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Personyze
デモを予約無料で始める
A/Bテストと多変量テスト

A/Bテストソフトウェア。
勝者を公開する。

コピー、デザイン、レイアウト、タイミングを直接比較テスト。有意性に達した時点で勝者を選ぶか、AIに毎晩配分を調整させるか — そしてすべての結果をオーディエンス別に確認し、各バージョンが誰に対して勝ったのかを把握できます。

1つの要素だけでも、すべての組み合わせを一度にでもテストできます。ランディングページ全体を作成して自社ドメインでテストすることも可能です。そして結果は、何が、どれだけ、どの程度の確かさで、誰に対して勝ったか.

何をテストするか迷っていませんか?自社サイト向けのA/Bテスト案を見る
G24.8 Capterra4.6
テストできること

重要なことをテスト。勝ったものを公開。

ヒーローのコピー、料金ページ、メールの件名、パーソナライゼーションのルール全体 — 実際のトラフィックで本物のテストを実行し、判断はデータに任せましょう。サイト上で、オファーやレコメンドで、メールやプッシュで、アプリで、そしてサーバーで。

ヒーローとランディングのテスト

コンバージョンにつながる見出しを見つける

ランディングページの見出し、ヒーロー画像、バリュープロポジション、CTAのコピーをテスト。有意性スコアを内蔵した多変量の組み合わせでも、シンプルなA/B分割でも実行できます。

  • ビジュアルエディター — コード不要
  • トラフィック配分付きのマルチアームテスト
  • 有意性に達したら勝者を自動昇格
測定· 設定した信頼度でのゴールビジュアルエディター
料金とチェックアウト

売上が生まれる場所を最適化

価格表示、プラン構成、決済フロー、信頼のシグナルをテスト。訪問者のタイプ — 新規かリピーターか、地域、流入元 — で分けるので、リピーターからの売上を損なうことはありません。

  • オーディエンス単位でのテスト分離
  • 主要指標は訪問者あたりの売上
  • 判定前にゴールごとの最小改善幅
測定· 訪問者あたりの売上テストの判定方法
パーソナライゼーションのルール

拡大する前にリフトを証明

同じオーディエンスで、パーソナライズした体験と一般的な体験をA/Bテスト。2つのパーソナライゼーション戦略を直接比較。信念ではなく確信を持って展開できます。

  • キャンペーンに組み込まれたホールドアウトグループ
  • セグメント別のリフト分析
  • すべての展開に統計的なガードレール
測定· ホールドアウトに対するリフトA/Bテストのプレイブック
AIプロモーション

割引、送料無料、またはオファーなし

1つのウィジェットに複数のプロモーションを設定します。AIが訪問者ごとに、その訪問者に許可されたプロモーションの中から選び、どれが成果を上げるかを配信しながら学習します。

  • 訪問者ごとに選択
  • どのプロモーションが成果を上げるかを配信しながら学習
  • クリック、購入、クーポン利用、または割引を差し引いた売上
測定· 選んだゴールを表示ごとにAIプロモーション
ホールドアウト

割引にそもそも効果があるのか

訪問者の一部 — 最大で半数 — をそのウィジェットのプロモーションを一切見ないグループとして残し、オファーが実際にどれだけ上乗せしているかを確認します。

  • ホールドアウトに対する購入リフト
  • クーポンは、それで購入が決まる場面にだけ
  • デフォルトはオフ、ウィジェットごとに設定
測定· 7日以内の購入(ホールドアウトと比較)割引の効果を証明
レコメンド

どのアルゴリズムが勝つか

1つのレコメンドウィジェットを別のウィジェットと比較 — 「一緒に購入」対「類似アイテム」、「トレンド」対「パーソナライズ」。

  • 商品とコンテンツのレコメンド
  • 各ウィジェットがテストの1バージョンに
  • オーディエンス別にも確認
測定· バージョンごとのクリックと購入商品レコメンデーション
ポップアップ、バナー、フォーム

どのポップアップ、バナー、フォームか

ポップアップ対バナー、2つのリードフォーム、カウントダウンありとなし — どれもテンプレートから作る1つのバージョンです。

  • どのウィジェットもバージョンにできる
  • テンプレートから作成、コード不要
  • 登録、クリック、購入をゴールに
測定· バージョンごとのゴールポップアップとバナー
メールのテスト

