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ポストパーチェス A/B テスト

A/B テスト(スプリットテストとも呼ばれます)では、1 つのファネル内でポストパーチェスオファーの最大 5 つのバージョンを比較し、どちらのパフォーマンスが高いかを判断できます。各バージョンはレイアウト(Layout A、Layout B、Layout C、Layout D、Layout E)と呼ばれます。トラフィックはすべてのアクティブなレイアウトに自動的に均等分割され、パフォーマンスは個別にトラッキングされるため、より高い成果を出しているバージョンを特定できます。 オファーのバリエーションをテストすることで、コンバージョン率を改善し、収益を増やし、アップセル戦略についてデータに基づいた意思決定ができるようになります。
A/B テストでは、各レイアウトを完全なオファーとして手動で設定し、それらを互いにテストします。個々の変数(ディスカウントタイプ、タイマーの長さ、商品タイプなど)を定義し、Aftersell にすべての可能なレイアウトの組み合わせを生成させてテストしたい場合は、代わりに多変量テストを使用してください。
A/B テストはポストパーチェスアップセルでのみ利用できます。サンキューページオファーの A/B テストは現在利用できません。チェックアウトウィジェットの A/B テストについては、チェックアウト A/B テストを参照してください。

テストできる項目

ポストパーチェスオファーのほぼすべての要素をテストできます。例:
  • 商品: 異なる商品、単一商品と複数商品のオファー、AI レコメンデーションと特定商品の比較
  • ディスカウント: 異なる割引額やタイプ(パーセンテージと固定額)
  • コピー: 見出し、説明文、コールトゥアクションのテキスト
  • 画像: 商品画像やライフスタイル写真
  • 緊急性の要素: 異なる長さのカウントダウンタイマー
  • 数量: デフォルト数量 1 と 2(またはそれ以上)の比較
  • オファーデザイン: 異なるレイアウトやビジュアルスタイル
最良の結果を得るには、一度に 1 つの要素のみをテストすることで、パフォーマンス変化の要因を明確に特定できます。複数の変数を定義し、Aftersell にレイアウトの組み合わせを生成させてテストしたい場合は、代わりに多変量テストを使用してください。

A/B テストの設定方法

ステップ 1:ファネルを作成または開く

  1. Shopify 管理画面から Aftersell アプリを開きます
  2. 左サイドバーの Post-purchase Funnels に移動します
  3. 新しいファネルを作成するか、テストしたい既存のファネルを開きます

ステップ 2:テストを作成する

  1. ファネル内で Create Test をクリックします
  2. オプションから A/B Test を選択します

ステップ 3:レイアウトを設定する

各レイアウトを完全なオファーとして設定します。最大 5 つのレイアウト(Layout A から Layout E)を作成できます。 各レイアウトでは、以下をカスタマイズできます:
  • 商品の選択
  • 割引額とタイプ
  • オファーのコピーとメッセージング
  • 画像とビジュアル要素
  • カウントダウンタイマーの設定
  • デフォルト数量
  • その他のオファー設定

ステップ 4:テストを開始する

  1. すべてのレイアウトが正しく設定されているか確認します
  2. Start Test をクリックして、レイアウト間でのトラフィック分割を開始します
  3. ファネルが有効化され、公開されていることを確認します
これで A/B テストが稼働しました。

トラフィックの分割方法

トラフィックは、テスト内のすべてのレイアウトに自動的に均等分配されます。各レイアウトのトラフィック割合を手動で調整することはできません。例:
  • 2 つのレイアウトの場合、トラフィックは 50% / 50% に分割されます
  • 3 つのレイアウトの場合、トラフィックは約 33% / 33% / 33% に分割されます
  • 4 つのレイアウトの場合、トラフィックは各 25% に分割されます
  • 5 つのレイアウトの場合、トラフィックは各 20% に分割されます
同じテスト内のすべてのレイアウトには、均等にトラフィックが分配されます。カスタムの割合を設定するオプションはありません(たとえば、Layout A を 80%、Layout B を 20% に設定することはできません)。

