市場テストとは: オーディエンスを測定するための方法論の完全なリスト

公開: 2022-12-08

これは、Databricks の良き友人によるゲスト投稿です。

人々の注意力の持続時間が短くなっていると感じたことはありませんか? あなたは間違っていません。 平均的な注意力の持続時間は、X 世代以上でわずか 8 秒、ミレニアル世代と Z 世代ではわずか 6 秒です。

世界がますますデジタル化されるにつれて、私たちが情報を消費する方法は大きく変化しました。 私たちは今、前例のないほどの量のデータとコンテンツにアクセスできるようになり、その結果、注意力が低下しています。 そのため、優れた製品やサービスをリリースし、視聴者の共感を呼ぶ魅力的なコンテンツを作成することがこれまで以上に重要になっています。

ターゲット ユーザーにリーチしていることを確認する 1 つの方法は、市場テストのプロセスを使用することです。 しかし、市場テストとは何ですか? また、それを使用して、コンテンツが適切であることを確認するにはどうすればよいでしょうか? 心配はいりません。 この記事では、市場テストのクイック クラッシュ コースを提供します。 また、さまざまな市場テスト方法と、それらをビジネスに最適に使用する方法を特定することもできます。

マーケットテストとは?

簡単に言えば、市場テストとは、製品やサービスを一般に公開する前に、少人数のグループで製品やサービスを試すプロセスです。 これは、製品が実際に市場で成功するかどうかを測る方法です。

アフィリエイトがビジネス成長戦略のアイデアを共有するためのデジタル キャンペーンを作成しているとします それを一般に公開して何が起こるかを見ることもできますが、すでに出回っているコンテンツの海で失われてしまう可能性があります.

これを行う代わりに、市場テストを実施し、アフィリエイト マーケティング業界やアフィリエイト プログラムなどの少数の人々にキャンペーンをリリースすることができます このようにして、キャンペーンが実際に価値があり、追求する価値があるかどうかについてのフィードバックを得ることができます.

市場テストは、製品が実行可能かどうかを判断するのに役立つだけでなく、大衆にリリースする前に変更や微調整を行うこともできます. これは、最終的にリリースしたときに、それが最高のものであると確信できることを意味します。

市場テストの利点

市場テストには、製品開発プロセスの不可欠な部分となる重要な利点がいくつかあります。

リスクの評価に役立ちます

データ侵害から製品の故障まで、新製品の発売にはかなりのリスクが伴います。 市場テストは、これらのリスクを特定して評価するのに役立ち、実際の問題になる前に軽減することができます。 要するに、製品を発売したことのある人なら誰でも、後悔するよりも安全である方がよいことを知っています.

時間とお金を節約

市場テストは、長期的には多くの時間とお金を節約できます。 最初に少数の人々に製品をリリースすることで、時間とリソースを投資しすぎる前に、製品が実際に成功するかどうかを確認できます。 テストの価格は、市場の失敗の価格よりも常に低いことを忘れないでください。

フィードバックの収集に役立ちます

あなたが新しいアプリを開発しスタートアップだとしましょう一般にリリースする前に、市場テストを実行して、人々がアプリについてどう思うかについてフィードバックを集めることができます。 このようにして、大衆にリリースされる前に変更や改善を加えることができます。 したがって、顧客がアプリの開発に関与していれば、アプリを使用して推奨する可能性も高くなります。

聴衆を理解するのに役立ちます

市場テストは、ターゲット ユーザーが実際に何を求めているかを理解するのにも役立ちます。 このようにして、関連性があり魅力的な将来のコンテンツを作成できます。

誇大広告を作成するのに役立ちます

最初に少数の人々に製品をリリースすることは、最終的に一般にリリースされるときの誇大広告を実際に構築するのに役立ちます. 人々はすでにそれについて話し、熱心にそのリリースを期待しています.

市場テストとその全体的な利点を定義したので、それを行う方法のステップバイステップガイドを次に示します.

市場テストの方法

市場テストを適切に行うために、従わなければならないガイドラインがいくつかあります。

ゴラスを定義する

自動ダイヤラソフトウェアをリリースする人は、新しいタイプの歯ブラシをリリースする人とは異なる市場テストの目標を持っています。 市場テスト プロセスを開始する前に、目標を定義することが重要です。 何を達成したいですか? どのタイプのフィードバックをお探しですか?