件名、コンテンツ、送信時間

件名、送信者名、ヒーローブロック、CTAのコピーをテスト。開封時にレンダリングされるため、送信後も勝ったコンテンツが最新の状態に保たれます。

  • 最大3つの件名を均等に分割
  • 勝った件名を自動で選択
  • 受信者ごとの送信時間の最適化
測定· クリック(サイトと同じ統計で)メールのパーソナライゼーション
コンテンツとプッシュ

どのコンテンツと商品か

メールまたはWebプッシュの2つのバージョンを受信者ごとに分割 — 各受信者には常に同じバージョンが届きます。中の商品は、メールが開封された時点で選ぶこともできます。

  • 受信者ごとに分割
  • Webプッシュも同じように分割
  • メッセージの送信後に切り替わることはありません
測定· クリック率:クリックした人数 ÷ 送信した人数開封時メール
モバイルアプリEnterprise

アプリ画面を1つのバージョンに

iOSとAndroid向けのネイティブSDKが、ウェブサイトと同じAPIで訪問者のバージョンを取得します。同じキャンペーン、同じオーディエンス、同じレポートを、アプリの中で提供します。

  • iOSとAndroidのSDK
  • 他のテストと同じようにパネルで設定
  • サイトと同じオーディエンス
測定· ウェブサイトと同じゴールをバージョンごとにiOSとAndroidのSDK
アプリからのレポートEnterprise

アプリからのクリックと購入

SDKは、アプリ内で訪問者が行ったことを同じ訪問者としてPersonyzeに報告するため、テストに反映されます。

  • 表示、クリック、購入
  • Personyzeが訪問者をそのバージョンに固定
  • 各バージョンの結果とその確かさ
測定· バージョンごと、信頼度付き
サーバーサイドEnterprise

サーバーで決定

サーバーが訪問者に表示するバージョンを問い合わせ、JSONで受け取ります — 分岐に使うIDです:価格、ランキング、APIレスポンス、またはページ全体。ブラウザスクリプトは不要で、ページ上で何かが切り替わることもありません。

  • Personyzeが各ユーザーをそのバージョンに固定
  • クリックと購入を同じ呼び出しで報告
  • テストに反映されます
測定· 報告した内容API、SDK、自動化
REST APIEnterprise

REST API経由で

自社のコードから、オーディエンスとそのメンバー、ゴール、訪問者プロフィール、カタログを作成・変更し、各テストの判定を読み取れます:どれが勝っているか、どれだけの差か、どの程度確かか。

  • オーディエンス、ゴール、プロフィール、カタログ
  • MCPサーバー経由で、キャンペーンの下書きとそのトラフィック配分
  • 判定を読み取る
測定· パネルと同じ判定
方法論

統計の厳密さを、統計の専門家なしで。

テストは、結果が本物になったときにだけ終わるべきです。

なぜテストするのか

勝ったように見えても、負けていることがある

新しい見出しでクリックが増え、割引で注文が増える — それでも月末の数字は横ばい。変更が本当にもたらしたリフトを、季節やセール、訪問者層の変化と切り分けて示せるのは対照群だけです。対照群のないパーソナライゼーションは当て推量です。

01 / 09
クリックBが勝ったように見える購入Bの負け
コントロールバージョンB
ステップ2 · 設定

最初から基準は高く設定済み

Personyzeは最初の訪問者が来る前に基準を設定し、バージョンがそれを満たしたときにだけ勝者を判定します。テストは初期設定で信頼度98%と、最低1,000セッションを求めます。自動選択をオンにして「慎重」「バランス」「高速」から選ぶか — または信頼度、サンプル数、最低実施期間を自分で設定すれば — たまたま好調だった火曜日に、その日のうちに勝者が決まることはありません。

02 / 09
デフォルト信頼度98%· セッション1,000
ステップ3 · 目標

何を勝ちとするかは、あなたが決める

統計の計算はPersonyzeが行います — 選ぶのは、何を測定するかだけです。12個のゴールイベントのいずれか、またはセッションあたりの購入数、注文額、クリック、直帰率、訪問あたりページ数、サイト滞在時間をテストの対象にできます。クリックを最適化するテストと売上を最適化するテストの結果は、必ずしも一致しません — だから、どちらを意図したのかを指定します。

03 / 09
勝者の基準セッションあたりの売上· クリックではなく
ステップ4 · 判定

価値のある勝ちだけを勝ちとする

実際に行動に移す最小の改善幅を、ゴールごとに設定します。統計的には確かでもビジネス上は意味のない差でリードしているバリアントは昇格されず、それを再証明するためにトラフィックの4分の1を無駄にすることもありません。

