ABテスト完全ガイド

ABテスト実行のための完全ガイドです。ABテストとは何か、テストの設定方法、ベストプラクティス、事例などをご紹介します。

 

ABテストとは

ABテストは、スプリットテストとも呼ばれ、Webページまたはアプリケーションの2つのバリエーション比較して、どちらが優れているかを確認するマーケティング手法です

AおよびBとして知られるこれらのバリエーションは、ユーザーにランダムに提示されます。それらの一部は最初のバージョンに送られ、残りは2番目のバージョンに送られます。次に、結果の統計分析により、コンバージョン率などの特定の事前定義された指標に従って、AまたはBのどちらのバージョンのパフォーマンスが優れているかが判断されます。

結果は、クリック数、購入数、購読数などが最も多いバージョンを確認でき、コンバージョンのためにWebサイトを最適化するのに役立ちます。

ABテストの実施イメージ

ABテストの例

ABテストに特効薬はなく、各社の事例は各Webサイト固有の課題に合わせた結果でしかありません。しかし、次のABテストのアイデアのヒントにはなります。

ABテスト事例:
ロイヤリティプログラムのABテストで登録を29%増やしたDanone事例
ログインページABテストで収益が15%増加したランコム事例

 

ABテストをすべきWebサイトとは?

すべてのWebサイトには「存在する理由」があり、定量化できるため、ABテストを実施すべきです。オンラインショップでも、ニュースサイトでも、リードジェネレーションサイトでも、どのような種類のコンバージョンであれ、コンバージョン率の向上を目指しています。

リード

「リード」とは、セールスリード、つまり見込み客という意味で使われます。特に関係が深いのは、売上向上のために送るメールです。この場合、ABテストでは、性別や年齢層など、接触した人の性質に関する情報を利用します。

メディア

メディアの世界では、「エディトリアルABテスト」という言葉の方が適切です。

報道機関と密接な関係にある業界では、ABテストの背景にある考え方は、特定のコンテンツカテゴリーの成功をテストすることです(例えば、ターゲットとなる視聴者にぴったり合うかどうかを確認する)。 ここでは、上記の例とは異なり、ABテストには営業的な機能ではなく、編集的な機能があります。コンテンツの見出しのABテストは、メディア業界では一般的に行われています。

Eコマース

Eコマースの分野でABテストを使用する目的は、Webサイトやオンライン商業アプリがどれだけ商品を販売しているかを測定することです。

ABテストでは、販売が完了した数をもとに、どのバージョンが最も優れているかを判断します。特に、トップページや商品ページのデザインが重要ですが、購入に至るまでのビジュアル要素(ボタンやコールトゥアクション)も考慮してください。

 

どのようなABテストを行うべきか?

ABテストにはいくつかの種類があります。状況に応じて、最適なものを選択してください。

  • 基本的なABテスト
    同じURLで2つのバリエーションのページをユーザーに提示します。これにより、同じ要素の2つまたは複数のバリエーションを比較することができます。

  • スプリットテストまたはリダイレクトテスト
    スプリットテストでは、トラフィックを1つまたは複数の異なるURLにリダイレクトします。サーバー上で新しいページをホスティングしている場合、これは効果的なアプローチとなります。

  • 多変量テスト
    多変量テスト は、同じWebページに対する複数の変更の影響を測定します。たとえば、バナー、テキストの色、プレゼンテーションなどを変更できます。

技術面では、以下のことができます。

  • WebサイトでABテスト
    WebでのABテストは、あるページのバージョンAとBを比較することができます。ABテストでは、AバージョンとBバージョンのページを比較し、その結果を、クリック数、購入数、購読数など、あらかじめ設定した目的に応じて分析します。

  • ネイティブモバイルiPhoneまたはAndroidアプリケーションでABテスト
    アプリケーションの場合、ABテストはより複雑になります。なぜなら、スマートフォンにアプリケーションをダウンロードして展開した後に、2つの異なるバージョンを提示することはできないからです。しかし、アプリケーションを即座に更新するための回避策は存在します。デザインを簡単に変更して、その影響を直接分析することができます。

  • APIを利用したサーバーサイドABテスト
    APIとは、データ交換のためにアプリケーションとの接続を可能にするプログラミング・インターフェースのことです。APIを利用することで、保存されたデータから自動的にキャンペーンやバリエーションを作成することができます。

ABテストの例

AB TastyなどのABテストツールを使用して、複数のデバイスでテストすることができます。

AB Tastyの機能詳細は資料をご覧ください

 

ABテストとコンバージョン最適化

コンバージョン最適化とABテストは、企業が利益を上げるための方法で、同じ量のトラフィックでより多くの収益を上げるというシンプルなものです。

獲得コストの高さや複雑なトラフィックソースを考慮すると、まずは現在のトラフィックを最大限に活用することから始めてみてください、

ABテストに精通したAmazon

Eコマースサイトの平均コンバージョン率は1%から3%の間で推移しています。なぜでしょうか?

