A/Bテスト

効果的なA/Bテストを実施し
Webサイトの成長を促します。

Webサイトを作る過程において、コンテンツや設計、デザインの妥当性について、企業と制作会社の間で様々な議論が交わされます。議論を深めることは大事ですが、一方で、この議論自体が無駄ということもあります。例えば、以下のようなことを、公開前に明確に言い当てることはできるでしょうか?

  • コンバージョンのボタンは何色がより押されるのか
  • コンバージョンのボタンのラベルは何がいいか
  • メインのキャッチコピーはどんなコピーだとコンバージョン率が上がるのか
  • ファーストビューの構成は、どのような組み合わせだと一番コンバージョン率が上がるか
  • メインビジュアルを何にすれば直帰率が下がり、回遊率が上がるのか
  • ランディングページはどのような構成だと一番効果が出るか

こういったことは、事前にいくら議論を積み重ねても、それが例え専門家を交えていたとしても、明確な答えは出ないでしょう。なぜなら、まだ存在しないWebサイトにおけるユーザ行動を完全に予測することは不可能だからです。このように明確な答えが出ない領域については、考えられる複数のデザインパターンを同時公開し、ユーザの利用状況を見てから選択することが賢明です。これを実現するのが、A/Bテストと呼ばれる手法です。

議論が仮説の域を出ない、コンバージョンに影響を与えるデザイン要素はすべてA/Bテストで決定するのが理想的です。ただし、A/Bテストには向き・不向きもあります。例えば以下のような条件をある程度満たしておかなければ、A/Bテストを行っても有用な結果は得られないでしょう。

サンプル数が十分にある(ユーザ数が多い)

サンプルとなるユーザ数が少ない場合、ある特定ユーザの極端な行動が結果に反映されやすくなり、的確なテストにならなくなる可能性があります。一概に言えませんが、基準値として、1日に100人未満しか訪問されないページやクリックされない要素などは、A/Bテストには適さないと言えます。

比較する個所が独立している

例えばボタンのA/Bテストをするのに、A案とB案で、色もラベルもレイアウトも異なっていると、どの要素が影響を与えたのか判断ができなくなります。A/Bテストを実施する場合には、影響要因が明確に判断できるように、比較項目は焦点を絞って実施する必要があります。

A案とB案に大きな差がある

例えばメインビジュアルを比較するのに、A案は都市の遠景写真で、B案は都市の近景写真、といったようにほとんど差がない比較では、適切な結果が出ない可能性があります。差は感覚的な判断になりがちですが、ユーザの判断基準を想定して、適切な差をつけてテストする必要があります。

KPIへの影響が大きい箇所である

例えば、ホームはコンバージョン達成の上で大きなボトルネックになっていないのに、ホームのファーストビューやボタンの配置をテストし、明確なテスト結果が出たとしても、それはWebサイト全体には大きな影響がない可能性があります。A/Bテストをするには、全体フローにおけるボトルネックを明確に把握したうえで、より重篤な個所から実施していくべきです。

こういったA/Bテストの特性も考えながら、どこをA/Bテストするか、どこは決め打ちでデザインするか、どのような手法でA/Bテストを行うか、といった計画から実施まで、お手伝いしています。

ベイジでは、Webサイトの制作だけでなく公開後の運用のお手伝いも積極的に行っています。定期的な更新業務だけでなく、指標を用いて改善を繰り返していくグロースハックまでご相談いただけます。また、改善だけのコンサルティングも行っていますので、こちらも合わせてご相談ください。

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運営しながらユーザテストができるのも、Webサイトの特徴です。A/Bテストを繰り返すことでWebサイトは飛躍的に改善していきます。A/Bテストの計画、実施も、お手伝いすることができます。

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