A/Bテストでサイト改善を図る

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2016.05.10 A/Bテスト

A/Bテストでサイト改善を図る

WebのページをA・B2種類用意して、どちらのページにした方が良い結果を得られるか試すことをA/Bテストといいます。

例えば、同じ内容のページであっても、メインカラーとして2種類用意してそれぞれ公開し、アクセス分析を行ってどちらのカラーの方がユーザーの反応がいいかを調べます。業種業態によっては、イメージに沿うカラーの方が反応が良い場合があったり、目立つ色のバナーで目を引いて、問い合わせを増やすことができる場合があります。A/Bテストは、サイト運営をより効率的に行うために、現存サイトにどのような修正を加えればよいのかを知るために行うものです。

A/Bテストによってサイトを改善していくと、バナーやボタンのクリック率を上げることができたり、離脱率を低くしてページ滞在時間を長くすることができるようになります。そして、こうした施策は結果的にコンバージョン率を上げることにもつながります。

もっと具体的にA/Bテストを見てみましょう。
例えば、サイトからの問い合わせを増やしたいと考えている場合、次のようなテストをすることが考えられます。

・サイトのメインカラーを黄色から緑に変更してみる
・お問い合わせボタンの位置をもっと高い位置に変更する
・ボタンの出現回数を1回から2回に増やしてみる
・雰囲気の異なるバナーを2種類用意する
・サイト内で使用するフォントや文字のサイズを変えてみる
・ページ内に問い合わせ用の目印を設置してみる
・キャッチフレーズを2つ用意して、反応が良い方を見る

などなど、、、

どのようなテストを用意するかに決まりはありません。
「こうしてみてはどうか?」と思うことをどんどんテストして反応をみて、良い結果が得られたものを残していけばよいのです。

サイトを制作するときは、デザインや色、配置など、1つに決められなくて悩むことも多いでしょう。しかし、ページの反応率などは実際にサイトをリリースしてみないと分からないことがほとんどです。ですから、まずは最善と思われるサイトをリリースして、アクセス数を上げながらA/Bテストを繰り返し、実際の反応をみてサイトを改善していくというのが正攻法なのです。サイトのターゲットとなるユーザーが何に強い反応を示すのか、どのような工夫をするとユーザーはコンバージョンとなる行動をしやすいのかなど、A/Bテストを行うとユーザーの様々な心理を知ることができ、非常に多くの教訓を得ることができます。
2.A/Bテストの使用目的

A/Bテストとは、1つのWebサイトに違う2パターンのページを用意し、ユーザの反応を実際に見て、よりよいページ構成を知るテストです。ユーザーが購入や良い合わせなど、コンバージョンとなる具体的な行動を取る背景には、実はサイト内のさまざまな要素が関係しています。サイト制作者や運営者が把握しにくい実際のニーズやユーザビリティを知ることができるのがA/Bテストです。

A/Bテストは、改善点を見つけてサイトを改良していくために行うものです。競合する他サイトにユーザーが流れてしまっているとしたら、その原因はページの全体デザインやレイアウトのちょっとした違いかもしれません。購入や問い合わせボタンが目立ちにくくてページに埋もれてしまっていたり、クリックしにくい位置にあるのが良くないのかもしれません。また、サイトとしてはメインカラーをブルーにしているけれど、グリーンのほうが好反応を得られるのかもしれません。導線がうまくできていなくて、問い合わせをしたいユーザーを迷わせているケースもあります。A/Bテストをすると、いろいろな部分でのサイトの弱点を知り、「最適化」を図ることができるのです。

A/Bテストは、HPの最適化にもランディングページの最適化にも使います。ランディングページはHP以上にユーザーの反応が重要で、少ない要素で最大の訴求力が求められるため、ちょっとした導線やデザイン、配置などの違いがコンバージョンに大きく響きます。ですから、A/Bテストを行うことで、少しでも訴求力のあるページにすることが必要になります。

テスト方法については、A/Bテスト、多変量テスト、トータルエクスペリエンステストなどがあります。多変量テストというのは、A/Bテストが2つのパターンを制作・試行するのに対し、3つ以上のパターンを制作・試行するものです。トータルエクスペリエンステストは、専門のシステムを使ってサイトユーザーの動き全体を把握する新しい解析方法です。いずれもコンバージョンに結びつくサイト構築を試行錯誤するものある点では同じです。

