WebサイトやアプリのCVRや購買率を向上させるするには、ABテストを通した地道な改善が欠かせません。
しかし、ただ単にABテストを実施していても成果が思うように出ないというケースは多いです。
そこで、重要となるのが目的を整理して、改善案に仮説を持ち、それを検証するためにABテストを実施すると考えることです。

この記事では、ABテストで効果を出すための仮説の持ち方や、成果の出やすい改善箇所、改善案のアイデアを増やす方法などについて説明しています。

ABテストとは何か？

ABテストは、Webサイトやアプリなどの改善を目的として行なわれる方法の一つです。
2つのバージョン（AとB）を用意し、同じ条件下でどちらがより効果的であるかを比較することで、ユーザーの反応やコンバージョン率の変化を測定します。
ABテストを実施することで、具体的なデータに基づいた改善提案や意思決定を行なうことが可能となります。

なぜABテストを実施するのか？

コンバージョン率などを高めるため

ABテストは、特定の目的（購入、登録、ダウンロードなど）に向けて、ユーザーが行動を起こす確率を最適化する手法として広く認知されています。
2つのバリエーションを試すことで、どちらがユーザーにとってより魅力的で、コンバージョンを促進するかを明確にすることができます。

ユーザー行動の理解を深めるため

ABテストを通じて、ユーザーがWebサイトやアプリにどのように反応するかのデータを得ることができます。
これは、ユーザーエクスペリエンスの向上や、新しい機能、コンテンツの導入を検討する際の貴重な情報となります。
また、ユーザーの好みや行動傾向を理解することで、マーケティング戦略やコンテンツ戦略の方向性もより明確になります。

仮説の有無がABテストの結果を左右する

仮説の役割

仮説は、ABテストを行う上での中核的な要素です。
仮説は、テストの方向性を示し、その結果を解釈するための基盤となります。

テストの目的を明確化し、軸を定める

仮説を立てるためには、まず改善したい指標を明確にする必要があります。
例えば、「LPでの資料請求率が低いため、クリック率を向上させるには、購入ボタンの色を変更することで目立ちやすくしてユーザーから見つけられやすくする必要がある」という仮説を立てることで、テストの目的や期待する結果が明確になります。
これにより、テストの範囲や方向性が絞り込まれ、無駄なテストの実施を避けることができます。

テストの効果を測定する基準になる

仮説は、テストの結果を評価するための基準としても機能します。
どの要素の変更がどのように結果に影響するかの予測を立てることで、後からその効果を正確に測定することができます。
また、仮説が正確であった場合、その知見は今後の施策にも役立てることができます。

仮説のないABテストのリスク

効果の根拠が不明瞭になる

仮説がないABテストは、結果が出たとしてもその原因や背景が曖昧になってしまいます。
後からその結果を解釈する際には、根拠のない推測や後付けの理由を考えるしかありません。
このような曖昧な解釈は、次の施策や改善策の策定において大きな障壁となります。

成功までにかなりの工数がかかってしまう

仮説を立てずにABテストを行うと、成功するまでの道のりが非常に長くなりがちです。
理論上、改善策はかなりの数を考えることができるため、それらを一つ一つテストするやり方では非常に時間がかかります。
また、一度のテストで成功する確率は低いです。

そのため、過去のテストの結果を活かして施策を絞り込むことが重要となります。
仮説がないと、この絞り込みが難しくなり、多くのリソースを無駄にする可能性が高まります。

仮説を立てるプロセス

テストの目的を定める

ABテストを開始する前に、何を達成したいのかを明確にすることが必要です。この目的が、後の仮説の方向性を決める基盤となります。例えば、サイト内の特定のページの離脱率を減少させる、または特定の製品の購入率を向上させるなど、具体的な目的を設定します。

ユーザー調査とデータ分析であたりをつける

定量調査と定性調査の両面から根拠を考える

ユーザーの行動や意見を理解するための調査は、仮説作成の基盤となります。定量調査は、大量のユーザーデータを数値として分析することで、具体的な問題点や改善の余地がある箇所を明らかにします。一方、定性調査はユーザーの声やフィードバックを直接収集することで、その背後にあるニーズや課題を深く理解するためのものです。

改善策を多数挙げてから絞り込む

改善策は、最終的に一つのパターンに絞り込んでテストを実施する必要があります。
そこで、多数の改善案を挙げ切ることと、パターン

ブレインストーミングの実施

仮説の質を高めるためには、まず多くのアイディアを出すことが大切です。ブレインストーミングを実施し、チームメンバーから多様な意見やアイデアを引き出すことで、より効果的な仮説を立てることができます。

