メールA/Bテスト：正しいやり方

短いコピーと長いコピー、どちらがいいのでしょうか？GIFか静止画か？それとも白いボタンと紫のCTAボタンか？

完璧なメールマーケティング戦略の構築には数多くの選択肢と決定があり、キャンペーンに素晴らしいCTORとCTRをもたらします。そしてメールキャンペーンは社会メディアの前であっても、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、プレッシャーはかなり大きいです。

では、メールキャンペーン戦略を戦略的に構築するにはどうすればいいのでしょうか？

この記事では、これらの質問に答え、キャンペーンのための知的なA/Bテストを構築し、結果をより効果的にするのに役立つ多くのことを説明しています。

メールマーケティングにおけるA/Bテストとは

メールマーケティングキャンペーンでは、A/Bテストは同じメールの2つのバリエーションを送信する方法であり、どのバージョンがより良いパフォーマンスを発揮するかを確認するために変数を変更します。A/Bテストには以下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
• 異なるサブジェクトライン
• 異なるトーン・オブ・ボイス/テキストの長さ（別名コピー）
• 異なるタイプのCTA

A/Bテスト（分割テストとも呼ばれる）は、マーケターが後で最良の結果をもたらす情報を収集するのに役立ち、より多くのオープンとクリックスルーを生成し、オーディエンスの好みとメールのパフォーマンス全体に関する情報を提供します。

メールA/Bテストが必要な理由

定期的にメールキャンペーンを実施するマーケターは、A/Bテストに頼ることが多いです。なぜなら、どのバージョンのメールキャンペーンが最も良いパフォーマンスを発揮するかを統計的に証明する唯一の方法だからです。また、通常よりも速くオーディエンスを知るようになり、それに応じてあなたのチームの戦略を最適化する方法でもあります。

言い換えれば、当てずっぽうに推測することなくメールマーケティングから最大限を引き出すために、A/Bテストが必要です。A/Bスプリットテストは、メールキャンペーンが必要とする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。学習と改善の機会を提供します。

• どのタイプのサブジェクトラインが高いオープンレートをもたらすか
• どの種類のビジュアル/GIF/絵文字がより多くの人々を引き付けるか
• より多くのオープンを得るために送信するのに最適な時間帯
• どのタイプのCTAボタンがより多くのクリックをもたらすか
• メールのどのビジュアルテンプレートがより多くのコンバージョンをもたらすか
• どのプリヘッダーがより多くのオープンをもたらすか

これらはA/Bテストが明かす「秘密」のほんの一部に過ぎませんが、測定しようとしているものに応じて、より多くのことがあります。より多くのコンバージョンと売上を促進するものを見つけることは、すべてのマーケターが努力していることであり、A/Bテストからのデータがそれに役立つ可能性があります。

A/Bテストの前に考慮すべきこと

メールキャンペーンを試験運用するときは、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でテストするのは得策ではありません。A/Bメーリングテストを実行する場合は、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か、それとも考慮していなかった外部要因（異なる曜日または異なる月に送信するなど）によるものかを知ることができません。唯一の例外は、メール送信の最適な時間をテストしている場合です。その場合、もちろんメールをさまざまな時間で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、送信している2つのバリエーション間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。あるスタディでは、たとえば、2時間の待機時間は80%以上の確度で全員のウィナーを予測でき、12時間以上は90%以上の正確さです。テストを十分に実行して、重要な結果を確認してください。

一度に1つの変数をテストする

同時に異なることをいくつかテストしたいかもしれませんが、1つの変数を選択し、それに従ってA/Bテストのパフォーマンスを測定するのが最良です。そうすることで、メールのパフォーマンスの変化の原因が何かを確実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、これは独立して探索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ために、同様の/同等の、同時にランダムなオーディエンスでテストしてください。特に、同時に2つ以上のオーディエンスをテストしている場合です。

オーディエンスのサイズが重要です

HubSpotによると、統計的に関連性のある結果を得るには、少なくとも1,000人の連絡先を含むA/B送信リストが必要です。それより少ない場合は、統計的に関連性のある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より大きくなります。

A/Bテストツールを使用する

メール、ウェブサイト、またはランディングページをテストしているかどうかにかかわらず、最小限の労力で実行する最良の方法は、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、実験からデータをより簡単にテストして収集できます。

