コンバージョン率向上に効果を発揮するA/Bテストの具体的な手順

82
Pocket

サイトを開設し、リスティングやSEOで自サイトのターゲットに合ったユーザーを集客しているはずなのに、売上やお問い合わせが増えている気がしない。。。
そんな時は、サイトの内部に注目してみることをおすすめします。

 

 

せっかく集めたアクセスを無駄にしないためには、サイトの内容やデザインが本当にターゲットユーザーに対して効果的なものになっているかチェックする必要があります。
そしてそのような場合に使える施策がA/Bテストです。

 

今回はA/Bテストがどのようなものかというところから、
効果を発揮するA/Bテストを行うためのポイントまでを解説していきます。

 

A/Bテストとは

 

A/Bテストとは、異なる2パターンのWebページを用意し、実際にユーザーに利用させて効果を比較するテストのこと。Webページのデザインやレイアウト、サイト内導線の最適化をはかるために用いる。
A/Bテストとは – コトバンク

 

AパターンとBパターンの2つを比較して、どちらがより多くクリックされたか、コンバージョンしたかを検証するということです。
(3つ以上のパターンを比較する場合でもA/Bテストと呼びます。)

 

実際にユーザーにサイトを使ってもらいながらテストするため、サイト運営者側の独断ではなく客観的な根拠を元にサイトを改善していくことができます。

 

なぜA/Bテストを行うべきなのか

 

なぜA/Bテストを行うべきなのか?
ズバリ、A/Bテストでサイト内部を改善したほうが、サイトの費用対効果を高められる可能性が高いからです。

 

Webサイトの費用対効果を高める方法は大きく分けて2つあります。

 

1.サイトのアクセス数を増やす
2.サイトのコンバージョン率を上げる

※コンバージョン率:Webサイトの訪問者数に対する、そのサイトで商品を購入したり会員登録を行ったりした人の割合。成約率、転換率などとも言う。

 

5Webサイトの成果はアクセス数×コンバージョン率

 

つまりアクセス数を増やす施策とコンバージョン率を上げる施策をバランスよく組み合わせて実施していく必要があります。
しかしながら、サイトのコンバージョン率を上げる施策というのは、①何から手を付けていいかわからない②そもそもサイトにアクセスが無ければやる意味がない、などの理由から後回しにされがちな傾向があります。

 

しかし以下の表を見て頂けると分かる通り、
同じ予算でもアクセスを増やす施策だけに予算を使った場合と、平行してコンバージョン率を上げる施策を行った場合では、後者のほうが
より多くのコンバージョンをより低い単価で”獲得できるのです。
※もちろん全ての場合に当てはまるわけではありません。

 

1CPA(顧客獲得単価)の比較_内部改善を行った場合と行わなかった場合

 

そしてA/Bテストはコンバージョン率を上げるための施策として最も確実性が高い施策です。
よって多くのサイトはA/Bテストに取り組むべきだと言えます。

 

A/Bテストの実施に立ちはだかる壁

 

A/Bテストが重要であるということは多くの方にとって納得できることかと思いますが、実際に行うとなると色々な障壁があるはずです。

 

すでにA/Bテストを行っている多くの企業が、以下の様な課題を抱えています。

 

①サイトの何を(どこを)テストすればいいのかわからない
②一旦テストをしてみたけど効果が出ない

 

2ABテスト実施にあたっての課題

 

A/Bテストは始めること自体は比較的簡単にできます。
しかし効果を実感するには事前知識やノウハウが必要になってきます。

 

上記のような状況に陥らないためのノウハウを、以下でご紹介していきます。

 

A/Bテストの効果を最大化するためのポイント4つ

 

A/Bテストを始める前にこの4つのポイントを確認しましょう

 

1.サイト訪問ユーザーの属性を把握できているか

2.テストしようとしているのは、改善効果の高いページか

3.客観的な視点も含めて仮説を立てているか

4.仮説検証がしやすいテスト設計になっているか

 

それぞれの項目について、以下で詳しく説明します。

 

1.サイト訪問ユーザーの属性を把握できているか

 

サイトに訪問しているユーザーを知ることで、ユーザー視点の仮説が立案しやすくなります。以下の4つの観点でサイトに訪問しているユーザーの心の中を具体的に想像していきましょう。

 

①訪問ユーザーはどのような人か

 

ユーザーの嗜好・性別・年齢層・性格など

 

Googleアナリティクスの「ユーザー」の「インタレストカテゴリ」や、
Yahoo!アクセス解析の「ユーザー属性」データ、
ページにいいね!しているユーザーなどからユーザー属性の傾向を掴みます。

 

そしてそのようなデータの中から、自分たちが最も重要なターゲットとすべきユーザーをイメージし、「そのユーザーにコンバージョンしてもらうにはどうすればいいか」を軸にしましょう。

 

②どのような情報を求めているのか

 

関心を持っていることなど

 

Googleアナリティクスの「集客」の「キーワード」や「すべての参照」から、どのような情報を求めているユーザーなのかを把握します。また、広告を出している場合は、どのような広告からアクセスしたのかもチェックします。

