ウェブサイトのコンバージョン率を向上させるためのA/Bテストの活用法

イントロ

多くのマーケターは、何が効果的で何が効果的でないかをよく理解していると思うかもしれません。しかし、実際には、直感は嘘をつくことがあります。そこで、推測を排除して、A/Bテストを実施する必要があります。

A/Bテストとは、戦略の効果をリアルに、リアルタイムに分析することです。見出しや行動喚起など、特定の要素やページのパフォーマンスを確認することができます。訪問者の反応を観察することができます。A/Bテストの結果は、ウェブサイトから何を導入するか、何を削除するかについてのあなたの理解です。

A/Bテストのもう一つの利点は、Webサイトのコンバージョン率を高めることができることです。しかし、A/Bテストとは何なのか、どんな種類があるのか、どのように始めればいいのか？今回は、A/Bテストの基本を勉強し、自信を持ってテストを始められるよう、成功するためのヒントを紹介します。

コンバージョンレートを理解し、その重要性を理解する

コンバージョンレートとは何ですか？

あなたが製品やサービスを販売するためにビジネスを始めたとします。ウェブサイトやアプリを作成し、訪問者がコンテンツを消費し、何らかのアクションを起こすことを期待します。このアクションがコンバージョンであり、その数を継続的に増やしていく必要があります。そこで、コンバージョン率最適化（CRO）を定義する必要があります。

コンバージョン率最適化とは、いったい何なのでしょうか？CROとは、以下のような目的のアクションを行う人（コンバージョン）を増やすことです：

• を予約してください；
• を購入する；
• メールマガジンの購読を申し込む
• デモを予約する

どのようなビジネスでもコンバージョン率を向上させることができますが、eコマースのコンバージョン最適化に焦点を当てることもできます。いずれにせよ、訪問者が商品を購入するために必要な経路を簡素化する必要があります。ナビゲーションの整理や特定のリンクの表示など、顧客に道を示すための工夫をすることもできます。

なぜコンバージョンレートが重要なのか？

コンバージョン率は、ユーザーが何を求めているのか、何を気に入っているのか、何が原因で他のページに進めないのかを示すため、最も重要な指標の1つです。コンバージョン率が低い理由として考えられるのは、以下のようなもので、数え切れません：

• 使い勝手が悪い；
• の不調を訴える；
• 広告の非効果；
• 不便なボタン配置；
• ワンフィンガーでタップできる小さなサイズのリンクなど。

あなたのウェブサイトに100人の訪問者があったとして、購入に至ったのはたった1人だとします。これはコンバージョン率1％です。しかし、CRO戦術を導入すれば、そのコンバージョン率を2％、あるいはそれ以上に高めることができる可能性があります！

コンバージョン率を深く分析し、ウェブサイトのさまざまなコンポーネントを微調整することで、デザインを改善することができます。それはつまり、あなたのビジネスの売上や収入が増え、顧客満足度が高まることを意味し、それを拒む人はいないでしょう。だからこそ、この指標を高めるべきなのです。

A/Bテストとは何か、なぜ検討する必要があるのか？

A/Bテストとは何ですか？

A/Bとは、Webサイトの機能を2つのバージョンで比較することを意味します。ある要素についてAバージョンとBバージョンを作成し、ユーザーに表示します。なお、正しい結果を得るためには、トラフィックを均等に分割する必要があります。

そのテキストが十分に表示されているかどうかを確認し、より大きなテキストを作成したいとします。新しいテキストはバージョンBとなり、後半の訪問者には、あなたのウェブサイトの標準的なテキスト（バージョンA）が表示されます。そして、各ページの主要業績評価指標（KPI）とメトリクスを比較し、勝利する選択肢を決定します。

A/Bテストのメリット

A/Bテストは、より多くのコンバージョンをもたらすためにウェブサイトがどうあるべきかを定義する信頼できる方法です。データによると、58％の企業がCROのためにA/Bテストを採用しています。また、企業には以下のようなメリットもあります：

• インフォームド・ディシジョンを行う；
• を増やし、収益を上げる；
• パーチャージャーニーにおける摩擦を取り除く；
• 顧客のペインポイントに対応する；
• ユーザーエクスペリエンスを向上させる；
• ウェブサイトからの離脱を防ぐ（直帰率を下げる）；
• を小さくして、段階的にWebサイトを作り直す。

