アプリ内ユーザーエクスペリエンスを最適化するための適切なモバイルアプリA/Bテストツールの選択

公開: 2020-12-22

今日のモバイルファーストの世界では、インターネット上の他のすべてのブログ投稿で、モバイルアプリのUIとUXをどのように凌駕できるかについて話しているように感じます。モバイルアプリのエクスペリエンスを継続的に最適化してユーザーのエンゲージメントと維持を改善するのは簡単です。しかし、適切なツールを武器に持たずにモバイルアプリの最適化に取り組むことは、適切な温度で調理する必要のある機器を理解せずに料理のプレゼンテーションに取り組むようなものです。

適切なモバイルアプリのA/Bテストツールを選択することは、プロダクトマネージャー、アプリ開発者、マーケターのいずれにとっても圧倒される可能性があります。これは主に、独自のテスト要件に最適なツールまたはプラットフォームに焦点を当てることが多数のパラメーターに依存しているためです。これらのパラメーターの一部は、急いでまたは情報に基づいていない決定を行うと無視される傾向があります。ユースケースに最適なツール、または他のプラットフォームとの簡単な統合を提供するツールに焦点を当てる必要がありますか？ツールがアプリのパフォーマンスに影響を与えないようにするにはどうすればよいですか？レポートについてはどうですか？ツールが生成している結果の正確さをどのように確認できますか？

次のセクションでは、モバイルアプリのA/Bテストツールを選択する前に考慮する必要のあるすべての要素について説明します。

市場で入手可能なさまざまなツールを探している場合は、ツールのリストを含むこのセクションにジャンプできます。

実験ツールを評価する方法を理解したい場合は、読み進めてください。

適切なツールを選択する方法は？

理想的なモバイルアプリA/Bテストプラットフォームは、機能のライフサイクル全体を管理できるように、エンドツーエンドのアプリ内エクスペリエンスと機能管理機能を最適化できる広範なテスト機能を提供するのに十分な堅牢性を備えています。最終的には、エンゲージメントとコンバージョンを改善するためにアプリを最適化するために、アプリ内エクスペリエンスと機能の適切なバリエーションを把握することが目的です。

CROロードマップに最適なツールを選択するには、次のパラメーターを考慮してください。

手元のユースケース

モバイルアプリのA/Bテストには、無数のユースケースがあります。ビジネスに適したツールを選択できるようにするには、最初に、取り組みたいユースケース（少なくとも最初にやりたいユースケース）を明確に理解する必要があります。それを明確にすると、要件に対応する最大の機能を提供するツールの絞り込みに自動的に近づきます。

モバイルアプリのA/Bテストの最も一般的な使用例には次のものがあります。

eコマース

主要なユーザーフローの摩擦を排除する

シームレスなショッピング体験を求める今日の外出中の購入者にとって、ユーザーフローの摩擦、特にチェックアウトと同じくらい重要なものは、欲求不満や興味の喪失につながる可能性があり、最終的には放棄率が高くなります。実際、モバイルのカート放棄率（タブレットやデスクトップに勝る）が85.65％と最も高いことをご存知ですか？ eコマースアプリのユーザーフローをA/Bテストすることで、快適なユーザーエクスペリエンスへの道を開くことで、ドロップオフと放棄率を大幅に減らすことができます。

Amazonのeコマースチェックアウトフロー — 画像ソース：Androidcentral

モバイルアプリのA/Bテストツールを使用すると、ユーザーフローの2つ（またはそれ以上）のバリエーションを作成できるため、それらを相互に比較して、主要なアプリの指標を最大限に向上させるものをデプロイできます。さらに、ツールでは、購入やブラウジングの行動、その他の人口統計属性に基づいてユーザーをセグメント化できる必要があります。これにより、最も関連性の高いバリエーションでユーザーをターゲティングし、どのグループで何が機能するかを把握できます。

検索および製品推奨アルゴリズムの有効性を最適化する

商品推奨アルゴリズムは、買い物客の購入履歴、トレンドアイテム、または特定のカテゴリで最も人気のある商品に基づく必要がありますか？検索アルゴリズムは製品をどのように分類し、特定の検索クエリとの関連性を判断し、検索結果ページでどのような基準でランク付けする必要がありますか？

モバイルアプリのA/Bテストでは、上記の質問に対する答えを見つけるために当て推量やベストプラクティスに頼る必要はありません。 UIベースの変更をテストすることは、堅牢なツールが対応する1つのユースケースですが、製品の推奨や検索などの重要なアルゴリズムを試すこともできるため、戦略的にその有効性を向上させることができます。アルゴリズムの複数のバージョンをテストすることで、アップセル/クロスセルの促進にあるのか、最も関連性の高い検索結果の取得にあるのかにかかわらず、どれがストアにとって最も効果的であるかを判断できます。

