ABテストで科学的に反応の良いセールスレターにしよう

こんにちは、にょびたです。

最近、昼過ぎから若い人をよく見かけるなぁ〜と思っていたら、今は春休み中なんですね。

自分が学生でなくなってしまったら、お盆と年末年始以外は働いてるのが普通になっているので、春休みっていう感覚は子供がいないと忘れるもんですね〜。

さて、セールスレターを書き終えて、校正も終わってランディングページを公開したからっといってセールスライターの仕事は終わりではありません。

では、何をしなければいけないのかというと・・・

「さらに良いセールスレターにする」

です。

もちろん、満足できる反応率があれば良いのですが、もっと反応が欲しいのならさらに改善する必要があります。

その方法が「ABテスト」になります。

それでは、ABテストについてご紹介しましょう。

まず、科学的の定義から見て見ましょう。

科学の特徴の一つに「客観的データに基づき、いつでもどこでも誰が実験をやっても、同じ結果になる」というものがあります。

一言で言うと、「再現性がある」ということです。

そのためコピーライティングでの科学的は「客観的データに基づき、いつでもどこでも誰がセールスレターを書いても反応の良いセールスレターが書ける」になります。

だからこそ、客観的データが必要でインターネットにおいては「アクセス解析とクリック解析」「販売数または売上」が客観的データになります。

この測定については、以前書いたこちらの記事をお読みください。

きちんとデータが測定できるように環境を整えた上で、ABテストを行います。

ABテストとは、AとBの二つのセールスレターを比べてみて、結果の良い方を採用するという方法になります。

このAとBは全く違ったセールスレターではなく、「ほとんどが同じでたったひとつ違うところがある」状態にしておく必要があります。

なぜなら、AとBとの違いが1つならAとBの成約率に関係する部分がわかるのですが、2つ以上AとBに差があると、どちらが成約率に寄与したのかわからないからです。

例えば、

Aのセールスレターのヘッドラインは「ABテストで科学的に反応の良いセールスレターにしよう」なのに対して、

Bは「ABテストで科学的に反応の良いセールスレターを書きたくありませんか？」という具合です。

このヘッドライン以外にAとBのセールスレターには違いが無いようにしておくのです。

そして、Bの方が反応がよかったとしたらBのヘッドラインを採用するという感じになり、そのほか様々な部分を変更していって、望みの反応率を目指していくのです。

次に考えることは、AとBのセールスレターの見せ方です。

具体的には、AとBを見る見込み客の人数が偏り過ぎては得られた結果から本当に効果があると言えるのか？という問題が出るということです。

例えば、

Aのセールスレターは1000人の見込み客が見たのに、Bは10人しか見ていたいとしたら、このABテストから得られる結果に先ほどの疑問が出てしまうということです。

できれば、ABとも1000人程度の見込み客に見せるのが望ましいのですが、その合計2000人を集めるのは時間がかかるかもしれませんし、広告費など経費がかかるかもしれません。

そのため、AとBの閲覧人数が大きく変わらない程度には気をつけるべきですね。

また、ランダムに見せるのは技術的にできなかったりすることもあるでしょう。その時には、期間をズラしてAとBを見せれば良いです。

つまり、最初の1習慣はAのセールスレターを閲覧してもらい、次の1週間はBのセールスレターを閲覧してもらうという方法です。

これなら、一つのサイトでもABテストができます。

ABテストの注意点としては、2つも3つも同時に変更しないことです。先ほども述べたように、複数箇所の変更をしてしまうと、どの変更が反応に関わる要素なのかがわからなくなります。

どうしても、1箇所ずつ変更していくので、じれったく感じることがあり、複数箇所変更したい欲求が生まれるのです。

もし、複数箇所変更してしまった場合に、反応率が良くなればまだ良いのですが、悪くなった時には全て元に戻すことしかできなくなってしまうので、時間の無駄になります。

このように、ABテストを行えば科学的に少しずつ改善していくことができるので、望む成約率がでるまで続けていくことになります。

コピーライティングのすすめ