オバマ大統領が簡単なテストで、6000万ドルもの収益を上げた方法

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この記事はOptimizely Blog の記事を翻訳したものです。

How Obama Raised $60 Million by Running a Simple Experiment

 

2010年、10月21日。オバマ大統領は昔ながらの良策を使って収益を上げるためにカリフォルニアの大学都市を訪れました。

内容は一人当たり三万四千ドルもするチャリティーディナーでした。これはアメリカ合衆国の大統領だからこそ成せる技ではないでしょうか。

では、もしあなたが地位や名声がなく、Webサイトしか持っていなかったらどうでしょう?

2007年にオバマ氏が指名のために勤め、二桁差で負けていた時、彼も同じ状況であったのではないでしょうか。

 

実験

オバマ氏の2008年キャンペーンの際、分析ディレクターっであったOptimizely社のCEO、Dan Siroker氏はキャンペーンにてWebページの最適化を任されました。

そこで、2007年12月、彼らは簡単な実験から手を付けました。

彼らはこの簡単な実験から、全てのWeb訪問者はチャンスをもたらしWebの最適化やABテストを通して得たそのチャンスは何千万ドルもの収益拡大の可能性を秘めていると悟りました。

この実験では以下の図のような*スプラッシュページ内の二つの要素である、メディアセクションcall to actionボタンをテストしました。

 

Obama_Homepage_original

 

*スプラッシュページとはWebの先頭ページに置かれ、特に意味をもたない(ことが多い)映像などが流れるページのことです。

 

彼らは4つのボタンと6つの異なるメディア(三つの画像と三つの映像)をテストしました。

GoogleWebsiteOptimizerを用い、4×6の全ての組み合わせ(24通り)を多変量テストし、訪問者がサインアップするか否かを追跡しましました。

 

以下にボタンとメディアのバリエーションを記します。

 

あなたはどのバリエーションの組み合わせが最も高いサインアップ率を導いたと思いますか?

 

 

ボタンのバリエーション

FireShot Capture 9 - How Obama Raised $60 Million by Runnin_ - https___blog.optimizely.com_2010_11

 

メディアのバリエーション

https://www.flickr.com/photos/optimizely/sets/72157625300462626/

 

結果

実験の結果、特定のバリエーションを見た訪問者のサインアップ率が向上しました。

実験の期間には310,382人もの訪問者が訪れました。ということはそれぞれのバリエーションの組み合わせにつき約13,000人が訪れたということになります。

各バリエーションのサインアップ率の比較

FireShot Capture 10 - How Obama Raised $60 Million by Runnin_ - https___blog.optimizely.com_2010_1

 

 

各バリエーションの組み合わせのサインアップ率の比較

FireShot Capture 11 - How Obama Raised $60 Million by Runnin_ - https___blog.optimizely.com_2010_1

最適なバリエーション(Learn MoreFamily image)

FireShot Capture 12 - How Obama Raised $60 Million by Runnin_ - https___blog.optimizely.com_2010_1

 

実験の前、キャンペーンスタッフはSam’sVideo(最後の動画)を強く支持しており、もしテストをしなかったら大きな失敗につながっていたでしょう。

 

最適なバリエーションは11.6%のサインアップ率で、オリジナルバリエーションは8.26%のサインアップ率であり、

40.6%サインアップ率が向上しました。

 

この40.6パーセントの違いはキャンペーン終了までに大きな差をうみました。

最終的にだいたい1000万人がサインアップしたのですが、この実験なしでオリジナルバリエーションのまま継続していた場合、712万のサインアップになっていたと仮定できます。

これは約280万人もの差を生んでしまうことになるのです。

一人当たり平均21ドルの寄付があったので、この差に掛けると約6000万ドルもの大金となります。

まとめ

  • 全てのWeb訪問者はチャンスをもたらす

よってWebの最適化とABテストによる利益は見逃すことはできないのです。

  • 仮定を疑おう。

この記事の例のように、仮定は大きく裏切られる可能性があります。

  • 実験は早めに行うべきである。

早めの最適化はその後の総利益につながる上に、この実験の良質な結果を他のテストに応用できるからです。

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