ゲーム

普遍的に展開する前にアプリ内機能を試す

ゲームに新機能を普遍的に展開するのは非常に難しい場合があります。大当たりして、アプリの使用状況とエンゲージメントレベルが急上昇するのをすぐに見ることができます。または、より現実的なメモでは、思った結果が得られる場合と得られない場合があります。したがって、モバイルアプリのA / Bテストツールを使用すると、ゲーム内の変更や更新を実験して1つ以上のユーザーセグメントに段階的に展開することで、それらの変更や更新の開始に伴うリスクを軽減できます。パフォーマンスが良ければ、先に進んですべてのユーザーにデプロイできます。そうでない場合は、いつでもフィードバックを収集して組み込み、改善し、自信を持って拡張バージョンを再起動できます。

モバイルアプリのA/Bテストツールは、機能を段階的に展開し、特定のユーザーセグメントでテストし、機能フラグを使用して実行時にそれらを管理し、誰が取得するかを制御および/または変更できる、広範な機能ライフサイクル管理機能も提供しますそれへのアクセス。

アプリ内価格戦略の合理化

ゲームアプリのエンゲージメントと収益を最大化するには、同じモデルが熱心でないゲーマーと忠実なゲーマーの両方で機能しない可能性があるため、ユーザーセグメントごとに、複数の価格戦略を試す必要がある場合があります。したがって、動的価格設定アルゴリズムをテストして、どのセグメントでどのセグメントが最良の結果をもたらすかを判断できるモバイルアプリのA/Bテストツールを選択してください。

パーソナライズされたゲーム体験を提供する

今日の時代では、モバイルアプリのゲーム体験にはハイパーパーソナライズが必要です。当然のことながらそうです。ゲーマーを夢中にさせる魅力的なゲーム環境を作成するには、単一の戦略に頼ることはできません。モバイルアプリのA/Bテストツールを使用すると、ゲームアプリのすべての動的要素をテストし、ゲーム内の各ゲーマーのレベル、エンゲージメントスコア、およびその他の属性に基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。このようにして、ユーザーがあなたに期待していることを常に発見して提供し、ユーザーの関心を維持することができます。

肝心なのは、モバイルアプリのA / Bテストでどのユースケースを達成したい場合でも、要件に基づいて適切なものを選択するという戦略的決定を下せるように、事前に確認しておく必要があるということです。

ツールによって提供される統合とプラグイン

選択したツールが技術スタックに適切に追加されていることを確認する必要があります。つまり、他の分析、マーケティング、販売プラットフォームとシームレスに統合されるため、必要なデータにアクセスするのに苦労することはありません。アプリ最適化パイプラインにフィードします。たとえば、最も重要なものは分析プラットフォームであるため、これを使用してWebサイトのトラフィックとオーディエンスに関する洞察を生成し、それを使用して仮説を立てる基礎を形成できます。

このために、現在使用しているツールのリストを作成し、評価している実験プラットフォームでサポートされているツールを探します。 eコマースビジネスを所有している場合は、ストアが構築されているeコマースプラットフォーム（ShopifyやWooCommerceなど）もサポートされていることを確認することもできます。

たとえば、VWOは、すべての主要なWeb分析ツール、eコマースプラットフォーム、CSMプラットフォーム、販売、およびABMプラットフォームと統合されます。

SDKのサイズ、RAM使用量、およびパフォーマンス

プラットフォームでサポートされているSDKは注目に値するだけでなく、アプリのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。評価する必要のあるパラメータは次のとおりです。

SDKは軽量である必要があるため、アプリのサイズに大きな影響はありません。
とにかくモバイルデバイスはRAMの可用性が不足しているため、大量のRAMを使用しないでください。
パフォーマンスが良く、いつでも簡単に利用できる必要があります。 VWOのモバイルアプリA/Bテスト用SDKは、アクティブなインターネット接続がなくても利用でき、アプリのパフォーマンスに悪影響を与える可能性のあるすべてのバグを取り除くために広範囲にテストされています。

レポート機能

実験の影響を決定するため、A/Bテスト結果の計算とレポートの生成を理解することに注意を払うことが重要です。統計は、確率の計算に基づくA/Bテストのバックボーンです。ただし、A / Bテストで確率を解釈するには、複数のアプローチがあります。最も一般的なアプローチは、頻度主義モデルとベイズモデルです。

候補リストに載せたツールが頻度主義またはベイズ統計モデルを使用しているかどうかを確認してください。従来、ほとんどのツールは頻度主義モデルを使用していました。このモデルでは、テスト結果は現在の実験のデータのみに基づいており、以前のデータは考慮されていません。頻度主義モデルは、特定の期間、統計的有意性に達するまで特定のテストを実行することに基づいているため、1つの変動が他の変動を打ち負かす確率を正しく計算するのに十分なデータを収集できます。ただし、テストで取得したデータの量に伴う不確実性を考慮して、2つのバリエーションの違いを定量化することはできません。

