A/B Testing　A/Bテスト　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月2日

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A/B テストとは何ですか

A/B テストは、A と B の 2 つのバリエーションを使用したランダム化された実験です。これは、何かの 2 つのバージョンを比較して、どちらのパフォーマンスが優れているかを判断するために使用される科学的なアプローチ方法です。

A/B テストの目的は、１つの要素の変更によって、クリックスルー率、コンバージョン率、平均注文額、その他の望ましいアクションなど、対象の指標が統計的に有意な改善につながるかどうかを特定することです。

A/B テストは、見出しから行動喚起ボタンの色に至るまで、Web ページ、モバイルアプリ、Eメール、その他のチャネルで測定できるあらゆるものをテストするために使用できます。さまざまな要素を常にテストして最適化することで、コマース企業・ブランドはコンバージョン率を向上させ、トラフィックをより効果的にして顧客体験からの収益利用できます。

A/B テストは、一度に 2 つのバリアントを比較するためにのみ使用できることに注意することが重要です。比較するオプションが 3 つ以上ある場合は、別の方法を使用する必要があります。さらに、A/B テストは、バリアント間の客観的な違いを測定するためにのみ使用できます。ユーザーエクスペリエンスや好みなどの主観的な違いを測定しようとしている場合は、別の方法を使用する必要があります。

A/B テストを行う必要があるのはなぜですか

A/B テストがマーケティング専門家にとって重要なツールである理由はいくつかあります。

まず、Web サイトのデザイン、コピーライティング、その他の顧客エクスペリエンスの側面に関してデータ主導の意思決定が可能になります。

2 つ目は、訪問者が最も関連性の高い魅力的なコンテンツを確実に閲覧できるようにすることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

最後に、A/B テストは、コンバージョン率やクリックスルー率などの主要な指標に対する変更の影響を測定する方法を提供します。

A/B テストを正しく実行すると、収益の向上に役立つ貴重なインサイトが得られます。

ただし、A/B テストには課題がないわけではありません。たとえば、複数のテストを同時に設定して実行するには、時間とコストがかかります。

さらに、A/B テストは通常、変更がコンバージョンにどのような影響を与えるかのスナップショットのみを提供します。変更が時間の経過とともにどの程度うまく機能するかを示すものではありません。そのため、コマース企業とブランドは A/B テストが自社に適しているかどうかを判断する前に、A/B テストのコストとメリットを慎重に比較検討する必要があります。

A/B テストはどのように実行するか

A/B テストを実行する際に留意すべき重要な点がいくつかあります。

テストの明確な目標を定義する
どの変更が望ましい改善につながるかについて仮説を立てる
変更の結果を正確に測定できる実験を設計する
テストしている各変更が分離されていることを確認します - 複数の変更を一度にテストしている場合、どれが結果に影響を与えたかを知ることができません。
実験のサンプルサイズが統計的に有意になるのに十分な大きさであることを確認する。
実験を十分な時間実行します。通常は数日では十分ではありません。少なくとも 1 ～ 2 週間を目指してください。

最初のステップは、テストの目標を明確にすることです。 A/B テストはコンバージョン率を向上させるために最も一般的に使用されますが、クリックスルー率、サイト滞在時間、直帰率などの他の項目の測定にも使用できます。

何を測定するかを決めたら、どの変更が望ましい改善につながるかについて仮説を立てる必要があります。ここで、ユーザーについての理解が重要になります。奨励しようとしているアクションをユーザーに実行させる動機を考える必要があります。

たとえば、メールリストに登録する人の数を増やそうとしている場合、登録ボタンのコピーを変更するとコンバージョンが増加するという仮説を立てることができます。あるいは、ショッピングカートを放棄する人の数を減らそうとしている場合、送料を無料にすることが効果的な方法だと考えるかもしれません。

いくつかの変更の可能性を念頭に置いたら、実験を計画します。ここで、ページのさまざまなバージョンをユーザーにどのように表示するか、テストを実行する時間を決定します。

実験が完了したら、結果を分析し、その結果に基づいて意思決定を行います。ここで重要なのは、必ず正しいデータを確認することです。コンバージョン率だけでなく、直帰率やサイト滞在時間などの他の要素も確認します。経験則としては、決定を下す前に、変更による潜在的な影響をすべて考慮することです。

A/B テストの例

A/B テストはどこで使用されるか

A/B テストは、ランディングページ、商品ページ、ホームページ、アプリなど、あらゆる種類のデジタルページで使用できます。 A/B テストは、小さな変更でもコンバージョン率に影響を与える可能性があるオムニチャネルなどのコマースサイトでは特に重要です。