A/Bテストの具体的な方法としては、逐次テストと平行テストがあります。逐次テストはA/B二つのパターンを時期をずらして試行するもので、平行テストはA/B二つのパターンを同時に試行して結果を見るものです。スプリットランともいいます。信頼できるデータを集めるには、A/Bのほかは条件を同一に揃えることが大事ですから、同時に2サイトの効果を見る平行テストのほうが良いといえます。

3.A/Bテストを行う上でのポイント
A/Bテストを行ってサイトをうまく改善していくためには、大事なポイントがあります。それは、それは、パターンAとパターンBは差異を明確にするということと一定期間はパターンを固定して効果測定をすることです。

二つのものを比較する場合、差異がはっきりしていて二つのものの対比がクリアであるほど比較は容易になります。日常生活でもそのようなケースは少なくありません。たとえば一般的な男性向けの洋服と女性向けの洋服とでは、スカートがなかったりレース素材がなかったりと分かりやすい違いがあります。普段着用のスカートを作ろうとする場合、それは女性の好みや流行を反映してつくられます。このくらいのはっきりとした差異を意識してはじめて、A/Bテストはうまくいきます。

このくらいの差異を意識すると、テスト結果に違いが出たときに、何が効果があったのかがすぐに分かります。家庭にいる40代主婦女性にむけて言葉を選んだAというキャッチと、シングルでバたとえば、リバリ仕事をしている40代女性に向けて言葉を選んだBというキャッチとで、後者のほうが明らかにアクセスが伸びたなら、サイトは後者に受け入れられやすいサイトであるということができます。もし、サイトのターゲットが40代主婦女性であった場合には、サイトの作りや内容、デザインなどが40代主婦女性にはあまり受け入れられないものと判断できますので、修正が必要ということになります。

また、悩みが多いのがボタンなどに使うサイトのサブカラーです。たとえば、企業サイトですとメインカラーが決まっていることは多いですが、そのメインカラーに適合するサブカラーをどう選定するかで悩みが生じます。クリック率などはユーザーの心理的なものも影響し、クリックしやすいカラーがあり、実は流行もあります。グリーンに対して高反応であったり、ビタミンカラーに人気があったり、金融などジャンルによっては信頼を得やすいブルーやグリーンなどが有利になる場合もあります。

また、A/Bテストは一定期間継続して初めて効果が測定できます。テストを行っている間に何か気になる要因があったとしても、サイトむやみにいじったり新たな項目を追加したりしないようにしましょう。AかBか、しっかり判断するためには、これ以外にアクセスやクリック率を増減する可能性のあるものは入れないようにすることが大切です。試したいことが複数あっても、二つずつ比較していくようにしましょう。

4.A/Bテストツールの利用

A/Bテストを行って定量データを集めるには、自分でアクセス解析を行うこともできます。ただし、手軽で正確にデータを手にしたい場合にはA/Bテストの自動ツールというものを利用することができます。

このツールを利用するメリットは、実にサービスが充実していること。A/Bテストにも優しく、というよりも初心者ほどぜひ利用することをおすすめします。使っているうちに、だんだん知識がついてきてスキルアップできるでしょう。おまけにトライアルやスターターはどこも無料。Googleアナリティクスに至っては、すべて無料です。これを活用しない手はありません。

ほとんどのツールがA/Bテストのほか、多変量テストなど複数のテストに対応しています。また、次のような便利なサービスが揃っています。*サービス内容はツール毎に異なります。

・レポート機能がある
コンバージョン数やコンバージョン率をグラフ化してくれます。加工してレポートに使うこともできます。
・ヒートマップ機能がある
ユーザーがどのボタンをクリックしているかを示してくれます。
・A/Bテスト実例集が見られる
他のサイトのテスト実例を見て参考にすることができます。
・簡単に修正可能
画像サイズの変更はドラッグ&ドロップするだけというように簡単に作成できるものがあります。いろいろなデザインアイデアを自由に作ってみることができます。
・テストデザインをアウトソーシングできる
何をどう変えてテストを行うか考えるのは、意外と難しいものです。ツールを使うと、クラウドソーシング対応でテスト用のふさわしいデザインパターンを代わりに考えてくれます。
・海外のサービスでも日本語対応可能
日本語サポートも充実。日本のユーザーにもとても使いやすくなっています。
・複数ページテスト
単ページだけでなく複数ページに渡ってテストをしてくれます。何ページでもA/Bテストができれば、サイト全体を最適化することができます。
・ファネルテスト
トップページから下層ページに遷移していく各ページについてテストしてくれます。
・たくさんのバージョンを試せる
多変量テストで、制限なくいろいろなデザインバリエーションを試して効果測定できます。
・ドメイン無制限
複数のドメインについてサービスを受けられるものもあります。