一方、ベイズ統計モデルは、同様の以前の実験からの信念を以前と同じようにモデルにフィードし、それを現在のモデルからのデータと組み合わせて、テスト結果を計算できるようにすることで、自然な学習方法を提供します。仮説が正しい確率は、進化するデータに基づいて計算され、その時点までに何が起こったかによって通知されます。

VWOのベイジアンパワード統計エンジンであるSmartStatsは、あるバリエーションが他のバリエーションを打ち負かす可能性だけでなく、その展開に関連する潜在的な損失も与えることで、よりスマートなコンバージョン最適化の決定を下すのに役立ちます。 SmartStatsを使用すると、統計的有意性に到達したり、設定された期間テストを実行したりするだけに頼る必要がなくなり、テストをより迅速に完了し、より正確な結果を期待できます。 SmartStatsは、インテリジェントなビジネス上の意思決定をより迅速に行い、競合他社に対して競争力を獲得するのに役立ちます。

サービスにアドオンオファーを提供することで売り上げが増えるかどうかわからないシナリオを想像してみてください。トラフィックの半分をアドオン付きのサービス（バリエーションA）に割り当て、残りの半分をアドオンなしのサービス（バリエーションB）に割り当てることにより、この仮説をテストするためにA/Bテストを実行することを計画しました。

従来の頻度主義的テストでは、バリエーションAがバリエーションBと異なる場合にのみ、はい/いいえの回答が提供されます。また、テスト結果は、テストで十分な数の訪問者を取得した後にのみ有効になります。

ただし、VWOのベイジアンパワード統計エンジンであるSmartStatsは、一方のバリエーションが他方を打ち負かす確率と、各バリエーションに関連する潜在的な売上損失を提供します。両方のメトリックは、テストの期間中有効です。

SmartStatsを使用すると、バイナリ出力からより解釈しやすいメトリックに移行できます。

VWOのベイズ統計を利用したSmartstats — 画像ソース：edtimes

ご予算

言うまでもなく、ツールを選択する際に考慮すべき大きな要素は予算です。取り組みたい特定のユースケースと必要な機能に基づいて、実験プログラムから大きなROIを引き出すことができるように、法案に適合し、予算にも適合しているツールを探す必要があります。

特に、モバイルアプリの最適化を始めたばかりの場合は、比較的高価なツールを選択しても、大きなROIが得られない可能性があります。代わりに、無料トライアルを提供するツールから始めてください。そうすれば、そのすべての機能を包括的に評価し、要件を満たしているかどうかを判断できます。たとえば、VWOは、チームがいくつかのキャンペーンを実行し、独自のニーズが満たされているかどうかを判断するために利用できる無料の試用版を提供しています。

プラットフォームが提供するサポートと支援

ツールを評価するとき、人々はプラットフォームが提供するサポートのレベルと品質を見落としがちです。ただし、これは、最適化プログラムのテスト速度と規模を決定する上で主要な役割を果たす重要な要素です。あなたがあなたの旅を通して献身的な専門家の援助を受けるならば、あなたはあなたの目標をより効率的に達成しそしてあなたの努力を時間とともに成長させることができるでしょう。

さらに、モバイルアプリのA / Bテストを初めて使用する場合は、最初のいくつかのキャンペーンを設定し、質問に回答するために支援が必要になる場合があります。したがって、クラス最高のサポート（迅速な応答時間、最大の可用性、十分なセルフヘルプリソース、オムニチャネルサポート、CSATなど）を提供するツールを選択して、スピードを上げるだけでなく、だけでなく、意図した結果を効果的に推進します。

モバイルアプリのエクスペリエンスのA/Bテストにある程度の経験があり、精通している場合でも、新しいツールにサインアップした直後に広範なサポートが必要になる場合があります。そのためには、専用のサポート、迅速なTAT、効果的な解決策を提供するツールを選択して、すべての実験の障害のトラブルシューティングに役立ててください。

真実を語る–すべてを網羅するツールが必要です。重要性が低い上記の要因は1つではなく、テストの品質や要件について妥協する必要はありません。

VWOモバイルアプリテスト–アプリ内最適化のすべてのニーズに対応する包括的なプラットフォーム

VWOモバイルアプリテストは、モバイルアプリを最適化するための堅牢なソリューションです。アプリ内ユーザーエクスペリエンスの複数のバリエーション（UIベースとサーバー側の両方の実験）の実験から、リリース前後の主要な機能のテストまで、すべてを簡単に行うことができます。 CTAやバナーのコピー、色、配置などの基本的なUIの変更をテストする場合でも、検索エンジンアルゴリズム、ゲームエクスペリエンスなどを大幅に最適化する場合でも、アプリのエンゲージメント、使用状況、保持、および変換。

