Amazon ABテストではいくつかの詳細に注意する必要がある

長年使用されている Amazon A/B テストは、Amazon 広告の費用対効果を高め、クリック数やトランザクションのコンバージョン率を高めるための一般的な手段です。

Amazon A/B テストとは何ですか?

より基本的な専門用語で言えば、セグメンテーション テストの目的は、クリックスルー率、つまり検索キーワードで商品を見つけた後に商品をクリックする消費者の割合と、トランザクション コンバージョン率、つまりリストを検索した後に商品を購入する消費者の割合を高めることです。

クリックスルー率が高くなると、Web ページの閲覧回数が増加します。コンバージョン率が向上すると、利益が増加し、トラフィックをより有効に活用できるようになります。

これを行うと、もう 1 つの利点があります。Amazonでは、販売するユニットが増えるごとに競合他社の販売ユニットが 1 つ少なくなるため、キーワードのランキングが競合他社よりも高くなります。

Amazon の最適化アルゴリズムは、より高い取引コンバージョン率と検索キーワードでのより良い位置を持つリストに報酬を与えます。

Amazon の販売者は、A/B テストを実施する際にさまざまな問題に遭遇することがよくあります。注意すべき点をいくつか挙げます。

調査がなければ発言する権利はない。テストは気軽に行われるものではありません。インターネット上で紹介されているいくつかのテスト項目に基づいて直接テストを実施することは、非常に非効率的で時間の無駄な行為です。

テストを行う前に、まず調査を行う必要があります。

製品カテゴリーの特徴を把握し、どれが重要なポイントでどれが副次的なポイントかを把握します。

A/B テストを実施するときにオペレーターが犯すもう 1 つの一般的な間違いは、目的のないテストを行うことです。

テストを行う必要があることを認識しつつ、テスト作業も行っていることを認識してください。

しかし、あなたは彼に尋ねます、このテストを行う目的は何なのか？高いコンバージョンと高いクリック数を実現します。

正しいようですね？しかし、それはあまりにも大雑把で一般的です。

たとえば、画像を変更する場合、テストする必要があるのは、画像の主要な要素がコンバージョンとクリックにどのような影響を与えるかです。

画像のスタイル、明瞭さ、色などの側面がより具体的になります。

A/B テストにおけるタブーの 1 つは、変更が小さすぎることです。

運用スタッフは、経験不足や甘さが過ぎるのではないかと懸念し、パフォーマンスを心配しています。アイデアを変えるには、単語を変えるだけです。

画像を変更するには、色を 1 つ変更するだけです。

小さな変更では明らかな違いが出ないことが多く、その結果、A/B テストは無意味かつ非効率的であるように見えます。

場合によっては、より大きな変更を加える必要があります。たとえば、製品が仮想的で非物理的な場合は、実際の物理的な製品に変更する必要があります。

まず第一に、実際的な事実を理解する必要があります。データの量が十分でない場合、日ごと、あるいは週ごとに不確実な変動が生じます。

数十時間しかテストを実施しない場合、取得するデータは正確でなかったり、間違っている可能性があります。

休日の影響を脇に置いた後、私たちは忍耐強く、テスト コンテンツが十分に熟成し、十分なテストを実施できる時間を確保する必要があります。サンプルが大きくなればなるほど、データの精度は高まります。

新規顧客と既存顧客は、Web サイトや製品に対する理解度が異なるため、同じ変更点に対してもまったく異なるフィードバックが返されることがよくあります。

特に、弊社のウェブサイトを頻繁に訪問する古くからの顧客の中には、習慣によりウェブサイトの欠陥さえも無視してしまう人もいます。

明らかに有益な変更を行った場合、常連の顧客から受け取るフィードバックは必ずしも肯定的ではない可能性があります。

なぜなら、人々は変化を好まないからです。新しいユーザーがいくつかの欠点を補い、データをプラスにする可能性があります。

人間と動物の最大の違いは、人間は道具を作り、それを使用できることです。ツールの登場により作業効率が大幅に向上します。 A/B テストを理解して使用する人が増えるにつれて、今ではオンラインで多くの専門的なテスト ツールが登場しています。

有料ツールもあれば、無料のツールもあります。疑いを避けるために、ここでは詳細には触れません。興味のある学生はBaiduで検索することができます。

テスト ツールを使用する場合は、まずツール内のデータの正確性を確認する必要があることを理解する必要があります。一般的に言えば、十分に正確なデータだけが正しい意思決定に役立ちます。

データが間違っていると、誤った判断を下す原因となり、テスト結果に悪影響を与える可能性があります。したがって、使用を開始する前に、ツールについて十分に理解しておく必要があります。

あなたにぴったりのツールを見つけましょう。 A/B テストの知識をある程度学んだら、完璧さを求めすぎないでください。できるだけ早く小規模なテストを開始してください。

走り始めて初めて、どんどん速く走れるようになります。間違いから成長し、改善しましょう。