テストにはどのような種類があるのでしょうか？

URLのスプリットテスト

スプリットテストとA/Bテストという言葉が混同されていることがあります。スプリットテストは、ウェブサイトのあるバージョン（コントロールバージョン）と別のバージョン（バリエーションページ）を比較し、ウェブサイトの訪問者がどちらに反応するかを確認するものです。

これらのページは、購買を促すなどの目的は同じであるはずです。しかし、フロントエンドのコントロールにわずかな修正を加えるA/Bテストと比較すると、デザインはより大きく異なるはずです。さらに、スプリットテストのページは、異なるURLに存在する必要があります。

マルチバリエイトテスト

このタイプのテストは、いくつかの項目の組み合わせを同時にテストすることを指します。ページ内の複数の項目を変更するため、最終的な製品の外観はバージョンによって大きく異なる可能性があります。

マルチページ・テスト

マルチページテストは、要素が複数のページに存在するが、同じでない、別の場所に現れる、または異なる名前を持っている場合に登場します。2つの方法で行うことができます：

• Funnel Multipage Testing：セールスファネル全体を再設計し、新しいバージョンを作成する；
• 従来のマルチページテスト：ボタン、バナー、バッジ、レビューなど、特定の要素を変更したり置き換えたりする。

A/Bテストのプロセスを詳しく解説

1.あなたの目標は何ですか？

ビジネスとウェブサイトの目的を明確にする。何をコンバージョンと考え、何が最も利益をもたらすのか。注文数の増加、平均注文金額の増加、定期購入の増加、広告のクリック数のみの増加などを目指すこともできます。また、テストするページの優先順位も決めておく必要があります。どのように？Ranktrackerのウェブサイト監査のようなツールを使って、トラフィックや検索エンジンのランキングに関して最もパフォーマンスの高いページと最も低いページを特定します。

2.視聴者を動機付け、懸念させるものは何か？

訪問者のマーケティングファネルの障害物を取り除くには、訪問者の行動の背後にある問題と原動力を特定します。例えば、Eコマースサイトの売上を伸ばしたい場合、消費者の悩みとして考えられるのは以下のようなことです：

• 送料無料/送料無料です；
• 返品が可能なこと；
• 各種支払方法の有無など。

3.仮説は何ですか？

前の2つの段階を経た次のステップは、仮説を立てることです。顧客により良いサービスを提供するために、Webサイトのどの部分をテストすべきか。何を達成する予定なのかを具体的に示し、例えば休日、プロモーション、インフルエンサーとのコラボレーションなど、外部要因も考慮します。例えば、売上を向上させるというケースです。仮説としては、「チェックアウト時に支払い方法をより多く表示すれば、人々は好みの方法で購入する可能性が高くなる」というものが考えられる。

4.A/Bテストの開始

さて、いよいよ研究を実践に移すときが来ました。各仮説について、A/Bまたは多変量（複数の選択肢を持つ）テストを作成します。仮説をもとに、バリアントページを作成しながら、デザインを調整します。テストの実行と結果の追跡には、専用のツールを活用することができますが、これについては後述します。

先ほどの決済サービスの例に戻ると、Apple Pay、Google Pay、Samsung Pay、あるいは暗号通貨など、より多くの選択肢を統合することができます。トラフィックを半分に分け、片方は古いデザイン、もう片方は新しいデザインを見るようにします。

5.結果の追跡と分析

テスト開始時に設定した目的を達成できたか？など、テスト結果を測定する：

• をコンバージョンレートとする；
• 直帰率である；
• 増収となる。

2つのグループ間のコンバージョン率の差を決定し、平均的なパラメータと比較します。それによって、調査結果の現実的な有用性を測定することができます。

6.最良の選択肢を実行する

勝者を配備し、それがウェブサイトに表示される唯一の選択肢であることを確認します。これで、訪問者がWebサイトで何を気に入っているのかを示す実際の統計ができました。もし、あまり変化が見られないようであれば、仮説を見直し、やり直します。失敗と思われるものでも、成果につながることがあります。失敗から学び、何が成果を生むのか、生まないのかを再考してください。

A/Bテストツール

前述したように、A/Bテストツールを使用することで、プロセスを合理化することができます。あなたが追求するものによっては、セールス/マーケティング・ソフトウェアにテスト機能が組み込まれている可能性が高いです。これらのツールは、ヒートマップや録画/再生を使ってユーザーの行動を分析することで、テストキャンペーンを調整することができます。

しかし、専用のA/Bテストシステムは、必要最低限のものだけではありません。例えば、テストシナリオがあらかじめ設定されているものも多くあります。そのため、大手オンラインショップの約75％がこのようなソフトウェアを使用しているほど人気があります。