コンバージョンは、生成されたトラフィックの質、顧客体験、オファーの質、Webサイトの評判、さらには競合他社の動向など、さまざまな要因に左右されます。上記の要素が、消費者に与える悪影響を最小限に抑えるためにはさまざまな方法がありますが、ABテストはデータを使用して最善の決定を下すのに役立ちます。

ABテストは、より広範なコンバージョン最適化戦略を確立するために役立ちますが、それだけでは決して十分ではありません。 ABテストツールは、特定の仮説を統計的に検証することはできますが、それだけではユーザーの行動を高度に理解することはできません。しかし、ユーザーの行動を理解することは、コンバージョンに関する問題を理解するための鍵であることは確かです。

そのため、ABテストに他の手段による情報を加えていくことが重要です。そうすることで、ユーザーをより深く理解することができますし、何よりもテストの仮説を立てるのに役立ちます。

この全体像を把握するために使用できる情報源はたくさんあります。

  • Web分析データ
    このデータはユーザーの行動を説明するものではありませんが、変換の問題を前面に出す可能性があります(たとえば、ショッピングカートの放棄の特定)。また、最初にテストするページを決定するのにも役立ちます。

  • 人間工学に基づいた評価
    これらの分析により、ユーザーがWebサイトをどのように体験しているかを安価に理解することができます。

  • ユーザーテスト
    サンプルサイズの制約によって制限されますが、ユーザーテストでは、定量的な方法では入手できない無数の情報を提供できます。
  • ヒートマップとセッションの記録
    ユーザーがページ上の要素またはページ間で要素を操作する方法を可視化します。
  • 顧客からのフィードバック
    企業は顧客から大量のフィードバックを収集しています(例えば、サイトに掲載された意見、カスタマーサービスへの質問など)。その分析は、顧客満足度調査またはライブチャットで実施できます。

 

ABテストのアイデアを見つける方法は?

ABテストは、コンバージョンの問題を特定し、ユーザーの行動を理解するために、追加情報で補完する必要があります。

この分析フェーズは非常に重要で、「強力な」仮説を立てるのに役立つものでなければなりません。正しく立てられた仮説は、ABテストを成功させるための最初のステップです。

仮説を立てる際の注意点:

  • 原因が特定できる、明確な問題にリンクしていること
  • その問題に対する実行可能な解決策に言及していること
  • 期待される結果を示し、それが測定されるKPIに直接結びついていること

例えば、特定された問題が、長すぎると思われる登録フォームの放棄率の高さであった場合、仮説は次のようになります。
「オプションフィールドを削除してフォームを短くすれば、収集される連絡先の数が増える。」

ABテストツール

 

Webサイトで何をABテストすべきか?

どんなABテストすべきか?この質問は、企業がコンバージョン率の良し悪しを判断できない場合に、何度も出てきます。

ユーザーが商品理解に苦労しているのが課題である場合、カートに入れるボタンの位置や色をわざわざテストする必要はありません。これはテーマから外れます。代わりに、顧客のメリットに関するさまざまな表現をABテストします。

Webサイトの状況によって課題は異なります。テストすべき要素を網羅的にリストアップするのではなく、これらの要素を特定するためのABテストのフレームワークを提供します。

