A/B テストはスプリット テストまたはバケット テストとも呼ばれ、データ分析と実験の分野で使用される強力な統計手法です。
これにより、企業や研究者は、Web ページ、アプリの機能、マーケティング キャンペーンなどの特定の変数の 2 つ以上のバージョンを比較し、特定の結果や指標に関してどちらのパフォーマンスが優れているかを判断することで、情報に基づいた意思決定を行うことができます。
A/B テスト統計の基本概念、戦略の最適化におけるその重要性、パフォーマンスと成功の向上に向けたデータドリブンな意思決定の推進におけるその役割について学びます。
なぜ企業はA/Bテストを必要とするのですか？
AB テストは決して新しい概念ではありません。 AB テストは通常、Web サイトやアプリに関連しているにもかかわらず、75 世紀以上使用されてきました。それにもかかわらず、このプラットフォームは小売業者の XNUMX% 以上で使用されています。
画像のクレジット： Pexels
企業は AB テストを次の目的で使用できます。
- コンバージョンファネルのユーザーの問題点について学びます。
- 企業はどのようにして現在のトラフィックから利益を得ることができますか？
- ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法。
- なぜ今ABテストがそれほど重要なのですか？
前年のパンデミック危機の影響で、顧客の行動は急速に変化しています。その結果、企業は進化する行動パターンに対応するために、AB テストに適応する必要があります。その結果、企業はより適切な選択を行えるようになる可能性があります。
企業は、ブランドと顧客の間のギャップを埋めるために、オンラインモードに迅速に移行し、オンラインビジネスを開発する必要があります。 ABテストは、それらを有用な情報にリダイレクトするための最も迅速な手法です。
さまざまな業界の変化:
- ますます多くの企業がオンラインの世界に移行しており、実店舗の終焉を告げています。
- 多くの組織は、より深いレベルの顧客満足度を提供することにますます焦点を合わせており、利益志向のシュヴァリエではなく、より人間中心になっています。 たとえば、Shopifyは、クライアントを支援するために、クライアントにXNUMX日間の無料トライアルを提供しています。
- 会話も増えており、お客様は「知りたい」から「やりたい」へとシフトしています。 結果として、今こそ、より多くのリードを生み出すために、消費者を高いコンテンツでつなぐ瞬間です。
- 多くの企業は、マーケティング戦略を顧客維持から新規顧客獲得に向けて変えています。
- 顧客行動のこれらすべての変化は、顧客調査を実施し、顧客の問題を解決するための新しいテストのアイデアを開発することを必要とします。 それはabテスト手順をオーバーホールする時です。
一般的なA/Bテスト統計
画像のクレジット： Pexels
1. A/B テスト ソフトウェア市場は、CAGR 1,151 % で 2025 年までに 11.6 億 XNUMX 万ドルに達すると予想されます。
QY Research の統計によると、A/B テストのソフトウェア業界は 485 年に 2018 億 2019 万ドルと評価され、XNUMX 年も拡大し続けると予想されています。
A/B テスト ソフトウェアの世界市場は、CAGR 1,151 % で 2025 年までに 11.6 億 XNUMX 万ドルに達すると予想されています。
さらに、分析によると、業界が12.1億ドルをわずかに超えると予測されると、2025年末まで年間成長率はXNUMX％で一定に保たれます。
（出典：QY Research）
2. A/B テストは最も効果的な CRO 戦略です。
最近の見積もりによると、A / Bテストは、コンバージョン率を向上させるために広告の専門家が利用する主要なアプローチであり、組織の60％がすでに利用しており、さらに34％が利用を計画しています。
マーケティング担当者の 59% が日常業務でコピーの最適化を使用しており、さらに 29% が将来的に使用する予定です。
マーケティング担当者は、A/B テスト (58 パーセント) に加えて、オンライン アンケートと顧客フィードバック (55 パーセント)、ユーザー ジャーニー分析を使用していると主張しました。 49% の企業にとって、コンバージョン率の向上はユーザビリティ テストから始まります。
（出典：Smart Insights）
3. A/B テストはコンバージョン率の向上に非常に有益です。