テストの管理

A/B テストが稼働すると、ステータスは In progress と表示されます。ここから、テストの一時停止、編集、リセット、削除、または勝者の選択ができます。

テストのステータス

  • Not started:テストは作成されていますが、アクティブではありません。トラフィックは分割されていません。トラフィックの 100% が 1 つのレイアウトに向かっている場合は、Start test をクリックしてください。
  • In progress:トラフィックがすべてのレイアウトに均等分割されています。
  • Paused:トラフィック分割が停止しています。
  • Finished:テストが完了しました。結果は Analytics > Tests タブで確認できます。
ステータスバッジにカーソルを合わせると、日付のツールチップが表示されます。ツールチップには以下が表示されます:
  • Started [日付] — 進行中、一時停止中、または完了したテストの場合
  • Last reset [日付] — 未開始でアナリティクスがリセットされたことのあるテストの場合
  • Created [日付] — まだ開始されておらず、一度もリセットされたことのないテストの場合

テストの一時停止

Pause をクリックすると、トラフィック分割を一時的に停止できます。テストが一時停止されると:
  • レイアウト間でのトラフィック分割が停止します
  • 最初に作成されたレイアウトである Layout A のみが表示されます
  • 一時停止中に表示するレイアウトを選択することはできません
別のレイアウトを恒久的に表示するには、勝者を選択するか、テストを削除する必要があります。テストの一時停止を解除すると、トラフィック分割が均等に再開されます。

テストの編集

商品、価格、レイアウト、メッセージングを調整する必要がある場合は、3 点メニューから Edit test を選択します。正確な結果を得るために、テストの実施中に大きな変更を加えることは避けてください。

アナリティクスのリセット

Reset analytics を選択すると、現在のテストデータが消去され、ゼロからトラッキングを再開できます。これでリセットされるのは A/B テストのデータのみです。オファーの累計の過去データは削除されません。

テストの削除

Delete test を選択すると、A/B テストが完全に削除されます。削除すると:
  • トラフィックの分割が停止します
  • オファーは通常の動作に戻ります
  • オファーの累計アナリティクスが再び表示されるようになります

勝者の選択

テストを終了する準備ができたら:
  1. Select winner をクリックします
  2. 残すレイアウトを選択します
  3. 確定します
これでテストが終了し、選択したレイアウトがアクティブなオファーとして適用されます。以降、すべての顧客に選択したレイアウトが表示されます。

A/B テストのアナリティクスの仕組み

テストの実施中は、Aftersell ダッシュボードの Analytics セクションにある Tests タブでパフォーマンスを追跡できます。 グループレベルのアナリティクス、Performance by Variable、All Groups テーブル、テストの選択方法など、Tests タブのすべての指標の詳細については、ポストパーチェスアナリティクスを参照してください。

制限事項

A/B テストは単一のファネル内のみ

A/B テストは、同じファネル内のレイアウトを比較します。あるファネルを別のファネルと A/B テストすることはできません。

A/B テストはポストパーチェスアップセルのみ

A/B テストは、現在サンキューページオファーでは利用できません。ポストパーチェスアップセルのファネルでのみサポートされています。

カスタムのトラフィック割合はサポートされていません

トラフィックは常にすべてのアクティブなレイアウトに均等分割されます。個々のレイアウトにカスタムの割合を割り当てるオプションはありません。

A/B テストのベストプラクティス

テストを十分な期間実施する

  • 最短期間: 2~4 週間
  • 最低インプレッション数: レイアウトあたり 100~200 インプレッション以上(多いほど良い)
  • 期間が短いテストでは、特にトラフィックが少ない場合、統計的に信頼できる結果が得られない可能性があります。
アナリティクスダッシュボードには、統計的に有効な結果を得るために必要なインプレッション数が表示されるため、データに基づいて行動できる状態になったタイミングが分かります。

