仮説がABテストの成功を左右する!成果を出す仮説の立て方

ABテストの目的とは

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。

なぜABテストで仮説は重要なのか?

仮説を立てずにABテストを行うリスク

WEBサイトのパフォーマンス改善に役立つABテストですが、成功させるためには、仮説を立てることが重要です。仮説を立てずに実施すると、導き出された結果について正しい解釈をすることができません。また、仮説を立てたとしても、それが的外れな場合は、思うような成果を達成するのは難しくなります。

商品がどうすれば売れるのかについての考え方とLPOやABテストの実践方法を解説した書籍「マーケッターとデータサイエンティストが語る売れるロジックの見つけ方」(発行:宣伝会議)では、仮説を立てずにABテストを行うリスクについて、以下の3つを挙げています。

1. テスト中の成約率が下がるリスク

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。

2. 検証に時間がかかることで成果に結びつかないリスク

仮説を立てずにテストを行うと、検証するクリエイティブ数の増加に結びつくなど、時間のリスクが生じます。時間をかけることが必ずしも成果に結びつくとは限らないため、テスト前に仮説を立て、効果的なクリエイティブに絞って検証することでそのリスクを減らせます。

3. 効果の根拠が分からないリスク

ABテストでCVRの最大化を見込めるクリエイティブが見つかったとしても、事前の仮説を立てていない場合は、なぜ成約率が上がったのか、変更したどの点がどのように良かったかの判別ができません。仮説を立てて実施することで、たとえ成約率が上がらず失敗に終わったとしても、マーケティングの知見を得ることができます。

ABテストを成功させるための仮説の重要性を押さえたところで、次からは、具体的な作業について見ていきましょう。

ABテストのプロセス

ABテストを実施する際、一般的には以下の流れで作業を進めていきます。

1. 仮説を立てる

どのページをどのように改善するべきか、改善するとしたらどのような方法があるのか、その改善によってユーザー行動はどのように変わるのかなど、仮説を立て、改善のためのさまざまなアイディアを出していきます。

2. クリエイティブ(テストパターン)を作る

仮説に沿って出てきたさまざまなアイディアをもとに、テストするページのクリエイティブを決めていきます。

3. テスト計画を立て、ABテストを実行する

ABテストには、AとBを別期間で実施する「逐次テスト」と、AとBを同期間で実施する「並行テスト」の二つの方法があります。テスト方法も含め、テストの時期、テスト日数などについて具体的な計画を立て、実行します。

4. ABテストの結果を検証する

仮説は正しかったのか、仮説とは違う結果が出たのか、テスト結果を分析し、検証していきます。仮説を立てて実施することで、想定外だった場合の検証もしやすくなります。

仮説はどうやって立てる?

ユーザー調査などのデータを足がかりに仮説を立てる

ここからは、ABテストにおいて重要な仮説構築はどのような手順で行えばいいのか、具体的に解説していきましょう。

そもそも、どのページに対してABテストを実施すべきか悩む人も多いかもしれませんが、成功率を高めるためには、ゴールに近いページから改善の可能性を探るのが一般的です。例えば、商品購入や資料請求などにつながるフォームページ、記載後の確認ページなど、CVに近く、テストの影響が大きく出るページです。

また、仮説を立てる際には、ユーザーが現状ではどのような行動をしているのか、調査・分析を行い、今どんな課題があるのかを把握することも重要です。

仮説構築に必要な調査とは

定量調査
Google Analyticsなどのアクセス解析ツールや、ユーザー行動を視覚的に見られるヒートマップツールなどを用いて、サイト訪問者の行動を数値化して分析します。

定性調査
数値化できないユーザーの心理的な側面を調査して分析します。お金をかけずに身近な人にサイトについての感想を聞くといった小規模なものから、ユーザーを多数集めてインタビューするなどやり方はさまざまです。定性調査では、ユーザーの関心事や疑問・不安といったコミュニケーションレベルの課題他、文章の可動性、操作性といった表現レベルの課題などを見つけることができます。
自社サイトのユーザー行動以外にも、競合サイトや人気のある異業種サイトの構造や仕組みなどを調査・研究することもおすすめです。

自社サイトについて調査・分析をすることによって、どのページのどこをどう改善したら、ユーザー行動が変わるのかといった仮説が立てやすくなります。

思いつく限りの改善アイディアをひねり出す

仮説を立てたら、その仮説に沿って思いつく限りの改善アイディアを出していきましょう。
ここから先は、「仮説構築→改善アイディアに基づくABテスト実施→結果の検証・判断」のPDCAサイクルを継続的に回し、サイトの改善を行っていくことが大切です。

実は、ABテストを実施しても、結果に明らかな違いが出るのは3割程度です。3割を低いとみるか、高いとみるかは意見の分かれるところでしょうが、ABテストには簡単に実施でき、結果がすぐに分かるという利点があります。仮に思ったような結果が出なかったとしても、ABテストを繰り返すことは容易です。
野球にたとえれば、10回バッターボックスに立って3回ヒットが打てるということで、かなりの打率ともいえます。

ABテストにおいては、改善アイディアをテスト内容に反映させることに時間をかけるのではなく、仮説に基づく可能性の高い改善アイディアをどんどんテストして検証していく姿勢も大切です。

良い仮説を立てるためのポイント

ここで改めて、仮説を作る際に考慮したい要素について確認しておきましょう。良い仮説を立てるためのポイントともいえます。

先ほど紹介した書籍「マーケッターとデータサイエンティストが語る売れるロジックの見つけ方」(発行:宣伝会議)では、以下の3つの要素を挙げています。

  1. 顧客は誰か?
  2. 何を伝えるか?
  3. それをどのように伝えるか?

