A/Bテスト

A/Bテストは、同じ期間に同質と想定されるユーザーセグメントを対象に、複数のテストパターンを実施することで効果の違いを検証するテストのことです。これにより、直感によらず施策の良し悪しをデータから判断することができるようになります。SprocketのA/Bテスト機能は、ユーザー視点の仮説検証により、ROIやCPA改善を実現します。

70,000回のA/Bテストから導き出された知見でROIを改善

Sprocketは70,000回を超えるA/Bテスト実績があり、顧客インサイトや文脈を理解した上でPDCAを回すことで、ECのROIでは平均1,565％、新規獲得のCPAは平均約4分の1まで減少するなど、数字としても確かな実績が表れています。また、さまざまな業界におけるA/Bテスト結果から導き出された知見を体系化し、幅広いノウハウを蓄積しています。

改善サイクルを回すためのA/Bテストの機能

SprocketのA/Bテストは、PDCAの改善サイクルを回しながら、成果を上げていく機能が備わっています。

ノーコードで柔軟なA/Bテストを実現

Sprocketは、タグを実装するだけで利用できるため、A/Bテストもノーコードで実施できます。A/Bテストは、Web接客のポップアップの他、ページ内コンテンツでも可能。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A/Bテストも実施可能です。

SprocketのWeb接客は、ポップアップをつなげていくことでチュートリアル形式にできることが特徴で、その中でステップの違いによるA/Bテストも実施できます。サイト上のあらゆる場所での仮説検証を可能にします。

期間で区切り、施策の精度を高める

Sprocketでは、一定の期間内でポップアップの出し分けを行い、A/Bテストをします。例えば、まずはポップアップ内の訴求内容をテストします。次に、勝ったパターンで、ポップアップの表示する位置を変えてみて、より効果的な方を検証するといったことが可能となります。

これにより、データが集まらないうちにパターンを変更してしまい、A/Bテストが形骸化してしまうという事態を避けることができます。仮説検証のサイクルを正しく回すことで、施策の精度を高めることができます。

管理画面で結果を正確に把握

A/Bテストの勝ち負けは、管理画面上でKPIとKGIの改善率という形でわかりやすく確認することができます。同時に、「統計有意差」もわかり、管理画面上では「高」「中」「低」の文字で表されます。A/Bテストの知見がなくとも、結果を正確に判断することができます。

コンテンツの出し分けによるLPOにも対応

Sprocketにはサイトバナーなどのコンテンツをユーザーごとに出し分けするLPO機能もあり、そこでA/Bテストを実施することもできます。A/Bテストを繰り返すことで、コンバージョン率の改善サイクルを素早く回せます。

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A/Bテスト機能を活用した成功事例

ポップアップを表示するタイミングや場所、クリエイティブの違いなどさまざまなA/Bテストが実施できます。

表示タイミングによるA/Bテスト

旅行会社のサイトで旅のテーマ別に案内するポップアップの表示までの秒数をA/Bテストしました。ユーザーがページを訪れてから5秒後に表示したパターンと10秒後に表示したパターンで比べ、10秒後に表示したパターンが効果的でした。

表示場所によるA/Bテスト

百貨店のサイトの特集ページで、会員登録を促す案内を、スマホ画面上部に表示した場合と、下部に表示した場合で、A/Bテストしました。上部と下部では、下部に表示したほうが、会員登録率に30%以上もの差が出ました。

クリエイティブの情報量によるA/Bテスト

カメラのECサイトで、下取りサービスについて、伝えたい情報をまとめて提示したパターンと、最初に最小限の情報を出し、クリックした人に詳細を段階的に出したパターンでA/Bしました。段階的に出したパターンの方が、下取りのコンバージョン率が高まりました。

画像とテキストによるA/Bテスト

金融機関のサイトで、カードローンの詳細ページへの誘導を促したケースにおいて、テキストのみで訴求したパターンと、画像を用いて訴求したパータンでA/Bテストしました。結果、テキストのみで訴求したパターンの方が効果的でした。

Sprocketは多くの企業に活用いただいています

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さまざまな業界での実績があります

ECサイトだけではなく、獲得系のサイトにもご導入いただいており、350社以上のご支援してきたノウハウを、導入企業様に合わせて、ご提案することが可能です。