LinkedIn の A/B テスト アウトリーチ キャンペーン: 結果を向上させる
公開: 2023-09-18ネットワーキング、ビジネス専門知識、B2B 見込み顧客発掘のための最も効率的なハブは LinkedIn です。 見込み客にアウトリーチコミュニケーションに応じてもらうのは困難です。 リードを獲得するために競合する企業は、 LinkedIn 上で大量のメッセージングを氾濫させており、マーケティング分野全体に大きな課題を与えています。
LinkedIn での調査活動に反応が得られなかった場合、時間とお金の膨大な無駄になります。 潜在顧客に無意識に連絡を取ったものの、ほとんど反応が得られなかったという経験があるのは、あなただけではありません。 多くの企業がこの役に立たないパターンを開発しました。
このため、実りある見込み顧客獲得計画を立てるには、LinkedIn での A/B テストが不可欠です。見込み顧客とのエンゲージメントを最適化することで、見込み顧客の獲得を最大化し、全体的な応答率の向上に気づくことができます。
このガイドでは、LinkedIn の見込み顧客発掘のための A/B テストの実施にサポートが必要な場合に、開始するために必要なすべての情報を提供します。
A/B テストとは何ですか?
A/B テストは、マーケティングのバリエーションを分析するための体系的なアプローチです。 このアプローチはスプリット テストとも呼ばれ、電子メール マーケティング、メッセージ、Web サイトのわずかに異なる 2 つのキャンペーンを視聴者に提示して、どちらのパフォーマンスが最も優れているかを確認します。
現代のマーケティング担当者によると、結果を最適化する最も優れた方法の 1 つは、視聴者が興味を引くメッセージを作成するのに役立つ A/B テストを行うことです。 研究によると、多変量テストはROI を少なくとも 30% 向上させるのに役立つと報告されています。
エンゲージメントが高まるということは、視聴者を顧客に変える可能性が高まることを意味します。 したがって、メッセージの最適化はできる限り多く行うほど良いのです。
A/B テストはどのように機能しますか?
A/B テストなどのマーケティング実験が正しく行われた場合、 ROI が 30%向上する可能性があることをご存知ですか? LinkedIn でのアウトリーチ メッセージングで従来の分割を使用することを検討してください。 特に B2B ビジネスにとって、 LinkedIn で潜在顧客を獲得するための最も収益性の高いマーケティング ツールとなっています。 したがって、あなたが常に望んでいたあなたの会社に潜在顧客を流入させるための 1 つのアプローチは、LinkedIn で A/B テストを行うことです。
A/B は、少なくとも 2 つの優れたキャンペーン コンセプトがあるものの、どれが最良の結果をもたらすかをまだ判断できない場合に最適に使用されます。次のステップでは、これらのコンセプトを分割テストして、リアルタイムの開封率、クリックスルー率、返信率、CTA コンバージョン率が最も高いものを特定します。しかし、どうすればこれを達成できるでしょうか?
物事をシンプルにするために、1 つまたは 2 つの側面だけに焦点を当てることをお勧めします。 これは、複数の形式または機能を同時にテストすると、結果の原因を特定することが困難になる可能性があるためです。たとえば、分割テストを実行するには、ソリッド コピーを作成し、以下にリストされている要素のいずれかを変更します。
- 件名
- メッセージの冒頭行
- 使用事例
- CTA
- 文字メッセージ、ビデオ、または音声メッセージを送信してみてください
2 つのメッセージは 2 つの異なる LinkedIn 見込み客グループに送信する準備ができており、各グループから受け取る回答を監視できます。 フィードバックを使用して、キャンペーンとその後の支援を改善します。
競合を観察してその行動を模倣したり、業界のベストプラクティスに固執したりできるのに、なぜ分割テストについてわざわざ心配する必要があるのでしょうか?不思議に思うかもしれません。 それは当然のことですが、業界のベスト プラクティスが、必ずしも現時点で、あるいはあなたが経営するビジネスにとって最も優れたプラクティスであるとは限らないことも理解できるでしょう。
さまざまな戦略をテストし、会社や視聴者に合わせてメッセージやキャンペーンをカスタマイズすることで、何が効果的で何が効果的でないかについて、貴重な洞察を即座に得ることができるかもしれません。
分割テストが重要な理由
分割テストは、何が機能し、何が機能しないのか、そしてメッセージの有効性を高める方法についての確かな証拠を提供します。
何が効果的で何が効果的でないのかを知らずにマーケティングやアウトリーチの取り組みを発信することは、目隠しをして釣りをするようなものです。 時々何かを捕まえることもあるかもしれませんが、周囲を観察し、そこから学んだ場合にのみ、テクニックを成功させることができます。
