A/Bテストを超えたアプローチで戦略を最適化する
A/Bテストを超えたアプローチで戦略を最適化する' Condensed Optimize strategy with an approach beyond A/B testing.
デジタルマーケティングの世界では、競争が激しいです。すべての企業が最も価値の高いマーケティング戦略を作りたいと思っています−顧客の維持、顧客満足度の向上、または他のビジネス目標の達成を増やすために。しかし、すべての顧客に合う完璧なマーケティング戦略はありません。代わりに、マーケティング戦略の改善版を見つけることを目指すことができます。それがA/Bテストの登場です。
要するに、A/Bテストは、オーディエンスを2つのグループにランダムに分割し、2つの異なるバージョンの戦略を比較して、どちらがより良い結果をもたらすかを確認する実験です。これは、データに基づいた意思決定をするための伝統的かつ統計的に証明された方法です。
A/Bテストを使用するタイミング
あなたとあなたのパートナーは、しばらくの間おもちゃのオンラインショップを運営しています。ある日、パートナーがランディングページの背景色について懸念を表明しました。彼は、現在の色が訪問者のコンバージョン率（つまり、アイテムを購入する訪問者の割合）を効果的に向上させていないと考えています。
- 現在使用中（戦略A）：オレンジ
- パートナーの提案（戦略B）：イエロー
あなたはすぐにA/Bテストが適切な実験デザインであることを認識します。なぜなら、計測結果（つまり、各戦略のコンバージョン率）に基づいて比較的簡単に「勝者」または「敗者」を決定できるからです。つまり、訪問者が最も魅力的と感じるウェブサイトのバージョンを示すことができます。
以下の図は、この例の状況を示しています。
A/Bテストの問題点
A/Bテストの結果、黄色のランディングページ（戦略B）のウェブサイト訪問者のコンバージョン率が高いことが確認されました。その結果、あなたは黄色のランディングページを全ての訪問者に展開することを決定します。しかし、すぐにこのテストアプローチにはコストがかかることに気づきます：A/Bテストの厳密に定義された開始地点と終了地点により、トラフィックの半分が全期間を通じて劣る戦略Aに割り当てられます。
この場合、劣る戦略Aと最適なオプション（この場合、戦略B）を選ぶことによるコスト差は、…
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