効果的なABテストを行うための5つのポイント
ABテストを行うためには、気をつけておきたいの5つのポイントがあります。せっかくのテストを効果的に行うために、以下のポイントに気をつけてみてください。
- ポイント1．比較・検証は同時に行う
- ポイント2．2週間以上の期間をかけて行う
- ポイント3．ある程度のサンプル数が確保できるまで行う
- ポイント4．変更箇所は一度にひとつまで
- ポイント5．定量的に分析する
ポイント1．比較・検証は同時に行う
ABテストでは複数のパターンを比較・検証することになりますが、これは同時に行いましょう。パターンAは今週、パターンBは来週というような、時期をずらした検証は好ましくありません。検証の時期がずれると外部要因が変わり、正確な比較ができないからです。
たとえば給料日の前と後では、お金に余裕のある給料日後の方が、商品の購入やサービスへの申し込みもしやすいでしょう。
時期がずれればトレンドやニュース、天候などさまざまな要因が変わり、「その時期だから成果が出たのか」「そのパターンが良かったから成果が出たのか」がわからなくなってしまいます。
ポイント2．2週間以上の期間をかけて行う
ABテストは2週間以上かけて行いましょう。検証期間が短いと、「平日か休日か」「月末か月初か」などの要素に偏りが出て、正確な検証ができません。特に数日ほどの検証では、その時々のトレンドや話題などによる「偏りのある結果」しか得られないこともあります。
最低でも2週間以上の期間をかけることで、平均的なデータが得られるでしょう。
ポイント3．ある程度のサンプル数が確保できるまで行う
平均的なデータ、統計的に信頼できるデータを得るために、ABテストはある程度のサンプル数が確保できるまで行いましょう。たとえばサンプル数が100人と1,000人の調査なら、1,000人の調査の方が信頼できます。
公開したばかりのWebサイトやサービスの場合、そもそもの流入数が低く、サンプル数の確保が難しいことも考えられます。この場合、まずは流入数を増やすことに力を入れ、サンプル数が確保できるようになってからABテストを行いましょう。
ポイント4．変更箇所は一度にひとつまで
ABテストで変更する箇所は一度にひとつまでです。「ファーストビュー」「CTAボタン」「見出しタイトル」「要素の並び順」など、検証する要素を1つ定め、その要素の比較パターンを複数用意しましょう。
変更箇所が複数だと、どの要素がどのくらいの成果につながったのかがわかりません。たとえば「CTAボタン」と「その直前の、ボタンクリックを促すためのテキスト」を同時に変えてしまうと、ボタンとテキストのどちらにより成果が出たのか見極められないでしょう。
ポイント5．定量的に分析する
ABテストでは定量的なデータ、つまり数値データの集計・分析をしましょう。「Aパターンはクリック率30％、クリック後のCV率20％」というように、数値データを集めます。ここでは次に紹介するような分析ツールが役立ちます。