また、モバイルアプリのA // Bテストを、ヒートマッピング、セッションレコーディング、フォーム分析機能を提供するVWO Insightsと組み合わせて、アプリのユーザーエクスペリエンスに関する実用的な洞察を収集し、それらを最適化の機会に変換することもできます。

VWOは、セグメンテーションとターゲティングの高度なオプションを提供します。これにより、ユーザーの行動属性に基づいてユーザーをセグメント化し、排他的にターゲティングできます。 VWOは、すべての主要な分析プラットフォームとも統合されているため、情報に基づいた実験の決定を行うために必要な関連データをキャプチャして分析できます。

VWOのモバイルアプリA/Bテスト用SDKは、オープンソースで軽量（Androidの場合は約200KB、iOSの場合は285KB）で、AndroidとiOSの場合は約100KBまたは300KBのRAMしか使用しません。

これとは別に、VWOは24 * 7 * 365のサポート（および並外れた応答時間）を提供し、最適化の専門家があなたの旅を通してあなたを支援し、キャンペーンから望ましい結果を確実に生み出します。 CSATが98％（業界平均の94％と比較して）であるため、VWOのサポートチームは、発生する可能性のあるすべての落とし穴を完全に解決し、モバイルアプリ最適化プログラムを最大限に活用できるようにします。

VWOがこれらの約束をどのように果たしているかについて不安がある場合は、無料で試して自分で評価してみてはどうでしょうか。同じことについて質問がある場合は、VWOの最適化の専門家の1人にデモをリクエストして、回答を得ることができます。

その他のモバイルアプリA/Bテストツール

これは、モバイルアプリの実験用に一般的に知られている他のいくつかのツールとその価格のリストです。

Optimizely

Optimizelyは、機能のフラグ付けと実験のためのクロスプラットフォームソリューションを提供します。これにより、UIベースの実験とサーバー側の実験を実行し、機能の起動中のリスクを軽減できます。 Optimizelyのモバイル最適化サービスを使用すると、フルスタックおよびマルチチャネルの実験機能、段階的な機能のロールアウト、アプリを即座に更新するオプションなどにアクセスできます。彼らはあなたが彼らの基本的な能力を評価することを可能にする7日間有効な無料の展開計画を提供します。

LaunchDarkly

LaunchDarklyは、きめ細かい制御とともに、機能フラグの管理および実験機能を大規模に提供します。機能のライフサイクル全体を管理できます。生産とテストから展開とパフォーマンスの分析までです。各機能を完全に制御できるため、リスクを最小限に抑え、自信を持って起動できます。

無料トライアルを開始するか、スタータープランを月額$ 75（1人のメンバーに限定）で利用して、その基本的な機能を試すことができます。ただし、このパックには実験機能が含まれていないため、より高いプランにアップグレードする必要があります。

ABおいしい

AB Tastyは、UX分析、実験、パーソナライズ、および機能フラグ管理機能を提供し、モバイルアプリでのエンドツーエンドのエクスペリエンスを最適化できるようにします。これらを使用して、ユーザーセグメントを作成し、ユーザーベースのさまざまなセグメントに独自のエクスペリエンスを提供し、機能を展開する前に実験することができます。あなたはあなたのユニークユーザー/月と他の要件に基づいて彼らのウェブサイトからカスタム見積もりを利用することができます。

Adobe Target

Targetは、Adobe社のテストおよびパーソナライズプラットフォームです。主に大規模なアプリ内エクスペリエンスのパーソナライズに使用されるTargetは、AdobeAnalyticsおよびAdobeAudienceManagerとシームレスに統合されます。ユーザーの行動に基づいてアプリのエクスペリエンスを最適化し、エンゲージメントを向上させるために使用できます。ただし、Targetは機能管理機能を提供していないため、そのために別のツールを選択する必要がある場合があります。

Firebase A/Bテスト

Google Optimizeの家から、Firebase A /BTestingは実験と機能管理の両方の機能を提供します。 Googleが提供しているため、Googleの他のすべてのツールとシームレスに統合されているため、キャンペーンのデータの調達や洞察のドリルは問題になりません。

結論

実験の目標に最適なツールを選択することは、アプリの主要な指標を改善するための最初の（非常に重要ですが）ステップにすぎません。ツールをうまく活用するということは、KPIのベンチマークから学習内容の文書化、テストロードマップへのフィードバックまで、すべてに時間と労力を費やして最適化ループを閉じることを意味します。これを簡単に行うには、VWOで無料トライアルにサインアップしてください。