04 / 09
ルールリフトが2%未満 → 勝者にしない
ステップ5 · 昇格

本物の勝者なら自動昇格

バリアントが信頼度の基準、最小セッション数、実施期間、改善幅のルールをすべて満たすと、トラフィックがそのバリアントに移ります — すべてを移すことも、指定した割合だけ移すことも、分割を維持してメールで知らせてほしい場合はまったく移さないこともできます。

05 / 09
昇格信頼度98%·1,000セッション後 → 公開
オーディエンス別

オーディエンスごとの勝者

テストはオーディエンスごとにも評価されます。全体ではBが勝っていても、モバイルではバージョンAが勝っている場合、各オーディエンスにそれぞれの勝者を適用できます — ワンクリックで適用するか、Personyzeに自動で適用させます。ホールドアウトを継続できるので結果は引き続き検証され、変更は元に戻せます。

オーディエンスは、Audience Discoveryがデータから見つけたものでも、自分で作成したものでも構いません。

オーディエンス別のテスト結果を見る ↓

06 / 09
適用各オーディエンスにそれぞれの勝者· ワンクリックまたは自動
ホールドアウト

ホールドアウトとは、合計が100%にならない分割のこと

バリアントはそれぞれトラフィックの割合を持つグループです。2つのバリアントに45%ずつ割り当てると、残りの10%には何も表示されません— これが対照群で、テストが続く限り稼働し続けるため、報告するリフトは実際にあなたが生み出したリフトです。

07 / 09
A · 45%B · 45%ホールドアウト · 10%
競合

2つのテストがぶつかっているときも知らせます

公開前に、エディターは他のどのキャンペーンが重なるページで重なるオーディエンスを狙っているかを表示します。2つのポップアップが同時に出るのは成果ではなく衝突です — しかも、2週間後の数字で知るのではなく、まだ編集している間に気づけます。

08 / 09
2つのキャンペーン · 同じオーディエンス · /CHECKOUT
AI:継続的に最適化

または配分を自動で管理させる

終わりのないコンテンツもあります — ヒーローバナー、季節のオファー、1年中掲載しているブロック。勝者が変わり続けるので、判定する価値のある勝者はいません。

同じテストをAI:継続的に最適化に切り替えると、実験ではなくなります。毎晩、直近のトラフィックを重視しながら、統計的な確信がある場合にのみ、現在成果の出ているバージョンへ配分が移ります。そして常に10%を探索用に残すため、データ不足になるバージョンはありません。勝者を宣言する必要も、あとで確認しに戻る必要もありません。

毎晩の処理の仕組みを詳しく →

09 / 09
テストを絞り込む

テストするのは、それを必要とするオーディエンス。

1つのオーディエンス向けの変更を、全員の結果で評価すべきではありません。テストの対象を絞り込めば、結果はその人たちについてのものになります。

1
必要としている人を見つける

Audience Discoveryが、平均よりコンバージョン率がはるかに低いグループを示します — または、変更の対象となるオーディエンスを自分で選びます。

2
その人たちだけでテスト

そのオーディエンスだけでテストを実行するので、変更の対象ではない訪問者がデータを薄めることはありません。

3
本物のリフトをより早く確認

1つのオーディエンスに現れるリフトが、サイト全体で平均化されて消えることはありません。そのため、より早く明確な結果に到達できます。

訪問者のプロフィールからオーディエンスを作成
サイト上の行動流入元とキャンペーン地域とロケール天気デバイスとテクノロジーCRMとCDPのデータ企業:業種、規模、売上規模ライフサイクルステージと訪問者属性Audience Discoveryのグループ
さらにできること

さらにできることどのテストでも。

バージョンを作るためのエディターとウィジェット、AIプロモーションとAudience Discovery、テストを読み解くレポート — そしてテストが連携するツール。

WYSIWYGエディター

どんな変更もコードなしでテスト

自社のページ上でポイント&クリックして文言、画像、レイアウトを変更し — またはAIに書き換えを依頼し — その変更をテストの1つのバージョンにできます。

コンテンツウィジェット

どのウィジェットもテストに

ポップアップとバナー、商品とコンテンツのレコメンド、リードフォーム、Canvasデザイン、プロモーション — どれもテストの1つのバージョンにできます。

AIプロモーション

効果を証明するオファー

AIが訪問者ごとにプロモーションを選び、どれが成果を上げるかを配信しながら学習します。訪問者の一部を残しておけば、その人たちに対する購入リフトがレポートに表示されます。