コンバージョン率の向上に関しては、60% の企業が A/B テストが非常に有益であると感じています。
多くの要因がコンバージョンに影響を与えますが、現在のA / Bテストの調査によると、ほとんどの企業は、コンバージョンを増やすための最良の方法のXNUMXつであると考えています。
A / Bテストは、回答者の63分の7近く（XNUMX％）に実装するのは難しくありません。 同意しないのはわずかXNUMX％で、A/Bテストを実施するのは難しい作業であることに同意しています。
(出典: InvespCRO)
4. e コマース サイトでの A/B テストにより、訪問者あたりの収益が 50.7% 増加する可能性があります。
e コマース サイトで効果的な A/B テストを行うと、訪問者 50.7 人あたりの通常の収益が XNUMX% 増加する可能性があります
効果的に行われた場合、A/Bテストは非常にやりがいがあります。 eコマースWebサイトでは、ユニークビジターあたりの収益の中央値は3ドルです。 適切なA/Bテストを行うことで、この収入を大幅に増やすことができます。
A / Bテスターの1/3は、A / Bテストの傾向に従って、20％のテストの見出し、20％のテストの召喚ボタン、10％のテストのレイアウト、8％のテストのWebサイトのコピーなどの機能を確認することから始めます。
(出典:VWO)
5. A/B テストで統計的な有意性を得るには、少なくとも 5000 のユニーク訪問が必要です:
一部のマーケティング担当者が A/B テストから意図した結果を得ることができない主な要因の 1 つは、トラフィックの不足です。
A/B テストで統計的有意性を得るには、ユニーク訪問数 5000 のしきい値が必要です。 A/B テストによると 統計、A / BテストのXNUMXつにXNUMXつだけが、コンバージョン率を上げるのに十分な統計的に不可欠です。
別の調査によると、統計的に有意な結果または 5,000% の信頼性率を達成するには、バリエーションごとに 100 件のユニーク訪問と、バリエーションごとの各目的で 95 人のコンバージョンからなる A/B テスト調査セットが必要です。
（出典：ABテイスティ）
6. 50% 以上の企業がテスト優先順位付けフレームワークを使用しています。
優先順位付けフレームワーク、またはテストに優先順位を付けるためのメカニズムは、企業のCROプロセスの重要な部分です。
A / Bテストの統計によると、組織の56.4％がテストの優先順位付けフレームワークを使用しており、改善している企業が増えていることを示しています。
素晴らしいニュースは、テストの優先順位付けフレームワークを使用していない企業の割合が、昨年43.6パーセントから47.1パーセントに上昇したことです。
(出典: CXL)
7. A/B テストは、CRO の最適化専門家から 4.3 点満点中 5 の評価を獲得しました。
CXL と VWO が実施した世論調査によると、コンバージョン率最適化の専門家にとって A/B テストは最優先事項です。
専門家が既存の CRO アプローチの成功を評価したとき、最適化と A/B テストの数値に従って、A/B テストに 4.3 段階中 5 の評価を与えました。
これは、マーケターに事実上あらゆるアイデアや計画をテストするための専門知識と柔軟性を提供する媒体が他にほとんどないことを明確に示しています。
（出典：Finances Online）
8. 組織の 77% が Web サイトで A/B テストを実施し、60% がランディング ページで A/B テストを実施しています。
A / Bテストは、企業のWebサイトのコンバージョン率を上げるために最も一般的に使用されており、77％の企業がそうしています。 約71％が、月に2〜3回の同様のテストを実施しています。
一方、 ランディングページ A / Bテストのデータによると、ランディングページはコンバージョンが発生する場所であるため、オンラインビジネスにとって非常に重要です。 すべての企業の60％が、Webサイトのパフォーマンスを向上させるためにこの手法を使用しているのは当然のことです。
(出典: InvespCRO)
9. マーケティング担当者の 1/3 は、A/B テスト後のコンバージョン率に満足しています。
マーケターの28％だけが、A/Bテストから得られたコンバージョン率に満足しています。 それはあなたがそれをする方法にすべてあります、それが理由です。 A / Bテストは正しく行われた場合にのみ効率的であるため、追加の努力を払うようにしてください。
