A/B テストとは何ですか? A/B テストを実行するにはどうすればいいですか?

A/B テストとは何ですか?
A/B テストを行う必要があるのはなぜですか?
A/Bテストのやり方
A/Bテストの例
- 1.ホームページでのA/Bテスト
- 2. ポップアップからフロップアップへ
A/Bテストの文化を創る
A/Bテストデータ
12のベストA/Bテストツール

A/B テストとは何ですか?

A/B テスト (スプリットテストまたはバケットテストとも呼ばれます) は、Web サイトまたはアプリケーションの 2 つのバージョンを相互に比較して、どちらのバージョンのパフォーマンスが優れているかを判断する方法です。この方法は、ページの 2 つのバリエーションをランダムにユーザーに表示し、統計分析を使用して、どちらのバリエーションがコンバージョン目標に対してより良い結果をもたらすかを判断することによって機能します。

実際には、A/B テストは次のように機能します。

ページの 2 つのバージョンを作成します - オリジナル (コントロールまたは A) バージョンと修正された (バリアントまたは B) バージョン
これらのバージョン間でトラフィックをランダムに分割します
ダッシュボードを通じてユーザーエンゲージメントを測定する
結果を分析して、変更がプラス、マイナス、または中立的な影響を与えたかどうかを判断します。

テストする変更は、単純な調整 (タイトルやボタンなど) からページの完全な再設計まで多岐にわたります。 A/B テストでは、各変更の影響を測定することで、ウェブサイトの最適化を推測からデータに基づく意思決定へと変え、「私たちは考えている」という会話から「私たちは知っている」という会話へと変化させます。

訪問者にはコントロールまたはバリエーションのいずれかの方法が提供されるため、各エクスペリエンスに対するエンゲージメントが測定され、ダッシュボードで収集され、統計ツールを通じて分析されます。次に、エクスペリエンスの変更 (変更方法または B) が、ベースラインバージョン (コントロール方法または A) と比較して、プラス、マイナス、または中立のいずれの影響を与えるかを判断できます。

「A/B テストのコンセプトはシンプルです。Web サイトのさまざまなバリエーションをさまざまなユーザーに表示し、どのバリエーションが顧客への転換に最も効果的かを測定することです。」ダン・シロカー、ピート・クーメン著（書籍 | A/Bテスト：クリックを顧客に変える最も強力な方法）

A/B テストを行う必要があるのはなぜですか?

A/B テストを使用すると、個人、チーム、企業はユーザーエクスペリエンスを慎重に変更しながら、その影響に関するデータを収集できます。これにより、仮説を立て、エクスペリエンスのどの要素と最適化がユーザー行動に最も影響を与えるかを把握できます。別の言い方をすれば、彼らの意見が間違っていることが証明される可能性があります。つまり、特定の目標に対する最良のエクスペリエンスについての彼らの意見が、A/B テストを通じて間違っていることが証明される可能性があるのです。

A/B テストは、1 回限りの質問に答えたり、意見の相違を解決したりするだけでなく、特定のエクスペリエンスを継続的に改善したり、コンバージョン率最適化 (CRO) などの単一の目標を時間の経過とともに改善したりするために使用できます。

A/B テストアプリケーションの例:

B2B リードジェネレーション: テクノロジー企業の場合は、見出し、フォームフィールド、CTA の変更をテストすることで、ランディングページを改善できます。各要素を 1 つずつテストすることで、どの変更によってリード品質とコンバージョン率が向上するかを判断できます。
キャンペーンのパフォーマンス: 製品マーケティングキャンペーンを実行しているマーケティング担当者の場合は、広告コピーとランディングページの両方をテストすることで広告費を最適化できます。たとえば、さまざまなレイアウトをテストすると、どのバージョンが訪問者を最も効果的に顧客に転換するかを判断するのに役立ち、顧客獲得にかかる全体的なコストを削減できます。
製品エクスペリエンス: 会社全体の製品チームは、A/B テストを使用して仮定を検証し、重要な機能を優先し、リスクなしで製品を提供できます。オンボーディングフローから製品内通知まで、テストは明確な目標と仮説を維持しながらユーザーエクスペリエンスを最適化するのに役立ちます。