 

③ユーザーが疑問に思っている点はどこか

 

「わからない」と感じさせている部分があるか、それはどこか

 

サイトへのお問い合わせの内容や、普段お客様と接している営業の方からヒアリングすることで、ユーザーと自分たちの知識や前提の違いを発見しましょう。

 

ここがわかっていないと商品やサービスの魅力を正しく伝えられません。

 

④ユーザーがこの商品を選ぶ理由は何か

 

ユーザーにとっての差別化ポイントは何か

 

実際にお問い合わせしてくれたユーザーや、直接お客様に接しているスタッフに聞くなど、商品を買ってくれたユーザーがあなたのサイトを選んだ理由は何かを把握します。
こちらが思っている部分とは違う部分が選ばれる理由になっていないか確認しましょう。

 

2.テストしようとしているのは、改善効果の高いページか

 

ユーザーを知った次は、自サイトの現状の把握です。サイトのどこをテストすれば成果インパクトが大きいかを選定しましょう。

 

A/Bテストを優先的に行うべきページは以下の3つです。

 

①アクセス数の多いページ

 

多くのユーザーが訪れるページは、改善によるサイト全体へのインパクトが大きいです。

 

②コンバージョンに至るまでの動線となるページ

 

エントリーフォームの前によく見られているのはどのページでしょうか?
サイト内のユーザーの行動を分析すると、コンバージョンするユーザーの多くが見ているページが見つかることがあります(料金一覧ページなど)。
そのようなコンバージョンへの最終的な決断に近いページは、改善によるコンバージョン率向上への貢献度が高い傾向があります。

 

③エントリーフォームページ

 

エントリーフォームまでくるユーザーの数は限られているものの、少しの改善が大きく影響する場合があります。
取りこぼしを減らすためにA/Bテストによる検証を行う必要性があるでしょう。

 

3.客観的な視点も含めて仮説を立てているか

 

A/Bテストは「サイトのこの部分はユーザーから●●と思われるのではないか」という仮説から、改善案の考案が始まります。
つまり、仮説が的はずれなものだとどんなにテストを繰り返しても効果を得られないということです。

 

自分の視点から仮説を考えることも重要ですが、的はずれな仮説になることを防ぐためには、サイト運営に関わっていない第三者(できれば実際のユーザーに近い人)の意見を聞くことが重要です。

 

実際にサイトを使ってもらいその様子を観察したり、サイトの使いづらかった部分を聞くなど、自分以外の視点も取り入れてA/Bテストを行いましょう。

 

4.仮説検証がしやすいテスト設計になっているか

 

有効な仮説を立案しても、その仮説を検証する方法が適切でなければ、精度の高い検証結果を出すことができません。A/Bテストの設計の際には以下の3つの観点から、適切な設計になっているかを確認しましょう。

 

①検証したい部分を強調したテストパターンになっているか

 

キャッチコピーのテストならキャッチコピー以外の部分は変えず、テストしたい部分にユーザーの目が行くように配慮しましょう。

 

他の部分も変更したり、変更した部分がユーザーにあまり見られない部分にあった場合、結果分析が困難になります。

 

②仮説ごとに適切なKPI設定ができているか

 

仮説を検証するために仮説ごとに適切なKPIを設定します。全てのテストのKPIをコンバージョン率にしてしまうと、変数が多すぎてしまい、有意義な結果を得られません。
TOPページの改善であれば直帰率、商品ページなら「カートに追加」ボタンのクリック率など、KPIはテストの効果を計測しやすいものを設定します。

 

③必要なサンプル数を確保できるスケジュールが組まれているか

 

A/Bテストの一つのテストを行う期間は、精度の高い検証に必要なサンプル数が揃うまでです。

 

月間アクセス数が4,000のサイトが2パターンのページをテストする場合、一つのテストパターンに1,000サンプルが必要だと仮定すると
テスト期間は2週間となります。

 

もし同じテストを月間アクセス数が2,000のサイトが行う場合、テスト期間は1ヶ月必要ということになります。

 

まとめ

 

A/Bテストを実施する際の基礎的なポイントをご紹介しました。

 

コンバージョン率を高めるための施策は、
正しかったかどうかを判断するのが難しいため、A/Bテストによる検証が有効になってきますが、適切にテストが行わなければ、その効力も半減してしまいます。

 

ご紹介した4つのポイントを踏まえて、
サイトの成果向上につながるA/Bテストを着実に行っていきましょう。

 

 

Pocket

無料ebook

今すぐ見直すべきサイト内部リンク4つのポイント
姓(必須)
名(必須)
会社名(必須)
電話(必須)
メールアドレス(必須)
個人情報のお取り扱いについて

競合比較ができるSEOツール

最大10項目(順位/被リンク数など)の競合調査が無料でできます。

プロモニスタ編集部
プロモニスタでは、コンテンツマーケティングとコンテンツSEO、SEO対策を中心にwebマーケティング関連の最新情報やノウハウ、当社の事例を発信しています。