ABテストガイド

顧客に愛されるウェブサイトを作るには、どの機能がユーザーをワクワクさせ、どの機能が退屈に感じさせているのかを理解することが必要です。 ABテストは、ユーザーとのエンゲージメントにおける勘や推測を排除し、どの機能が効果的かを見極めて最適化するためのリアルなインサイトを提供します。

ABテストを定期的に実施、その結果を受けて改善すれば、チームの理論を実際のデータと照らし合わせて測定でき、顧客のためにより優れたデジタル体験を開発することができます！

このガイドでは、ウェブサイトにおけるABテストの基本と、分析者、ビジネス、ユーザーにとってなぜ重要なのかについて解説します。 各章を読み進めることで、ABテストの設計・評価・最適化ができるようになり、あらゆる変更がポジティブな結果を生み出すようにするための知識を身につけることができます。

ABテストとは何か？

ABテストとは、ウェブサイト、アプリ、プロダクト、または機能の2つのバージョンを並行して実行し、どちらがより高いパフォーマンスを発揮するかを判断する調査手法です。 これはコンバージョン率最適化（CRO）の一環として活用され、ユーザーからの定性的・定量的なインサイトの両方を収集することができます。

ABテストまたはスプリットテストは、基本的に2つのテストバリアントをランダムにユーザーに見せる実験です。 統計的な分析を使って、どちらのバリアントがより良い結果を出すかを確認します。

最も単純な形として、ABテストはアイデアや仮説を検証します。このタイプのテストを実行することで、ウェブサイトへの変更について集中的に確認し、それらの変更の影響に関するデータを収集することができます。

仮説を実際のユーザーで検証することで、繰り返しの試行錯誤や最適化に費やしていた多くの時間と労力を節約できます。

ABテストではわからないこと

ABテストは、2つのアイテムまたはバリアントのパフォーマンスを互いに比較します。それだけでは ABテストは、どのバリアントが勝っているかを示すだけで、その勝敗の理由を示しません。

より良い実験設計や、影響力のあるウェブサイト改善を行うには、ユーザー行動の背後にある深層的な動機を理解し、推測や偶然、ステークホルダーの意見といった効果の薄い手段に頼らないことが重要です。

テスト結果に、ヒートマップ、セッションリプレイ、アンケート、フィードバックツールなどから得られる定性的なインサイトを組み合わせることで、ユーザー体験とビジネス目標の両方を最適化できる「いいとこ取り」のアプローチが可能になります。これは、チーム全体で効果的な改善を実現するための最善の方法のひとつです。

なぜABテストが重要なのか？

ABテストは、ランディングページ、ロゴ、色の選択、機能の更新、ユーザーインターフェース（UI）全体、またはプロダクトメッセージなど、ウェブサイト上の任意のアセットに対して何が効果的かを判断するために使用される体系的な方法です。

マーケティングキャンペーンや広告でスプリットテストを使用する場合でも、プロダクトマネジメントや開発でABテストを活用する場合でも、体系的なテストプログラムは、最適化の効果を高め、改善すべき重要な問題領域を正確に特定するのに役立ちます。

このプロセスを通じて、ウェブサイトは、他の価値ある利点とともに、最大限のエンゲージメントまたは収益を促進するという本来の目的を達成します。

• より良いユーザー体験ABテストを実施することで、ユーザーエクスペリエンス（UX）に最も影響を与える機能や要素が浮き彫りになります。この知識は、チームがアイデアを開発し、顧客中心でデータに基づいたUXデザインの決定を下すのに役立ちます。

• 顧客満足度の向上：ABテストは、ユーザーがどのような体験を楽しんでいるかを把握することで、顧客に愛されるウェブサイトやプロダクトを提供するのに役立ちます。あなたのサイトでの目的が何であれ、ABテストはユーザーのペインポイントに対処し、より満足度の高い体験のために顧客の不満を減らすのに役立ちます。

• 低リスクの最適化：ABテストは、最小限の修正で最大限の成果を得るためにリソースを絞り込むことができます。ABテストを開始することで、あなたが提案する新しい変更がターゲットユーザーに喜ばれるかどうかを理解することができ、ポジティブな結果をより確実にすることができます。

