絶対に成果がでる！A/Bテストとは？：データに基づくウェブサイト改善テクニックをご紹介

あなたのウェブサイトやアプリをより良くするためには、「A/Bテスト」が非常に役立ちます。

そもそも、A/Bテストって何？と思う方も多いでしょう。

簡単に言うと、A/Bテストは、2つのバージョンを比較して、どちらがより良い結果を生むかを調べる方法です。

この記事を読むと、A/Bテストの基本から実際の改善テクニックまで、初めての方にもわかるようになります。

例を挙げながら、A/Bテストがどれほど有力なツールであるかを見ていきましょう。

A/Bテストの基本

A/Bテストは、2つの異なるバージョン（AとB）を実際のユーザーに試してもらい、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを比較する手法です。

例えば、ウェブサイトのボタンの色を変えるだけで、どれだけクリック率が変わるかを測定できるなどが挙げられます。

 A/Bテストとは何か？

A/Bテストは、デジタルマーケティングにおける最も基本的な実験手法の一つです。

2つのバリエーション、例えば「赤いボタン」と「青いボタン」を用意し、ランダムに訪問者に見せ、どちらがより多くのアクション（例えばどちらのボタンをクリックするか）を引き出すかをテストします。

A/Bテストの重要性とは？

A/Bテストは、意思決定をデータに基づいて行うことができます。

推測や直感ではなく、実際のユーザー行動に基づいた変更を行うことにより、ウェブサイトやアプリのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。

 A/Bテストの成り立ちとは？

A/Bテストはオンラインの世界だけでなく、実は以前から広告の分野などでも用いられてきた手法です。

オンラインでの利用は、ウェブサイトの最適化だけでなく、メールマーケティング、広告コンテンツなど様々な分野で活用されています。

 A/Bテストの計画方法で大切なことは？

A/Bテストを行う前には、しっかりとした計画が大切です。

なぜなら、目標を明確にし、テストする要素を決め、どのようにデータを収集・分析するかを明確にする必要があるからです。

テスト前の準備

テストを始める前に、現在のウェブサイトやアプリのパフォーマンスを理解しておく必要があります。

なぜなら、テストの結果が実際に改善をもたらしたかを判断する基準となるからです。

テスト計画の立案

テスト計画では、どの要素をテストするかを決め、A/Bテストの目的を明確にします。

例えば、コンバージョン率を上げるために、商品ページの画像サイズを変更するなどの具体的な目標を設定するなどが挙げられます。。

コンバージョン率とは、自社が設定した目標を達成できたかどうかの割合のことを指します。

目標の設定と仮説の組み立て

具体的な目標を設定したら、「どのような結果を期待しているか」という仮説を立てます。

例えば、「商品ページの画像を大きくすると、ユーザーは商品の詳細をより理解しやすくなり、結果的にコンバージョン率が向上するだろう」といったものが挙げられます。

このセクションでは、A/Bテストを理解することで、あなたのウェブサイトやアプリに適用させるための基礎知識をお伝えします。

具体的な例や簡単な言葉を用いて、初めての方でも理解しやすい内容になるように詳しく解説していきます。

次のセクションでは、A/Bテストの実施方法や一般的な落とし穴について詳しく見ていきましょう。

実践！A/Bテストを使ってみよう

A/Bテストの実施は、単なる比較よりもはるかに複雑です。

効果的なテスト実施を行うためには、計画的なアプローチが必要となります。

ここでは、A/Bテストを実施する際の具体的なステップをさらに詳しく見ていきましょう。

まずはテストをやってみよう！

A/Bテストを実施するには、まずテストを実施するページや要素を明確に定義し、それぞれのバリエーション（AとB）を用意することが必要です。

そして、ウェブサイトの場合、特定のユーザーセグメントに対してランダムに異なるバージョンを表示させる設定を行うことが有効です。

例えば、オンラインストアで商品の画像サイズを変更した場合が挙げられます。

半数の訪問者には大きな画像を、もう半数には小さな画像を表示させ、どちらがより高いコンバージョン率をもたらすかを観察します。

ユーザーセグメントとは、ユーザーの年齢や地域、行動履歴などを特性に基づいてグループに分けて、データを絞り込むこと

データの収集と分析

テスト実施後は、クリック数、コンバージョン率、滞在時間など、関連するすべてのデータを収集し、両バージョンのパフォーマンスを比較します。

データ収集は、テストの信頼性を確保するために非常に役立ちます。

分析を通じて、AとBのどちらが目標達成のために成果を出しているかを明らかにすることができます。

例えば、Aバージョン（大きな画像）を見たユーザーの方が、Bバージョン（小さな画像）を見たユーザーよりも高い購入率を示した場合、画像サイズが購買意欲に影響を与える可能性があると結論づけることができます。

結果の解釈と活用

分析結果から得られる人を動かす隠れた心理をもとに、ウェブサイトや製品の改善策を検討します。

A/Bテストは一回限りのものではなく、継続的なプロセスとして取り組むべきです。

初回のテストで成功を収めたからといって満足せず、さらなる改善のためにテストを繰り返し実施することがより大切です。

A/Bテストにおける一般的な落とし穴に陥らないためには？

A/Bテストを行う際、多くの専門家が「注意すべき」と指摘する一般的な落とし穴がいくつか存在します。

これらの問題点を理解し、適切に対処することで、テストの信頼性と効果を高めることができます。

適正なテストの設定期間とは？

テスト期間が短すぎると、たまたま起こった変動による結果が得られる事があります。

その結果を一般化と認識するのは危険です。

逆に、長すぎるテスト期間も、時間とリソースの無駄遣いにつながり、他の機会損失を引き起こす危険性があります。

期間設定のよい事例としては、少なくとも2週間から1ヶ月はテストを実施し、その間に十分なデータを収集することが推奨されます。

節性や特定のイベントが結果に影響を与えないようにするため、テスト期間を慎重に選ぶことが重要です。

サンプル数の不足

調査の際に利用するサンプルの数が少なすぎると、結果の信頼性が低下し、偶然の結果を誤って本物と解釈するリスクが高まります。

統計的なサンプルの数の計算を行い、テストで必要とされる最低限の数を確定することが重要です。

このためには、コンバージョン率の現状把握、期待される変化の程度、そしてテストの統計的なパワー（結果の有意性を検出する能力）の事象についてよく考えることが大切です。

これらの落とし穴を回避することで、A/Bテストの信頼性を高め、より有意義な改善策を導き出すことが可能になります。

各ステップで注意深く計画を立て、データの働きの意思決定を行うことが、A/Bテストの真価を引き出す鍵となります。

 まとめ

いかがでしたでしょうか。

A/Bテストは、データに基づいた意思決定を行う強力なツールです。

本記事で紹介した手法を活用することで、ウェブサイトや製品のユーザーが感じる「使いやすさや感動」を大幅に改善することが可能になります。

重要なのは、テストを一回限りで終わらせず、継続的な改善プロセスとして捉えることです。

A/Bテストを繰り返し行い、常にあなたの大切なお客様のニーズに合わせて進化させていくことが、成功への鍵となるでしょう。