Audience Discovery

誰に向けてテストするかを知る

自社データの中で、平均よりはるかに多く購入・コンバージョンするグループ — そしてほとんどしないグループ。いずれかをターゲットにするか、そのグループ向けに作ったバージョンをテストします。

詳細なアナリティクス

すべてのバージョン、オーディエンス、ゴール

すべてのゴールにおける各バージョンのリフトを、その確かさと95%区間、率の推移とともに表示 — 全体と、発見された各オーディエンスごとに。

オーディエンスデータを取り込み

あらゆるシグナルで分割。

1つのスニペットで、Shopify、WordPress、Magento、または独自の環境に導入できます。そこからPersonyzeがすでに収集しているオーディエンスデータを読み取るため、その人が実際に誰なのかに基づいてテストを分割できます。

+ 地域、天気、ライフサイクル、行動、カスタム属性— またはREST APIで独自に構築。
結果を書き出し

あらゆるツールで評価。

そして結果を、すでに信頼しているツールに書き戻します。各テストは、すでに使っているツールに独自のイベントを送信できます — 1つのアクションで12の送信先、そのうち5つは訪問者のブラウザから、7つはPersonyze自身のサーバーから。

セッション録画

セッション録画でバージョンAとBを見比べる

PersonyzeはMicrosoft Clarity、Hotjar、FullStoryの各録画に、訪問者が見たキャンペーンとA/Bグループをタグ付けします — 1つのバージョンに絞り込んで、人々がどうスクロールし、止まり、クリックしたかを確認できます。

ツールごとにチェックを1つ入れるだけ(「設定」›「サイトプロフィール」›「アナリティクス」、コード不要)。Clarityは無料プランで動作し、Hotjarは有料プランが必要です。
パネルの中

Personyzeの中を、1画面ずつご覧ください。

コードなしで作るバージョン、配分とテストの判定方法 — または継続的に最適化するAI — そして判定、すべてのオーディエンス、すべての組み合わせ。パネルの実際の画面です。

設定結果動画で見る
ライブエディターでのA/Bテスト:2つのバージョンとオリジナルを1つのテストで比較、公開中のページでAIを使って見出しをより力強く、1回のリクエストでページ全体をエンタープライズの購買担当者向けに書き換え、そしてオーディエンスごとの判定
フルサイズで開く ↗
設定

コードを書かずにすべてのバリアントをデザイン

2つのバージョンとオリジナルを1つのテストで。公開中のページを直接編集 — コピーの変更、画像の差し替え、CTAの再デザイン — するか、AIに書き換えを依頼できます。

設定

またはテンプレートからポップアップ、バナー、フォームを作成

テンプレートを選び、自社の商品からAIで画像を作成し、文言を加えます — そして1文でスタイルを変え、どの部分も手作業で微調整できます。

設定

テストの判定方法

ゴールと必要な確かさを選びます。自動選択はそれを1文で示します:1,000セッションと14日が経過した後、購入において信頼度95%で勝ったバージョンを昇格。

設定

またはAIに継続的に最適化させる

結論は不要です:毎晩、配分が成果の出ているほうへ動きます — この例では8%と92% — 常に10%を探索に残し、発見した各オーディエンスでどのバージョンが勝つかも表示します。

結果

判定を1文で

「バリエーションAを残す」 — ただし注意点も:スマートフォンでは別のバージョンがリードしています。その理由と次にテストすべきことは、アシスタントに聞けます。

結果

すべてのバージョンと、その確かさ

バリアントごとのリフトと信頼区間を、各バージョンの訪問数とコンバージョン率と並べて表示 — バリアントが勝った理由を正確に示し、その判断を説明できます。

結果

勝者は各オーディエンスでも勝っているか?

コンバージョン率の推移、続いて各オーディエンス:この例では、送料無料のバージョンがスマートフォンで+180%の差で勝っています。

結果

多変量:すべての組み合わせ

1つの判断にはA/B、複数の要素を同時に変えるなら多変量、そしてトラフィックの一部を変更なしのサイトに残すホールドアウト。この例では、ボタンの色×ボタンのテキストで4つの組み合わせ、それぞれのリフトと信頼度を表示しています。多変量レポートでは、どの組み合わせが勝ったかだけでなく、各要素単独の効果も確認できます。