• ユーザーエンゲージメントの向上：ABテストは、コンバージョン率最適化（CRO）における推測を排除し、ユーザーを意思決定プロセスに直接関与させます。ユーザーが実際の行動、クリック、コンバージョンを通じて「投票」することで、どちらの選択肢が優れているかを判断できます。

• 当て推量への依存を減らす：ABテストは思い込みを覆し、直感ではなくデータに基づいて意思決定することを支援します。

• コンバージョン率の向上：ABテストは、エクスペリエンスの特定の要素がユーザーの行動にどのような影響を与えるか、またその理由を知ることで、既存のトラフィックを最大限に活用し、コンバージョンを増やすのに役立ちます。

• 最適化されたウェブサイトのパフォーマンス：ABテストでは、信頼性を向上させるためにAPI、マイクロサービス、クラスタ、アーキテクチャ設計をテストするなど、ウェブサイトのパフォーマンスに大きな影響を与える些細な変更を行うことができます。

• 意思決定のための検証：ABテストは、新機能やパフォーマンスの改善、バックエンドの変更をユーザーに展開する前に、その影響を検証するために使用します。

覚えておいてください：ABテストは、ユーザーインサイトに基づくアイデアや仮説から始まります。

Contentsquareは、ユーザーの行動データを基に実用的なインサイトを提供する「エクスペリエンス・インテリジェンス・プラットフォーム」です。 このプラットフォームは、ウェブサイトおよびアプリ全体での行動データやパフォーマンスデータを自動で収集し、4つの分析領域からインサイトを導き出すことで、顧客とそのジャーニーを包括的に理解することを可能にします。

これらの4つの機能は、ユーザーインサイトを収集し、ABテストが成功する理由を理解するのに役立ちます。

1. Digital Experience Analytics（DXA）：クリックから閲覧パターンまで、ユーザーのウェブサイトとの関わり方を分析し、ユーザー・ジャーニーを改善します。

2. Digital Experience Monitoring（DEM）：サイトのパフォーマンスとユーザー行動を継続的に監視し、技術的な問題を特定してユーザー体験を最適化します。

3. Product Analytics（PA）：デジタルプロダクトのパフォーマンスを追跡・測定し、ユーザーが特定の機能にどのように関与しているかを示します。

4. Voice of Customer（VoC、顧客の声）：アンケートやウィジェットを通じてユーザーからのフィードバックを直接収集し、ユーザーの満足度や好みに関するインサイトを得ます。

たとえば、こんなことができます：

• ユーザージャーニーを発見し、成功したセッションと失敗したセッションを並べて比較。

• ページ内での行動を理解し、何が顧客をクリックさせ、何が顧客をがっかりさせたかを理解する。

Contentsquareは、どの多数の機能と他ツールとの統合により、ユーザー体験における一般的な不満を発見し、改善のアイデアを得て、修正がうまくいっているかどうか、その理由や原因を見つけるのに役立ちます。

Contentsquareは、次のどのABテストがコンバージョンの目標を達成する可能性が高いかについて、より詳細な情報を提供します。

ABテストはどのように行うのか？

ABテストの実施は、単に色を変えたりボタンを動かしたりするだけではありません。まずは「自社サイト上で何が起きているかを計測すること」から始まり、「改善点や強化すべき点を特定し、仮説を立ててテストを行い、お客様にとって何が効果的だったかを学ぶ」というプロセス全体を指します。

ウェブサイトのためのABテスト実践ガイドをぜひご覧ください。テストの開発、評価、最適化に関するあらゆる情報を網羅しています。それまでの間に、まず始めるためのシンプルなフレームワークをご紹介します： フームワークをご覧ください：

ABテストの開発と設定

ユーザーの行動を明確に理解し、課題を改善の機会へとつなげていく―ウェブサイトにおけるA/Bテストのプロセスは、まさに「ユーザーを中心」に据えた取り組みです。

アイデアの確認

ABテストは、市場や顧客を研究することによって発展した理論を実験することに重点を置いています。定量調査も定性調査も、プロセスの次のステップである、実行可能な観察を行い、アイデアを生み出す準備に役立ちます。