  • タイトルとヘッダー
    まずは、記事のタイトルや内容を変えて、人を惹きつけることから始めます。形については、色やフォントを変えるだけでも効果があります。
  • コールトゥアクション(CTA)
    コールトゥアクションは、とても重要なボタンです。色やコピー、使用する言葉の位置や種類(「買う」「カートに入れる」「注文する」など)によって、コンバージョン率に決定的な影響を与えます。
  • フォーム
    明確で簡潔なフォームを作成することが重要です。フィールドのタイトルを変更したり、オプションフィールドを削除したり、フィールドの配置を変更したり、線や列を使ってフォーマットしたりすることができます。
  • ナビゲーション
    1つまたはいくつかの部分で複数のコンバージョントンネルを提供することで、さまざまなページ接続をテストすることができます。例えば、支払い方法と配送に関する情報を1つのページにまとめたり、2つのページに分けたりすることができます。
  • 画像
    画像はテキストと同じくらい重要です。さまざまな画像を試してみることをお勧めします。例えば、あなたが高価格帯アパレルのEコマースを行っているのであれば、商品だけの写真よりも、モデルに服を着せた写真がある方が人気であることを検証します。また、写真の大きさや美しさ(色相、彩度、明るさなど)、位置(右、左、上、下)なども工夫してみましょう。
  • ページ構成
    トップムページでもカテゴリーページでも、ページの構造は特によく練られている必要があります。カルーセルを追加したり、固定画像を選択したり、バナーを変更したり、トップページにいくつかの主力商品を提示したりできます。
  • ランディングページ
    リードジェネレーション用のランディングページは、ユーザーに特定の行動を起こさせるために非常に重要です。スプリットテストを使えば、レイアウトやデザインを変えた完全な別バージョンのページを比較することができます。
  • アルゴリズム
    類似記事や最も検索された商品など、さまざまなアルゴリズムを使用して、訪問者を顧客に変えたり、カート投入を増やしたりすることができます。潜在的な顧客に対して、彼らが興味を持ちそうなものを提案することができます。
  • 価格設定
    価格に関するABテストはデリケートです。なぜなら、同じ商品やサービスを異なる価格で販売することはできないからです。コンバージョン率をテストする際には、ちょっとした工夫が必要になります。例えば、サービスを提供している場合は、選択肢を減らして低価格の商品を作ることができます。また、商品を販売する場合は、色や形、素材を変えて提供します。
  • ビジネスモデル
    さらなる利益を生み出すためのアクションプランを考えてください。例えば、ターゲットとなる商品を販売しているのであれば、追加の商品や補完的なサービスを提供することで、多角化を図ることができます。

 

ABテストの統計を理解する

ABテストの分析フェーズが最も重要です。

ABテストツールには、少なくとも、各バリエーションで改善されたコンバージョン数、コンバージョン率、オリジナルと比較した改善率、各バリエーションで改善された統計的信頼性指数を示すレポートインターフェイスが必要です。

最も高度なものは、生データを絞り込み、ディメンション別(トラフィックソース、訪問者の地理的位置、顧客のタイプなど)に結果をセグメント化します。

ABテスト結果を分析する前に、主な問題は十分な統計的信頼性を得ることです。一般的には95%の閾値が採用されています。これは、バリエーション間の結果の違いが偶然によるものである可能性が非常に低いことを意味します。

この閾値に到達するまでの時間は、テストしたページのサイトトラフィック、測定した目的に対する初期コンバージョン率、修正の影響などによって大きく異なります。数日から数週間かかることもあります。トラフィックの少ないサイトでは、トラフィックの多いページをテストすることをお勧めします。閾値に達する前に結論を出すことは無意味です。

さらに、信頼度を算出するために使用される統計的検定(カイ二乗検定など)は、無限に近いサンプルサイズに基づいています。サンプルサイズが小さい場合には,たとえ検定で95%以上の信頼性が得られたとしても、結果の分析には注意が必要です。

サンプルサイズが小さい場合、テストをさらに数日間有効にしておくことで、結果が大きく変化する可能性があります。このため、十分な大きさのサンプルを用意することが望まれます。このサンプルのサイズを計算する科学的な方法がありますが(AB Tasty提供のABテスト計算機を使用)、実用的な観点からは、少なくとも5,000人の訪問者と75件のコンバージョンが保存されたサンプルを持つことが望ましいです。

統計的検定には2つのタイプがあります。

  • フリークエンシーテスト
    カイ二乗法、またはフリークエンシー法は客観的です。それはあなたのテストの終わりにのみ結果の分析を可能にします。したがって、この研究は観察に基づいており、95%の信頼性があります。
  • ベイズ法によるテスト
    ベイズ法は演繹的です。確率の法則から取得することにより、テストが終了する前に結果を分析できます。ただし、信頼区間を正しく読み取るようにしてください。

最後に、サイトトラフィックを使用すると、十分なサイズのサンプルをすばやく取得できますが、平日または時間帯によって観察される動作の違いを考慮して、テストを数日間アクティブにしておくことをお勧めします。最短で1週間、理想的には2週間が望ましいです。場合によっては、特に購入サイクルに時間がかかる製品(複雑な商品/サービスまたはB2B)にコンバージョンが関係する場合は、この期間がさらに長くなる可能性があります。そのため、テストの標準的な期間はありません。

AB Tastyの機能詳細は資料をご覧ください

ABテストのヒントとベストプラクティス

以下は、トラブルに遭遇するのを防ぐのに役立ついくつかのベストプラクティスです。

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