ITコラムcolumn

価値のあるA/Bテストのために

A/Bテストは二つないし複数あるデザインやレイアウトの選択肢のうち、効果があるほうを見極めることです。

例えば顧客1000人ずつに異なったレイアウトのURL尽きメールを送り、どれがクリック率が最高だったかの見極めなどが該当します。

この手法はデザインのような効果の程度の予想が予想しにくいものに有効で、webマーケティングでは重視される傾向にあります。

ただし、簡単なテストではありながら、A/Bテストが価値のないものになっていることも少なくありません。

例えば、十分なサンプルサイズでテストする必要があります。

「コインを3回投げてすべて表になったからこのコインは表が出やすい」

という理屈に対して異論を唱える人は多いでしょうが、

「コインを100万回投げて、70%が表になったからこのコインは表が出やすい」

となれば納得する人は多いでしょう。

テスト対象者の数が意味があるか疑わしいときは、統計学の検定などを用いて調べておくべきといえます。

また、テストの対象の条件が等しいかのチェックも必要です。

AとBのメールレイアウトがあって、年齢順に並んだこの名簿の上半分にA、下半分にBのメールを送ってA/Bテストをしようとしても、年齢のバイアスで価値がなくなることはほぼ明らかです。

メールなら送信する曜日によっても結果は変わるでしょう。

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