動画で見る

A/Bテストを、最初から最後まで構築2:18

誰が参加するか、2つのオファーとオリジナル、勝者の決め方 — そしてストアでは、テスト期間中、各訪問者に同じバージョンが表示され続けます。

動画で見る

A/Bテストキャンペーンの設定、最初から最後まで4:26

B2Bサイトでのバージョン、配分、ゴール、自動選択 — 実際のパネルで、ナレーション付きで。

動画で見る

A/Bテストの結果:判定、すべてのゴール、そしてその確かさ1:01

判定、各ゴールとその信頼度、そして次にすべきこと。

動画で見る

A/Bテストの勝者をオーディエンスごとに適用する1:38

あるオーディエンスの勝者をそのオーディエンスに適用し、それ以外の全員には全体の勝者を表示し続けます。

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無料AIツール · Inspire me

自社サイト向けのA/Bテストのアイデアを見てみましょう。

何からテストすればよいか迷っていませんか?Inspire meにサイトのURLを入力するだけ。初めての訪問者の目線でページを読み込み、実施する価値のあるA/Bテストを提案します。何を変え、誰に向け、どう測定するかまで。

気に入ったアイデアがあれば、AIパーソナライゼーションエージェントに説明するだけで、キャンペーンを作成します。

無料 · 約4分 · メールアドレス不要 ·プラン例を見る

1アイデアの種類は?

限定A/Bテストバナーレコメンドターゲティング

2ウェブサイト

サイトをスキャン

無料 · インストール不要 · 公開ページだけを読み込みます

yourstore.comを読み込み中

初めての訪問者の目線で · 約4分

  • ホームページ
  • アウター
  • Alpine Parka
  • セール
  • カート

Waypoint & Co.完了

限定:A/Bテスト · あなたのプラン

1
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A · 現在の売れ筋商品B · 閲覧履歴からのおすすめ
測定:訪問者あたりの売上
2
寒い日や雨の日は、天気に合わせたヒーローバナー
A · 現在のヒーローバナーB · 天気連動のヒーローバナー
測定:アウターへのクリック数
3
閲覧したセール商品を表示する「おかえりなさい」バー
A · バーなしB · バーあり
測定:購入につながった再訪問

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A · 現在B · テスト案

2つのバージョンを自社ページ上に描画— 訪問者の半数にA、残りの半数にBを表示します。

オーディエンス別A/Bテスト

全体ではBが勝利。でも、全員にとって勝ちだったでしょうか?

すべてのテストはオーディエンスごとにも評価されます — Personyzeが自社データから発見したオーディエンスです。判定は食い違いがあることを伝え、レポートはそれがどこかを示し、提案は何をすべきかを示します。考えられる3つのパターン:

テストに対する判定テストを継続 — まだ決定的な勝者はいません

リーダーは主要ゴールの信頼度しきい値に達していません。テストにさらにデータを集めさせましょう。

全体ではグループAがリードしていますが、「国がUS以外で、リード元が有料: Google Ads」では対照群がリードしています。設定した信頼度しきい値98%で確定(99%)。

すべきことセグメントの単純な計算 · モデルなし
ここでは対照群がリード全体のリーダーではない · 確定
US以外の有料Google Ads訪問者

グループA内で、キャンペーンより46%低い反応。このオーディエンスをバリアントから除外するか、対照群のままにしてください。

A/B · ヒーロー見出し十分なトラフィックのあるオーディエンス1件を表示
対照群5.71%
グループA · 全体でリード6.02%+5%
オーディエンス訪問対照群グループAこのオーディエンスでのリーダー信頼度
国がUS以外で、リード元が有料: Google Adsキャンペーンのクリックとフォーム送信で発見3,100テストの16%13.24%ベースライン · 225 / 1,7007.14%−46% · 100 / 1,400対照群全体のリーダーではない · 確定99%
推移 · 国がUS以外で、リード元が有料: Google Adsこのオーディエンス内でのアームごとの累積コンバージョン率を日ごとに — 線が交差し続けているうちは、まだ決着していません。
対照群グループA
テストに対する判定グループBの勝ち — 主要ゴールで信頼度99%

