多変量テスト (Multivariate testing)

一般的な使用例

重要な理由

多変量テストが重要なのは、異なるメール要素が互いに干渉し合いながら、どのように購読者の行動に影響を与えるかを明らかにするからです。A/B テストは単一要素の優劣しか分かりませんが、多変量テストは要素間の相乗効果や相反する影響を発見できます。たとえば、"この件名は特定の画像と組み合わせたときだけ非常に高い効果を発揮する"といった、多変量テストでしか見つけられない洞察が得られます。 ROI（投資対効果）を最大化したいマーケターにとって、多変量テストは推測を排除した科学的な最適化アプローチを提供します。何週間もかけて順番に A/B テストを繰り返す代わりに、一度の配信サイクルで最適な組み合わせを特定できるため、改善までのスピードを速めることができます。これらの知見は蓄積され、将来のキャンペーンにおいても"当たる"パターンを作るための貴重な財産となります。

多変量テストの仕組み

多変量テストは、複数の要素の異なるバージョンを同時に組み合わせた、数多くのメールパターンを作成して実行されます。たとえば、2種類の件名、3種類のメイン画像、2種類のボタンデザインをテストしたい場合、それらをすべて掛け合わせた計12通りのパターンを作成し、購読者の各セグメントに送付します。その後、配信プラットフォームがパターンごとの指標を追跡・集計します。 テストのプロセスは、まず検証したい要素を特定し、それぞれのバリエーションを作成することから始まります。配信ツールがすべての組み合わせを自動生成し、テスト対象の受衆に均等に分配します。統計的な分析に基づき、開封率、クリック率、成約率などの目標指標において最高のパフォーマンスを発揮した組み合わせが勝者となります。 パターンの数が多くなるため、多変量テストで統計的に有意な結果を得るには、A/B テストよりもはるかに大きなサンプルサイズ（購読者数）が必要となります。

ベストプラクティス

よくある質問