MVT の用語
いくつかの基本的な用語を理解しておくと、多変量分析テストを設定する場合に役立ちます。
業界全体で様々な意味で使用されている用語がいくつかあります。ここでは、Target で使用される用語を定義します。
組み合わせ: 複数の場所で複数のコンテンツオプションをテストする場合に作成するコンテンツのバリエーション。例えば、3 つの場所でそれぞれ 3 つのコンテンツオプションをテストする場合、可能な組み合わせは 27(3 x 3 x 3)になります。サイトの訪問者には、エクスペリエンスと呼ばれる 1 つの組み合わせが表示されます。
コンテンツ: ある場所でのテストのバリエーションを構成するテキストまたは画像。多変量分析テストでは、複数の場所にある複数のコンテンツオプションが比較されます。 MVT 手法では、コンテンツは「レベル」と呼ばれる場合があります。
要素: MVT テストでテストするコンテンツのバリエーションを含む DOM 要素。場所 も参照してください。
場所: ページ上の特定のコンテンツ領域。多くの場合、単一の DOM 要素に含まれています。MVT の方法論においては、場所は「因子」と呼ばれることもあります。全因子多変量分析テストでは、場所におけるすべての可能なオファーの組み合わせが比較されます。
Multivariate Test と A/B のどちらを使用するか
多変量分析テストは、A/B テストと併用して、ページを最適化することができます。これらのテストは、次のような場合に併用します。
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A/B テストを使用してページレイアウトを最適化し、次に MVT テストを使用して、ページ上の各要素で最適なコンテンツを決定します。
A/B テストでは、レイアウトについての重要なフィードバックが提供されます。他方、MVT テストは、ページデザインの要素内のコンテンツのテストに優れています。複数のコンテンツオプションをテストする前にレイアウトで A/B テストを実行すると、最適なレイアウトと最も影響の大きいコンテンツを決定するのに役立ちます。
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MVT テストを使用してどの要素が最も重要かを判断し、その後その要素に絞って A/B テストを実行します。
異なるエクスペリエンスの数が 5 を超え、2 つ以上の要素にまたがる場合は、A/B テストを実行する前に MVT テストを検討することをお勧めします。 MVT テストによって、コンバージョンが向上する可能性が最も高そうなページ領域を判定できます。マーケティング担当者は、これらの要素に重点を置いてテストをおこなうことができます。例えば、MVT テストによって、目標を達成するための最も重要な要素がコールトゥアクションであることがわかります。目標を達成するのに最も役立つ要素とコンテンツを決定したら、A/B テストを実行して結果をさらに絞り込むことができます。 例えば、2 つの特定の画像を相互にテストしたり、コールトゥアクションの表現や色を比較したりできます。 MVT テストの後に 1 つ以上の A/B テストをおこなうことで、目的の結果を得るための最良のコンテンツを判断できます。
注意点
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MVT テストは、テストする要素が 3 つ以上ある場合に使用します。3 つ未満の場合は、一連の A/B テストを実行します。
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結果に最も大きな影響を与えると思われるページ要素を選択します。
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1 つのテストに組み込む要素や場所の数が多くなりすぎないようにします。数値が大きいほど、テスト期間が長くなります。
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事前にテスト設計を計画しておきます。テストが実稼働し、データの収集と分析が開始された後は、テストを編集しないでください。
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要素は互いに独立している必要があります。
例えば、同じテスト内でレイアウトとコンテンツをテストしないでください。
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エクスペリエンスの数が増えたので、QA に余分な時間を計画します。 また、部分要因テストを使用して、多変量分析テストに必要なトラフィックの量を減らすこともできます。 詳しくは、以下の部分要因テストを参照してください。
部分的要因検査
Target では、全因子多変量分析テストがビルトインアクティビティオプションとして用意されています。統計では、
「実験の設計」では、結果に影響を与える要因を判断するための多くのアプローチやデザインを提供します。 こうしたアプローチのひとつが、部分因子分析のための Taguchi Method です。 タグチを使用すると、マーケターは、テストが必要なエクスペリエンスの並べ替えの数を減らし、多変量分析テストのトラフィック要件を減らす一連の仮定を立てることができます。 この機能とテストアプローチは、この オフラインスプレッドシートを使用して Target で適用できます。
チームで他の実験計画法アプローチを使用している場合は、この計算スプレッドシートをカスタム実験デザインのリファレンス実装として使用できます。
オフライン計算スプレッドシートを使用する際は、次のヒントを考慮してください。
- 変更する要素と、各要素のバージョン数(3x2、4x3 など)を選択します。
- 番号付けの方法には一貫性を持たせます。例えば、ボタンが要素 1 で、オプションが青、緑、黄の場合、青色のボタンを 1-1、緑色のボタンを 1-2、黄色のボタンを 1-3 とします。
- オフラインスプレッドシートには、必要になるエクスペリエンスの数が示されています(例えば、3x2 の場合は 4 つ、4x3 の場合は 9 つ)。
- Visual Experience Composer(VEC)を使用して A/B ワークフローのエクスペリエンスを構築します。カスタムコードの使用、HTML の編集、WYSIWYG または任意の組み合わせを使用できます。
- サンプルサイズ計算ツールに基づいてアクティビティを終了したら、スプレッドシートを使用して結果を実行し、他の詳細を取得します。
その他の考慮事項およびベストプラクティスについては 、多変量分析テストのベストプラクティス を参照してください。