1,000以上のセッションと最低実施期間を満たし、しきい値を上回りました。自動昇格が有効です。

全体のリーダーは、十分なトラフィックがあるすべてのオーディエンスで勝っています。異なる結果のオーディエンスはありません。

すべきことセグメントの単純な計算 · モデルなし
ここではグループBがリード全体と同じ · 確定
リピーター · 30日以上

キャンペーンより61%高い反応ですが、全訪問者に占める割合の半分しかリーチできていません(リーチ指数0.5)。次に狙うべきです。

ここではグループBがリード全体と同じ · 確定
料金ページを2回以上閲覧

非常に高い反応で、すでにリーチ済み(指数1.4)。変更は不要です。

A/B · 料金ページのレイアウト十分なトラフィックのあるオーディエンス2件を表示
対照群6.20%
グループB · 全体でリード9.40%+52%
オーディエンス訪問対照群グループBこのオーディエンスでのリーダー信頼度
リピーター · 30日以上再訪問で発見2,000テストの22%7.1%ベースライン · 71 / 1,00015.1%+113% · 151 / 1,000グループB全体と同じ · 確定99%
料金ページを2回以上閲覧意欲を示す行動で発見1,320テストの15%9.5%ベースライン · 63 / 66013.9%+46% · 92 / 660グループB全体と同じ · 確定98%
推移 · リピーター · 30日以上このオーディエンス内でのアームごとの累積コンバージョン率を日ごとに — 線が交差し続けているうちは、まだ決着していません。
対照群グループB
テストに対する判定継続 — 全体の差は確定していません

グループAが信頼度67%で6%リードしています。まだ勝者ではありません。

全体ではグループAがリードしていますが確定ではありません — ただし「モバイル · ソーシャルからの初回訪問」では確定的にリードしています。そのオーディエンス内では99%。

すべきことセグメントの単純な計算 · モデルなし
ここではグループAがリード全体と同じ · 確定
モバイル · ソーシャルからの初回訪問

グループA内でキャンペーンより142%高い反応、リーチ指数1.3。このオーディエンスにバリアントを配信し、サイト全体の判定を待つのはやめましょう。

A/B · チェックアウトの信頼ストリップ十分なトラフィックのあるオーディエンス2件を表示
対照群6.50%
グループA · 全体でリード6.90%+6%
オーディエンス訪問対照群グループAこのオーディエンスでのリーダー信頼度
モバイル · ソーシャルからの初回訪問エンゲージしたセッションで発見2,880テストの19%5.0%ベースライン · 70 / 1,40012.1%+142% · 179 / 1,480グループA全体と同じ · 確定99%
デスクトップ · リピーター再訪問で発見4,020テストの27%7.4%ベースライン · 150 / 2,0306.6%−11% · 131 / 1,990対照群全体のリーダーではない · まだ未確定68%
推移 · モバイル · ソーシャルからの初回訪問このオーディエンス内でのアームごとの累積コンバージョン率を日ごとに — 線が交差し続けているうちは、まだ決着していません。
対照群グループA
判定は「成果」ステップの「A/Bテスト」タブに · 提案は同じステップの「オーディエンス」タブに · 完全なレポートは「オーディエンス」→「オーディエンス別A/Bテスト」にあります
1つのテストグループ

1つのテストグループを、あらゆる場所で。

ある人のグループは、キャンペーンごとに改めてコイントスで決まるわけではありません。その人のPersonyze訪問者IDから決まります — そのため、デバイスやキャンペーンをまたいでその人についていき、数か月後にも同じテストグループに戻せます。

1
どのデバイスでも同じ人

設定で訪問者を既知のユーザーに統合をオンにすると、別のデバイスでメールアドレスや顧客IDから認識された訪問者が、すでにあるプロフィールに統合されます — そしてそのIDを引き継ぐため、それ以降はテストグループもその人についていきます。

2
どのキャンペーンでも同じグループ

割り当て方法で訪問者(固定 ID)を同じ配分で選ぶと、それを使うすべてのキャンペーンで訪問者が同じグループに入ります — キャンペーンをまたいだ常設の対照群です。ただし、毎晩配分を動かすAIオプティマイザーでは使えません。

3
数か月後も同じグループ

グループは訪問者IDと配分だけで決まります — 日付もキャンペーンも関係ありません — そのため、次のシーズンに同じテストを再実行しても、配分が同じである限り、同じ人が同じグループに入ります。メールとWebプッシュは、受信者ごとに独自の配分を持ちます。

Lenaリピート購入者 · 1つの訪問者IDテスト:リピート購入者に10%オフA10%オフBオファーなし(対照群)
メール
Lenaさん、次回のご注文が10%オフ
独自の配分
サイト
あなただけの10%オフショップへ
グループA
アプリ
おかえりなさい、Lenaさん本日10%オフ利用する
グループA
プロモーション
あなたのクーポンSAVE10
グループA
よくある質問

率直な回答。余計な話はなし。

契約前によく寄せられる質問です。その他のご質問もお送りください。すぐにお答えします。

PersonyzeのA/Bテストはどのように機能しますか?

