アカウントエンゲージメント (Pardot) A/B テストと多変量テスト (+ AI)



+ [Account Engagement (Pardot) A/B Vs. Multivariate Testing (+ AI)](https://www.salesforceben.com/account-engagement-pardot-a-b-vs-multivariate-testing/)

A/B テストでは、マーケティング アセットの 2 つのバージョン間で 1 つの変更をテストできます。アカウント エンゲージメント (Pardot) のコンテキストでは、A/B テストはリスト メール用です*。利点は、セットアップが迅速で、サンプル サイズが小さくても機能することです (もちろん、サンプル サイズが大きいほど、結果はより顕著になります)。 

一方、多変量テストでは、マーケティングアセットのバージョン間で複数の変更を比較します。アカウントエンゲージメント (Pardot) のコンテキストでは、A/B テストはランディングページ用です。多変量テストはセットアップに少し時間がかかり、より大きなサンプルサイズが必要です。

注: A/B テストは、従来のメール ビルダー経由で送信されたメールで利用できます。 

このガイドでは、2 種類のテストのどちらを選択するか、A/B テストを設定する方法、AI イノベーション (ChatGPT など) を使用してより迅速に開始する方法について説明します。 

# アカウントエンゲージメント（Pardot）テスト準備

マーケティング アセットを実験するには、テスト対象を追跡し、結果から妥当な結論を導き出せるように準備する必要があります。 

最大の結果をもたらすテスト要素を優先順位付けするための階層である以下のピラミッドを使用できます。  

+ 価値提案:「私にとって何のメリットがありますか?」(ここでの「私」は購入者です)。 
+ レイアウト:適切なポイントを強調していますか? それとも、レイアウトが競合するメッセージでいっぱいになっていますか? 
+ 信頼性: 思想的リーダーシップや専門家の発言など、購入者の信頼を構築していますか。 
+ 社会的証明:購入者が「私と似た人は何を選んだのか、その決定に満足したのか」と尋ねたときに、答えを提供していますか?

次に、次の 5 つの手順に従います。

+ 目標を決定します。クリック数を増やすことでしょうか? ランディング ページのコンバージョン率を向上させることでしょうか? 
+ 仮説を立てます。上の階層から要因を選択します。変更を加えると、何が起こると思いますか? 
+ 代替案を作成する:現在のアセットについて何かを変更します (コピーして、コピーしたアセットに実装します)。  
+ 測定値を確認する:選択した測定基準を記録するためにツールが適切に設定されていることを確認します。 
+ テストを実行する: 適切な方法 (A/B テストまたは多変量テスト) を使用して、ライブ トラフィックで代替案をテストします。

# アカウントエンゲージメント (Pardot) A/B テストと多変量テスト

|A/Bテスト|多変量テスト|
|:------------------|:---------------------|
|1つの変更を比較する	|複数の変更を比較する|
|クイックセットアップ	|セットアップが長くなる|
|サンプルサイズが小さい	|より大きなサンプルサイズが必要|
|Pardotでメールをテストする場合	|Pardotでランディングページをテストする場合|

# アカウントエンゲージメント (Pardot) A/B テストの設定

アカウントエンゲージメント (Pardot) A/B テストでは、次の要素をテストできます (一度に 1 つずつテストするのが最適であることに注意してください)。

+ メール本文の内容
+ 件名
+ 送信者名
+ 返信先アドレス

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/74615802-aba9-82fd-c77c-6daaafd06397.png)


1.「アカウントエンゲージメントメール」→「A/B テスト」に移動します。

2.新しいリストメールを作成します。「A/B テストを有効にする」チェックボックスをオンにします。 

3.メール テンプレートを選択します。既存のコンテンツのコピーがバージョン B 用に自動的に作成されます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/21c97a32-676a-cafa-c939-8a86fba31ff1.png)


4.構築タブでは、バージョン A と B を切り替えることができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/2f85929c-2e1e-f66d-50d6-729ead67e9a2.png)

5.送信タブでは、バージョン A とバージョン B 間で「差出人」(送信者) 名、「返信先アドレス」、件名を変更できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/6d60ce08-e62c-1538-eb07-ae42f838cfdd.png)

6.下にスクロールし続けると、A/B テストの実行方法を設定するセクションが表示されます。勝者が選ばれるまでのサンプル サイズ (1 時間から 30 日間の任意の期間)、勝者の選択の基準(開封またはクリック)、テストに使用する送信リストの割合 (% ) でテストを実行する期間を設定します。 

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/f5cbe76e-dfa4-2825-4d0b-941c58bef09b.png)

7.メールが送信されると、アカウントエンゲージメント (Pardot) はサンプルグループにメールを送信し、選択した条件に基づいて結果を記録します。実験期間が終了すると、成功したバージョンが送信リストの残りの人々に送信されます。 

このハックに従うことで、Engagement Studio で A/B テストを実行することもできます。

# A/B テストで ChatGPT を活用する

マーケティング担当者はすでに、 GPT の力を活用して、電子メールやランディング ページのコピー、マーケティング プラン、データ侵害に関するアドバイスを作成しています。 

Einstein GPT は、 GPT のパワーを Salesforce インターフェースに導入します。リリース中にマーケティングのユースケースを確認しました。マーケティング担当者が今後のイベントのランディング ページを作成したいと考え、Einstein GPT にランディング ページ テンプレートとキャンペーン メッセージの作成を依頼し、さらにそれを短くするよう依頼しました。

これは素晴らしいことですが、ChatGPT をオンザフライで使用して、コピーを修正するという面倒な作業をさらに迅速に行う方法があります。

1. ChatGPTにアクセスしてアカウントを設定します。 
2. 画面に提案が表示され、その下にテキスト ボックスが表示されます。ChatGPT にコピーをもっとフォーマル/エキサイティング/面白いものにするよう依頼してください... 何でも好きなように! 


Chat GPT に、SFB コースの宣伝文句の 1 つについて、異なるバージョンを生成するように依頼しました。最初のバージョンはフォーマルなバージョン、2 番目はエキサイティングなバージョン、3 番目は面白いバージョンです。これは、さまざまなトーンに合わせてコンテンツをすばやく生成する方法です。

# まとめ 

このガイドでは、2 種類のテスト (A/B テストと多変量テスト) のどちらを選択するか、またそれぞれに何が必要かを説明しました。これで、テストの計画を準備する方法がわかるはずです (盲目的にテストするだけにならないようにするため)。 

Account Engagement (Pardot) で A/B テストを設定するのは、テストしたい内容がわかっていれば、実際には簡単です。最後に、AI イノベーション (ChatGPT など) を使用すると、コピーのバリエーションを作成する手間が省けます。

# その他の資料

+ [私は Marketing Cloud Account Engagement を使用しています。Account Engagement メールで AB テストを作成できますが、コンテンツを作成する機能はメール コンテンツほど優れていません。しかし、メール コンテンツでは AB テストを実行する方法がわかりません。](https://trailhead.salesforce.com/trailblazer-community/feed/0D5KX000000nTPk)

:::note
これは回避策ですが、アカウントエンゲージメントで静的リストを分割して、件名をテストするためのリストを小さくすることができます。ただし、最近では開封率は指標としてほとんど役に立たないため、クリック数だけが頼りになりますが、クリック数は非常に低い傾向があり (さらに、電子メールスキャンソフトウェアによってクリック数も損なわれます)、リストが非常に大きくない限り、最近では A/B テストから明確な答えが得られる可能性は低いです。 
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