アップリフトを検証する
PromolayerはGoogleアナリティクスと自動的に統合されます。この2つの組み合わせにより、ポップアップがコンバージョン率向上や売上向上にどのような効果をもたらしたのかを正確に把握することが可能です。
クーポンルーレットのポップアップを使用したケースを例に、アップリフトを検証する手順を以下にご紹介します。
※ 以下の例ではクーポンルーレット・ポップアップを使用していますが、Promolayerで作成されたすべてのポップアップに対してアップリフトを検証することができます。
アップリフトの検証方法
① ABテストを作成する
新規ABテストを作成し、検証したいポップアップを追加します。この場合、ほとんどのケースでは現在使用しているポップアップを複製し、テストに用います。
なお、この例ではコンバージョン率の向上と販売促進を目的として、1日限り利用が可能な割引クーポンの特典を獲得できるクーポンルーレットのポップアップを使用しています。
※ ご紹介する例では、テストの名称を「Spin uplift test」としました。そしてポップアップの名前は”Spin to win”です。これらの名前は後ほど重要になります。
「コントロール」の追加
ABテスト作成時に「コントロール」を追加します。
ABテストではポップアップの効果を検証し、優れたポップアップを選定することが可能です。しかしながら、ポップアップを表示しないケースについてもテストを行わなければ、すべての可能性の中でも最も成果の上がる選択を行うことができません。
「コントロール」を追加することにより、ポップアップ表示なしの状態ではどのような結果になるのかを比較する基準点になります。つまりポップアップ1つ＋コントロールの例では、
- 50％のユーザーにポップアップを表示
- 50％のユーザーにはポップアップを非表示
※ディスプレイの数によって表示割合を分割
（例）3つのポップアップ+コントロールの場合は25%づつ表示
という状態でのテストが可能になり、それぞれのパフォーマンスを比較する事ができます。
② ABテストを一定期間実施し、データを収集する
作成したテストを実施します。結果を判断するのに十分なデータを収集するために、任意の一定期間においてテストを行いましょう。
③ データ収集後、Googleアナリティスクでテスト結果を分析する
それぞれの結果を比較するのに十分なデータを収集することができたら、次はGoogleアナリティクスを開いてテスト結果を分析していきます。
④ Googleアナリティクスのオーバービューでテストデータを確認する
Googleアナリティクスでテストデータを確認するには、画面左のグローバルメニューから
【コンバージョン】 ＞【 eコマース】 ＞【 概要】
の順番にクリックします。続いて、画面上部の「セグメントを追加」をクリックします。
⑤ 新しいセグメントを追加する
次の画面に赤いボタンで表示される「新しいセグメント」をクリックします。
⑥ セグメント名を設定する
eコマース サマリー画面の「条件」をクリックし、イベントラベルを手順①で設定したテスト名称”Spin uplift test – control”に設定して保存します。
新しいセグメントの追加により、PromolayerからGoogleアナリティクスに送信されたデータが切り分けられ、”ポップアップ表示”と”ポップアップ非表示”の両方のデータを比較することができるようになります。
⑦ セグメントを保存して、プロセスを繰り返す
このセグメントを保存し、テストを繰り返し行います。なおセグメントの保存は、行った検証が分かりやすように”Spin uplift test – spin to win”に名称を設定して保存します。
⑧ 比較データを保存し、確認する
最後に比較データを保存し、概要からデータを確認します。ここでは設定した名称ごとに取得したデータをグラフと数値で確認することができます。この例ではクーポンルーレット・ポップアップを表示したほうが、ポップアップ非表示よりも結果を約50％ほど上回っていることが分かります。