A/B テストは、意見に基づく意思決定からデータに基づく意思決定に移行するのに役立ちます。これは、HiPPO (最高給与所得者の意見) という用語に挑戦するものです。

ダン・シロカー氏は、「何が最善かは実際にはわかりませんが、データを調べて、そのデータを参考にしましょう」と述べています。

A/Bテストのやり方

テストの実行を開始するために使用できる A/B テストフレームワークを次に示します。

1. データ収集

Googleアナリティクスなどの分析ツールを使用して機会を特定する
ヒートマップで交通量の多いエリアに焦点を当てる
直帰率の高いページを見つける

2. 明確な目標を設定する

改善すべき具体的な指標を特定する
測定基準を設定する
改善目標を設定する

3. テスト仮説を作成する

明確な予測を立てる
既存のデータに基づく
潜在的な影響に基づいて優先順位を付ける

4. デザインのバリエーション

具体的かつ測定可能な変更を加える
適切なフォローアップを確実に行う
技術実装チェック

5. テスト実行

ランダムトラフィック分割
問題を追跡する
体系的にデータを収集する

6. 結果を分析する

統計的有意性の検定
すべての数字を考慮する
学んだ教訓を記録する

あなたのバリエーションが勝ったら素晴らしいですね！これらの洞察を同様のページに適用し、成功に至るまで繰り返します。しかし、すべての検査結果が陽性になるわけではないことを覚えておいてください。それはまったく正常なことです。

A/B テストには失敗はなく、学習の機会だけがあります。すべてのテストは、肯定的、否定的、中立的を問わず、貴重なユーザー洞察を提供し、テスト戦略の改善に役立ちます。

A/Bテストの例

以下に、A/B テストの実際の例を 2 つ示します。

1.ホームページでのA/Bテスト

目標はユーザーエンゲージメントを促進することです。研究チームは、この場合の答えはたくさん吠えることだと結論付けました。

テスト期間中、サイトのホームページで犬を撫でた訪問者には、「実験の進化」レポートへのリンクが送られる。ただし、犬が見える時間は 50% だけです。

結果: 犬を見た人は、犬を見なかった人よりも 3 倍多くのコンテンツを消費しました。

2. ポップアップからフロップアップへ

Optimizely のシニア戦略コンサルタントである Ronnie Cheung 氏は、ユーザーがマップビュー上のピンをクリックすると、チェックアウトを完了するための追加手順のある PDP ページに移動するため、マップビューに施設の詳細ポップアップを導入したいと考えていました。

結果：チェックアウトページを訪れるユーザーが減少
要点: ポップアップ情報を改善して、ユーザーが安心して支払いを進められるようします。

A/Bテストの文化を創る

優れたデジタルマーケティングチームは、テストプログラムに複数の部門を必ず関与させます。さまざまな部門やタッチポイントでテストを行うことで、マーケティングに加えた変更が統計的に重要であり、収益にプラスの影響を与えるという確信を高めることができます。

使用例は次のとおりです:

ソーシャルメディアのA/Bテスト：投稿のタイミング、コンテンツの形式、広告クリエイティブのバリエーション、オーディエンスのターゲティング、キャンペーンのメッセージ
A/Bマーケティングテスト：メールキャンペーン、ランディングページ、広告コピーとクリエイティブ、CTAボタン、フォームデザイン
ウェブサイトのA/Bテスト：ナビゲーションデザイン、ページレイアウト、コンテンツの表示、チェックアウトプロセス、検索機能

