプレートはどれですか
• プリヘッダーがさらにもたらすもの

これらは A/B テストで明らかになる「秘密」のほんの一部にすぎませんが、測定しようとしている内容に応じて、さらに多くのことがわかります。より多くのコンバージョンの売上に影響を与え、促進するものを見つけること – それがすべてのマーケティング担当者が目指していることであり、それを助けることができるのが A/B テストから得られるデータです。

A/B テストの前に考慮すべきこと

電子メール キャンペーンを実験するときは、A/B テストを開始する前にいくつかのことを考慮することが重要です。 A/B テストを開始する際に従うべきルールをいくつか紹介します。

同時にテストする

同じメールの 2 つのバージョンを長期間にわたってテストするのは賢明ではありません。 A/B メール テストを実行するときは、同時にテストする必要があります。そうしないと、パフォーマンスの違いがメール内の異なる変数によるものなのか、それともメールでの送信などの考慮していなかった外部要因によるものなのかがわかりません。別の曜日または別の月に。唯一の例外は、電子メールの送信に最適な時間をテストする場合です。その場合は、もちろん、別の時間に電子メールをテストする必要があります。

時間をかけてデータを生成する

A/B テストには、送信する 2 つのバリエーションの違いを統計的に確認するのに十分な時間を与えることが重要です。たとえば、ある研究では、待ち時間が 2 時間の場合は 80% 以上の確率で歴代優勝者を正確に予測し、12 時間以上の場合は 90% 以上の確率で正確であることがわかりました。したがって、有意な結果が得られるまでテストを十分な時間実行してください。

一度に 1 つの変数をテストする

いくつかの異なるものを同時にテストしたい場合もありますが、変数を 1 つ選択し、それに応じて A/B テストのパフォーマンスを測定することがベスト プラクティスです。こうすることで、メールのパフォーマンスの変化の原因を正確に知ることができます。多変量テストと呼ばれるものがあり、これは独自に検討できるテストの別のプロセスです。

同等のサンプル グループに送信する

より決定的な結果を得るには、特に 2 つ以上のオーディエンスを同時にテストする場合は、同様/同等のランダムなオーディエンスを使用してテストします。

聴衆の規模が重要

Hubspot によると、統計的に適切な結果を得るには、少なくとも 1000 件の連絡先の A/B 送信リストが必要です。それよりも少ない場合は、統計的に関連性の高い結果を得るために使用される A/B テスト リストの割合がますます大きくなります。

A/B テスト ツールを使用する 

メール、Web サイト、ランディング ページのいずれをテストする場合でも、最小限の労力でテストを行うための最良の方法は、HubSpot や MailChimp などの A/B テスト ツールを使用することです。そうすることで、テストと実験からのデータの収集がより簡単になります。

主要な指標を特定する

A/B テストはさまざまなパフォーマンス指標に一度に影響を与える可能性がありますが、テストを実行する前に重点を置く主要な指標を用意しておくことをお勧めします。これは「従属」変数と呼ばれ、後でユーザーの行動の結果を決定する変更です。自分にとって最も重要な指標を選択することで、この変数が決まり、A/B テストを最適な方法で設定するのに役立ちます。

A/B テストの利点

A/B テストをまだ始めていない場合、なぜすぐに開始する必要があるのでしょうか?

分割テストの技術を習得することは価値があり、次のような利点があります。

ウェブトラフィックを増やす

Web サイト、製品、またはランディング ページに人々を誘導することは、電子メール キャンペーンの最大の目標です。マーケティング担当者が A/B テストを作成し、後でデータを確認するときに、希望する数の人にリンクされた CTA ボタンをクリックしてもらいたいと考えています。

より多くの変換

A/B 電子メール テストで変更する変数には 1 つの主な目的があります。それは、クリックしてフォームに記入する人の数を増やし、Web サイト上の見込み客に変えることです。コンバージョン率の向上は、分割テストの主な利点の 1 つです。

直帰率を下げる

A/B テストは、別のコピー、紹介文、CTA ボタン、レイアウトなどを試すことで、Web サイトの直帰率を下げるのに役立ちます。これはすべて、ターゲット顧客をよりよく知り、顧客の好みを知ることに関係しています。データを通じて視聴者を把握できるため、戦略をより適切に調整できます。

