通常WEBページのクリエイティブは推敲を重ねて作られたものです。その一部分を仮説構築も行わず、ただやみくもに変更するだけだと、ページの統一感が崩れ、成約率が下がる場合があります。
ABテストは、WEBサイトのパフォーマンスを改善するためのテスト手法として、さまざまな場面で多用されています。目的は、サイトによって異なるものの、一般的には、CVR(コンバージョンレート=成約率)の最大化、サイトエンゲージメントの向上(直帰率の改善)などです。
ABテストは、2つ以上のページバージョンを用意してテストを行い、どのバージョンのパフォーマンスが最も高いかを導き出します。対象となるページは、LP(ランディングページ)やトップページのほか、会員ページ、商品一覧ページ、購入フォームなど実にさまざまで、CVRとして設定されるKPI(重要業績評価指標)も、購入率、寄付率、資料請求率、ダウンロード率、ログイン率などサイトの内容によって変わってきます。
ABテストはセットアップや実装が比較的容易で、短期間でできるものの、方法を誤ると思ったような効果が出ないこともあります。実際、「訪問者はあるのにCV(コンバージョン)が上がらない原因が分からない」「そもそも比較のためにどのようなページを作ればいいのか分からない」など、担当者の悩みもよく聞きます。
実は、ABテストにおいては、仮説を立てた上で挑むことがとても重要です。では、その仮説はどのように立てたらいいのでしょうか。 今回は、ABテストを成功させるための仮説の立て方やポイント、検証方法の具体的な流れについて紹介します。