マーケティングにおける多変量テスト

マーケティングでは、多変量検定または多変数検定手法により、統計的仮説検定を多変数システム（通常はウェブサイトの消費者）に適用します。多変量統計の手法が使用されます。

インターネットマーケティングにおいて、多変量テストとは、ウェブサイトの複数のコンポーネントを実際の環境でテストするプロセスです。^[1]簡単に言えば、1 つのページで同時に多数のA/B テストを実行することです。A/B テストは通常​​、2 つのコンテンツ バリエーションのうちどちらが優れているかを判断するために実行されます。多変量テストでは、複数の変数を使用して理想的な組み合わせを見つけます。 ^[2]多変量テストでの組み合わせの数と変数の数に制限があるのは、統計的に有効な訪問者のサンプルを取得するのにかかる時間と計算能力だけです。

多変量テストは通常​​、どのコンテンツまたはクリエイティブのバリエーションが、ユーザー登録やチェックアウトプロセスの完了（つまり、コンバージョン率）など、Webサイトの定義された目標を最もよく改善するかを確認するために使用されます。^[3]さまざまなコピーテキスト、フォームレイアウト、さらにはランディングページの画像や背景色をテストすることで、劇的な増加を確認できます。ただし、すべての要素が同じようにコンバージョンを増加させるわけではなく、さまざまなテストの結果を確認することで、一貫してコンバージョンの最大の増加をもたらす傾向がある要素を特定できます。^[4]

動的に生成された Web サイトでテストを実行するには、サーバーを設定して、さまざまなコンテンツのバリエーションを訪問者に均等に表示します。次に、テスト対象のコンテンツを見た後の各訪問者の行動に関する統計を収集して提示する必要があります。また、アウトソーシング サービスを使用して、ページ コーディングにわずかな変更を加えた Web サイトで多変量テストを行うこともできます。これらのサービスは、サイトの事前定義された領域にコンテンツを挿入し、ユーザーの行動を監視します。

簡単に言えば、多変量テストとは、ウェブサイト訪問者がクリックして、どのコンテンツを好むか投票し、定義された目標に進む可能性が最も高いかを判断することといえます。テストは訪問者に対して透過的であり、商用ソリューションはすべて、各訪問者に毎回同じコンテンツが表示されるようにすることができます。

クリエイティブやレイアウトに対する訪問者の反応は時間帯や週、さらには季節によっても異なるため、一部の Web サイトでは 24 時間 365 日の継続的な最適化が役立ちます。

多変量テストは現在、インターネット マーケティングで急成長している分野です。これは、ウェブサイト所有者がサイトを訪れる訪問者から最大限の利益を得られるようにするのに役立つためです。検索エンジン最適化やクリック課金型広告などの分野は、訪問者をサイトに誘導し、多くの組織で広く使用されていますが、多変量テストにより、インターネット マーケティング担当者は、訪問者がウェブサイトに到着したら、販売、登録、または目的のアクションに転換するために適切なオファー、コンテンツ、レイアウトが訪問者に表示されていることを保証できます。

ウェブサイトで多変量テストを行うために使用される主なアプローチは 2 つあります。1 つはページタグ付けです。これは、ウェブサイト作成者がサイトにJavaScript を挿入してコンテンツのバリエーションを挿入し、訪問者の反応を監視するプロセスです。ページ タグ付けでは通常、訪問者がウェブサイトで何を閲覧したか、どのくらいの時間サイトに滞在したか、クリックやコンバージョンに関連するアクションが実行されたかどうかを追跡します。ページ タグ付けは、テストを設計し、ユーザビリティ分析の観点から結果を解釈するオンライン マーケターではなく、技術チームによって行われることが多いです。^[5]この方法は後に改良され、1 つの共通タグをすべてのページに適用できるようになり、適用時間が短縮され、テスト間での再適用が不要になりました。

2 番目に使用される主なアプローチでは、ページのタグ付けは必要ありません。DNS プロキシを確立するか、Web サイト独自のデータセンター内でホスティングすることで、テスト中のサイトとの間のすべての Web トラフィックを傍受して処理し、バリアントを挿入して訪問者の反応を監視することができます。この場合、すべてのロジックはブラウザー側ではなくサーバー上に存在し、最初の DNS 変更が行われた後は、Web サイトの観点からそれ以上の技術的な介入は必要ありません。SiteSpect は、この実装方法を採用していることが知られています。

多変量テストは、電子メールの本文コンテンツやモバイル Web ページにも適用できます。

多変量テストの原理は、ウェブサイト上のさまざまなクリエイティブ/コンテンツ実行の有効性をテストするだけでなく、さまざまなオファーの組み合わせをテストするためにも使用できます。この例としては、さまざまな価格帯、購入インセンティブ、プレミアム、試用期間、その他の同様の購入インセンティブを個別に、または組み合わせてテストすることが挙げられます。このことの価値は、マーケティング担当者 (従来型とオンラインの両方) が、従来の多変量テスト方法 (フォーカス グループ、電話調査など) を経ることなく、オンラインで多変量テストの原理を使用してオファーの効果を迅速に確認および予測できることです。従来の多変量テスト方法には、かなりの時間と費用がかかります。

統計的検定は実験計画法に依存します。多変量検定に使用されるいくつかの方法は次のとおりです。

1. 完全因子法は、コンテンツ バリアントのすべての可能な組み合わせが同等の確率で提供される最も簡単な方法です。
2. 離散選択とそれが変化して選択モデリングとなった複雑な手法は、ダニエル・マクファデンに2000年のノーベル経済学賞をもたらした。選択モデリングは、人々が購入決定の文脈でどのようにトレードオフを行うかをモデル化する。属性やコンテンツ要素を体系的に変化させることで、購入決定などの結果への影響を定量化できる。最も重要なのは、タグチメソッドや最適設計では識別できない相互作用効果が明らかになることである。^[6]
3. 最適なデザインには、反復とテストの波が伴います。最適なデザインにより、マーケティング担当者は、最短時間で最大限のクリエイティブの組み合わせをテストできるだけでなく、Web サイトのコンテンツ要素間の関係、相互作用、制約も考慮できます。^[要出典]これにより、制限に縛られることなく最適なソリューションを見つけることができます。
4. タグチメソッド: ウェブサイト上の複数の場所に複数のバリエーションのコンテンツがある場合、多数の組み合わせをテストする必要があり、トラフィックが中/低のウェブサイトでは、違いが実際に存在する場合にパフォーマンスの統計的に有意な違いを見つけるのに十分なサンプルを取得するのに長い時間がかかります。たとえば、3つの異なる画像を3つの場所のそれぞれでテストする場合、テストする組み合わせは9つあります。タグチメソッド（つまりタグチ直交表）は、実験の設計に使用して、バリエーションを減らしながらも個々のコンテンツ要素に対して統計的に有効な結果を得ることができます。^{[7]タグチは、}一部実施要因設計を使用します。

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