初心者でも分かる「A/Bテスト」とは?改善事例をもとに解説

WEBサイトやランディングページの改善などに有効な、A/Bテスト(スプリットランテスト)。その正しい意味やメリットを事例を、初心者にも分かりやすいように解説します。さらにマーケティング現場で実践されてきた、具体的なテスト改善事例もお伝えします。

ボタンをタップしやすいデザインに変更してCVRアップ

マーケティング現場の事例から、「A/Bテストとは?」を解説

 

WEBマーケティングで実践されることの多い、A/Bテスト。

 

はじめに、現場で担当者が直面する身近な例をもとに、「A/Bテストとは?」を解説しましょう。
あなたがECサイトで、有機野菜を販売しているとします。

 

商品のメリットを訴求するうえで、

 

・安全性:契約農家から直送して、放射能など安全検査済み
・手軽さ:調理しやすい野菜を選んでお試しセットに、特別レシピ付き

 

のどちらをメインにするか?2つの案で迷っています。

 

そのとき勘と経験で「えいや」と決めてしまわずに、2つの仮説を同時に試すのがA/Bテストです。

 

具体的には、Aパターン(安全性訴求)とBパターン(手軽さ訴求)で2つのページを用意します。

 

そのうえで、アクセスするユーザーがAパターンとBパターン、ランダム(無作為)に表示されるように設定するのです。

 

Aパターン(安全性訴求)とBパターン(手軽さ訴求)で2つのページを用意

 

 

AパターンとBパターン、ランダムに表示してコンバージョン率を比較

 

たとえば山田さんがアクセスしたときはAパターンが表示、鈴木さんはBパターン、田中さんはAパターン、佐藤さんはBパターン、大西さんはAパターン・・・

 

とアクセスする人によって、それぞれA/B別のパターンが表示されるようにします。

 

そのうえで、「AとBどちらの方が、買ってもらえる確率が高いか?」を比べるのです。

 

たとえば、次のようなテスト結果が出たとしましょう。

 

ABテスト

 

 

Aパターンだと2%しか買ってもらえませんが、Bパターンでは3%も買ってもらえる、という結果が分かりますね。
「Bパターンの方が、売れやすい」という検証結果が、定量的に判明しました。

 

したがって、この後はBパターンを採用してマーケティング活動を行っていきます。

 

このように、2つ以上の仮説をマーケティング施策に落とし込み、同時に実行してその結果を定量的に比較検討することを、A/Bテストといいます。

 

 

なお、テストをするのは、必ずしもAパターンとBパターンの2種類ではなくても、3種類以上でも「A/Bテスト」と呼ばれることが多いようです。
「スプリットランテスト」「スプリットテスト」も、同じような意味で使われています。

 

 

このようにA/Bテストを活用すれば、会議室のなかで仮説を議論して決めたり、消費者アンケートやグループインタビューといったリサーチだけに頼ったりする必要はありません。

 

お客様に実験的に販売してみて、その結果で良い方を採用すればよいので、あらかじめ「売れない」リスクを抑えることができるのです。

 

 

通販・ECでは、ネットから紙媒体まで豊富なテスト事例

 

したがってマーケティングの現場、特に数字で可視化しやすい「通販」や「EC」の分野では、数多くのテストが実践されてきました。

 

どのような仮説のもとA/Bテストを行って、実際にどんな結果が出たのか?、改善事例を見ていきましょう。

 

 

LPやバナーなどWEBのテストで、CPA改善の効果

 

たとえばスマホ向けのランディングページ(LP)では、デザインの変更だけでコンバージョン率(CVR)が改善することがあります。

 

「“スライド”や“アコーディオン”は逆効果」や「お客様の声のレイアウトは見やすさを優先で」、「ボタンは“タップしたくなる”カタチに」といった具体的なテクニックが、定量的な実証結果のもとに明らかになっています。
(参考:「スマホ向けLPでCVRアップ実証済み、3つのデザインテクニック」)

 

ボタンをタップしやすいデザインに変更してCVRアップ

ボタンをタップしやすいデザインに変更してCVRアップ

 

他にも、LPやバナー、ステップメールなどのテスト事例の記事は、このブログにもまとめているのでご参考になさってください。

 

 

チラシや同梱物など、紙媒体でもテストが可能

 

A/Bテストはオンラインだけでなく、紙媒体などオフラインでも実行可能です。
特に折込チラシでは、掲載広告とは異なり複数パターンのクリエイティブを展開できるのもあり、数多くのテストがこれまで行われてきました。

 

紙媒体でのテスト

 

テストを行うときは、キャッチコピーや写真、お客様の声など広告をパーツごとに分解して差し替え、「AとBどちらのパターンの方がが強いのか?」を比べます
ある健康食品通販会社で、A/Bテストを3回くり返して費用対効果を着実に改善していった事例も、テストを綿密に行いたい方にとっては参考になるでしょう。

 

 

これからA/Bテストを実践したい、初心者の方へ

 

最後にこれからA/Bテストを実践したい初心者の方へ、体系的に学ぶためのオススメの本と、実践に使うツールの選び方、身につけておくべき統計の考え方を簡単にお伝えします。

 

 

体系的に学ぶためにオススメの本

 

初心者の方にとっては、「部長、その勘はズレてます! 「A/Bテスト」最強のウェブマーケティングツールで会社の意思決定が変わる」(ダン シロカー他)が、実例も豊富で学びやすいでしょう。

 

Webサイトでのテストの具体的なノウハウについては、「A/Bテストの教科書」(野口 竜司)にも、よくまとまっています。
紙媒体(チラシ)のテストの方法と仮説の立て方は、「通販マーケティング 売れるチラシ入門」(木村真子)が参考になります。

 

 

実践に使うツールの選び方

 

Webサイトでテストを行うためには、ツールが必須です。
「Googleウェブテスト」や「Optimizely」「Kaizen Platform」など有名どころのほか、種類は無数にあります。

 

どのツールを選んでよいか?考えるとき、私は以下の記事を参考にしましたので、最後に紹介いたします。

 

ABテストの正しい導入方法と、序盤のテストを成功させるまでの5ステップ
【2015年版】どっちにする?ABテストツール比較”Optimizely” vs “Kaizen Platform”
A/Bテストのためのおすすめツール4選

 

 

私は個人的には、Optimizely(無料版)をもっともよく使っていますし、一部Kaizen PlatformやGoogleウェブテストも活用しています。

 

 

「有意差」や「検定」など統計の考え方

 

現場でテストを始めると、「このテスト結果、誤差の範囲ではないか?」「有意差が出るまで、どれくらい期間がかかるのか?」といった議論に悩まされることもあるでしょう。
そんな時、A/Bテストの結果を判断するために有用なのが、「有意差」や「信頼区間」など統計学についての基礎的な理解です。

 

この記事では、マーケティングの現場で起こりがちなケースをもとに、「A/Bテストが統計的に正しいか?」を判断する方法を解説。統計学の知識がない「文系」の方でも分かるように、数式なしで説明しているので、よかったらご覧になってください。

 

 

いかがでしたか?A/Bテストを重ねるなかで分かってきた知見など、またこのブログでもご紹介したいと思います。