訪問者は設定したトラフィック配分に基づいてバージョンに振り分けられます — 通常のA/Bなら50/50、A/B/nテストなら均等配分、実際に生み出したリフトを測るなら変更なしのサイトに10%を残す45/45です。デフォルトでは、訪問者は毎回同じバージョンを見ます。

そして、テストの判定方法は2通りです。有意差で勝者を選ぶ: トラフィックは設定したまま。あるバージョンが、選んだ信頼度、最小セッション数、実施期間、最小改善幅でゴールにおいて他を上回ると、昇格してテストが終了します。AI:継続的に最適化: 結論はありません — 毎晩、直近のトラフィックを重視しながら、統計的な確信がある場合にのみ、現在成果の出ているバージョンへ配分が移り、常に10%は探索に残ります。どちらの場合も、結果は発見された各オーディエンスでも評価されるので、各バージョンが誰に対して勝ったかがわかります。

勝者を選ぶか、継続的に最適化するか — どちらを選ぶべき?

勝者を選ぶのは、一度だけ行動に移す答えが必要なときです: リデザイン、料金ページのレイアウト、チェックアウトの変更など。1つのバージョンが実力を示すまで公平な固定配分で実行し、リフトとその確かさを示して終了します。その判断は説明できます。

継続的に最適化するのは、コンテンツが常時稼働していて正解が変わっていくときです: ヒーローバナー、オファー、季節のブロックなど、本来なら四半期ごとに再テストするものすべて。戻ってきて何かを宣言する必要はなく、直近のデータが示す位置に配分を保ち、変化に気づけるよう10%を探索に残します。キャンペーンでいつでも切り替えられ、選択は保存時に適用されます。 毎晩の処理を詳しく説明した長いバージョン。

「最良である確率」とは何ですか? なぜ配分は100%にならないのですか?

毎晩、オプティマイザーは手元のデータからテストを何千回もシミュレーションで再実行し、各バージョンが1位になる頻度を数えます。その割合が真に最良である確率です。数字が拮抗している場合は、データがまだバージョンを区別できないということで、配分は変わりません。推奨配分はその確率に従い、トラフィックの10%は常にバージョン間で均等に分けられます — そのため負けているバージョンも挽回のためのデータを得続け、2か月前に最良だったバージョンが今日負けることもあります。表示とクリックは28日の半減期で減衰するため、直近のトラフィックが最も重視されます。

訪問者はどのようにバージョンに割り当てられますか?

テストごとに選べます。ユーザーをローテーション(デフォルト): 訪問者は毎回同じバージョンを見ます。ファネルや数日かけて測定するものに適しています。訪問: 同じ訪問者でも訪問ごとに異なるバージョンを見る可能性があります。インプレッションを測定するバナーや見出しのテスト向けです。ランダム: ページビューごとに毎回選び直します。ローテーションなしは分割をオフにし、グループは競合するバージョンではなく、すべて適用されるコンテンツのレイヤーになります。

オーディエンスごとにトラフィック配分を変えられますか?

はい、結果が出た後なら可能です。テストの実行中は1つの配分が全員に適用され、すべてのテストは発見された各オーディエンスの中で個別に評価されます — バージョンごとの率、そこでのリーダー、そしてその確かさ。そのうえで、各オーディエンスにそのオーディエンスで勝ったバージョンを配信できます:ワンクリックで勝者をそれぞれのオーディエンスに適用するか、Personyzeに自動で適用させます。勝ったバージョンは、勝ったオーディエンスにだけ表示されます。対照群が勝ったオーディエンスの訪問者にはオリジナルが表示され続け、どのオーディエンスでも勝たなかったバージョンはオフになります。ホールドアウトを継続できるため、結果は引き続き検証されます。キャンペーンは新しいバージョンとして保存され、キャンペーンを再度編集しない限り元に戻せます。オーディエンスは、Audience Discoveryがデータから見つけたものでも、自分で作成したものでも構いません。

A/Bテストの実行にコードを書く必要はありますか?

いいえ。Personyzeはノーコードで使えるよう作られています: ビジュアルエディターで、実際のページをクリックしてコピーの変更、画像の差し替え、CTAの再デザイン、セクション全体の置き換えができます。ポップアップ、バナー、フォームは20種類以上のウィジェットテンプレートから作成 — エンジニアリングチームは不要です。

独自のロジック(カスタムJavaScript、サーバーでレンダリングするバリアント、独自データとの連携)が必要なまれなケースには、組み込めるJSアクションと、サーバーサイドでバリアントを割り当てるREST APIがあります。ほとんどのチームはどちらも必要ありません。

どのプラットフォームでA/Bテストを実行できますか?

