Shopify A/B テストは、XNUMX つの Web サイトのバリアントを作成し、それらを相互に実行することで、e コマースの売上を向上させる手段です。 このテストの目的は、どのバリアントのパフォーマンスが優れているかを判断することであり、調査結果から得られたデータを使用して、企業は販売手法を洗練するための意思決定を行うことができます。
Shopify A/B テストを初めて使用する場合は、実用的な A/B テストをどのように設定するのが最適かなど、多くの質問があるかもしれません。 どの要素をテストする必要がありますか? 分割テストを確実に成功させるにはどうすればよいでしょうか?
この記事では、これらの質問に対するすべての関連する回答を提供します。 また、結果を分析し、結果に応じて適切な変更を実行する方法についても説明します。 さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。
目次
Shopify A/B テストの概要
Shopify での A/B テストの設定
Shopify A/B テストのベスト プラクティス
結果の分析と変更の実装
まとめ
Shopify A/B テストの概要
全 4.4以上万人 Shopify のウェブサイトは世界 175 か国に広がっています。 Shopify は人気のある e コマース Web サイトですが、 5-10％ の Shopify ストアが成功しています。これは、平均売上コンバージョン率が 2-3％.
の構築に寄与する要因 実りあるShopifyストアFashion Nova、Kylie Cosmetics、Unconditional などの企業には、高品質の製品画像、競争力のある価格、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、説得力のある Web サイトのコピーが含まれています。 これらのヒントとテクニックを使用すると、e コマース サイトは Shopify A/B テストを実装し、より多くの訪問者を購入者に変えるために必要な調整を行うことができます。
Shopify での A/B テストの設定
Shopify ストアで何を分割テストするかを決めるときは、何をテストするかを正確に定義することが重要です。 テストの目的は、変数のどの要素をテストするか、および実験の実行方法に影響します。 Shopify で A/B テストを成功させるために必要な手順は次のとおりです。
テストを定義する
テストの定義は、CRO 代理店がクライアントのために A/B テストを実施する前に行う最初のステップです。 それには、意思決定に影響を与える結果を生み出す仮説を立てることが必要です。
売上の増加が主な目標である場合、テストの基本は、より多くの訪問者を顧客に変えることを目指す必要があります。 A/B テストを行うもう XNUMX つの理由は、ユーザー エンゲージメントを向上させ、直帰率を減らすことです。 したがって、Shopify ストアのオンライン販売を促進するには、これらの目標に基づいて A/B テストを行う必要があります。
テストのセットアップ
次に、Shopify 分割テストのアイデアをいくつか考え出す必要があります。 相互にテストできる Web サイト要素には、次のようなさまざまなものがあります。
- ランディングページ
- 製品価格
- 画像
- ヘッドライン
- カートに追加するカラー ボタン
- メールコピー
- オファー
A/B テスト要素の作成は、これらの特定の変数に関連して収集できる統計に依存します。 ただし、何をテストするかを特定するのは困難な場合があります。 また、店舗を訪れた顧客がいるものの、立ち去るのが早すぎて、行動に関する重要なデータを確立できない場合もあります。
Shopify は、ユーザーの行動を分析する際に最適な定量データを含む、顧客に関する定量データをユーザーに提供します。
さらに、次のようなサードパーティの顧客追跡ソフトウェアの使用 ホットジャー 良いアイデアかもしれません。 Hotjar はヒート マップを利用して、顧客が Shopify ストアとどのようにやり取りしているかを示します。 これらのヒート マップの統計を使用すると、分割テストを簡単に生成してコンバージョンを向上させることができます。
テストバリアントのセットアップ
このステップでは、Shopify ページに重複した要素を作成します。 高いパフォーマンスをもたらすアイデアから始める必要があります。 いくつかのテストのバリエーションには次のものがあります。
- あなたの商品のXNUMXつの商品価格が高い
- 行動喚起における色 A と色 B
- 注目の製品画像のライフスタイル画像とスタジオ画像
- 単純なページ レイアウトと複雑なレイアウト
- BOGO セールのようなオファー (XNUMX つ購入すると XNUMX つが半額になるのに対し、XNUMX つ購入すると XNUMX つが無料になるなど)
テストの実行
テストの実行は比較的簡単で、主に XNUMX つの方法があります。 手動または自動。
手動テストはトラフィックの少ない Shopify Web サイトに適していますが、自動テストはトラフィックの多い Shopify プラットフォームに適しています。
手動の方法を使用する場合は、ライブ テーマを複製し、A と B という名前を付けます。テーマ バリアント B で、相互にテストする要素を編集します。
テーマを編集した後、テーマを XNUMX 時間または XNUMX 日ごとに交換してパフォーマンスをテストし、どれが最良の結果をもたらすかを確認します。
切り替えるときは、時間間隔を等しく保つようにしてください。 こうすることで、最も正確な結果が得られ、意思決定に役立つ情報が得られます。
最後に、時間ごとまたは日ごとの結果をスプレッドシートに記録して、テーマのパフォーマンスを監視します。
一方、自動化された A/B テストを使用する場合、そのプロセスには手動の方法といくつかの類似点があります。 自動テストには、アプリを使用してテーマを変更することが含まれます。
使用できる Shopify A/B テスト アプリ/ツールは多数あり、その一部には次のようなものがあります。 Google Optimize, Optimizely, 変換。 これらのツールには無料のツールもありますが、サブスクリプションが必要なツールもあります。
たとえば、Google オプティマイズは無料の Shopify A/B テスト ツールであり、中小企業がテストを開始するための優れた方法です。
ただし、ビジネスの予算が大きい場合は、Optimizely が最も包括的なツールであり、少なくとも費用はかかります。 年間$ 36,000。 一方、中規模企業は Convert を使用でき、価格は最低価格から利用できます。 月額$ 99.
