EコマースビジネスにおけるA / Bテストのメリット
公開: 2021-06-03
毎日、何億もの製品が、Amazon、Walmart、およびその他の非常に人気のある市場で人々の注目とお金を求めて競争しています。 そして毎日、新しいeコマースの売り手と経験豊富なeコマースの売り手の両方がこの質問を自問する必要があります。このような競争の激しい市場でどうすれば目立つことができるでしょうか。
eコマースビジネスを運営するための非常に多くの可動部分があるため、あなたが最高の製品であると思うものを手頃な価格で提供するだけでは十分ではありません。 また、それはそれほど単純ではありません。実行するキーワード調査、およびナビゲートするランキングアルゴリズムと販売者ガイドラインがあります。
しかし、すべての売り手がビジネス戦略に組み込むべきことが1つあるとすれば、それはA / Bテストです。 この記事では、A / Bテストとは何か、eコマースの売り手がそのメリットをどのように享受できるかについて説明します。
A / Bテストとは何ですか？
A / Bテストは、分割テストとも呼ばれ、2つのバージョンを比較して、どちらがユーザーに対してより優れたパフォーマンスを発揮するかを確認する実験です。 eコマースでは、これは商品リストやオンラインストアのさまざまなバージョンや要素を顧客と一緒にテストすることを意味します。
従来のA / Bテストでは、トラフィックをリストまたはサイトに分割し、一部の訪問者を「A」バージョンに誘導し、他の訪問者を「B」バージョンに誘導し、ページセッションやコンバージョン率などの指標を追跡します。
A / Bテストの目標は、特定の期間における各バリアントでの顧客の行動に関するデータを収集することです。 この情報を使用して、視聴者について詳しく知ることができ、より多くの顧客を変換するためにコンテンツを変更または改善することに焦点を当てることができます。
A / Bテストをどのように実行しますか？
eコマースサイトのA / Bテストは、Optimizelyなどのランディングページソフトウェアを使用して実行できます。 Facebook広告やGoogle広告などのプラットフォームでクリック課金（PPC）広告を介してA / Bテストを実行できます。
Amazonで販売している場合は、動作が少し異なりますが、マーケットプレイス内の商品リストまたはサイトのA / Bテストを実行することもできます。 Amazonの分割テストでは、訪問者をリストの異なるバージョンに同時に誘導するのではなく、バリアントを一定期間ローテーションしてから、結果を比較します。
たとえば、AmazonリストのオプションAを2週間テストしてから、別の画像で更新するか、コピーして、そのバージョンであるオプションBがその後の2週間でどのように機能するかを確認します。 Splitly、Listing Dojo、CashCowProなど、この作業を行うAmazon A / Bテストツールが多数あります。 （Amazonの実験の管理機能は、一部のプロの販売者のみが利用でき、A +コンテンツとメイン画像のテストを可能にします。）
従来のA / Bテストには制限があります。 これは通常1週間のプロセスであり、十分な有用なデータを収集するには、最初から十分な量のトラフィックが必要です。 トラフィックを増やすためにPPC広告を使用している場合、コストが加算される可能性があります。 また、A / Bテストは実際の顧客に対してライブで行われるため、リストの1つのバージョンがうまく機能しない場合、売り上げを失うリスクがあります。
A / Bテストへの従来とは異なるルートの1つは、PickFuと呼ばれるインスタントポーリングソフトウェアを使用することです。 eコマースマーケットプレイスとは独立して実行されます。つまり、起動する前にテストしてフィードバックを得ることができます。 そうすれば、ライブリスティング、検索ランキング、または売上に影響を与えることはありません。
このソフトウェアを使用すると、製品のタイトル、説明、写真から製品のコンセプト自体に至るまで、購入者をターゲットとする幅広い要素を分離して、より迅速にテストできます。 結果は定量的なものだけではありません。 また、回答者からの詳細なコメントの形で定性的なフィードバックを受け取ります。
A / Bテストの利点は何ですか？
売り手は、直感や顧客が望んでいると思うことに基づいて、eコマースビジネスについて決定を下すことがよくあります。