A/B テスト用のツール

新規顧客を満足させるための適切なツールを使用せずに、効率的な A/B テストを行うことはできません。

A/B テストを実行するためのツール

• Optimizely– 主要な A/B テスト ツールの 1 つで、簡単な編集アクセス、保存されたオーディエンス、IP アドレスの遡及フィルタリング、直感的なデータ表示が可能です。
• SiteSpect– 最初のサーバー側テスト ソリューションの 1 つで、より複雑なテストが可能になります (ただし、より高度な技術知識が必要です) – SiteSpect は、HTML がサーバーから送信される前に編集し、ブラウザベースのテスト プラットフォームで発生する多くの問題を回避します
• AB Tasty– このツールを使用すると、A/B テスト、分割テスト、多変量テスト、ビジュアル編集の実行、およびコンテンツのパーソナライゼーションが可能になります。マーケティングチーム向けに特別に設計されています
• Crazy Egg– A/B テスト、ヒート マッピング、ユーザビリティ テストを提供するほか、Web サイトに 1 つのコード スニペットを追加することで、Web サイト上の各ページのバリエーションをテストできます。 Crazy Egg はバリアント テスト用の最も直感的なツールの 1 つであるため、Crazy Egg を試すのにコーディング経験は必要ありません。
• Evolv– 機械学習アルゴリズムを使用して多変量テストを利用し、コンテンツを簡単にパーソナライズして実験できる非常に新しいツールです。
• Google オプティマイズ– 標準の A/B テストのほか、多変量テスト、分割 URL テスト、サーバー側の実験を提供する無料ツールです。

A/B テストからデータを収集するためのツール

• UsabilityHub– 実際のユーザーを使用してテスト オプションを検証し、このテストからのデータを提供できます。
• Google Analytics– データ収集と分析のための最も人気のあるツールの 1 つである GA を使用すると、A/B テストの結果を分析し、さまざまなセグメント (デバイス、地域など) ごとの動作を確認できます。
• HotJar– ヒートマップ、スクロール追跡、ファネル追跡、フィードバック投票、アンケート、記録を通じてデータを提供する SaaS ツール
• Mouseflow– トラフィック ソース、場所、プラットフォームなどを含む高度なユーザー セグメンテーションを提供します。
• SessionCam– このツールはセッションの記録を提供し、ヒートマッピングを追加することで、従来のデータ収集手法を使用するよりも動的でコスト効率の高い方法を提供します。

しかし、どのツールを選択するにしても、1 つだけ確かなことは、A/B テストは、これまでに行ったことと次に何をすべきかを示すデータの洞察を通じてのみ意味のあるものになるということです。

結果を分析する

顧客のことを知り、開封率とクリックスルー率を高め、より多くのコンバージョンを生み出そうとする場合、テストとテストが頻繁に必要になります。しかし、それはすべて、収集したデータにかかっています。

「測定されたものは改善されます。」
– ピーター・ドラッカー

強力なデータ分析機能を備えたオールインワンのデジタル ワークプレイスを使用することは、電子メール マーケティング戦略を最初から最後まで実行するのに役立つデータ駆動型の機能を引き出すために、A/B テストに必要なことです。

Slingshot使用すると、次のことを実現して結果を改善できます。

• 美しいダッシュボードを数秒で構築し、すべての統合ソースからデータを取得し、A/B テストの全容を一目で表示することで、データを常に把握できます。

• データが存在するのと同じスペースで結果をチームとすぐに共有し、チームのためにタスクを作成し、フィードバックやアクションアイテムでフォローアップできるため、進捗が失われることはありません

• オールインワンで効果的なコラボレーションを実現し、タスクやダッシュボードのコンテキストで直接コミュニケーションを図り、すべてのタスクについてディスカッションを作成したりチャットしたりして、全員が常に最新情報を入手できるようにします。
• オールインワンのデジタル ワークプレイスを信頼して、電子メール マーケティングの成功を実現し、課題を克服し、その過程でチームにデータドリブンな意思決定の文化を構築してください。