主要メトリクスを特定する

A/Bテストは異なるパフォーマンスメトリクスに同時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焦点を当てる主要なメトリクスを持つことが良いです。「従属」変数と呼ばれます。後でユーザーの行動の結果を決定する変更です。あなたにとって最も重要なメトリクスを選択することで、この変数を決定し、A/Bテストを最良の方法で設定するのに役立ちます。

A/Bテストの利点

既に実施していない場合は、すぐにA/Bテストを開始する必要があるのはなぜですか？

分割テストの技術を習得する価値があります。その利点を紹介します。

ウェブトラフィックを増加させます

ウェブサイト、製品、またはランディングページに人々を連れてくることは、メールキャンペーンでの番号1の目標です。所望の数の人々がリンクされたCTAボタンをクリックするようにすることは、マーケターがA/Bテストを作成し、後にデータを見るときに期待しています。

より多くのコンバージョン

A/B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、クリックしてからフォームに記入し、ウェブサイト上のリードに変換する人の数を増やすことです。コンバージョン率を上げることは、分割テストの主な利点の1つです。

バウンス率を下げます

A/Bテストは、異なるコピー、イントロダクション、CTAボタン、レイアウトなどを試すことで、ウェブサイトのバウンス率を低下させるのに役立ちます。それはすべてターゲット顧客をよりよく知り、データを通じてあなたの聴衆の好みを学ぶことで、それに応じてあなたの戦略をより良く調整することに関係しています。

A/Bテスト用ツール

効率的なA/Bテストは、新しい満足度の高い顧客を獲得するための正しいツールを使用しなければできません。

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アドレスの遡及的なフィルタリング、および直感的なデータ表示を可能にします。
• SiteSpect – 最初のサーバー側テストソリューションの1つで、より複雑なテストを可能にします（ただし、より多くの技術的な知識が必要です）。SiteSpectは、サーバーを離れる前にHTMLを編集し、ブラウザベースのテストプラットフォームで生じ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、およびコンテンツパーソナライゼーションを実行できます。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、ヒートマップ、ユーザビリティテスト、およびあなたのウェブサイトの各ページのバリエーション テストを可能にします。単一のコード スニペットを追加するだけで済みます。Crazy Eggを使用するには、コーディングの経験を必要とせず、バリアント テスト用の最も直感的なツールの1つです。
• 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、かなり新しいツールです。
• Google Optimize – 標準的なA/Bテスト、および多変量テスト、分割URLテスト、サーバー側の実験を提供する無料ツール。

A/Bテストからデータを収集するためのツール

• UsabilityHub – 実際のユーザーでテスト オプションを検証してからこのテストからデータを提供できます。
• Google Analytics – データ収集と分析の最も人気のあるツールの1つで、GAを使用するとA/Bテストの結果を分割して、異なるセグメント（デバイス、地理など）でどのように動作するかを確認できます
• 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 ポーリング、アンケート、および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、ロケーション、プラットフォームなど、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記録を提供し、ヒートマップを追加して、従来のデータ収集技術よりも動的でコスト効果の高い方法を提供します。

ただし、どのツールを選択するにせよ、1つ確かなことは、A/Bテストは、これまでに何をしたか、そして次に何をすべきかについてのストーリーを伝えるデータ洞察を通じてのみ意味があるということです。

結果を分析する

顧客を知り、オープンとクリックスルーレートを上げて、より多くのコンバージョンを作成しようとする場合、テストとテストが必要です。しかし、それはすべて、あなたが集めたデータにまで来ます。

強力なデータ分析機能を備えた統合デジタル ワークプレイスを使用することが、A/Bテストに必要なものであり、最初から最後までメール マーケティング戦略を実行するのに役立つデータ駆動機能をもたらします。

Slingshotは次のことをさせることで、結果を改善するのに役立ちます：

• 数秒で美しいダッシュボードを構築し、統合されたすべてのソースからデータを取得し、一目でA/Bテストの全体像を表示することで、データの上に留まります

• データが存在する同じスペースですぐにチームと結果を共有し、タスクを作成して、フィードバックとアクション アイテムでフォローアップします。そのため、進捗が失われることはありません。

• 効果的なコラボレーションを実現し、すべてを統合して、タスクとダッシュボードのコンテキストで直接通信します。すべてのタスクの周りで議論とチャットを作成して、すべてのユーザーを最新の状態に保ちます。
• 統合デジタルワークプレイスを信頼して、成功するメールマーケティングを実現し、課題を克服し、チームのためのデータ駆動型の決定文化を作成します。