さらに、テストを分割しない人は、現場で受け入れられている規範に依存することがよくあります。 すべてのニッチ、セクター、視聴者は独自であり、それが問題です。 ターゲット市場にとって何が最適かを学ぶには、実際の体験を通じて学ぶことより良い方法はありませんが、始めるのには最適な場所かもしれません。
分割テストでは、ターゲット ユーザーとメッセージに関する正確な情報が得られ、キャンペーンを調整するために使用できます。
LinkedIn での分割テスト
ほとんどの LinkedIn ユーザーは、分割ソーシャル テストに関しては 2 つのチャネルに集中しています。
- スポンサー付きコンテンツ — 企業ページのソーシャル メディア更新を通じて宣伝される高価な取り組み。
- 直接スポンサー付きコンテンツ – 企業ページからの更新ではなく、ストリーム上に表示される有料広告。
LinkedIn では、アウトリーチ メッセージも分割テスト実験の素晴らしい機会となります。 ネットワークには非個人的で一般的なビジネス メッセージが溢れているため、ダイレクト メッセージングには悪い評判があります。
ただし、キャンペーンの背後にある計画があり、売り込みや押し付けがましくなく、潜在的な消費者に価値を提供することを目的としている場合、それは LinkedIn でブランドを宣伝する最も優れた方法の 1 つです。 これにより、マーケティング活動をより詳細に制御できるようになります。
A/B テスト アウトリーチ キャンペーンを実行する方法
LinkedIn での分割テスト キャンペーンは簡単です。 LinkedIn のスポンサー付きキャンペーンの A/B テストを作成する例を次に示します。 次の手順を実行します：
- LinkedIn キャンペーンを設定します (予算、入札、コンテンツ作成など)。
- キャンペーンの同一バージョンを 2 つ作成します。
- テスト用に 1 つのキャンペーン内の 1 つの変数 (見出し、画像、CTA など) を変更します。
- 両方のキャンペーンを実行し、統計を追跡し、より優れたキャンペーンを分析します。
- 結果を改善するために必要に応じて調整と再テストを行います。
コールド アウトリーチ メッセージ キャンペーンの分割テストを実施するには、次の手順を実行できます。
- 送信するアウトリーチ メッセージの下書きを作成します。
- メッセージの 2 つの同一バージョンを作成します。
- メッセージのプレビューや行動喚起など、キャンペーン要素を 1 つだけ変更します。
- メッセージを 2 つの異なる受信者グループに別々に送信します。
- 開封率、クリックスルー率、コンバージョン率を監視し、記録します。
- 結果に基づいてキャンペーンを調整し、必要に応じてさらに分割テストを実施します。
パフォーマンスへの影響を正確に特定するために、一度にキャンペーンの 1 つの側面のみを変更するようにしてください。
分割テストを使用してリーチを最適化する
マーケティング担当者は、LinkedIn 広告とアウトリーチ メッセージを分割テストして有効性を確認する必要があります。 また、対象ユーザーを細かくセグメント化することもできます。 特定の層をターゲットにすることで、最も最適化された視聴者にリーチできたと考えるのはやめてください。 ターゲティングを継続的に改良し、最適化します。 広告をさまざまなグループで分割テストし、どちらのパフォーマンスが優れているかを判断します。
ターゲティングを継続的に洗練し、最適化します。 最良の結果をもたらす視聴者を見つけます。 データを実験および分析して、データに基づいた意思決定を行います。 ターゲティング戦略が適切なユーザーに効果的に到達できるようにします。
キャンペーンの測定と最適化
キャンペーンを測定し、最適化することが重要です。 広告とメッセージの分割テストが最初のステップです。 データを収集した後、進捗状況を追跡し、より効果的なキャンペーンに洞察を活用します。 キャンペーンを継続的に測定して最適化することで、より良い結果を導き、目標を達成できます。
ここでは、キャンペーンを効果的に測定し、最適化するためのヒントを見ていきます。
さまざまなバリエーションを同時にテストする
正確な結果を保証するには、異なる時間に別々のキャンペーンを実行する代わりに、さまざまなバリエーションを同時にテストします。 テストを異なる時間に実行すると、結果に影響を与える可能性のある追加の変数が導入されます。 科学実験と同様に、変数を最小限に抑えてテストを制御することが重要です。
分割テストを実行する場合は、信頼性の高い比較を行うために、必ずバリエーションを同時にテストしてください。 このアプローチにより、テスト対象の特定のバリエーションの影響を分離し、より正確な洞察を得ることができます。 同時にテストすることで、信頼できるデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行い、キャンペーンを効果的に最適化できます。