ウェブサイトのパフォーマンスに関するデータを収集ー何人のユーザーがサイトに来ているのか、様々なページの様々なコンバージョンゴールから顧客満足度スコアやUXインサイトまで、あらゆるデータを収集します。

ヒートマップを使用して、ユーザーがページ上で最も時間を費やしている場所を特定し、スクロール行動を分析します。セッション再生ツールも、訪問者の行動データを収集することで、この段階で役立ち、ユーザージャーニーのギャップを特定するのに役立ちます。これは、ウェブサイトの問題領域を発見するのにも役立ちます。

Contentsquareのセッションリプレイの一例

目標と仮説の特定

ABテストを行う前に、コンバージョンゴールを特定することが必要です。ーバリアントがオリジナルのバージョンまたはベースラインよりも成功するかどうかを決定する指標を決定しましょう。

目標は、ボタンやリンクのクリックからコンバージョンまで、何でも構いません。比較する変数とその影響を測定する方法を決めて、テストをセットアップしましょう。

ゴールを特定したら、エビデンスに基づく仮説の作成に取りかかります。これらの仮説は、ページやユーザーエクスペリエンスのどの部分を最適化したいのか、また、変更を加えることでパフォーマンスにどのような影響があると考えるのかを明らかにします。

テストの実行

ABテストのプロセスは、ウェブサイトのユーザーについて仮説を立てることから始まります。そして次のステップではテストを開始し、結果と仮説に対する統計的証拠を収集する時です。

UXの視点から「うまくいくかもしれない」という仮説に基づきバリアントを作成し、既存のバージョンとA/Bテストで比較します。ABテストツールを使用して、ウェブサイト上の要素に対して変更を加えましょう。たとえば、CTAボタンの色を変える、ページテンプレート内の要素の順序を入れ替える、ナビゲーション要素を非表示にする、あるいは完全にカスタムな変更を行うことも含まれます。

ゴールは、あなたのテスト仮説が正しいか、正しくないか、結論が出ないかを示すデータを収集することです。サンプルサイズの大きさによっては、満足のいく結果を得るまでに時間がかかることがあります。

重要な注意点： 統計的有意性を無視することは、A/Bテストでよくあるミスです。適切に設計された実験結果は、「その結果が統計的に有意かつ信頼できるかどうか」を示してくれます。そうでなければ、その変更が本当に影響を与えたのか判断するのが困難になります。

ABテストのアイデアと仮説を生み出す方法

• 訪問者がウェブサイトからどこで離脱するかを特定します：従来のアナリティクスツールを使用して、ウェブサイトからの離脱箇所を確認し、コンバージョンファネルを確認するツールでそのインサイトを補完します。

• 顧客フィードバックの収集：ページ上のアンケートやフィードバックウィジェットを使用して、ユーザーがウェブサイトについてどのように考えているか、フィードバックを得ます。

• ユーザビリティテストの実施：ユーザビリティテスト・ツールを使用すれば、実際のユーザーがウェブサイトをどのように使用しているかを把握し、ユーザーが遭遇した問題や、彼らが望む解決策について、直接フィードバックを得ることができます。

• セッションのリプレイの確認：個々のユーザーがウェブサイト内を移動する様子を観察することで、ユーザーの視点から体験を見たり、ユーザーがウェブサイトを閉じる直前に何をしたかを知ることができます。

Contentsquareのアンケート機能は、ユーザーから直接意見を聞く方法です。

ABテストのトラッキングと評価

実験が完了したら、結果を分析しましょう。ABテストソフトウェアは 両バージョンのデータを測定し、パフォーマンスの違いを表示します。変更した箇所がどの程度効果的であったか、統計的に有意な改善があったかどうかを示します。

指標の分析と結果の解釈

ABテストプログラムは、指標によって生き、成熟し、進化し、成功または失敗します。異なるバージョンが各種指標に与える影響を測定することで、ウェブサイトへのあらゆる変更が、ビジネスと顧客の双方にとってポジティブな結果をもたらすことを確認できます。

