最も一般的な用途の1つはウェブデザインです。 Webサイトの2つの形式が作成され、いくつかの孤立した違いがあります。
サイトは、どのバージョンが最も多くのインプレッションまたは最も高いエンゲージメントレベルを獲得するかを判断するために監視されます。 分割サンプルテストは、企業がどのサイトが最も効果的であるかを特定するのに役立ちます。
スプリットサンプルテストの最近の歴史
スプリットサンプルテストは比較的新しいものです。 Googleはまず、2000年にA / Bテストを行って、ページ上の検索結果の理想的な数を評価しました。 テストに基づいて改善がなされ、継続的に開発されました。 現在、Googleでは毎年7,000件以上のA / Bテストを実施しています。
分割サンプルテストを設計する方法
独自の分割サンプルテストを作成するには、以下の手順に従います。
- プランを作成する ：リンクのクリックやページビューの改善など、目標を特定する
- 変数を選択する ：「A」サイトで水平に、「B」サイトで垂直に表示されるサイト上の要素など、変数を選択します。
- 結果の分析 ：Googleアナリティクスやその他のトラッキングツールを使用して、テストの結果を確認し、各サイトのエンゲージメントレベルやビューを比較します。 結果に応じて、あるバージョンが他のバージョンよりも優れたパフォーマンスを示しているか、結果が比較的静的だったかを確認できます。
- 変更を実装する ：最初のテストに基づいて変更を加え、テストをやり直して結果を確認します。
よくある間違い
多くの人が、あまりにも多くの変数を使って分割サンプルテストを行い、実験の力を損なっています。 違いが多すぎる場合は、消費者の行動を改善する要因を特定できません。
どのような違いが影響を与えるかを掘り下げて調べるには、コンポーネントを一度に1つずつ分離する必要があります。 このプロセスは時間がかかりますが、コンバージョン率を上げたり、消費者を行動に導く方法をより正確に把握することができます。
多くの研究者は、十分に長く試験を実施していない。 顧客行動の正確な描写を得るには、約1週間が必要になるでしょう。 それ以外の場合は、結果が統計的に有意でなく、結果を混乱させる危険性があります。
また、さまざまな性別、人種、年齢を持つ幅広いサンプルベースを確保して、各バージョンの仕組みを理解する必要があります。 あなたが非常に特定の視聴者をターゲットにしている場合は、そのグループ内に多数の情報を含めて有用な情報を提供したいと考えています。
スプリット・サンプル・テストは、マーケティング・アプローチの変更に役立つツールです。 しかし、A / Bテストは、一度だけでなく忘れてしまうことが多いことに留意することが重要です。 テクノロジーと認識が変わると、デザインや製品に対する態度も変わる可能性があります。 テストを継続的に実行することで、ターゲット市場と一緒に進化させることができます。 テストと改善は常に最新の状態にするために繰り返さなければならない一定のプロセスです。