上記の3つの要素を考慮して仮説を立てることは、その後に続くテストパターンの作成、テスト結果の検証において重要です。

ABテストの実施と仮説の検証

テストパターンを作る

仮説を立て、改善のためのアイディアをひねり出した後は、テストを実施するためのクリエイティブを何パターンか作ります。

クリエイティブというと難しく感じる人もいるかもしれませんが、応募ボタンの色を変える、位置を変えるなどちょっとした変更で効果が出る場合もあります。

テストパターンを作る際は、以下の4つの観点で考えると、すっきり整理できます。

  • 要素の有無/応募ボタン、購入ボタンなどをページの中に入れるか入れないか
  • 配置/ページの中央か、最下部かなど、どこに配置するか
  • デザイン/写真を入れるなら男性か女性か、応募ボタンの色、大きさ、フォントなどをどうするか
  • 文言/本文や応募ボタンなど言い回しをどうするか

テストしたいページ、項目が多数ある場合は、優先順位をつけることをおすすめします。
例えば、テストしたい箇所について、「CVの可能性・インパクト・作業の簡単さ」といった3つの観点で点数をつけ、数値化するといいでしょう。

ABテストを実施する

テストするクリエイティブを決定した後は、いよいよABテストの実施です。
ABテストには、「逐次テスト」と「並行テスト」の2つの方法があることを説明しましたが、どのような違いがあるのでしょうか。

AとBのパターンを別の時期に行う「逐次テスト」は、LPOツールなどがいらないため簡単に行えますが、テストを実施する時期によって結果も異なる可能性が高い方法です。

一方、AとBのパターンを同時期に行う「並行テスト」は、AとBを同じ条件で比較できるため、より信頼性が高い結果が得られます。「並行テスト」を行う場合は、LPOツールなどを用いることで容易に実施することができます。

ABテストの方法については、以下の記事で詳しく紹介しています。ぜひ参考にしてください。
【ABテストの方法】テストのメリットと効果的な実施方法まとめ

結果に基づき仮説を検証する

ABテストは、CVR(コンバージョンレート=成約率)の最大化やサイトエンゲージメントの向上(直帰率の改善)などを目的に行われるものです。しかし、実施したからといって、必ずしもいい結果が出るわけではありません。逆に、CVなどが下がるケースもあります。

ABテストを実施する際に重要なのは、結果に一喜一憂するのではなく、どこが良くて結果に結びついたのか、どこが悪くて結果が出なかったのかをきちんと検証することです。 仮説に基づいたABテストを実施すれば、どんな結果もその後の知見に変えることができます。

期待通りの結果が出なかったときは、仮説に基づく別の改善アイディアを出し、繰り返しABテストを行っていくことが大切です。できれば社内でチームを作り、進められるといいのですが、難しい場合は、社外の専門家などに相談することも考えられるといいでしょう。

仮説のアイディアが思い浮かばないときは

ABテストには、さまざまな成功事例があります。仮説のアイディアが思い浮かばないときは、他の成功事例などに学ぶといいかもしれません。DLPOのサイトで紹介している以下の成功事例も参考にしてみてください。

また、DLPOでは、ABテストや多変量テストに役立つツールの提供だけでなく、改善のためのアイディアが浮かばないというお客様のご相談にもお答えしています。 例えば、LPOツールを開始されて半年間は、アイディアを一緒に見つけていく、ユーザー調査の手配を行うなど、お客様のそばで、しっかり伴走するサービスも行っています。
テストを実施する際も、「有効なやり方が分からない」「もっと便利に使うには?」など、細かいご質問に対するご提案もいたしますので、お気軽にご相談ください。

メールまたはお電話で、DLPO へお気軽にお問い合わせを。
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まとめ:仮説を立ててABテストを

WEBサイトのパフォーマンス改善に役立つABテストを成功させるためには、仮説を立てることが重要です。仮説を立てずに実施すると、導き出された結果について正しい解釈ができません。
仮説を立てる際には、ただやみくもにアイディアを出すだけでなく、ユーザーが現状ではどのような行動をしているのか、調査・分析を行い、今どんな課題があるのかを把握することも重要です。
仮説を立ててABテストを行うことで、テスト結果に対しての有効な検証を行うこともできます。
ABテストを行うために仮説を立てたり、改善のアイディアを出したりすることは、慣れない方にとっては大変な作業となることもあるでしょう。DLPOの提供するツール「DLPO」は、機能が充実しているだけでなく、アイディア出しなどのサポート体制も充実したサービスです。

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