方法論を選択してください

そこにはさまざまな異なる市場テスト方法論があります。 あなたとあなたの製品に適したものを選択することが重要です。 このブログ記事の後半で、最も人気のあるものをいくつか取り上げます。

ターゲット市場を選択してください

目標が何であるかがわかったら、製品をテストするターゲット市場を選択する必要があります。 このターゲット市場は小規模で管理しやすく、製品に関連している必要があります。 たとえば、 Azure データ レイクは、ファッション ブランドのアフィリエイトには関係ありません 少し時間を取って、製品に適していると思われるいくつかの異なるターゲット市場を書き留めてください。

テスト計画を作成する

ターゲット市場を選択したので、今度はテスト計画を作成します。 この計画は、プロセス全体のガイドとして機能し、市場テストの範囲と目的を概説します。 これは、以前の会議で決定したすべての決定事項を書き留めて、関係するすべてのチーム メンバーが市場テストの内容、時期、方法を把握するプロセスです。

実行するさまざまな活動の詳細なスケジュールと、それらがいつ行われるかを必ず含めてください。 また、必要なリソースをリストします。 テストを完了するために必要な人員と、必要なすべてのツール。 計画をすべての利害関係者と共有し、フィードバックを求めます。 そうすることで、プロセスを遅らせる可能性のある障害を取り除くことができます。

計画を何度か見直した後でも、テスト プロセスを進めるにつれて変更が必要になることを覚悟しておいてください。 計画の変更をチームに通知し、計画文書も更新してください。 これにより、全員が同じページに留まり、物事がスムーズに進みます。

データの収集と分析

これは市場テストの最も重要な部分です。 ターゲット市場から実際にデータを収集し、それを分析してフィードバックが何であるかを確認する必要があります。

収集するデータは、当初の目標が何であるかによって異なり、これらは市場テストを実行するたびに異なる可能性があります. より定量的なデータを収集して、統計的に表すことができる情報を提供することを検討する場合があります。 たとえば、1 ~ 5 段階の顧客満足度調査や、新しいロゴやニュースレターのデザインに関する A/B テストなどです。

より具体的な質問への回答を探していて、顧客が決定を下したり、特定の意見を持ったりする理由を知りたい場合は、より質的なデータを収集する必要があります。 これにより、たとえば、ランディング ページについて消費者が気に入った点や気に入らなかった点、または新しいアプリの具体的な問題について、より詳細なフィードバックをチームに提供できます。

データを収集するにはいくつかの方法がありますが、これについては後ほど詳しく説明します

変更を加える

データを収集して分析したら、受け取ったフィードバックに基づいて製品に変更を加えます。 たとえば、アフィリエイト プログラムに関するアンケートを実施したことがある場合、わかりにくいと感じたことがあるかもしれません。 このフィードバックを利用して、より簡潔にしたり、新しい機能を追加したり、すべてを破棄してゼロから始めたりすることもできます

繰り返す

市場テストのプロセスが実際に完了することはありません。 改善できるように、常に製品をテストし、フィードバックを収集する必要があります。 あなたの市場の聴衆が、あなたがテストしていたApache Hadoop エコシステムを使用するのは難しいと思ったとしましょう。 その後、ユーザー エクスペリエンスを改善するために変更を加え、それらの変更が成功したかどうかを再テストできます。

方法論

市場テストとそれをビジネスに実装する方法についての一般的な理解が得られたので、使用できるさまざまな方法論をいくつか見てみましょう。 これらは主要な市場方法論です:

A/B テスト

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これは、市場テストの最も一般的な方法の 1 つです。 A/B テスト (または分割テスト) は、製品の 2 つの異なるバージョンを作成し、それらを 2 つのグループの人々にリリースすることです。 次に、データを比較して、どちらのバージョンがより成功したかを確認します。

たとえば、アフィリエイト マーケティング ソフトウェアをテストしている場合、ランディング ページの 2 つの異なるバージョンを作成することがあります。 バージョン A には「オンラインでお金を稼ぐ」という見出しを付け、バージョン B には「家から副収入を得る」という見出しを付けることができます。 次に、これら 2 つのバージョンを 2 つの異なるグループの人々にリリースし、どちらのパフォーマンスが優れているかを確認します。 これにより、どのタイプのメッセージがより効果的かがわかります。

ベータテスト

ベータ テストは、一般にリリースされる前に、製品の限定バージョンを特定のグループの人々にリリースするときに行われます。 これは、製品のバグや問題についてフィードバックを得るのに最適な方法です。

