実験プログラムの拡大は、登山計画を立てるようなものです。短期的な成果だけでなく、しっかりとした戦略が必要不可欠です。ABテストは広く普及していますが、これらのプログラムを効果的に成長させる方法についての具体的なガイダンスはまだ限られています。

1,100社にわたる12万7,000件以上の実験データを基に、私たちは一時的な結果から持続的な影響へとシフトするための6つの重要なヒントを抽出しました。これらの洞察は、よりスマートでデータに基づいた意思決定を行い、実験の取り組みを次のレベルに引き上げるための指針となるでしょう。

Tip 1: 適切な指標を設定する

実験に関する真実をお伝えしましょう。すべての実験指標が同じ価値を持つわけではありません。90%以上の実験が以下の5つの一般的な指標を対象としています。

1. 1. CTAクリック数
   2. 売上高
   3. 決済
   4. 会員登録
   5. カートへの追加

しかし、データが示すところによると、これらトップ5指標のうち3つは、予想される影響が比較的低いのです。

主要指標のシェアvs予想される影響

出典：実験の進化レポート

もしかすると、あなたは知らず知らずのうちに、大きな違いを生む可能性のある指標を無視していないでしょうか？例えば、検索率は優先順位が低いにもかかわらず、高い影響力を持っています。

より大きな影響を与えるためには：

• • 訪問者を購買決定に導く決定ポイントを見つけ出す
  • 各決定ポイントに影響を与える指標を選択する
  • 各指標で高い影響力を発揮する

影響力 → より多くの改善 → 売上の増加。

Tip 2: テスト頻度を上げる

実験の本質は、もはや推測に頼らないことです。しかし、多くのテストは単純な変更にのみ焦点を当てています。例えば、ボタンの色や文言の変更などです。テスト頻度を測定することは、取り組みに勢いをつける素晴らしい方法です。中央値の企業は年間34件の実験を実施していますが、上位3%の企業は500件以上実施しています。上位10%に入るには、年間200件の実験を実施する必要があります。

企業別の実験数

出典：実験の進化レポート

しかし、スケールアップする際には、頻度から大きな変更と影響へと焦点をシフトする必要があります。単純な実験を超えて進むべき理由は以下の通りです。

• • 長期的な学びがない
  • 「もし〜だったら」以外の仮説がない
  • ビジネス目標に大きな改善や影響がない

プログラムを真にスケールアップするための鍵は、複雑な実験にあります。

バリエーション数別の実験の割合

出典：実験の進化レポート

複雑な実験は以下の特徴を持ちます。

• • ユーザー体験により大きな影響を与える大規模なコード変更を行う（有意水準99.9%以上）
  • 同時により多くのバリエーションをテストする（有意水準99.9%以上）

実験は、ビジネスのオペレーティングモデルのように機能するのです。

Tip 3: より複雑な実験を実施する

優れた実験は、大胆にユーザー体験を向上させ、様々な可能性に開かれています。

変数の期待される影響

出典：実験の進化レポート

• • チェックアウトでテストされるすべてのバリエーションの半分以上が、1つの変更タイプのみをテストしています
  • より多くの変更を加えたバリエーションは、チェックアウトに対してより大きな期待影響を提供します

では、プログラムを成功に導くにはどうすればよいでしょうか？

• • 反復的な変更（価格設定、割引、チェックアウトフロー、データ収集など）の多様なポートフォリオを持つ、より多くの開発リソースを確保する
  • あらゆる変更を文書化し、ユーザーがウェブサイト/アプリとどのように対話し、その行動を直接改善する
  • 会社のニーズに応じて、運用効率、品質、プログラムの採用を測定する実験指標を選択する

Tip 4: パーソナライゼーションを取り入れる

ワンサイズフィットオールは、もはやデジタルマーケティングのアプローチとして通用しません。同じウェブサイトの推奨事項を広範な視聴者に押し付けることはできません。

自問してみてください：あなたは本当に共感を得ていますか？

それでも、多くのデジタル企業は、リソースの制約、顧客の好みに関する不確実性、カスタマイズされた体験を実装する複雑さのために、パーソナライゼーションを避けています。

パーソナライゼーションの影響についてさらに知るために、Optimizelyは100人のマーケティングリーダーと1,000人の消費者を対象に、今日のパーソナライゼーション実践についての調査を行いました。

詳細は「パーソナライズからパーソナルへ」ガイドをご覧ください。

41%の影響増加の事例

パーソナライゼーションは、顧客満足度の向上、購買決定の迅速化、ウェブコンバージョンの向上に役立ちます。

12万7000件の実験から学んだ教訓を見ると、今日のすべての実験の半分がパーソナライゼーション戦略を使用しています。これにより、一般的な体験と比較して41%高い影響が生み出されています。

出典：実験の進化レポート

パーソナライゼーションを行う際は、以下の点に注意してください：

• • WHAT：デフォルトのデジタル体験に加えたい変更
  • WHO：それを届けたい特定のユーザーまたはグループ
  • WHY：その変更が元の目的/目標を満たしているかどうか
  • WHERE：パーソナライズされた体験を作成するために使用するプラットフォーム