しかし、テストと学習の考え方を採用した場合にのみ、プログラムを拡張できます。テストの文化を構築する方法は次のとおりです。

1. リーダーシップのサポート

早期の成功を通じて価値を実証する
成功事例を共有する
結果をビジネス目標にリンクする

2. チームに権限を与える

必要なツールを提供する
電車
仮説生成を促す

3. プロセス統合

テストを開発プロセスの一部にする
明確なテストプロトコルを作成する
体験を記録して共有する

A/Bテストデータ

A/B テストには、データウェアハウスに接続してより深い分析情報を取得しながら、さまざまな指標を追跡できる分析機能が必要です。

まず、測定できるものは次のとおりです。

主な成功指標: コンバージョン率、クリックスルー率、訪問者あたりの収益、平均注文額
サポート指標: サイト滞在時間、直帰率、セッションあたりのページ数、ユーザージャーニーパターン
技術的パフォーマンス: 読み込み時間、エラー率、モバイル応答性、ブラウザの互換性

本当に違いを生むのはルート分析です。テストデータをオンプレミスで保存することで、データの場所を完全に制御できます。さらに、実際のビジネス結果でテストし、自動グループ分析を有効にすることもできます。厳格なデータガバナンスとコンプライアンスを維持しながら、単一の真実のソースを使用してシームレスなマルチチャネルテストを提供します。

12のベストA/Bテストツール

1.コンテンツスクエア

Contentsquare は、チームが Web サイトのデジタルエクスペリエンスを監視するために使用できるエンドツーエンドのエクスペリエンスインテリジェンスプラットフォームです。このプラットフォームでは、定量的および定性的なツールと機能の両方を使用して、A/B テストにさらに深い洞察を加え、ユーザーの行動の背後にある動機を理解することが可能になります。

2. VWO

Visual Website Optimizer (VWO) は、包括的な CRO ツールセットを備えた実験プラットフォームであり、見出し、CTA ボタン、画像など、Web サイトやモバイルアプリのさまざまな要素を A/B テストして、どのバリエーションがより多くのユーザーをコンバージョンするかを確認できます。

3.オムニコンバート

Omniconvert は、A/B テスト、アンケート、Web サイトのパーソナライズ、顧客セグメンテーション、行動ターゲティング機能を備えた Web サイト最適化プラットフォームです。

4.アンバウンス

Unbounce は、主要業績評価指標 (KPI) を追跡し、コンバージョン率を最適化できる分析機能と A/B テスト機能を備えたランディングページビルダーです。

5.クレイジーエッグ

Crazy Egg は、Web サイト上のユーザー行動を分析できる Web サイト最適化ツールです。このツールには、ヒートマップ、スクロールマップ、クリックレポートなどの機能が含まれており、さまざまなバージョンの Web サイトをテストして、どのバージョンがより多くのエンゲージメントやコンバージョンを生み出すかを確認できます。

6.カメレオーン

Kameleoon は、フル機能の Web テスト機能を備えた Web 最適化プラットフォームであり、A/B テストをリアルタイムで実行し、データに基づく洞察を提供して、より適切な製品決定を行うことができます。

7. ABテイスティ

AB Tasty は、機能管理、A/B テスト、パーソナライゼーションツールを提供し、コンバージョン率と顧客エクスペリエンスをリアルタイムで向上させるのに役立つ Web 最適化プラットフォームです。

8. Googleオプティマイズ

Google Optimize は、現在利用可能な最も人気のある A/B テストソリューションの 1 つです。このソリューションは完全に無料で、Google アナリティクス、Google 広告、Firebase などの他の一般的な Google 製品と連携するように設計されています。

9. Firebase A/Bテスト

Firebase は、 Googleが作成したアプリ開発プラットフォームです。 Firebase の A/B テストモジュールを使用すると、アプリの機能、ユーザーインターフェース、エンゲージメントキャンペーンの変更をテストできます。

10.オプティマイズリー

Optimizely はデジタルエクスペリエンスプラットフォームです。 A/B テストや多変量機能のほか、CMS、Web サイトのパーソナライズ機能、機能切り替え機能なども備わっています。

11.アドビターゲット

Adobe Target は、Adobe Experience Cloud の一部であるテストプラットフォームです。エクスペリエンスクラウド全体と同様に、Adobe Target はエンタープライズ向けに構築されており、オムニチャネルのユーザーエクスペリエンスに重点を置き、数千人、さらには数百万人のユーザーを対象にテストを実行します。