2021年10月25日
A/Bテストは、メール配信の効果を高めるために欠かせない作業です。メール配信の効果が思わしくないとき、A/Bテストを繰り返すことによって最適な改善策が見つかります。
本記事では、まずA/Bテストの概要を紹介し、メール配信でA/Bテストを実施する目的やA/Bテストの種類について解説します。また、A/Bテストで得た結果を測定するGoogleアナリティクスについても紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
目次
A/Bテストは、広告テキストやWebサイトのボタンデザインなどの最適解を見つけるテストのことです。その名のとおり、ケースA・ケースBの2案を用意し、同じ条件で運用して両方の効果を確かめます。2つの選択肢をくらべるときだけでなく、3つ以上の案を検討する場合もA/Bテストと呼びます。
広告テキストやWebサイトのレイアウト、問い合わせフォームの質問項目などは、いくつもの案が浮かぶものです。A/Bテストでそれぞれの案を試し、その都度ベストな案を実装していけば、広告のクリック率やWebサイトのコンバージョン率を向上させることができます。
A/Bテストのメリットは複数のパターンを同時に試すことで、どの選択肢がベストなのかを判断できることです。
広告・メルマガ・Webサイトなどは、さまざまな外的要因で得られる成果が変わってきます。何らかの改善策を試して成果が上がった場合でも、それが改善によるものなのか、外的要因によるものなのか、を正しく判断するのは根拠がなければむずかしいものです。
A/Bテストは、テスト内容以外ほぼ同じ条件で行うので変更した内容を正しく評価できます。
この他のA/Bテストのメリットは以下のとおりです。
メール配信でA/Bテストを実施するときの目的には、仮説の効果を検証すること、改善点を発見して対策をたてること、などが挙げられます。
メール配信でよくある「メールが開封されず放置されている」「問い合わせがまったく増えない」といった状況が続くときは、まず原因を特定する必要があります。件名が関心を引かないのか、メール本文に訴求力が足りないのか、などの特定した問題点に対して仮説をたて、改善策を試していくことが重要です。
この改善策を試すときにA/Bテストは効果を発揮します。メールはユーザーに読まれてこそのコンテンツなので、改善策の良し悪しはユーザーに聞くのが一番です。ユーザーのリアクションを分析すれば、効果が出ない原因をより正確に特定でき、改善策の精度も上がります。
メール配信でA/Bテストを行うことは、言わばユーザーに「どの選択肢が好ましいか」を教えてもらえるわけです。あとはユーザーのニーズに合わせていくだけで、ユーザーに好まれるメール配信が可能になります。
メール配信のA/Bテストには多くの種類があります。この項目では、特におすすめしたいテスト内容を紹介します。
メール配信でもっとも重要なのが件名です。件名は本で言うところの背表紙です。背表紙が魅力的でなければ本棚から手に取ってもらえないのと同様に、メールも件名でユーザーの関心を引けなければ開封されません。
また、件名が不適切なメールは迷惑メールとして処理されることもあるので注意が必要です。件名のA/Bテストはメールの開封率を上げるために行います。
件名を考えるときのコツは以下のとおりです。
件名は「このメールには自分の知りたい情報が載っている」とユーザーに感じさせることが大切です。メールを読むメリットや具体性を盛り込んで件名を決めましょう。
メール本文にはさまざまな検証箇所があります。主な要素はテキスト量、文字装飾、画像の有無、クリックボタンの種類、HTMLメールかテキストメールか、などです。
A/Bテストを行うときは、まず目に入るファーストビューからはじめるのがおすすめです。メール本文のA/Bテストはクリック率を改善するために行います。
メール本文を改善するときのコツは以下のとおりです。
また、A/Bテストを行うときはヘッダー画像があるパターンとないパターン、動画があるパターンとないパターンも試してください。中には、せっかく画像や動画を載せても、メールソフトによっては表示されない場合があるからです。
リンクも同様で、ユーザーが利用するメールソフトやデバイスによってはボタンリンクが表示されないことがあります。リンクのA/Bテストを行うときは、テキストリンクとボタンリンク(※)の両方を試してください。
※ボタンのような画像、またはHTMLの要素、あるいはHTMLの要素に対してCSSでボタンのようにデザインしてリンクを付けること。
メール配信では配信時刻や曜日も重要です。ユーザーの性別や年齢、生活サイクルによってメールを読んでもらいやすい時刻や曜日が異なります。典型例が、電車通勤が必要なビジネスマンと専業主婦をくらべたケースです。
電車で通勤するビジネスマンにメールを読まれやすいタイミングは通勤時刻、昼休憩、帰宅後の20~23時の間です。一方で専業主婦は、家事が落ち着く時刻帯や子どもの就寝後に読まれることが多いでしょう。
配信時刻に関するA/Bテストを行う場合は、自社ターゲットのライフスタイルを考慮して行うことが大切です。また、自社ターゲットをいくつかのグループに分けて、セグメント配信を試すのもおすすめです。
配信曜日については、すべての曜日をテストすることをおすすめします。一般的に、メール配信には火曜日と木曜日が良いとされていますが、やはりターゲットによって最適な曜日は異なります。
自社ターゲットの属性とライフスタイルを予想し、配信時刻との組み合わせを調整しながらテストすれば最適な配信曜日を把握できるでしょう。
メルマガ最適化について併せて読みたい記事
仮説を基にA/Bテストを行ったあとは効果を検証する必要があります。効果検証には無料で利用できるGoogleアナリティクスを使う方法があります。
A案とB案にそれぞれ異なるパラメータを付与してメールを配信すると、ユーザーがメール経由で自社サイトを訪問したあとの行動を比較することが可能です。
ただ、Googleアナリティクスを利用して効果を検証するには専門的な知識とノウハウが必要です。初心者がA/Bテストを実施し、効果検証まで行うには少しハードルが高いと言えます。
そこでおすすめなのが、効果測定の設定や運用を代行してくれるサービスです。
コンビーズメールプラスならGoogleアナリティクスの面倒な設定を代行してくれるだけでなく、さまざまな角度からA/Bテストの効果を測定できます。
さらに、効果測定から見えてくる「ターゲットが興味・関心を抱くポイント」や「行動傾向」なども報告してくれます。これらのデータは、これからのメール配信戦略を考える上で大いに役立つでしょう。
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今回の記事はいかがでしたでしょうか?
メール配信の効果をより高めていくためには、問題点を洗い出し、仮説をたてて改善していく必要があります。そのためには、A/Bテストを積極的に行ってメールクリエイティブや配信環境をユーザーに最適化していくことが重要です。
しかし、A/Bテストの効果を検証するときに使うGoogleアナリティクスは、初心者には扱いづらいツールです。検証作業に不安があってA/Bテストに積極的になれない人は、コンビーズメールプラスにぜひご相談ください。
以上、メール配信のA/Bテストについて、ご紹介いたしました。
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