（CXL）
電子メール統計の A/B テスト:
画像のクレジット： Pexels
1. メールマーケティング業務では、米国企業の 93% が A/B テストを使用しています。
A/B テストのデータ分析を最初に戦術に組み込んだのはアメリカのマーケティング担当者であるため、ほとんどの企業が A/B テストを使用しているのも不思議ではありません。
さらに、特に電子メール マーケティング戦略のパフォーマンスの評価に関しては、米国のマーケティング担当者が最もよく取り組んでいます。
電子メールマーケティングの統計によると、フランスの組織の79％が電子メールマーケティングでA / Bテストを使用しているのに対し、ドイツでは77％です。
（出典：アドランド）
2. 個人のアイデンティティを送信者として使用すると、開封率が 0.53% 増加します。
A/Bテストの統計 Eメールマーケティング 小さな結果に見えることもありますが、より広いスケールで大きな変化をもたらす可能性があります。
たとえば、[送信者]セクションでは、会社ではなく個人からよりパーソナライズされた電子メールを送信すると、オープン率とクリック率がそれぞれ0.53パーセントと0.23パーセント向上します。
(出典: キャンペーン管理)
3. メールの A/B テストは 59% の組織で使用されています。
もうXNUMXつの著名なコンバージョンチャネルはメールマーケティングです。これは、より多くのマーケティング専門家が実験を行う必要があるセクターである可能性があります。
メール関連のA/Bテストの傾向によると、59％の企業がすでにそうしています。 さらに58％が、A/Bテストを使用したスポンサー付き検索戦略を試しています。
(出典: InvespCRO)
4. 世界の組織のほぼ 40% が電子メールの件名をテストしています。
世界中の組織の堅実な39％によると、電子メールの件名は最も重要な部分であり、顧客にクリックを促すために使用されるフックです。
による A / Bテスト 電子メール マーケティングの統計、37% がテスト テキスト、36% がテスト送信日時、32% が送信者のアドレスに注目、39% が電子メール内の画像を閲覧しています。オファー (28%) とプリヘッダー (23%) も、A/B テストの対象となる XNUMX つの項目です。
（出典：Finances Online）
5. 件名の単語数が少ないほど、541% 多くの回答が集まります。
電子メールの件名に関する A/B テストの結果によると、クリエイティブであることが最善のアプローチではないようです。ユーザーはシンプルで簡潔な件名を好む傾向があります。
革新的な件名と比較した場合、単語数が少ない件名は 541% 多くの反応を集めます。
この発見は、潜在顧客が最も高く評価しているものを特定することを目的とした電子メール マーケティング テストから得られました。
(出典: HebergementWebs)
6. 1 件に 8 件の割合で、A/B テストはビジネスに具体的な結果をもたらします。
たとえ最高の A/B テスト方法を使用したとしても、結果が残念な場合もあります。
データによると、A/B テスト 1 件中 8 件のみが電子メール キャンペーンの成功につながり、残りはほとんど改善されません。多くの場合、企業はイライラを軽減し、コンバージョン率を高めるために、より多くの変数を採用することが推奨されます。
(出典: ラーニング センター)
最も有名な A/B テストの例:
1. Microsoft Bing は月平均 1,000 件の A/B テストを実施します。
大企業はこれらの実験を非常に多く実施しているため、オンラインになるたびにほぼ確実に実験に参加しています。 Bingは、ユーザーエクスペリエンスのほぼXNUMXの異なる部分を毎月テストします。
(出典: マーケティング)
2. A/B テストにより、Bing の収入は 12% 増加しました。
Microsoft の開発者の 2012 人は、XNUMX 年に Bing 検索で広告見出しが表示される方法を微調整するというコンセプトを思いつきました。
彼の提案による A/B テスト データは驚くべき結果を明らかにし、これにより Microsoft は米国だけで年間利益を 100 億ドル増加させることができ、Bing の歴史の中で最高の発明となりました。
(出典: ハーバード ビジネス レビュー)