A/B テストされる要素の一般的な例としては、見出し、画像、行動喚起ボタン、フォームフィールドなどがあります。 A/B テストは、どんなに小さな変更でもテストするために使用できます。

A/B テストと SEO

A/B テストは、コンテンツの 2 つのバージョンを比較して、どちらのパフォーマンスが優れているかを確認するプロセスです。
SEO は、検索エンジン向けにコンテンツを最適化するプロセスです。
A/B テストを使用すると、さまざまなバージョンのコンテンツをテストして、検索エンジンの結果ページ (SERP) でどのバージョンが上位にランクされるかを確認することで、SEO を向上させることができます。

A/B テストは、タイトル、メタタグ、コンテンツなど、Web ページのさまざまな要素をテストするために使用できます。これらの要素のさまざまなバージョンをテストすることで、Web サイトの SEO を改善するのに最も効果的な要素を判断できます。

コンテンツも SEO の重要な要素です。 A/B テストを使用すると、さまざまなバージョンのコンテンツをテストして、Web サイトの SEO を改善するのに最も効果的なバージョンを確認できます。

A/B テストは、Web サイトの SEO を改善するための貴重なツールとなります。さまざまなバージョンの要素をテストすることで、検索エンジンの結果ページでのランキングを向上させるのに最も効果的な要素を判断できます。

A/B テストに関するよくある質問

A/B テストは仮説テストと同じですか?

A/B テストと仮説テストはどちらも、2 つのデータセットを比較して、それらの間に有意な違いがあるかどうかを判断するために使用される統計手法です。

A/B テストは通常、Web ページや広告キャンペーンの 2 つの異なるバージョンのパフォーマンスを比較するためにマーケティングや Web サイトのデザインで使用されます。
仮説テストは科学研究でさまざまな変数がどのように関連しているかについての仮説をテストするためによく使用されます。。

A/B テストと仮説テストにはいくつかの類似点がありますが、2 つの方法にはいくつかの重要な違いもあります。

A/B テストは、選択した少数の変数ではなく 2 つのデータセット全体の結果を比較する必要があるため、通常、仮説テストよりも大規模に実施されます。また、A/B テストは、異なる変数を複数比較するのではなく、2 つのデータセットを比較するだけで済むため、一般的に仮説テストよりも複雑ではありません。

仮説検定テストは、さまざまな変数がどのように関連しているかについてより複雑な仮説を検定できるため、A/B テストよりも科学研究でよく使用されます。また、仮説テストは多数の比較が含まれるため、偽陽性の結果が生じる可能性が低いため、一般に A/B テストよりも信頼性が高くなります。ただし、仮説テストは A/B テストよりも時間とコストがかかる場合があります。

結論として、A/B テストと仮説テストはどちらも有用な統計手法ですが、どちらの手法を使用するかを選択する際に考慮すべき重要な違いがいくつかあります。通常、A/B テストは 2 つのデータセットの大規模な比較に適していますが、仮説テストは変数間の関係に関するより複雑な仮説に適しています。

A/B テストが良い考えとなるのはどのような場合ですか?

A/B テストは、Web サイトやアプリの変更をテストし、それがユーザーエンゲージメントやコンバージョンに与える影響を測定する優れた方法です。色やフォントなどのデザイン要素から、見出しや行動喚起などのコンテンツに至るまで、あらゆるものをテストするために使用できます。

A/B テストではどれくらいのバリエーションを用意する必要がありますか?

それは実行する実験の複雑さによって異なります。一般に、オリジナルバージョン (コントロール) と 1 つの修正バージョン (チャレンジャー) の 2 つのバリエーションから始めるのがベストプラクティスです。必要に応じてバリエーションを追加できます。

A/B テストを実行する際にはどのような指標を追跡する必要がありますか?

A/B テストで追跡する指標は、クリック数、購入数、サインアップなど、何を最適化しようとしているかによって異なりますが、一般的な指標にはクリックスルー率 (CTR) やコンバージョン率 (CVR) などがあります。、平均注文額（AOV）、ページ滞在時間（TSP）。
A/B テストはどれくらいの期間実行する必要がありますか?

結果から結論を導き出す前に、少なくとも 1 つの完全なビジネスサイクル (理想的には 2 つ) にわたって A/B テストを実行する必要があります。これにより、どのバージョンが他のバージョンよりも優れたパフォーマンスを発揮するかを正確に判断するために十分なデータポイントを確実に取得できます。

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