最も効果的なA/Bテストツールは、実験プログラムの開発をスピードアップし、拡張し、支援します。最も代表的な2種類のソリューションは、以下の通りです：

• 正確な数値データに基づく定量的なツールです：これらの技術の最も良い使い方は、次のような定量的で数値化された情報を収集することです：
  1. ウェブサイト、アプリ、または製品を利用した人の数；
  2. リードや顧客となったユーザーの割合；
  3. ボタンクリックの頻度

そのようなソリューションとして、VWOやOmniconvertがあります。

• ユーザーおよび製品中心（PX）の定性的なツールです：ユーザーエクスペリエンス、ユーザー行動、プロダクトエクスペリエンスに関する洞察を組み合わせて、人々がなぜ特定の行動をとるのかを発見します。Hotjar、Usersnap、CrazyEggなどがその例です。

Webサイトの価値を最大限に引き出すためには、両方のツールを活用するのがベターです。

効果的なA/Bテストのためのベストプラクティス

ここでは、A/Bテストのプロセスを起案する際に覚えておくべきことを説明します：

• 一度に1つの変数のバリエーションをテストする。例えば、ボタンの色と文字の大きさを変えたとします。何がどの程度コンバージョン率に影響したのか、どのように特定するのでしょうか。1回のテストでは、1つの要素だけを取り上げる必要があります。
• 関連性を重視する。A/Bテストは、ターゲットオーディエンスにとってより適切なコンテンツに関する洞察を提供し、訪問者を引き付け、リードに変換する可能性があります。
• 再現性のあるプロセスを開発する。これは、学んだことを使ってさらにテストを実行し、各テストコンセプトを維持するか、削除するか、拡張するかを選択することを含みます。
• 目的が明確であることを確認するSaaS、B2B、Eコマースのビジネスでは、購入、無料トライアルのサインアップ、リードフォームの送信など、さまざまな目標があります。あなたの仕事は、あなた自身のものを見つけることです。

A/Bテスト中に避けるべき間違い

A/Bテストの話題は、その過程で起こりうる失敗を抜きにしては語れないでしょう。これらは、以下の通りです：

• 適切な計画を怠ること。仮説を確立するために調査する必要があります。それによって、変更すべき要素、期待される結果、優先順位が決まります。最初に間違った仮説を立てると、テストプロセス全体を見誤る可能性があります。また、他の人がうまくいったことを鵜呑みにするのではなく、自分なりの道を歩むべきでしょう。そのため、対象者と要件を特定することが重要です。
• 複数の要素を一度にテストする一度に複数の機能を選んでテストするのは混乱を招き、より詳細な分析が必要になります。優先順位を決めて、各パーツをステップバイステップでテストしましょう。
• **テスト期間を正しく設定できない。**最終的な結果は、実際のユーザーでテストを実施する際の様々な要因に左右されます。例えば、季節や平日、プロモーションによってコンバージョンレートが異なる場合があります。そのため、テスト期間は1～2週間が推奨されています。
• トラフィックをバランスよく配分していないトラフィックを均等に分けるだけでなく、既存顧客と新規顧客のバランスをとって、正しいコンバージョン率を得る必要があります。
• 1回の検証でやめること。仮説の検証を続けるには、その仮説を裏付ける証拠が必要です。だからこそ、論文に自信を持つために、その裏付けとなる多様なデータを収集する必要があります。例えば半年間など、何度かテストを行い、最も適したバージョンを見つけるということです。

結論から言うとA/BテストによるWebサイトの強化

コンバージョンを最大化する方法をお探しですか？A/Bテストはこのタスクに役立つかもしれません。統計によると、コンバージョン最適化において、アナリティクスに次いで2番目に多く使用されている戦略です。そして、97.6％の企業がA/Bテストを実施していると報告しています。ユーザーエクスペリエンスを最適化するための調査に基づきながら、さまざまなウェブサイトの構成要素をテストすることができます。こうして正確な予測を立て、より多くの売上と収益につなげることができるのです。

初めてA/Bテストを実施する際の重要なステップと、陥りやすい失敗について説明しました。テストする要素を1つ選び、目標を設定し、その結果から学びましょう。

また、このプロセスをより管理しやすくするために、A/Bテストツールを採用しましょう。これらは多機能で強力で、複雑さや価格、テスト時に使用するデータの種類もさまざまです。ですから、小さな代理店でも、急成長中の企業でも、自分に合ったものを見つけることができます。