PersonyzeのA/Bテストはプラットフォームに依存しません。Shopify、Magento、BigCommerce、WooCommerce、Salesforce Commerce、WordPress、Webflow、独自のReactやVueアプリ、Next.js、ヘッドレス構成、通常のHTMLサイトで動作します。導入は1つのJavaScriptスニペットだけです。

サーバーサイドのバリアントにはREST APIがあります。メールのA/Bテストでは、Personyzeがメール開封時にコンテンツを挿入します。データについては、既存のマーテックと連携します: Google Analytics 4、Mixpanel、Segment、HubSpot、Salesforce、Marketo、ActiveCampaign、そしてREST APIやWebhookを持つあらゆるツール。

A/Bテストとスプリットテストの違いは何ですか?

A/Bテスト、ABテスト、スプリットテストはほぼ同じ意味で使われます— 3つとも、2つ以上のバリアントにトラフィックを分け、どれが優れた成果を出すかを測定することを指します。「A/Bテスト」はランディングページやCROの実験でより一般的な表現で、「スプリットテスト」は、各バリアントが別のページにあるURLベースのテストを特に指して使われることがあります。

Personyzeは両方に対応します。同じページ内のA/Bバリアントはビジュアルエディターで、ページ全体のスプリットテストはトラフィックの一部を別のURLにリダイレクトして行います。多変量(A/B/n)テストとホールドアウトテストも同じ画面で利用できます — 別のツールは不要です。

キャンペーンはどれくらいで公開できますか?

新しいアカウントでも、ほとんどのチームは15分以内に最初のキャンペーンを公開しています: テンプレートを選び、トリガーを選び、オーディエンスを定義して公開するだけ。コードも開発待ちも不要です。

より複雑な構成(独自のCRMデータ、ABMのIP照会、複数ステップのフロー)では数時間を見込むか、カスタマーサクセスチームとの無料導入セッションを予約してください。

サイトが遅くなりませんか?

いいえ。Personyzeのスクリプトはgzip圧縮で30KB未満で、非同期で読み込まれ、判定は50ミリ秒未満で行われます。レンダリングを妨げることはありません。導入後、お客様からはCore Web Vitalsへの測定可能な影響はないとの報告を一貫していただいています。

自社のデザインやブランドフォントを使えますか?

はい — すべてのポップアップ、バー、バナーは標準のHTML/CSSで作られているため、ビジュアルエディターを使うことも、独自のHTMLを入れてサイトのCSSを継承させることもできます。ただ、その必要はほとんどありません:Personyzeは表示するすべてのテンプレートにブランドを適用することを提案します— 色、フォント、言語 — ので、デザインは後から合わせるのではなく、最初からブランドに沿った状態で始まります。

メールやCRMと連携しますか?

はい — 次のサービスとネイティブ連携しています:HubSpot、Salesforce、Mailchimp、Klaviyo、ActiveCampaign、Marketo。ポップアップフォームで取得したデータは、カスタムフィールドのマッピング付きで新しいリードとしてCRMに自動送信できます。その他のツールはWebhookで接続できます。

A/BテストはPersonyzeの他の機能と連携しますか?

はい — テストは後付けではなく、すべての機能に組み込まれています。 レコメンドのアルゴリズム同士を比較し、 ポップアップのオファーやトリガーを直接対決させ、どの ランディングページのバリアントが各オーディエンスで勝つかを証明できます。

テストが全体では勝っても、1つのオーディエンスでは負けることはありますか?

はい。レポートはそれを示すように作られています。すべてのテストは発見された各オーディエンスでも評価されます: オーディエンス内のアームごとの率、そこでのリーダー、そして全体のリーダーとの食い違いの信頼度(食い違うアームと比較して測定)。結果の上部にある1行の判定は、食い違う最大のオーディエンスを示し、「オーディエンス別A/Bテスト」レポートは十分なトラフィックがあるすべてのオーディエンスを、確定したものだけに絞るフィルター付きで一覧表示します。所属はセッションにタグを付けた処理時点のもので、パネルのツールチップにもそう表示されます。

始める

推測をやめる。テストを始める。

最初のA/Bテストを15分で開始。本物の有意性、本物のガードレール、統計の専門家は不要です。

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