ABテストとは
ABテストについて説明します。
ABテストとは
ABテストとは、2つの施策を同時に試行し、どちらが最も良い結果をもたらすかをテストすることです。
つまり、内容の異なったAパターン、Bパターンのテスト素材を用意し、実際にユーザーに利用してもらいながら結果 を比較し、その結果を最適化していきます。
主にインターネット広告やウェブサイトのデザインなどで利用されます。
3つ以上の施策テストを行う場合、スプリットランテストと呼ばれることが多いですが、ほぼ同意語として使 われることが多いです。
ABテストの目的
ABテストの目的で重要なのは、検証する複数パターンの中でどのパターンが最もCV (成果)を上げられたかということです。
つまりCVR (成果率)の向上です。
しかしCVR向上というKGI(最終目標)だけを見るのでは なく、その手前にKPI(中間指標)を設けその達成を着実にこなすことが重要です。
KPIを設け、達成することで ABテストのサイクルを早めることができます。
例えばウェブサイト内のボタンのデザインの変更といったABテストを実施するとします。
ボタンのデザインを 変えるだけではCVRに大きな差は生まれないかもしれません。
しかしそれぞれのボタンにおけるCTR (クリック率)の数値をみるとその結果が見やすくなります。
このようにCVRに繋がるための施策を複数実施し、その結果 をそれぞれの指標で判断することによって最終的にはCVR向上に繋がっていきます。
ABテストの事例
インターネット広告
インターネット広告のABテストにおける目的で重要なのは、ユーザーにクリックされる広告を作ることです。
Aパターン、Bパターンのどちらの方がユーザーにクリックされるのかをテストします。
例えばバナー広告であれば、「犬の画像」と「猫の画像」の比較を行ったり、リスティング広告であれば「最大○○%オフ」と「今すぐ購入」などの比較を行うことが考えられます。
ウェブサイト
ウェブサイトのABテストは主に複数のウェブページ内容の比較を行います。
例えばCVに繋がるボタンの色を 赤、青などの複数パターン用意し、どちらの方が高いCVRを得ることができるのかを比較検証します。
検証要素、パターンの種類は無限といってもよいでしょう。
インターネット広告及びウェブサイトの両者で重要だといえることは、ユーザー目線でUX(ユーザー満足度)を高めるということです。
どんなに美しく、クリエイティブなものでもユーザーにクリックされなければ本 来の目的を果たせたとはいえません。
実際にABテストを行うことでその価値を証拠付けることに繋がります。
ABテストの手順と注意点
ABテストとは、異なる2つのパターンをユーザー自身に比較、決定してもらうという改善方法であることはご 理解いただけたと思います。
続いてその手順について説明していきます。
ABテストは、仮説→検証→修正→仮 説→検証→修正・・・の繰り返しです。
この手順を繰り返すことで最適化していきます。
それぞれの手順の内容を説明します。
仮説
ABテストを実行する前に欠かしてはいけないのが仮説です。
そもそもABテストはオリジナルの素材 と、仮説から生み出した素材の比較です。
どのような意図で仮説をたて、どのような検証結果が得られたのかを 把握することで、次のテストの際に活かすことができます。
仮説の意図を明確にし、検証の段階に移ります。
検証
仮説を元に比較テストを行います。
検証を実行する際、その目的に合わせたツールを利用することをおすすめします。
ここではウェブページをGoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)によって簡単に改善する方 法を紹介します。
まずGoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)とは、ユーザーのサイト内での行動を分析してくれるツールです。
元々のオリジナルページとテストページヘアクセスを分散させ、どちらのページがコンバージョンに繋がりやすいかを検証します。
この検証結果を元に修正をしていきます。
主観的な判断で結果を 「無視しないよう注意する必要があります。
その他ABテスト便利ツールに「Optimizely」があります。
修正
比較結果を通して何がその結果を生み出した決定打であったのかを分析し、修正します。
そしてその分析と修正から、より良くするための仮説をたて、同じサイクルで最適化を図ります。
修正がゴールではありません。
何度もABテストを重ねてこそ意味があります。
今回の記事ではABテスト の概念やその方法などについて触れました。
仮説→検証→修正のサイクルを何度も行い、客観的な判断によって ユーザーに満足してもらえる施策を打ち出すことをおすすめします。
