【裏技付き！】A/Bテストって結局なんで必要なの？

50%OFF！
5割引！
半額！

お分かりの通り、全く同じ割引率を言い換えただけです。
さて、どれが最も反応が取れるでしょうか？

あるコンサルタントによると「半額」という表記が最も反応が高いそうです。
でも、弊社のクライアントF社でテストしたところ「50%OFF」が最も成約率が高い。
そして、E社では「5割引！」が最も高いという結果になりました。

つまり、理論はあるけれど結果は実際やってみないとわからない、というのがホントの答え。
実際、凄腕マーケッターが5人とも「これはいい！」と言っていた商品がコケるなんて現場もありますから。

どれだけリサーチしても…
顧客を想定しても…
緻密にマーケティングプランを立てても…
「これ！」と思えるようなセールストークを作っても…
実際にやってみたら外れるということは少なくありません。

また、それなりにうまくいったとしても、ボカン！と大当たりさせていくためには、繰り返し繰り返しの地味な改善が必要です

逆に言えば、どれだけマーケティングに自信がなくても、コピーを書くのが下手でも、テストを繰り返せば売れるようになります。
マーケティングで成功する秘訣をたったひとつだけあげろと言われたら、それは「テスト」です。

テストさえ繰り返すことで、マーケッターの能力は上がっていきます。
「このパターンはアリ」「これはダメ」と体感でわかるようになるからです。

テストにはいくつかのやり方があります。
その中でも最もシンプルでやりやすいのがA/Bテストです。

A/Bテストとは？

A/Bテストとは、2つ（場合によっては3つ以上）のマーケティング素材を実際にお客さんに出してみて、どれが最も成果が高いのかを確かめる方法のことです。

ダイレクトメール、チラシ、ウェブページなんでも構いません。

「価格はいくらがいいのか？」
「どのヘッドラインがいいのか？」
「商品名はどちらがいいのか？」
迷ったらとりあえず2パターン作ってみてA/Bテストをする。

実際にお客さんに出してみれば一発で答えが出ますから。
どれだけ優れたマーケッターの提案も、実際にA/Bテストで試してみた結果にはかないません。

どの要素をA/Bテストするのか？

では、マーケティング素材のどの要素をA/Bテストすればいいのでしょうか？

答えは全部です。すべてがA/Bテストの対象です。
フォントの大きさ、ページの幅、写真の脚注、小見出しの文字の色、「今すぐお申し込みください！」の表記の大きさ、はたまたウェブサイトのスクロールバーの色まで…
ありとあらゆる要素がテストの対象となります。

その範囲は膨大ですから、すべての要素をテストしていくということは現実的に不可能。

というわけで、優先順位をつけて順番にテストしていきます。
どうしてもテストしたいところがあれば別ですが、もしそうでなければ経験的にインパクトの大きいところからテストしていきます。

具体的には…
・ヘッドライン。ウェブサイトであれば第一画面（ページに飛んだ時に、マウスをスクロールせずに見える画面のこと）
・価格
・商品写真
です。

商品コンセプトなんかもインパクトは大きいのですが…
そうするとコピー全体を作成しなおす必要があるので、かなり手間です。

なので、何度かテストしてみても成果が芳しくない時に変える方が現実的です。

※商品コンセプトを変える前に成果が出た場合は、その商品コンセプトは残しておきましょう。どんなに成果の上がるマーケティング素材でも成果は落ちてきます。そんな時に残しておいた商品コンセプトでリニューアルするということが可能になります。

A/Bテストの注意点

A/Bテストをするにあたって2つの注意点があります。これは確実に押さえておいてください。

注意点1　要素をひとつずつA/Bテストすること

テストすべき要素は、1回のA/Bテストで一箇所のみにします。
第一画面なら第一画面、価格なら価格だけ変えて他はすべて同じにします。
価格と商品写真を両方変えたものでテストをすると、成約率を上げた（もしくは、下げた）要素が価格なのか、商品写真なのかがわからないからです。

変動の原因となった要素がわかるようにしておきましょう。

注意点2　A/Bテストの環境条件を揃えること

テストの環境をなるべく揃えるようにします。

例えば、チラシのテストをしたいと考えたとします。
Aのチラシを平日に出して、Bを日曜日に出すと…
曜日によって見る人や心理状態も大きく変わってしまいます。

また、お金持ちが比較的多い地域にはA、一般庶民が多い地域にBのチラシをまくと…
こちらも客層が違うのでマーケティング素材そのものの実力を計測することができません。

なので、なるべく条件を近づけるようにします。
曜日を合わせる、同じ地域でAとBをアトランダムでまくようにするなど、工夫が必要になります。

注意点1「要素をひとつずつA/Bテストすること」とほぼ同じ意味合いですが、忘れがちなのであえて独立した注意点2としました。

Googleアナリティクスでテストの条件を合わせる

1要素ずつA/Bテストするのはできますが、同一条件にするのはなかなか難しいもの。
しかし、ウェブならほぼ同一条件に近づけることができます。
アクセスがあれば、それを均等に機械的にAとBのページにふり分けることができるからです。
結果、時間、時期、場所などの前提条件による変動を極限まで減らすことがで決まるというわけです。

その強い武器になるのが「Googleアナリティクス」です。

Google アナリティクスは今更説明するまでもありませんよね？
Googleが提供してくれているアクセス解析のサービスです。

・自分のサイトにどれくらいのアクセスがあるのか？
・どんなキーワードで自分のサイトに来てくれたのか？
・どんなサイトからやってきたのか？
・ひとりあたりどれくらいのページ数を見てくれたのか？

自社のページが「数字」でもって丸裸になります。
導入がまだとしたらヤバいです。
すぐに始めてください。

※Googleアナリティクスを使ったA/Bテストのやり方は「Googleアナリティクス「A/Bテスト」設定マニュアル」をご覧ください。