A/Bテストは、あなたのサイトやアプリ 訪問者の流入を持ち、その交通の支払をしていれば(時間、ads、または他では常に、支払っている)、A/Bのテストはそれらの訪問者の多くが署名し、変え、そして買うことを保障するのを助ける。 ため、製品チームは人間のみ実験かりますが、実際に,
a/Bテストフレームワーク（スプリットテストまたは多変量テストとも呼ばれる）が非常に重要である理由の一部は、認知バイアスです。 私たちのすべては自然に私たちが好きなもののように他の人を想定し、製品チームがサイトやアプリを設計するように、彼らは必然的に自分の好み すべてのイメージ、ボタン、および機能をユーザーにとって理想的な状態に戻す最良の方法は、A/Bユーザーテストです—基本的に、何千人ものユーザーをポーリングし,
コンバージョン率最optimization（CRO）と呼ばれるこのプロセスを通じて、サイトまたはアプリは意図された目的を達成し、最大のエンゲージメントまたは収益を,>
a/bテストは、eコマース、出版、フードサービス、消費財、メディア、旅行、金融、教育の製品チームに最適です
taplyticsでは、四段階のa/bテスト方法論が最も, 次に、仮説を科学的にテストし、追加の理論をテストするために反復し、結果に基づいて機能を構築（または再構築）するための初期のテストについて詳
その方法は次のとおりです。
テストの検証
まず、テストが私たちの質問に答えることができることを検証します。 Quick-winsと呼ばれる小規模で低コストのテストを実行しますが、理想的にはカスタムコードやデザイナーのヘルプを必要としません。 そして、あらかじめ取り決めた変既存された機能性”という移動ボタンまたは追加の分野です。
常に大きなものを最初にテストします。, ボタンの色や配置をテストする前に、ページ自体がユーザーの旅に役立つことを確認してください。
テストを検証するには、A/Bテスト計画を作成します。
- 目標を設定します。 あなたの最も潜在的なテストの機会を候補に挙げます。 があ試験最高。 多くの場合、それはあなたの漏斗の中で最も低い変換段階です。
- ベースラインを確立します。 サイトやアプリの現在のパフォーマンスを記録します。 テストで目標を文書化するとともに、成功を判断するために使用する指標を文書化します。,
- あなたの仮説を記録します。 あなたはどうなると思いますか？ “フォームフィールドの数を八から七に減らすことにより、チェックアウトを5パーセント増やします。”
- 期間を確立します。 テストはどのくらいの期間実行されますか？ 通常、2-3週間で十分ですが、ユーザーベースのサイズと予想されるトラフィックによって異なります。 テストが統計的に有意であるためには、十分な訪問が必要になります。 （テストプラットフォームがある場合は、これを伝える必要があります。,）
目標、ベースライン、仮説、および期間が記録された状態で、テストを設定します。 それがライブになる前にそれに品質保証チェックを与え、その後、起動し、結果を確認します。 あなたはあなたの仮説を証明または反証しましたか？ テストの次のラウンドで何を改善できますか？
A/Bテストを作成するにはどうすればよいですか？
A/Bテストを作成するには、A/Bテストプラットフォーム—サイトまたはアプリ内の機能とテストバリアントを選択できるソフトウェアが必要です。, ビジュアルエディターで、テストする要素、機能、またはボタンを選択し、をクリックして新しいテストを作成します。
それについて詳しく説明します
検証ステージで学んだことに基づいて、この問い合わせ行により多くのリソースを投 統計的に有意な結果を得ることができましたか？ それは仮説を証明または反証しましたか？ あなたはまだそれが潜在的なテストの機会であると信じていますか？
あなたが進む場合は、より多くのリソースを投資します。, 次の仮説を知らせるためにチームのより多くの人々に話し、必要に応じてエンジニアリングと設計のリソースを求めます。