パーソナライゼーションの例：

• • 閲覧行動に基づいて、お気に入りの商品のターゲットオファーを買い物客に送信する
  • 現在の天候や季節に基づいて、異なる場所の旅行プロモーションを提供する
  • 視聴者の居住地や検索内容に基づいて、ビデオコンテンツを表示する

顧客の視点から包括的な視点を提供する顧客ジャーニーを作成することが重要です。

Tip 5: 開発リソースを保護する

やりたいことをすべて構築するのに十分なリソースを持つことは決してありません。では、何を開発するかをどのように決定しますか？

実験は、フィルタリング、評価、優先順位付け、リスク軽減に役立ちます。

開発者あたりのテスト数

開発者1人あたり年間1〜10件のテストで最も高い期待影響が発生します。30件を超えると、期待影響は87%低下します。

テストあたりの予想インパクト

出典：実験の進化レポート

総期待インパクト

出典：実験の進化レポート

品質を犠牲にして量を追求すると、実験のパフォーマンスと期待される影響を損なう可能性があります。

そのため、開発リソースの使用を慎重に計画する必要があります。これには以下が必要です。

• • 明確な仮説を立て、実験チームと共有する
  • リソースを慎重に計画する
  • 意思決定の自律性を提供する

品質 → 速度 → 影響（およびコンバージョン）

AIで価値実現までの時間を短縮する

実験の世界で、この新しいAIが何をできるかを知るのは難しいかもしれません。十分な開発リソースがなくても、AI機能をうまく活用する実験プラットフォームを使えば、多くのことができます。

できることは以下の通りです。

• • AIのコード生成機能を使用して、チームが実験を実行できるようにする
  • サイトのどの部分をテストし、何を測定するかについて自動ガイダンスを行う
  • ユーザーが購入する可能性が高いセグメントベースのレコメンデーションを設定する

Tip 6: 強力な実験文化を構築する 

テストと実験プログラムを実行することは素晴らしいですが、プログラムを真に強化するには、ビジネス全体で実験文化を発展させ、育むことが重要です。

では、何が企業にそれを阻んでいるのでしょうか？

• • 他のチームが時代遅れの慣行を使用することで、より小さな改善機会に焦点が移る
  • リーダーシップが未来に影響を与える能力を過大評価することで摩擦が生じる
  • 十分な質のデータがないため、ほとんどのテストが統計的有意性に達しない

スケールアップする際には、実験プログラムは搾取と探索のバランスを取る必要があります。チームが機会が訪れたときに適切なリスクを取ることを許可してください。

ステークホルダー管理と構造が成功の鍵

より広範なビジネスの変化する優先順位と密接な関係を持つことは、テストの優先順位付けとチームの成長に不可欠です。サイロ化を避けてください。

他のチームが良い実験の基本を学んでいることを確認してください。これは、誰が実験を実行し、結果をレビューし、最終的に勝者が実装されたかを判断するのに役立ちます。

より良い洞察。より鋭い分析。

「データは何かを教えてくれるはずだ」 「私たちはデータ駆動型だ」

はい、優れたデータが違いを生みます。

テクノロジースタック分析の有無による実験のパフォーマンス

出典：実験の進化レポート

• • アナリティクスを持つチームは、持たないチームよりもテストごとに32%パフォーマンスが向上
  • ヒートマッピングを追加したチームは、さらに16%成功率が向上
  • アナリティクスを持つすべての企業がそれを効果的に使用しているわけではないことを考えると、これはより多くの企業にとってアナリティクス使用が大きな改善機会であることを示唆しています

しかし、あなたが見て使用するほとんどのデータは、仮定と主観的な解釈が層になっています。

それ自体は問題ありませんが、ユーザーのニーズを意識せずに操作すると、あなたは意図したよりもさらに主観的に行動することになります。

Webアナリティクスは、単なるデータの尋問ではありません。データの支援を受けて批判的に考える能力を持つことが重要です。

要するに、実験は、データそのものよりも重要な思考プロセスを構築するのに役立ちます。

• • ビジネスの問題を部分とステップに分解する
  • 分析と実験を設計する
  • 認知バイアスを認識し、回避する

ホワイトペーパーのダウンロード

本記事で紹介した実験プログラム拡大のための詳細な洞察と戦略について、より深く学びたい方は、ぜひ以下のホワイトペーパーをダウンロードしてください。

12万7000件の実験から学ぶ プログラムを拡大するための6つのヒント

このホワイトペーパーでは、本記事で触れた内容をさらに掘り下げ、実践的な戦略と具体的な事例を豊富に紹介しています。データ駆動型の意思決定を強化し、ビジネスの成果を最大化するための貴重な情報源となるでしょう。

Optimizelyに関するお問い合わせ

Optimizelyの導入や実験プログラムの最適化についてさらに詳しく知りたい方は、ぜひギャプライズまでお問い合わせください。お客様の課題に応じてカスタマイズした提案も可能です。

実験プログラムを次のレベルに引き上げ、データ駆動型の意思決定を強化したい方は、ぜひこの機会にご相談ください。経験豊富な専門家が、あなたのビジネスに最適なソリューションをご提案いたします。

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