BlueLambdaのFrancisTeoは、A / Bテストを通じて収集された洞察について、次のように説明しています。 彼らにとって魅力的なものとそうでないもの。 その学習を終えたら、変換プロセスのすべての部分で、それをストアに適用できます。 結果は重要になる可能性があります。」
A / Bテストでは、クリック数とエンゲージメントを獲得しているものとそうでないものについて、実際の定量化可能なデータを収集します。 収集するデータが多いほど、その画像はより明確になります。 リスティングの問題領域を特定したり、逆に、どのようなコンテンツがより多くの顧客の共感を呼んだりするかを確認できれば、リスティングを最適化して売り上げを伸ばすための適切な措置を講じていると確信できます。
2つの非常に異なるメイン画像を分割テストすると、買い物客が正面からではなく斜めに商品を表示する画像を好むことがわかります。 短い製品タイトルと長い製品タイトルを試したり、説明の箇条書きの順序を変更したりできます。 テストにより、これらがオーディエンスの行動と売上に違いをもたらすかどうかがわかります。
さらに良いことに、インスタントポーリングソフトウェアツールを使用すると、在庫や生産にお金をかける前に、開発の初期段階で詳細な消費者のフィードバックを収集できます。 貴重なリソースを節約できるだけでなく、オーディエンスの共感を呼ぶものをすでに決定しているため、リスティングやeコマースストアを立ち上げるときに最適な位置に身を置くことができます。
いつA / Bテストを使用する必要がありますか？
A / Bテストを行うのに悪い時期は決してありません。特に、eコマースの売り手にとっては、エンドポイントはありません。
A / Bテストは段階的なプロセスです。 継続的にテストし、テストの各ラウンドのデータを使用して、それに応じてリストとオンラインストアを微調整する必要があります。
これは、1回限りのスプリントではなく、データ駆動型のマラソンと考えてください。 徹底的かつ継続的なテストは、顧客をよりよく理解し、顧客のエクスペリエンスを向上させ、強力なeコマースビジネスとブランドを構築するのに役立ちます。
A / Bテストの実施
有名なFBAアクワイアラーであるThrasioは、A / Bテストに機敏に対応しています。
同社は、ブランドの1つである、人気のあるペットの臭いを除去する濃縮物であるAngry Orangeを、ブランドとパッケージのオーバーホールを通じて取得する際に、複数回の分割テストに依存していました。 フィードバックは、パッケージの再設計を通知するだけでなく、Thrasioがまったく新しいすぐに使用できるAngryOrange製品を作成するように導きました。
出典：PickFu
この変更により、Amazonのリストを更新してから最初の20日以内に販売量が46％増加し、Thrasioの買収以来、ブランドの1日あたりの収益がなんと912％増加しました。
これは、A / Bテストの利点の特大の例です。 しかし、中小規模のeコマースの売り手もサクセスストーリーを報告しています。
植物ベースのバーをオンラインおよび一部の店舗で販売する新興のスナックバーブランドであるYESBarは、コンバージョンが頭打ちになっているため、Amazonの売り上げを伸ばそうとしていました。
息子が食べ物に敏感なカリフォルニアのお母さんのキッチンで始まった同社は、Amazonの商品リストにあるYESBarのメインイメージの改善に注力することを決定しました。 同社は、より多くの余白を占め、元の画像よりもスナックとパッケージを目立つようにした2つの新しい画像を作成しました。 次に、PickFu投票を実行して、3つの画像のどれが25〜44歳の50人の消費者のターゲットオーディエンスに最も魅力的であるかをテストしました。 回答者は、2つの新しい画像のいずれかをかなりのマージンで選択しました。
古い画像を新しい画像に交換してから2週間以内に、YES Barのセッション数は11.8％増加しました。これは、収益の増加で約3,400ドルになると同社は予測しています。
結論
カスタマーサービスからリストの最適化に至るまで、eコマースビジネスを運営し、他の何百万もの売り手と競争するために、多大な思考と努力が注がれています。
A / Bテストは、作成した勢いを維持し、eコマース市場の一部を主張するための最も効果的な方法の1つです。