テストは純粋に統計的な練習のように聞こえるのと同じくらい、その成功は本当にあなたのチームの直感と創造性にかかっています。 チェックアウトページのコンバージョンを改善するためのアイデアがより多様で革新的であればあるほど、テストでより有用な結果が得られます。 テストを実行したら、学習したことをテストログに記録します。,
さらに反復する
精巧な段階で学んだことに基づいて、より多くのバリアントテストを構築し、何が機能しているかを反復処理します。 より多くのサインアップにあなたのプッシュ通知リードでより会話音でしたか？ その調子が他の区域の転換を高めるかどうか見なさい。 きたことを感謝状を精算のページを増額? 試験は複数のお客様の声を参照に変換する。
Specへのビルド
反復段階の後、テストから引き出すことができる意味のある結果と教訓が表示されるはずです。 あなたの製品設計にそれらを適用しなさい。, A/Bテスト実装レッスンのいくつかの一般的な例：
- ユーザーは、利益の見通しではなく、損失の恐怖に応答する可能性が高いです。
- プッシュ通知の送信が多すぎると、オプトアウト率が高くなります。
- 社会的証明は、チェックアウトのコンバージョンを増加させます。
- パーソナライズされた記事の推奨事項は、サイト上の時間を増加させます。
- フォームフィールドが少ないほど変換が増加しますが、必ずしも売上が増加するとは限りません。,
A/Bテスト例
ここにいくつかの例がありますのA/Bテスト例—事例への影響に関する研究A/Bテスティングフレームワークでい。
の採用platform良&Coの増加ユーザーとのエンゲージメント27%
を&Coのアプリ用クイズに合わせ、求職者と雇用者をイメージしたデコレーションのため、ヶ流を促すユーザーによりクイズ. とTaplytics A/Bテストは、チームの試二ヶ流識を増しているユーザーとのエンゲージメントにより、四半—27％となる。,
ソーシャルネットワークHousepartyは、新しいユーザーの友人の要求の数を倍増しました
20万人のアクティブユーザーで、Housepartyのチームは、より科学的に彼らの製品のアップデートの影響をテストする方法を探していました。 “私たちは変更を加え、いくつかの指標が上がり、いくつかが下がるのを見るでしょう”とHousepartyのビジネスオペレーションと分析の責任者であるJeff Needlesは言 チームは変数を分離するためにTaplytics A/Bテストを実装し、最初の日の友人リクエストの数を2倍に増加させる製品の変更を行いました。,
チケット小売業者TodayTixは、ある実験でチケット販売を9％増加させました
TodayTixのチームは、ユーザーが予想よりもはるかに低いレートでそのラッシュと宝くじ TodayTixのプロダクトマネージャーであるPragya Saboo氏は、”多くの新規顧客がアプリに入ってきて、ダウンロード後の最初のカップルセッションで購入しないことに気づいた”と述べています。 Pragyaのシステムが使用されたTaplytics A/Bテストテストにつ新バリエーションの出稿手順フローを見る売上の増加9％でした。,
あなたのA/Bテスト計画で試してみるより多くの要因
いくつかの追加のA/Bテストの例：
- eコマースA/Bテスト：価格を追加または非表示にし、製品の説明を変更し、テストイメージを変更し、製品をお勧めします。
- SaaSユーザーa/Bテスト：新機能の選択的ロールアウト、ランディングページのテスト、リマインダーメールのテスト。
- 公開A/Bテスト：コメントの追加または非表示、テストサインアップCta、テストペイウォールのコピー。
- フードサービスA/Bテスト：テストフロー、テスト接触率、FAQの質問の順序を変更します。,
- 消費財A/Bテスト：テストチェックアウトフロー、テストオンラインストアのデザイン。
- 旅行A/Bテスト：テストポップアップ、テストナビゲーション、オファーをパーソナライズ、テスト保険保証。
- 教育A/Bテスト：テストサインアップ、変更ボタンの配置。