これ以外にも、まだまだツールの便利なサービスがあります。ぜひ上手に活用して、自分の理想のサイトに最短でたどりつきましょう。

5.A/Bテストを行う上で最も大切なこと
A/Bテストは、ユーザーの反応を見ながら優れた優れたデザインやレイアウトを作ることができるので、コンバージョンを上げるためにとても役に立ちます。しかし、せっかくのツールもきちんと使えなければ宝の持ち腐れ。何の効果ものぞめません。A/Bテストを活用するには、いくつかポイントがあります。

・テスト以前の問題点を解消しておく
デザインやレイアウト以前に、サイト構成に問題がある場合があります。テスト前にそれらをできるだけ解消しておけば、A/Bテストをより効率的に行うことができます。たとえば、問い合わせバナーの位置があまりにも悪いとか、そもそもコンバージョンにつながるような導線がない、入力フォームが複雑すぎて分からなない、ページが貧弱すぎるorボリュームがありすぎるなど、まず機能するサイトとして最低限の点はクリアしているかを確認しましょう。デザインなどでどんなにA/Bテストを繰り返したとしても、そもそもサイトとして問題があればテストは正しい答え出してくれません。

・A/Bテストは優先項目から行う
A/Bテストの範囲には特に制限はありません。自分が試したいと思うパターンを作って試せばいいのですが、あくまでA/Bテストはコンバージョンアップのためのテストです。ですから、コンバージョンを上げるために必要な項目について、A/Bテストはまず行うべきであるといえます。具体的には、すでに離脱率や直帰率が高いと分かっているページは早く見直すべきです。そのページが購入やお問い合わせといったコンバージョンに直結するページであれば尚更です。最後の最後に離脱されてしまっているわけですから、早急に改善しなければなりません。

・結果が出やすいページで行う
PVの少ないページより、多いページでA/Bテストを行うべきです。そのほうが改善できたときに得られる結果が大きくなるからです。たとえば、PVが100のページよりも200あるページでA/Bテストを行い、改善の結果コンバージョン率が10%改善されるとします。当然、200あるページのほうが母数が大きいわけですから、コンバージョン獲得数は2倍になります。A/Bテストはあくまで結果達成率を上げるものなので、結果につながりやすいテストを行ったほうがよいということです。

このような点に注意して、ただA/Bテストを行うのではなく効率よく行うことで、短期間でもサイトの効果的な改善をすることができるようになります。
6.効果的なA/Bテストの方法
せっかくA/Bテストを行うのであれば、できるかぎりの効果を期待したいものです。効果的なA/Bテストとしては、次のようなものがあげられます。

・レイアウトを左⇄右逆にする
レイアウトはユーザーの見やすさや入力のしやすさなどの利便性にかかわってきます。せっかく作るのなら、カッコいいデザインにしたいと思う方もいるでしょうが、スタイリッシュなサイトにしたがゆえにユーザーに好まれないケースもあります。同じように、2カラムか3カラムかによっても反応は異なります。

・女性的⇄男性的
分かりやすいサイト構成の一つが性別の特性を生かすことです。Webサイトの面白いところは、男性向け商品を扱う場合でも必ずしも男性的なサイトにする必要がないことです。たとえば男性向け育毛剤は奥さんに対して訴求することもできますし、家事エプロンは夫から妻へのプレゼントとして男性に対して訴求することもできます。男性製品を男性的なサイトで紹介するほうが売れるのか、女性的なサイトで紹介するほうが売れるのかは、A/Bテストで試す価値があります。

・写真⇄イラスト、絵
画像をたくさんつかったサイトは、一般的にスタイリッシュで洗練された印象になります。一方でイラストや手描き風の絵を使ったサイトは、カジュアルで親しみやすい印象になります。同じ商品を売るにしても、ターゲットの年齢や性別、価格帯などによって、どちらのイメージ戦略をとったほうがいいのか迷う場合は少なくありません。

