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A/Bテストでサイト改善サイクルを回す

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10892166_sウェブサイトを運営されている企業でしたら、サイトを改善して「集客力を高めたい」「お問い合わせを増やしたい」などとお考えのことでしょう。とは言いつつ、大幅なリニューアルはお金も時間もかかるし、そう頻繁にはできるものではありません。

お金や時間をかけずに少しずつ、効果を数値で検証しながら着実に改善してゆく…そんな方法があることを、ご存知でしょうか?それが今回ご紹介する、「A/Bテスト」です。

A/Bテストとは?

A/Bテストとは、その名前が表わすように、「AまたはBのどちらがよいか?」を試してみることを言います。

ウェブページでは、「ちょっとした修正」を加えてみるだけで、離脱率を低くしたり、コンバージョンを高めたりすることができます。たとえば、タグラインやキャッチコピー、見出しの表現を変えてみたり、メインビジュアルの写真を変えてみたり、行動喚起 (Call To Action : CTA) となるボタンの位置や大きさや色を変えてみたり、などです。

A/Bテストでは、こうした「ちょっとした修正」を加える前のバージョン (パターンA) と加えた後のバージョン (パターンB) をユーザーに提示して、どちらが実際に効果があるかを、アクセス解析で客観的に調べるのです。

同期間内にランダムに出し分ける

ウェブサイトの運営をされている方であれば実感をお持ちかと思いますが、サイトの効果測定は、概してタイミングが大きく影響するものです (扱っている商材の季節性によって、また様々な販促策、たとえば広告を出したりキャンペーンを打ったりする前後で、コンバージョン率は変わってくることでしょう)。そのため、パターンAとパターンBの提示は、シリアル (時期をずらして順番に出す) ではなく、ある一定の同期間内にランダムに出し分けるのが理想的です。

お使いの CMS (コンテンツマネジメントシステム) によっては、特定の期間内に、パターンA/パターンBどちらかのページをランダムにユーザーに提示できる機能もあるので、そういった機能をうまく活用するとよいでしょう。

変更 (修正) は一回にひとつずつ

A/Bテストでは、修正した事項の妥当性を定量的に (数値で) 検証します。そのため、一回のテストにおいては「複数の変更を加えないこと (修正点はひとつに絞ること)」が重要です。

たとえば、ボタンの色とラベルの両方を同時に変更した場合を想像してみましょう。変更後のバージョンで大幅にコンバージョンが向上すれば「結果オーライ」ですが、仮に大きな効果が見られなかった場合、原因を特定して的確に次善策を打ちたいところです。ところが、色とラベルの両方が同時に変更されていると、それぞれがどの程度、効果に (プラスあるいはマイナスの) 影響を与えているかを知ることが困難です。

着実に効果を測定するためには :

  1. まずは色だけを変えてみる。効果が高かった方の色を採用する。
  2. 必要に応じて、他の色とも比較測定する。そうして色について最終決定をする。
  3. こんどはラベルだけを変えてみる。効果が高かった方のラベルを採用する。
  4. 必要に応じて、別のラベルとも比較測定する。そうしてラベルについて最終決定をする。

…といった具合に段階的にA/Bテストを実施します。こうすることで、仮説検証がしやすくなり、サイト改善の説得力も増すことでしょう。

実は、複数の要素を同時に変更して検証することも可能ではあるのですが (「多変量テスト」といいます)、トラフィックが大量にあるサイトでないと統計的に有意な結果が得られないのと、複数要素が絡む分だけ分析が複雑になるので、まずはA/Bテストで少しずつ改善サイクルを回してみることをおすすめしたいと思います。

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