実際にユーザが閲覧した結果のデータを使う

A/Bテストという言葉を聞いたことはありますか？

A/B テストとは、ウェブページの2つのバージョンを比較して、どちらのパフォーマンスが高いかを判断する方法です。

コンバージョン率を改善する代表的な手法で、日本でも成功事例が報告され始めています。

制作側の見た目の判断でなく、実際にユーザが閲覧した結果のデータを使い、意思決定を下すことができます。

A/B テストで目標に合わせた測定をすることで、ページの変更に役に立ち、確実に良い結果へつなげることができるようになります。

今回は、そんなA/B テストについてご紹介します。

A/Bテストのメリット

A/B テストでは、Aバージョンと Bバージョンの2つのバージョンを実際に公開し、各バージョンがコンバージョン率に与える効果を測定します。

設定にもよりますが公開されているAバージョン、Bバージョンは、それぞれ、だいたい半分ずつ表示されるようになります。

A/Bテストのメリットは、ビジネスゴールに対して、どのページデザインやキャッチフレーズなどがゴール達成に最も近いものかを検証することができることです。

ウェブサイトのページを制作するうえで、

デザイナー的にはこの色で制作したい。
営業的にはこのコンテンツ制作したい。
マーケティング的にはこのキャンペーンを掲載したい。

など、オフィス内でページをめぐって収集がつかないことがあるかと思います。

そのようなときにA/Bテストを行うことで、

購入ボタンは赤よりも緑の方が、コンバージョン率が高かった

といったような数値データがわかり、そのデータをもとにページの改善をすることができます。

オフィス全体で迷っていたことが、小さなテストで、効果を最大化に引き出すことができるようになります。

A/Bテストのデメリット

もちろん、デメリットもあります。

デメリットは、コンバージョン率が改善した理由がわからないことです。

A/Bテストでは、ユーザーが何を考えコンバージョンに至ったかを明らかにすることはできないため、自分自身でその理由を考えなければなりません。

そのためには仮説を立てる必要があります。

しかし、仮説を立てるのは難しく、的外れな仮説では大きな改善の期待ができません。

仮説を立てる時は、自分目線で立てるのではなく、ユーザがどのように考えているかを考えなければなりません。

その仮説を立てるには経験が必要です。

「アクセス解析」と連動してA/Bテストを行うことをお勧めいたします。

「アクセス解析」で、クリック率やコンバージョン率などゴールの達成率に影響しそうなポイントを見極めつつ、A/Bテストで、小刻みに仮説検証を繰り返し行うことで、コンバージョン率の向上に役に立っていきます。

アクセス解析で得たデータをもとに、部分的な修正、単純な比較を行うことに、A/Bテストの価値があります。

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