ABテスト(A/Bテスト)でCVR(コンバージョン率)を上げる4つの改善ポイント

上野 裕樹

イラスト:サイト訪問者がABテストによって振り分けられるイラスト

ABテスト(Split Testing)は、デジタル(インターネット/Web)マーケティングを利用したあらゆるビジネスモデルで、特にWebサイト運用担当者や広告運用担当者には必須スキル/ノウハウになる仮説検証プロセス型のCRO(コンバージョン率最適化)手法です。

ABテストの概要

対象となる訪問者を、AグループとBグループに分けて、定量的にどちらの方がCV(コンバージョン)の期待値が高いか計測します。

ABテストを使った4つの改善ポイント

  1. WebサイトのフォームなどのUI(ユーザーインターフェース)の計測
  2. 広告のクリエイティブパターンを分けて計測
  3. LP(ランディングページ)の計測
  4. メールやメルマガの計測

ABテストの良いところ

ABテストはCV数を最適化・向上しますので、直接的な売上貢献を強く期待できます。

また、ABテストをくり返し実施することでユーザーの特性や背景がわかってくると、UI改善はもちろん、リードジェネレーションの活動、具体的にはコンテンツを通したSEOや流入経路や興味パターン、MA(マーケティングオートメーション)やCRM(カスタマーリレーションマネジメント)ツールとの連携などによって、マーケティングの費用対効果を上げることが可能です。

さらに、ユーザーのニーズやコンテキスト(背景や動機)を把握できるので、サービスや事業を通して、良いCX(カスタマーエクスペリエンス)やUX(ユーザーエクスペリエンス)を提供できるようになり、LTV(ライフタイムバリュー)への貢献も期待できます。

ABテストの注意点

どのテストパターンでも同様に、バイアス(傾向、偏向、データの偏り)ができるだけ小さくなるように、十分なユーザーグループのサンプルサイズ(サンプル数Vol、PV数、UU数、訪問者数など)でABテストを行うことが必要です。バイアスが大きいと、誤差が大きくなり勝利判定基準が不明瞭になるため、効果検証結果としては不十分になります。

効果検証から判断する数値として、「統計的仮説検定(カイ2乗検定や二項検定)」を使ったものがあり、一般的にサンプルサイズは数百以上で検定結果の数値が5%以下であれば信頼してよい数値とされているようです。統計的仮説検定のほかに、Google オプティマイズOptimizelyでも使われているといわれる「ベイズの定理」を使った方法があります。

参考

ABテストに用いられれる統計的検定手法(ロジック)のまとめ&比較

Bayesian A/B Testing: a step-by-step guide

コンバージョン向上に欠かせない「ABテスト」で効果を上げるためのコツと結果分析での注意点

ABテストの4つの改善ポイント

ポイント1:フォーム

フォームのABテストや改善施策は「EFO(エントリーフォームオプティマイゼーション)」と呼びます。通販サイト、専門店サイト、コーポレートサイトなど、Webサイトの形はいろいろありますが、Webサイトにおいてフォームがあるページは、カート、会員登録、メルマガ登録、お問い合わせ、資料請求、お申し込みなどがあり、一般的にCVポイントとして計測します。

しかし、フォームはユーザーが能動的に入力作業を行うため、離脱率が高くなる傾向にあります。フォームやフォームがあるページを最適化するために、ABテストを実施することでCVRを改善することが可能です。改善方法は、入力項目数や項目内容、エラーの出し方、ページレイアウト、ラベルや補助テキスト(プレースホルダー)、例文やツールチップでの補助機能など、さまざまな工夫ができます。

フォームの改善はユーザーの操作に関連するので、ユーザビリティテストとあわせて実施することで、ユーザーが「引っかかり」を感じているポイント(フリクションポイント)が早めに判明し、対応する施策を決めやすくなります。

ポイント2:広告

Web(インターネット)上での広告は、ブランディング目的からダイレクトレスポンス施策、運用型など活用の幅が広く、いろいろな目的と種類があります。形態も、リスティング、ディスプレイ(バナー)、動画、ネイティブ、SNS(FacebookやTwitter)、リターゲティングなど、さまざまな種類がある一方で、広告自体の役割は、認知・誘導という点でシンプルです。

広告のABテストを実施するポイントは、主にセグメント(誰にいつ出すか:パーソナライズ)とクリエイティブ(テキストや画像)の2つです。
どちらから実施してもよいと思いますが、セグメントですでにビジネスドメインを参照している場合は、クリエイティブのテストから始めることが多いようです。

ポイント3:LP(ランディングページ)

「LP(ランディングページ)」は、ユーザーがWebサイトに訪問した際に最初に表示したページのことを指します(トップページを指すことも多い)が、一般的には広告から流入させるページ、または流入させた後にCVまで完結させるページのことを指すこともあります。LPでABテストなどを行いCVの改善を図ることを「LPO(ランディングページ最適化)」と呼びます。

LPでABテストの対象になるのは、ページ自体やページコンテンツのレイアウト、ファーストビューやヒーローエリア(メインビジュアルやキャッチコピー)、商品の独自の強みのメッセージ、説明文など、ページのコンテンツすべてです。

ダイレクトレスポンス広告でCVを目的としたLPの場合には、ヒートマップなどもあわせて利用し、分析するケースもあります。
LPを改善するためのABテストの取り組みは、「ユーザーはどこに興味を持つのか(ユーザーコンテキスト)」をできるだけ正確に把握することが重要です。ユーザビリティテストとあわせて、ユーザーインタビューを利用して、LPを閲覧する視点や興味の対象などを明らかにすることで、LPの改善点がわかり、効果的なABテストを実施することができるようになります。

ポイント4:メール、メルマガ

メールを使ったCV獲得手法を「メールマーケティング」と呼びます。メール配信機能があるサービスやメルマガスタンド、MAツールなどを使い、ユーザーグループごとに異なるメールパターンを送信してABテストを行います。メール内のABテストで扱う数値は、本文中にあるリンクのクリック率、HTMLメールであればメールの開封率などです。

メールのABテストを実施するポイントは、広告と同様に、主にセグメント(誰にいつ出すか:パーソナライズ)とクリエイティブ(テキストや画像)の2つです。どちらから実施してもよいと思いますが、セグメントですでにビジネスドメインを参照している場合は、クリエイティブのテストから始めることが多いようです。注意点として、メール上ではヒートマップのような計測はできないため、「どこまで読まれているか(読了率)」は把握できません。

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