・アクセントカラーを使う⇄使わない
アクセントカラーはいずれのサイトでも多かれ少なかれ必要です。ユーザーが問い合わせなどの行動をしたいと思ったときに、迷わないようにするための配慮です。ナチュラル系のサイトだからと、あまりにも色味の少ないサイトにしてしまうとコンバージョンに響くことがあります。アクセントカラーを使ったほうが効果があるのか、使わなくても同じ効果を出す方法があるのかなどをA/Bテストで調べます。

・見出しやタイトル、キャッチを変える
ユーザーの目を引く工夫はどのサイトでも必要です。たとえば、ECサイトでは、「期間限定」や「送料無料」「特別割引」などのキャッチが潜在的な購買客には響きます。見出しなどのポイントは、サイトを訪れたユーザーにとってどんなメリットがあるのかを明示することです。紙の広告と同じように、Webサイトでもメリットをしっかり伝えることが大事です。

・割合(%)か金額(¥)か
商品サイトの場合、値引きをウリにする場合に「30%引き」と記載するのか、「3,000円引き」と記載するのかによっても反応が異なります。どちらかインパクトが強いほうが反応は良くなりますが、それは商品の性質によっても異なりますし、ターゲットによっても異なりますのでA/Bテストで試す必要が出てきます。これに関連して、高い金額がかえってユーザーを惹き付ける場合もあります。
7.A/Bテストのメリット
A/BテストはWebの最適化のためになされるテストです。このテストを行うことによって、次のようなメリットがあります。

・Webマーケティング施策の善し悪しを判断できる
A/Bテストでは、ユーザー目線で自社サイトの弱い部分を知ることができます。サイトの制作に当たっては、ディレクター、デザイナー、コーダーなど複数の人が関わりますが、メンバー全員でそのとき考えうる最善のサイトを作っているはずです。しかし、実際のユーザーの反応はサイトを公開してみるまで分かりません。よい施策と考えていた工夫に思ったよりも反応が薄かったり、逆になぜここが?と思うようなところにユーザーの関心が集まったりするものです。また、反応が悪い場合には、全く新しい施策を考えねばなりません。A/Bテストは、こうした当初の施策を見直す際に、どこをどう変えて行けばいいのかのヒントを与えてくれます。

・データで判断するので客観性が担保できる
A/Bテストの効果測定はすべて数値でなされます。数値で出た結果に対し施策をうち、それに対しても数値が出ます。数字で判断するので「なんとなく」の施策よりも素早く的確な施策を行うことが可能になります。社内で協議する場合にも、数値があればデータを正確に共有することができるので、スムーズな話し合いができます。

・簡単にできるテストで、コンバージョンアップが狙える
A/Bテストの一つ一つは、小さなテストの積み重ねです。2つの異なるパターンのどちらがよいのかを一定期間見て、よい方を選択したら、次にそれと他のパターンを比較検証し、この繰り返しで少しずつよりよいサイトを構築していくわけです。小さな積み重ねは大変なように思えますが、逆にいえば気軽にいろいろなテストができることになります。サイト全体を作り替えるような修正は大掛かりで費用もかかりますが、A/Bテストは無料の診断ツールを使って、気になる点を検証することができます。そして、根気よくテストと改善を繰り返して行けば、そのサイトの成功法則のようなものも発見することが可能になります。

・平行テストで、データがより正確に取れる
平行テストとは、A/Bテストにかける2つのパターンを同時に公開して、同時にデータを取る方法です。この方法ではパターンの違いの他はサイトに関連する条件が同じになります。日時や季節、昼夜や休日など、ユーザーの行動を左右する要因を同じに揃えることができるので、より精緻なデータを取ることができます。

8.A/Bテストに必要な期間
A/Bテストでは、ある一定期間のデータを集めて経過を見ることが必要です。では、どのくらいの期間計測すればよいのでしょうか。

ここでA/Bテストのやり方をおさらいしておくと、一つのサイトに関して2つの異なるパターンを制作し、どちらがコンバージョンにより貢献するかを測ります。つまり、計測期間はA・Bどちらにもコンバージョン数が出て、さらにA・B間に明らかな数の優劣が出るまでということになります。ですから、A/Bテストに関して一般的に必要な計測期間というのを出すことは難しいといえます。A・B間の数値の差が開かない限り、基本的には計測を継続することになります。