たとえば、新しいユーザー テスト アプリをリリースしたばかりの場合は、ベータ テストを実施して、信頼できる少数の顧客グループに送信することができます。 その後、それを使用して、見つけたバグや問題についてフィードバックを提供できます。 これは、製品が一般に公開される前に、製品の問題を修正するのに役立ちます。

ユーザビリティテスト

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ユーザビリティテストとは、製品の使いやすさをテストすることです。 これにより、改善が必要な領域を特定し、合理化の機会を発見し、ターゲット ユーザーについて詳しく知ることができます。

アフィリエイト ウェブサイトテストしている場合は、人々にそれを使用してもらい、その経験についてフィードバックを提供することができます。 これは、わかりにくい、または使いにくい領域を特定するのに役立ちます。 Web サイトで特定のタスクを実行するよう人々に依頼することで、改善が必要な領域をすばやく特定できます。 このタイプのテストを利用して、Web サイトのナビゲーションのしやすさを知ることもできます。

コンテンツのテスト

これは、顧客がブログ投稿よりもインフォグラフィックを好むか、電子書籍よりもウェビナーを好むかにかかわらず、どのタイプのコンテンツが顧客にとってより魅力的かを知るための優れた方法です.

たとえば、特定のマーケティング コンテンツで新しいアフィリエイトを募集するとします。 さまざまなタイプのコンテンツ (テキスト、画像、ビデオ、ウェビナーなど) を作成し、各タイプのパフォーマンスをテストする場合があります。 たとえば、ウェビナーでアフィリエイトを募集することに最も成功したことがわかるかもしれません その後、あまり成功していないタイプのコンテンツよりも、ウェビナーの開発を優先することができます。

このデータを使用すると、必要な結果を得られるタイプのコンテンツの作成に集中できます。

フォーカスグループ

フォーカス グループは、人々のグループを集めて製品を試してもらうときに発生します。 次に、製品を改善するために、彼らの経験について質問し、彼らが気に入った点と気に入らなかった点についてフィードバックを得ることができます。

たとえば、 autoML python SDK をデータ サイエンティストのグループに紹介する場合、フォーカス グループに招待して試してみるように依頼できます。 次に、彼らの経験について質問し、彼らが気に入った点と気に入らなかった点についてフィードバックを得ることができます。 このような詳細な個人的なフィードバックは、改善が必要な領域を特定するのに非常に役立ちます。

増分テスト

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インクリメンタル テストでは、製品に対する単一の変更の影響を測定します。 これは、特定の変更がどれほど効果的かを識別するのに役立ちます。 これらのテストは常に制御されているため、インタラクションがもたらす向上と「変更なし」のシナリオを判断できます。

たとえば、行動を促すフレーズのボタンの色を変更すると、コンバージョン率にどのような影響があるかをテストしたいとします。 まず、製品の 2 つのバージョンを作成します。1 つは元の色で、もう 1 つは新しい色です。 次に、各バージョンのコンバージョン率を追跡し、結果を比較して結論を​​出します。 このタイプのテストは、コンテンツの表示方法に対する小さな特定の変更を特定するのに役立ちます。

最終的な考え

製品に関する貴重な情報を提供できるさまざまな市場手法があります。 選択する方法に関係なく、常に早い段階で頻繁にテストすることを忘れないでください。 テストすればするほど、製品はより良くなります。

さらに、製品のさまざまなバージョンをテストすることを忘れないでください。 たった 1 つの小さな変更が大きな違いを生むことに驚くかもしれません。 最後に、ユーザーからのフィードバックを得るために常に時間をかけてください。 あなたの製品を使用するのは彼らであり、製品を改善するための最良の洞察を持っています。

がんばって、テストをお楽しみください!

プロフィール: Pohan Lin - シニア Web マーケティングおよびローカリゼーション マネージャー

Pohan Lin は、データ ウェアハウスとデータ レイクの機能を接続してレイクハウス アーキテクチャを作成するグローバル データおよび AI プロバイダーである Databricks のシニア Web マーケティングおよびローカリゼーション マネージャーです。 Databricks インスタンス タイプ、Web マーケティング、オンライン SaaS ビジネス、e コマースの成長において18 年以上の経験があります。 Pohan はイノベーションに情熱を傾けており、データがマーケティングに与える大きな影響を伝えることに専念しています。 Pohan Lin は、 SME-Newsなどのドメインの記事も公開しました。 Pohan のLinkedInはこちらです