LPO研究所所長の鎌田です。
「グロースハック」という言葉をよく目にするようになり、最近ではABテストを実施したいという声も多く頂くようになりました。
しかし始めに断言しておきますが、ただABテストをするだけでは、大きな成果は見込めません。ABテストを実施する前に、どんな準備をするかが成功の鍵を握っているのです。
今日はABテストを実施する前に、やっておくべき事前準備についてまとめました。
それではいってみましょう。
目次
１. 次に繋がる仮説を立てる
ABテストを行う上で、最も重要なのはどんな仮説を立てるかということです。
以下の事例をご覧ください。
こちらはある化粧品のスマホLPにておこなった、メインビジュアルのABテスト結果です。
変更したのはメインビジュアルだけでしたが、なんとBのデザインはAと比べて388.2%という4倍近いCV率を出しています。
このABテストを実施する上では2つの仮説がありました。
検索ユーザーに対し、
- 「信頼性」をアピールし、商品に対する不安を払拭した方が刺さるのか？
- 「専門性」をアピールし、悩みを解決できることを強調した方が刺さるのか？
という2つの仮説です。上の2つを元にメインビジュアルを作成しました。
結果は上記の通りですが、こちらのABテストをヒートマップツールのクリックテールで深堀りしていくと、非常に興味深い結果が出たのです。
こちらはABそれぞれの注目度を可視化したヒートマップです。変更したのはメインビジュアルだけですが、実はメインビジュアルには大きな変化がありませんでした。
では何が興味深かったかというと、「メインビジュアルのテストを行うことで変化したのは、メインビジュアルではなく、下層コンテンツの注目度」という点です。
つまり、専門性をアピールすることで、毛穴に対して深い悩みを持つユーザーに刺さるようになり、結果的にマニアックなコンテンツを読まれるようになったことでCV率が上がったのです。
こういった結果を出せるのが、次に繋がる良いABテストです。
例えば、なんの意図もなくとりあえず2つのデザインをABテストで走らせたとして、結果CV率が上がったとしてもその先の改善は何も見込めません。
ですが上記に挙げた例のように「専門性という要素は刺さるのか」という明確な仮説を持った上でテストを実施すれば、テストの結果が良かった際に、「次はより専門性をアピールするために製造工程を詳しく入れてみよう」といった次のアイデアにつながっていくのです。
ABテストとは決して1回で終わらせるものではなく継続的に実施していくものです。
テストの仮説を立てる際に、
「◯◯という仮説が立証できたら次は◯◯という点をより強化しよう」
という形で「テストの次のテスト」までイメージして仮説を立てましょう。
そうする事でスムーズにPDCAを回すことができます。
２. 改善後の売上インパクトまで想定する
ABテストを実施する場合、CV率の変化だけを追っていては、攻めのテストができません。
その改善によって、「売上高に対してどこまで貢献するのか」を想定することで、改善の実施スピード・判断スピードは格段に上がります。
以下は実際に弊社がABテストを行う際に、使用しているシミュレーションシートです。
CV率が0.3%アップしただけで、年間売上へのインパクトは360,000円もあります。
CV率だけを見ていると「たった0.3%か…」と流されてしまうかもしれませんが、
売上に直すだけで、改善インパクトがどれだけ大きいかを可視化することができます。
このようなシミュレーションをすることがなぜ重要かというと、
ABテストは「小さいことの積み重ね」だからです。小さいことを続けるには、
モチベーションの維持が必要不可欠になります。
インパクトを可視化することで、小さな改善でも売上に大きな影響を与えられることを事前に把握することができます。
さらに売上に対するインパクトを可視化しておけば、
改修に予算がかかる際も明確な判断基準を持って実施することが可能です。
ちなみにECサイトの場合は、CV数＝売上という構図が比較的はっきりしているのでシミュレーションが容易ですが、BtoBなど2ステップのビジネスであれば、ここに「面談数」「受注率」なども要素に入ってくるので、その点も踏まえたシミュレーションが必要になります。
３.結果に言い訳をつくらない
ABテストは必ず同一期間内に実施するようにしましょう。
同一期間内に実施しないと以下の様な言い訳が出てしまうケースが多いです。
「リスティング広告の予算配分が違ったから…」
「季節要因が入ってきてしまったから…」
「他にも変更した場所があったから…」
同一期間内にABテストを実施するには、以下のような方法があげられます。
(1) リスティング広告のリンク先テスト
タイトル、説明文が全く同じ広告に対して、リンク先を２種類のページに設定します。無料で実施する事ができますが、ＣＶ率が高い方にトラフィックを自動最適化していまい、割り振りが偏ってしまうためテスト結果がブレてしまう事があります。
(2) GoogleアナリティクスのWebテスト
無料でおこなう事ができ、テストのパターンそれぞれへトラフィックを均等に割り振る事ができます。実行できるテスト方式はＡＢテストのみで、オリジナルの他にもう一つテストするページをコーディングし、アップロードする必要があります。
(3) オプティマイズリーなどのABテストツール
有料のツールですが、ページ内の様々な要素を同時にテストし最適な組み合わせを判別する事ができる多変量テストを行う事ができます。また、オプティマイズリーは管理画面にビジュアルエディタを搭載しているため簡単にテストページを作成する事ができ、コーディングの知識が無くてもテストを行う事ができます。
こちらにテストしたいページのＵＲＬを入れると、ビジュアルエディタを体験する事ができます。
お金をかけずに行うならリスティング広告やGoogleアナリティクスのWebテスト、本格的に行うならオプティマイズリーなどのABテストツールを検討するのがよいでしょう。
ちなみに弊社ではテストおよび計測のし易さから(3)に名前のあがったOptimizely(オプティマイズリー)というツールをメインに使っています。
４.流入を確保する
ABテストを実施する場合、前提として一定量のアクセス数が必要となります。
テストの母数が少ないと判断に時間がかかり、スピーディーに改善サイクルを回すことができません。
目安として、ABで2パターンを走らせる場合、それぞれ1000アクセス、合計2000アクセス程度を2週間以内に集められる状態をつくりましょう。
また以下のサイトを活用することにより、テストの信ぴょう性を担保する上で必要なPV数を把握することができます。
http://www.testsignificance.com/
→2020年9月現在、利用できなくなっています
使い方は以下のとおりです。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
ABテストは結果が明確に出るため、取り組みやすく判断もしやすい反面、続けていると「とりあえずやってみよう」といった感じで、明確な仮説なしに実施してしまうケースも少なくありません。
繰り返しますが、ABテストは1回で終わらせるものではなく、継続的に実施してこそ真の成果を発揮します。単発のテストで終わらないよう、常に明確な仮説を持った上で実施しましょう。
また実際ABテストを実施する際は、対象ページの抽出とアイデア出しが必要になりますが、それはまた別の記事にてご紹介します。
それではまた次回。