A・B間の数値の差が開かない場合に考えられる原因にはいくつかあります。まずそもそも判断に必要なだけのアクセスを集められていない場合です。これはA/Bテストの前にSEO対策などを行わなければなりません。また、比較すべきA・Bの設定が良くない場合もあります。たとえば、どちらでも反応があまり変わらないような似たようなパターンにしてしまうと、結果も似たり寄ったりになります。比較すべきA・Bは、たとえばボタンの色を赤⇄グリーンにする、写真入りにする⇄しないなど、できるかぎり対比的に比較できるものにすべきです。さらに、数値差が開かない要因としては、サイト最適化がすでに成功していて、もはや比べても変わらないというケースもあります。

結果が出るまで継続するのがA/Bテストでは原則ですが、かといって結果のでないテストをいつまでも続けることは無益です。結果が出ないと分かれば、他のA・Bを考えてテストを行うべきでしょう。

そこで、結果が出そうもないA/Bテストをいつ頃終了すべきかという問題が生じてきます。これに対しては、数週間〜一ヶ月程度を見ておくとよいでしょう。一ヶ月動きのないものは、その後も動きが少ないという予測を立てるのに十分な期間です。一ヶ月してもA・Bの数値差が広がらないようなら、打ち切ることを検討してみましょう。

テスト期間ということで注意しておきたいのは、数週間〜一ヶ月間はA・B同時に公開して試す平行テストを行うということです。諸条件は同じにしてパターンだけがA・B異なるようにして試さないと、正確な判断ができなくなります。諸条件を揃えてテストしても差があまり開かない場合には、一ヶ月程度を目安にテストを打ち切ることを検討するということです。

9.A/Bテストツールの比較
とても便利なA/Bテストツールには、いくつか種類があります。代表的な4つのツールについて簡単にご紹介しましょう。

【Google Analyticsウェブテスト】
グーグルが提供するこのツールは、もっとも良く知られているA/Bテストツールではないでしょうか。すべてのサービスが無料というのも大変魅力的です。最低契約期間などもなく、思い立ったときにいつでもすぐ導入できる、とても自由度の高いツールです。PCサイト、モバイル両方に対応可能。ただし、他の3つと異なりサポートはありません。

作成可能パターン数は9パターンまでで、テストページを自分で作成し、トラッキングコードと呼ばれるテスト用htmlをページすべてに貼付ける作業が必要です。テスト用の別ページをURLから作成しなければなりません。他の3つと異なり、複数ページに渡る設定はできず、1ページ単位となります。多腕バンディット(multi-armed bandit)という方式を採用しており、各テストパターンに配分するトラフィック数が調整されます。これにより、違いが表れやすくなるといわれています。データ集計を主に行いたい場合には、こちらが無料ですので導入しやすいといえます。

【Optimyzely】
世界中で活用されているのがこのツールです。PCサイト、モバイル両方に対応可能。スタータープランは無料です。テストパターンの作成はドラッグ&ドロップで簡単なのがとても魅力。初心者の方でも感覚的にサクサク作成することができます。また、パターンの数に制限がないのも嬉しい点です。ただし、最低契約年数は1年以上になります。ヒートマップ分析は別途設定可能です。

【KAIZEN PLATFORM】
PCサイト、モバイル両方に対応可能。テストパターンの作成はドラッグ&ドロップで可能。5パターンまで作成できます。
月額料金が比較的高めで、最低契約期間も2年です。ただし、ジャンプスタートプランは0円です。このツールに独自のサービスがクラウソーシング機能。テストパターンの作成を依頼することができます。サポート体制の充実も群を抜いており、「運用・管理はすべてお任せしたい」という比較的大きなサイト向けのツールといえるでしょう。日本のツールですから日本語対応です。

【VWO (Visual Website Optimizer)】
PCサイト、モバイル両方に対応可能。FREE TRIALプランは無料です。テストパターンの作成はドラッグ&ドロップで簡単に可能です。他の3つになくて、このツールにだけある機能がヒートマップ分析。ヒートマップとは、ユーザーが良くクリックしている箇所を体温で青〜赤で表示する可視化グラフのことです。ユーザーの動きをリアルに読み取ることができ、解析の面白さを知ることができます。また、すべてのページで多変量テストが可能。できるだけ多くのパターンを試したい方に向いています。日本代理店があるので、日本語サポートが受けられます。

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