選択したツールを使用しながら、まずテストしているライブ変数のレプリカを作成し、それらに A と B という名前を付けます。
B テーマに必要な変更を加えます。 たとえば、製品の価格をテストする場合、B テーマで価格を調整すると、A/B テストが生成されます。
テストの実行期間中、アプリは毎日午前 12 時 01 分にテーマを自動的に切り替えます。
アプリはバリエーションを毎日変更するため、統計の記録も保持します。 したがって、統計をスプレッドシートに書き留める必要はありません。 その後、Shopify A/B テスト ツールに記録されたデータを参照して、新しいテーマを採用するか古いテーマを採用するかを決定できます。
Shopify A/B テストのベスト プラクティス
いくつかのヒントとテクニックは、Shopify A/B テストが成功する可能性を高めるのに役立ちます。 それらには次のものが含まれます。
一度に XNUMX つの要素をテストする
多くの要素をテストするのとは対照的に、より正確な結果が得られるため、一度に XNUMX つの分割テストを実行することが重要です。
たとえば、複数の要素をテストして売上コンバージョンの変化を目撃した場合、どの要素が売上増加に貢献したかを判断することはほぼ不可能です。 たとえば、XNUMX つの要素をテストした場合、XNUMX つはコンバージョン率の向上に貢献した可能性がありますが、他の XNUMX つは販売コンバージョン率を低下させた可能性があります。
さらに、コンバージョン率の低い変数を残しつつ、コンバージョン率の高い変数を維持したい場合もあります。 一度に XNUMX つの変数を変更することは、将来の分割テストでのコンバージョン率を高めるのに役立つ可能性があるため、非常に重要です。
統計的有意性のテスト
分割テストできる Shopify 機能は多数あるため、Shopify Web サイトのデータを使用して、どれをテストおよび変更するかを決定します。
Shopify には、ウェブサイトで顧客が無視しているセクションや機能を特定するのに役立つツールがあります。 たとえば、分析を使用すると、BOGO 取引のパフォーマンスがヘッドライン バナーよりも優れているかどうかを簡単に判断できます。
テスト後に、最も大きな影響を与える変数を変更する必要があります。
小さな変更と大きな変更の両方をテストする
A/B テストは、大きなチャンスをつかむときに最も効果的です。 ただし、これは、Web サイトに小さな変更を加えるのを無視すべきだという意味ではありません。 あなたの実験が売上増加につながることを忘れないでください。
たとえば、製品の価格が高くなると売上が増えるかどうかをテストする一方で、「カートに追加」ボタンの位置など、影響の小さい要素もテストすることが賢明です。 これらの小さな変更は、 売り上げを伸ばす さらにもっと。
継続的にテストする
Shopify A/B テストは継続的なプロセスである必要があります。 テストの目標を達成したら、テストする別の要素を選択できます。
たとえば、ランディング ページをテストしたら、製品画像を分割テストできます。
さらにテストを実施し、必要な変更を加えることで、e コマース Web サイトがさらに改善されることが期待されます。
結果の分析と変更の実装
結果の測定方法
結果を測定することは、Web サイトに調整を加える前の最初のステップです。 分割テストを実行した後、データを収集する必要があります。 データは、ユーザーが Shopify ウェブサイトを使用したときに行動が変化したという証拠があったことを証明しています。 さまざまな方法を使用してデータを収集および記録できます。
- スプレッドシートへの記録
- Shopify の組み込み分析ツール
- 結果を追跡するための Google Analytics
手動記録では、スプレッドシートを使用して結果を追跡できます。 たとえば、テーマの機能をテストする場合は、毎日午前 8 時や午前 XNUMX 時などにバリエーションを切り替えるようにアラームを設定します。 毎回結果を記録します。 Shopify の分析をスプレッドシートに転送するときにメモします。
Google と Shopify の分析は、テスト中のすべてを自動化することでデータ収集を簡素化します。 同社の計算機は正確な換算率を提供し、より適切な意思決定を支援します。
結果の解釈
次のステップは結果を解釈することで、これが変更に影響を与えます。 Shopify の分析ツールまたは Google Analytics から収集されたデータを使用すると、どのテスト バリアントのパフォーマンスが優れていたかをよりよく理解できます。 たとえば、XNUMX つのテーマをテストする場合、その結果を使用してどちらのパフォーマンスが優れているかを判断します。 次に、ストアの e コマースの売上にプラスの影響を与えたテーマを選択します。
結果に基づいて変更を加える
最もパフォーマンスの高いバリアントを特定したら、ストアにより多くの収益をもたらしたバリアントを選択するなど、必要な調整を行う必要があります。
変更を加えるには、ページの読み込み時にサーバー側またはクライアント側で Web サイトを編集します。 最小限の変更を行う場合は顧客側でカスタマイズし、より重要な変更を行う場合はサーバー側でカスタマイズします。
まとめ
Shopify A/B テストは、B2C 企業、ドロップシッパー、小売業者にとって売上向上に不可欠です。 Hotjar、Google Analytics、Shopify Analytics、Google Optimize などのツールを使用すると、分割テストのアイデアの作成、テストの実行、結果の分析、および必要な変更を簡単に行うことができます。
企業は、調査結果の重要性に基づいて変更を加える必要があります。 さらに、A/B テストは、販売者が継続的に改善し精緻化するために使用する、継続的で体系的なプロセスである必要があります。 eコマースプラットフォーム.