3. A/B テストは、バラク・オバマの大統領選挙キャンペーンで 75 万ドルを生み出すのに役立ちました。
2008年のバラクオバマ前大統領の大統領選挙は、おそらくA/Bテストの優れた結果の最もよく知られた例のXNUMXつです。 オバマのデジタルマーケティングチームのA/Bテストの電子メール分析は、魅力的なケーススタディ資料を提供します。
彼らはさまざまな写真、ビデオ、およびWebサイトのレイアウトをテストし、キャンペーンのインターネット登録率を140％上げると、収集される金額が75万ドル増えることを発見しました。
彼らは、「今すぐ参加」、「今すぐサインアップ」、および「詳細」ボタンに関して複数の A/B テストを実施し、「詳細」は標準の「サインアップ」よりも訪問者あたりのサインアップ数が約 20% 多いことを発見しました。 ' A/B テストの統計によれば、その結果、約 XNUMX 万人の電子メール リストへの登録が行われました。
（出典：有線）
4. 2000 年、Google は最初の A/B テストを実施しました。
各ページに表示する必要のある調査結果の数を確定するために、Googleは2000年に初めてのA/Bテストを実施しました。
7,000年後、Googleはこれらのテストを毎年10,000回実施していました。 A / Bテストの統計によると、Googleは年間約XNUMX回のA/Bテストを実施しています。
(出典: ラーニング センター)
5. CTA として、Google は 50 の異なる青色について A/B テストを実施しました。
Googleは、行動を促すフレーズとして50種類の青の色相を試し、どのバージョンが最も多くのユーザーを変換したかを確認しました。 他の企業は、色のA/Bテスト分析を使用してコンバージョンを増やしています。
たとえば、A / Bテストのデータによると、オレンジ色を使用するとSAPのコンバージョン率が最大32.5％上昇し、赤色を使用するとPerformableのコンバージョン率が最大21％上昇しました。
(出典: クイックスプラウト)
よくあるご質問
🧐 A/B テストはどのように機能しますか?
A/B テストでは、グループをランダムに 2 つ以上のセグメントに分割し、それぞれを異なるバリアントにさらします。次に、統計分析を使用して、どのバリアントのパフォーマンスが優れているかを判断します。
📊 データ分析において A/B テストが重要なのはなぜですか?
A/B テストは、オプションを比較して最も効果的なものを選択することで、企業がデータに基づいた意思決定を行い、戦略を最適化し、パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
📈 A/B テストではどのような統計手法が使用されますか?
一般的な統計手法には、仮説検定、t 検定、カイ二乗検定、信頼区間などがあります。
🎯 A/B テストで追跡する重要なパフォーマンス指標には何がありますか?
指標は実験によって異なりますが、コンバージョン率、クリックスルー率、収益、ユーザー エンゲージメントなどが含まれる場合があります。
💡 A/B テストを効果的に実施するためのベスト プラクティスは何ですか?
ベスト プラクティスには、明確な目的の定義、サンプルのランダム化、バイアスの回避、適切な期間のテストの実行、結果に基づいた継続的な反復が含まれます。
📝 A/B テストの結果をどのように解釈しますか?
結果は、統計的有意性、信頼区間、および実際的な有意性を分析することによって解釈され、情報に基づいた意思決定が行われます。
クイックリンク：
- あなたが知っておくべきトップビデオマーケティング統計
- 知っておくべきTikTok統計：TikTok統計を確認するにはどうすればよいですか？
- ブログ統計：ブログ統計と事実の究極のリスト
- あなたが知っておくべきInstagramの統計
結論：A/Bテスト統計2024
インターネットビジネスの最終的な目標は、ユーザーを有料のクライアントに変えることです。 誰もが自分の広告キャンペーンの大切なトラフィックが成功した販売に変わるのを見たいと思っています。
A/B テストの統計によれば、この調査方法は、最適化への正しい軌道に乗っているかどうかを判断するために必要なツールにすぎない可能性があり、これにより、より満足度の高い顧客をオンラインで引き付けるのに役立ちます。
ソース: qyresearch、smartinsights、invespcro、cxl.com、financesonline、martech、g2.com、quicksprout