他社の成功事例を積極的に取り入れるとアイデアを増やせる

競合他社や業界の成功事例を参考にすることで、新たな視点やアイデアを得ることができます。
これにより、自社のサイトやアプリの改善点を見つけるヒントになります。

SMARTの原則で仮説の精度をチェックする

ABテストを実施する際、成功への一歩として仮説の質を高めることが不可欠です。
そこで、仮説の質を確保するための有効な方法として「SMARTの原則」があります。
この原則を活用することで、ABテストの目的や成果を明確に捉え、正確な判断を下すことができます。

Specific (具体的)

ABテストでの仮説は具体的で明確である必要があります。これにより、何を検証したいのか、どの部分を変更するのかが明確になります。

例：「サイト全体の改善」よりも、「トップページのCTAボタンの色を赤から緑に変更してクリック率を上げる」という具体的な仮説。

Measurable (測定可能性)

仮説の結果は数値や指標で測定可能である必要があります。ABテストの後、成果を具体的に評価するための基準として必要です。

例：「ユーザーエンゲージメントを向上させる」よりも、「CTAボタンのクリック率を現状の5%から10%に向上させる」という具体的な目標。

Achievable (達成可能性)

現実的な範囲で仮説を設定することで、ABテストの結果が現実的なものとして解釈できます。

例：「1週間で全ユーザーの90%が新機能を使用する」という非現実的な仮説より、「1ヶ月で新機能の使用率を現状の5%から15%に向上させる」という実現可能な仮説。

Relevant (関連性)

仮説はビジネス目標や主要なKPIと関連性があるべきです。この関連性により、ABテストの成果がビジネスに直接的な価値をもたらすことが確認できます。

例：ECサイトの場合、「商品の購入率を向上させる」という仮説は直接的なビジネス価値と関連している。

Time-bound (期間を定める)

ABテストの実施期間や評価期間を設定することで、結果の評価や次のステップへの移行がスムーズに行えます。

例:「次の1ヶ月で新デザインのランディングページのコンバージョン率が現状より10%向上する」という期間を定めた仮説。

ABテストを実施する際、これらの原則に基づいて仮説を立てることで、テストの方向性を明確にし、結果を効果的に解釈することが可能となります。

ABテストで成果が出やすい改善箇所

ファーストビュー

ファーストビューは、ユーザーがページにアクセスした際に最初に目にする部分です。
訪問者全員の目に触れる重要な箇所であり、離脱率にも直結しやすいため、ここを最適化することで大きな効果を期待できます。

CTA (Call to Action)

配置を最適化する

CTAはユーザーにアクションを促すための要素で、配置やデザインが非常に重要です。まず、ユーザーに発見されているかどうかを確認する必要があります。次に、そのCTAがユーザーのコンバージョンへの意欲やページの文脈に合った訴求になっているかも重要です。

デザインの最適化

CTAのデザインは、ユーザーの目を引き付ける要素となります。色、形、文字のサイズなど、イメージが適切に伝わるデザインにすることが求められます。

ページタイトル、キャッチコピー

CTRの指標に直結しやすい

リスティングやSEOの場合、ページタイトルやキャッチコピーの最適化一つで大きく結果が変わることがあります。ユーザーの興味を引き、クリックを促す内容にすることが重要です。

ユーザーニーズに合った訴求をする文言を意識する

タイトルやキャッチコピーは、ユーザーのニーズや期待に応える内容である必要があります。ターゲットとするユーザーが何を求めているのかを理解し、それに応じた文言を考えることで、より多くのユーザーの関心を引くことができます。

入力フォームの最適化

入力項目の最適化

ユーザーにとっての入力の負担を減らすため、必要最低限の入力項目に絞ることが重要です。
また、情報収集の意図がユーザー目線でわからない欄は不信感に繋がり、離脱の原因となるため注意が必要です。

仕様の最適化を図る

ユーザビリティの向上のために、住所の自動入力やエラー時の明確なフィードバックなど、システム面からの最適化も考慮することで、入力の手間を軽減することができます。

導線設計

ユーザーフローの調整

サイト内の各ページや機能へのアクセスをスムーズにするための導線の調整は、ユーザビリティの向上とコンバージョン率の向上に寄与します。
また、SEOの場合には回遊性の向上にも繋がり、ページやドメインの評価に繋がることも期待できます。