LinkedIn のコンバージョン トラッキング ツールを使用する
LinkedIn のコンバージョン トラッキングを活用して、 Webサイトの訪問数、クリックスルー率、CTA を監視します。 これらの統計は、分割テストから得られた貴重なデータとして定期的に参照してください。 開封率と返信率を比較して、キャンペーンのパフォーマンスに影響を与える要因を特定します。 これらの洞察は、LinkedIn リード生成ツールを使用してキャンペーンを効果的に最適化するのに役立ちます。
最適化サイクル
A/B テストで成功したキャンペーン バージョンが見つかった後も、最適化サイクルを継続します。 よりパフォーマンスの高いキャンペーンのテンプレートを使用して、別のテストを実施します。 さまざまな指標を個別にテストすることで、メッセージを継続的に最適化できます。 この反復的なアプローチにより、視聴者の共感を効果的に高める最高のキャンペーンを作成できます。
パーソナライゼーション
ディープ パーソナライゼーションは、アウトリーチ メッセージ内で変更できるシンプルでありながら影響力のある側面です。 受信者を名前で呼び、紹介文をカスタマイズすることで、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。
データによると、パーソナライズされたメッセージは、パーソナライズされていないメッセージよりも32.7%多くの返信を受け取ります。 この個人的なタッチを追加すると、エンゲージメントと応答率が大幅に向上し、視聴者とのより強いつながりが促進されます。
LinkedIn での分割テストの利点
LinkedIn での分割テストには、マーケティング活動を最適化し、より良い結果を達成するためのいくつかの利点があります。 これらの利点には次のものが含まれます。
データに基づいた意思決定
LinkedIn の分割テストを使用すると、ユーザーの応答に基づいて意思決定を行うことができ、推測を排除できます。 LinkedIn の分割テストにより、マーケティング上の意思決定が仮定ではなく具体的なデータに基づいて行われるようになります。
改善の機会を特定する
キャンペーンのさまざまなバリエーションを比較することで、改善の余地がある領域をすぐに特定できます。 分割テストを使用すると、パフォーマンスの低い要素を特定してキャンペーンを最適化および強化できます。
視聴者の好みを理解する
分割テストにより、視聴者の好みや行動に関する洞察が得られ、メッセージの調整に役立ちます。 視聴者の理解が深まります。 パーソナライズされたインパクトのあるメッセージングが可能になります。
ターゲティング戦略を洗練する
分割テストの結果を分析し、適切な対象者にリーチすることで、ターゲティング戦略を調整できます。 これにより、データに基づいて調整を行うことができ、キャンペーンが適切な視聴者に効果的にリーチできるようになります。 スプリットテストの結果に基づいてターゲティング戦略を調整すると、広告支出を最適化し、ROI を最大化することができます。
時間とリソースを節約
分割テストを通じて非効率なアプローチを排除することで、時間とリソースを節約します。 何が機能し、何が機能しないのかを理解することで、成功する可能性の低いキャンペーンにリソースを無駄に費やすことを避けることができます。
継続的な強化
分割テストを使用すると、マーケティング キャンペーンを改善し、継続的にエンゲージメントを高めることができます。 分割テストの結果を分析することで、戦略、メッセージング、ターゲティングを調整してエンゲージメントを最大化できます。 この反復的なアプローチは、マーケティング キャンペーンのより良い成果につながります。
より良い結果を推進する
分割テストを通じてキャンペーンを最適化することで、LinkedIn でより良い結果を達成できます。 このデータ主導のアプローチは、投資収益率を最大化し、マーケティング目標を達成するのに役立ちます。
分割テストは、マーケティング活動を改善し、視聴者をより深く理解し、LinkedIn でより良い結果を達成できる貴重な戦略です。
結論
結論として、LinkedIn でのアウトリーチ キャンペーンの A/B テストは、マーケティング活動を最適化するための強力な戦略です。 データに基づいた洞察を活用し、改善を繰り返すことで、メッセージング、ターゲティング、エンゲージメントを強化できます。 A/B テスト プロセスを合理化し、効率を最大化するには、最高の LinkedIn 自動化サービスの利用を検討してください。 LinkedIn の A/B テストの力を活用して、より良い結果を導き、ターゲット ユーザーと効果的につながりましょう。