A/Bテストメソッド

A/Bテストはサイト改善に欠かせない手法ですが、場当たり的に回を重ねるだけでは成果が限定されてしまいます。A/Bテストから大きな価値を生み出すためには、基本的なプロセスを正しく理解した上で、PDCAを回し続ける必要があります。10万回のA/Bテスト実績から成果につながるA/Bテストメソッドを構築しています。

A/Bテスト成功の教科書

こちらから資料をダウンロード

A/Bテストの落とし穴

A/Bテストはシンプルな手法に見えますが、知見のないまま闇雲にA/Bテストを実施すると、「やってはみたものの、思うような成果につなげられず継続しない」といった事態に陥りがちです。A/Bテストの主な留意点を紹介します。

不十分な結果で勝ち負けを判断してしまう

A/Bテストの結果が信頼できるかどうかは統計的に判断しなければなりません。データが十分に集まっていない状態では結果が偏ってしまう可能性があり、誤った判断につながります。統計有意差が得られるだけのデータが集められるよう十分な期間を設定しておく必要があります。また、曜日によるユーザーの行動傾向の違いを吸収できるように、KGIの推移をしっかり追える仕組みも必要です。

施策を実施しなかった場合との比較をしていない

施策の本当の成果を検証するためには、「その施策を実施しない状態」との比較も必要です。施策を実施しなくても一定数のコンバージョンはあるはずなので、その差分を見ることで施策の効果を検証できます。ありがちなミスとして、単純に施策Aと施策Bとだけ比較して、「施策を実施しない状態」との差は見ていないということがあります。

ユーザー理解が深まるように施策を設計していない

短期的な成果はコンバージョンの改善であることがほとんどでしょうが、中長期的に改善のPDCAサイクルを回して成果を積み上げていくためにはユーザー視点での施策の企画と運用が欠かせません。点の施策として短期的に成果をあげられたとして、その結果ユーザーの離反を招いて顧客ロイヤルティやLTVを低下させてしまっては意味がないためです。結果からユーザー理解を深めていくことのできる、施策とA/Bテストの設計が求められます。

A/Bテストメソッドの3つのポイント

Sprocketでは豊富なA/Bテスト実践経験から磨き上げられたメソッドにより、精度の高い仮説検証を行うことができます。

貢献度の高い要素を洗い出す

Sprocketは、ユーザーがWebサイトで取った行動を「行動データ」としてリアルタイムに計測し、詳細なデータを蓄積しています。そのデータをもとに、購入をした／しない、リピーターになった／ならないというユーザーの行動の差に影響を与える要因を割り出せます。貢献度の高い要素を割り出すことでA/Bテストの優先順位を正しく決定することができます。

業界別成功パターンを適用することで成果に直結

A/Bテストは、他社の事例を形だけ真似てもうまくいかないものです。Sprocketには300以上の業界別成功パターンがあり、それらをサイトやサービスごとの特性に応じてチューニングしながら適用していきます。これまでの試行錯誤の蓄積から得られた知見を施策に反映するため、最短距離で成果を出すことができます。

結果を正しく読み解き、継続的に成果を積み上げる

A/Bテストの結果を読み解くときは、偶然そうなっているだけなのかどうかを見極めなければいけません。Sprocketには、統計的な有意差でA/Bテスト結果を定量判断するロジックと、結果を正しく読み解くためのメソッドがあります。有意に差があるかを見た上で一定期間安定して勝ち続けているかを検証することで偶然の結果ではないことを確かめます。

さらに、いくら成果が出ているかといってユーザーの行動を邪魔していないかも確認し、総合的に成果を判断します。この一連の流れをメソッドとしてまとめています。結果を正しく評価した上で、勝ちパターンをさらに磨き上げられる余地がないか探っていきます。そうすることで施策の精度をさらに高めていくことができ、A/Bテストによる成果創出の改善サイクルを回していけます。

A/Bテストメソッドを最大限活用できるプラットフォーム機能

Sprocketには、メソッドを活用した施策運用とA/Bテストの効果検証を効率的に行えるプラットフォーム機能があります。ノーコードで柔軟なA/Bテストを実現でき、内容の違いだけではなく、表示位置や表示するタイミングでのテストも実施できます。

A/Bテスト機能の詳細はこちら

さらに、どこでA/Bテストを行うのが効果的なのかを分析することもできます。CVRと離脱率の観点から優先して改善すべきページを割り出す「ツリーマップ分析」やコンバージョン数やA/Bテストの結果を得るのに必要な日数を把握できる「コンバージョン影響度分析」のほか、ページビュー数やCVRなどのデータをもとにバブルチャートを作成し、改善の余地があるページを可視化する「改善優先度分析」といった分析機能があります。「A/Bテストはやりたいが、まだ明確な課題や仮説の準備ができていない」「どこから優先して行えばいいかわからない」という場合にも、コンサルタントが有効なA/Bテストの施策をご提案いたします。