実験の効果を測定するには、まずこれらのABテストの指標を追跡することから始めましょう：

• コンバージョン率：購入を完了したり、フォームに記入したりするなど、希望する行動を起こした訪問者の数。

• クリックスルー率（CTR）ユーザーがリンクやコールトゥアクション（CTA）をクリックした回数を、その要素が表示された回数で割ったもの。

• 離脱率：ウェブサイト上のタスクのうち、顧客が完了する前に放棄した割合。

• リテンション率：一定期間後に同じページやウェブサイトに戻ってくるユーザーの割合。

• 直帰率：ウェブサイトを訪問した人のうち、1ページしか閲覧せずにサイトから離脱した人の割合。

• スクロール率：訪問者が見たページの割合。例えば、平均スクロール深度が50%の場合、ウェブサイト訪問者は平均してページ上のコンテンツの半分を見るのに十分な距離をスクロールしていることを意味します。

• サイト滞在時間：ユーザーがウェブサイトを離れるまでの平均滞在時間

• 平均注文金額（AOV）：顧客が1回の購入で使った平均金額。

• 顧客満足度（CSAT）：顧客が自社の製品やサービスにどの程度満足しているか。

ABテストの測定基準に関する全章を読んで、テストを分析するために最も必要なデータを収集するようにしましょう。

ABテスト結果の背後にある「理由」を理解する方法

ABテストでは、サイトやプロダクトの最もパフォーマンスの高いバリアントを特定するために定量的な指標が不可欠です。しかし、どんなによく設計されたABテストでも、「なぜ」その結果に至ったのか、理由を正確に特定することはできません。 例えば、あるバージョンのCTAが他のバージョンよりもうまく機能するのはなぜなのか、そしてその成功をウェブサイト全体で再現するにはどうすればいいのか。

定量的データと定性的データは、ABテストにおいて調和して機能するべきです：定量的データは「何が起きたのか」を示し、定性的データは「なぜそれが起きたのか」を教えてくれます。

Contentsquareのゾーンベースのヒートマップ、セッションリプレイ、アンケート、フィードバック収集などの機能は、従来のABテストツールと統合され、バリアントパフォーマンスをよりよく理解するのに役立ちます。

テスト中、ユーザーの行動を追跡し、インサイトを収集することで、各バリアントがウェブサイトでのユーザー体験にどのような影響を与えるかを理解することができます。その後、これらの定性的なツールを使用して、より詳細なアイデアを検討し、一般的なユーザーの痛点について学んだり、どの機能がユーザーにとって最も興味深いかを発見したりします：

• セッションリプレイとヒートマップで 特定のページや機能を可視化することができます。訪問者は何に惹かれ、何に戸惑うのでしょうか？

• アンケートは、ABテスト中のユーザー行動の理解における「推測」を排除します。 各バリエーションについて、ユーザーが「何を求めているか」「どう感じているか」を直接伝えてくれるからです。

• フィードバックウィジェットは、実際のユーザーから即座に視覚的なインサイトを得ることができます。 ユーザーは、あるバリエーションに対する体験を評価したり、その理由や詳細を入力したり、変更前後の特定のページ要素のスクリーンショットを送ったりすることが可能です。

HotjarによるContentsquareフィードバック収集ウィジェット

ABテストの次のステップ

他のCRO（コンバージョン率最適化）プロセスと同様に、ABテストで勝敗を見つけるだけでなく、ウェブサイトの改善に活かせる実用的な学びを得ることが重要です。それが顧客体験の向上につながります。

あなたのバリアントが勝者であれば、おめでとうございます！ それを展開し、データに基づいて結論を導き出し、ウェブサイトの改善に使える実用的なインサイトに変換しましょう。実験から得た学びをサイトの他のページにも適用できるかどうかを確認し、統計的に有意な結果を反復して改善し続けましょう。

結論の出ないテストや「失敗した」テストは、何がダメなのかを明確に示します。 ABテストに損失はありません。

ABテストに関するFAQ