インタラクティブ要素の最適化

ドロップダウンメニューやホバーアクションなどのインタラクティブ要素も、ユーザビリティやUXの観点から最適化することが求められます。

ABテストの具体的な実施手順

ABテストを成功させるには、明確な手順と計画が求められます。以下のステップを参考に、計画的なABテストを実施しましょう。

1.テストを実施する目的を定める

ABテストは、CVRなどを改善するための手段であって目的ではありません。
そのため、明確な目的のもとに行なわれる必要があります。
また、目的を設定することで、ABテストで実施する施策の方向性が絞られるので効果的に実施できます。

重要なKPIを特定する

どの指標が最もインパクトが出るのかを事前に考えておくことで、テストの焦点を絞り込むことができます。
もちろん、CVRの向上が目的ではあるのですが、そこからさらに分解してCVRの向上にインパクトが出そうな指標を特定することが重要です。
例えば、登録者数の増加やカートの放棄率の低下など、具体的なKPIを設定する必要があります。

2.仮説を設定する

テストの前提となる仮説を明確にします。

ターゲットユーザーを明確化する

どのユーザーセグメントをターゲットにするのかを明確にすることで、より効果的なテストが可能となります。
例えば、新規ユーザーをターゲットにするのか、リピートユーザーをターゲットにするのかなど、セグメントに応じて訴求が変わってきます。
また、テストを実施するサイトなどの新規ユーザーとリピートユーザーの比率などを把握しておくことも重要でしょう。

考えた改善施策がなぜKPIに影響するか考える

仮説を立てた際に、その改善策がどのようにKPIに影響を及ぼすのかを論理的に予想しておくことが重要です。
これにより、テストの結果が出たときの解釈がしやすくなります。
例えば、CTAボタンの色を青から赤に変更すると、赤色が緊急性を感じさせるためクリック率が上がると仮定した場合、この仮説のもとテストを行い、結果を検証します。
すると、仮にうまくいかなかった場合でも緊急性の訴求が重要な要因ではなかったと振り返ることができます。

3.ABテストを実施する

次は、改善策を具体的な形にするステップです。
仮説をもとに別パターンを作成し、テストを実施したら問題なく終了を迎えるかチェックします。

テスト用デザインを実際に作成する

デザインやコンテンツの変更点を明確にし、実装のための準備を行います。
このステップは、どのようなデザインにするのが最も効果的なのかイメージを具体的なものに落とし込む必要があります。
経験や事例など、アイデアを生むための工夫をしないと最も時間がかかってしまう可能性があります。

テストをモニタリングする

テストを開始し、ユーザーの行動をリアルタイムで観察します。
このモニタリングを通じて、予期しない問題やバグを早期に発見することで、時間のロスを最小限にとどめることができます。

テスト結果の検証をする

テスト期間が終了した後は、得られたデータを基に結果の検証を行います。
この段階では、定量的な観点で仮説が正しかったのか、間違っていたのかを確認します。

データを正しく分析する

収集されたデータを精査し、結果が統計的に有意かどうかをチェックします。
この分析は、テストの信頼性を保証するために重要です。

結果の解釈と次のステップの決定

テストの結果を基に、何がうまくいったのか、どの部分が予想と異なったのかを評価します。
そして、次回のテストや施策の方向性を決定します。

まとめ

ABテストは、Webサイトやアプリを改善して最終的なCVRなどを最適化する上で非常に効果的な手法です。
しかし、たった一度のABテストで期待通りの成果が出る可能性は低く、「仮説→検証→次の仮説」というサイクルを回して施策をブラッシュアップし続ける必要があります。
そのため、ABテストが効果的な結果を残せるかどうかは、テストを行う前の準備や、特に仮説の有無に大きく左右されます。

本記事では、ABテストの基本的な概念から、仮説の重要性、その立て方、そして最も改善効果が得られやすい箇所について解説しました。
ABテストを実施する際には、まずその目的を明確にし、テストの方向性を定めることが重要です。そして、ユーザーの行動やデータを正確に把握し、その上で具体的で明確な仮説を立てることで、テストの結果を正確に解釈し、次のステップに繋げることができます。

また、ABテストを実施するには、別パターンをどうするかアイデアを出す必要がありますが、ここには一番時間がかかり、経験が必要なことも事実です。
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