一度に 1 つの要素をテストする

複数の要素を同時に変更すると、どの変更が結果をもたらしたのか分からなくなります。明確なインサイトを得るには、一度に 1 つの変数をテストしましょう: 良い例:10% 割引と 20% 割引をテストする(1 つの変数) 避けるべき例:10% 割引 + 商品 A と 20% 割引 + 商品 B をテストする(2 つの変数)

一貫したパフォーマンスを確認する

単一の指標だけで判断しないでください。勝者となるレイアウトは、複数の指標で良好な成果を示すはずです:
  • より高いコンバージョン率
  • より高い訪問あたりの収益
  • 同等以上の平均アップセル額

統計的有意性を考慮する

勝者を宣言する前に、結果が統計的に有意であることを確認してください。以下を確認しましょう:
  • 明確なパフォーマンスの差(単なる 1~2% の変動ではないこと)
  • 時間の経過に伴う一貫した傾向
  • 十分なサンプルサイズ(インプレッション数)

勝者のレイアウトを適用する

明確な勝者を特定したら:
  1. テストを停止します
  2. 勝者のレイアウトをファネルに適用します
  3. 結果が安定しているかパフォーマンスをモニタリングします
  4. さらなる最適化のために新しいテストの実施を検討します

A/B テストと多変量テストの比較

どちらのテスト方法を使うべきか分からない場合は? A/B テストを使うべき場合:
  • 完成したオファー設定同士を比較したい
  • トラフィック量が中程度である
  • 明確で分かりやすい結果が欲しい
多変量テストを使うべき場合:
  • 複数の変数を同時にテストし、最適な組み合わせを見つけたい
  • トラフィック量が多い
  • 変数を定義し、Aftersell にレイアウトの組み合わせを生成させてテストしたい

よくある A/B テストのアイデア

ヒントが必要ですか?実績のある A/B テストの例を紹介します:

商品ベースのテスト

  • 同じ商品と補完商品の比較: 顧客が購入したばかりの商品の追加購入を好むか、新しい商品を試したいかをテストします
  • 単一商品と複数商品オファーの比較: 単一商品のオファーと、補完商品を含む複数商品オファーを比較します
  • AI 主導と固定商品の比較: 動的な AI レコメンデーションと手動で選択した商品をテストします

ディスカウントのテスト

  • 割引額: 10% オフ、20% オフ、30% オフをテストします
  • 割引タイプ: パーセンテージ割引(20% オフ)と固定額($5 オフ)を比較します
  • 割引なしと割引ありの比較: あなたのオーディエンスに割引が必要かどうかをテストします

数量のテスト

  • デフォルト数量: 数量 1 と数量 2 をテストします(特に消耗品に効果的)

コピーとメッセージングのテスト

  • 見出しのバリエーション: 異なる価値提案やメッセージの切り口をテストします
  • 緊急性のメッセージング: 緊急性を訴える文言のありなしをテストします
  • CTA ボタンのテキスト: 異なるコールトゥアクションのフレーズをテストします

デザインのテスト

  • 長文と短文の比較: 詳細な商品説明と簡潔なオファーをテストします
  • 画像のバリエーション: 異なる商品画像やライフスタイル写真をテストします
  • タイマーの長さ: 5 分、10 分、15 分のカウントダウンタイマーをテストします
より詳しい戦略と例については、ベストプラクティスガイドをご覧ください。

よくある質問

A/B テストは統計的有意性に達すると自動的に停止しますか?

いいえ。ポストパーチェス A/B テストは、自分で終了するまで実行され続けます。結果が統計的有意性に達しても自動的に停止することはありません。アナリティクスダッシュボードには、統計的に有効な結果を得るための推奨インプレッション数が表示されますが、その数に達してもテストが停止したり勝者が選ばれたりすることはありません。データが決定的になったと判断してテストを終了するのは、あなた次第です。準備ができたら、Select winner で終了してください(または一時停止か削除も可能です)。詳しくはテストの管理を参照してください。

サポートが必要ですか?

A/B テストの設定や分析についてご質問がある場合は、アプリ右下のライブチャットからサポートチームにお問い合わせください。