A/Bテストとは
AとBそれぞれの施策を試し、比較するテストです。
AパターンとBパターンどちらが良いかを比べるので、A/Bテストと呼ぶと考えるとわかりやすいでしょう。
A/Bテストはインターネットマーケティングでよく行われる手法です。
サイトや広告の特定の指標となるデータ（購買数、アクセス数など）の数値を比較し、成果が出ている方を採用します。
具体的には２種類のWebサイトを用意し、同数の訪問者にその２種類をランダムに表示してAの場合とBの場合、どちらがクリック数が多いかを比較します。
Webページ、広告バナー、広告文などの比較に使われることが多いですがネットに限らずスーパーでの商品陳列や製品設計でのボタン配置のテストなどを実際のビジネスでもA/Bテストは行われるようになっています。
A/Bテストの必要性が高まっている理由
では、なぜA/Bテストの必要性が溜まっているのでしょうか？
１つ目に、シンプルで運用・判断しやすいことが挙げられます。
例えば、バナーの画像だけ、テキストの文言だけなど要素を限定して２つ以上のパターンを作ることでどちらがより好ましい結果を出したかを確認することができます。
感覚やセンスではなくデータの数値を比べるのでテストの実施や判断がしやすいのです。
２つ目に、低コスト、少ない工数で実施できる点です。
Webサイトやサービスのリニューアルでは企画を立て、仕様を決め、デザインを起こし、プログラミングをして、などと多くの人件費が発生します。
一方でA/Bテストの場合、検証を行うための画像やテキストを用意すれば手軽に実施することができます。
ただ、それらの画像やテキストはユーザーの目に触れてしまうため、テストとはいえ、質の低いものは出さない方が良いでしょう。
３つ目に、少ないリスクで改善できるという点があります。
A/Bテストの多くは現状のAパターンと、一部を変更しより成果が出ると想定されるBパターンで実施されます。
もし新しいパターンをいきなり採用してしまうと想定と違って数値が悪化してしまう可能性がありますが、A/Bテストはパターンを比較することで最終的により良いものを選ぶことができます。
テストを繰り返すことで最適なパターンを見つけられるでしょう。
このようにA/Bテストはシンプルでコストが低く、リスクが少ないというメリットがあるので意思決定に活用されるようになったのです。
A/Bテストの実施例
無料体験サービスを行なっているフィットネスクラブが自社サイトなどの体験申込数を増やしたいという課題があるとします。
まずは目的の設定です。
何を改善するためのテストなのか目的を整理しましょう。
Webサイトや広告でユーザーに起こしてほしいアクションを決めます。
例えば、無料体験の申し込みを増やすと設定します。
続いて目的を達成するために改善のポイントの仮説を立てます。
手当たり次第テストするのではなく、効果が見込めそうな影響の大きい箇所を選ぶことが大切です。
例えばユーザーはすぐに体験したいのではと仮説を立てたとします。
現在の体験の申し込みボタンの文言はパターンAの「申し込みは１分で完了」ですが、パターンBは「当日予約歓迎」とすぐに体験できることをアピールした文言に変えテストを行います。
そして実行です。この際、有意なデータ数が集まるまで行うことが必要です。
十分なデータ量がないと比較が難しいため一定期間や一定量を行うようにしましょう。
テストの結果が出た後は結果に対する検証を行い、そこから次の打ち手を考えましょう。
仮説が正しかったのか、もし間違っていたのならばどこが間違っていたのかを考えます。
その考察から次のテストや改善のヒントを得ることができます。
事例：アメリカ大統領選でのオバマ元大統領応援のメーリングリスト登録
実際にA/Bテストをして良い結果を招いた事例を紹介します。
アメリカではオバマ元大統領が大統領選挙を前にインターネットやSNSを用いた新しいキャンペーン手法に力を入れました。
その中でも特に成果を上げたのがメーリングリストへの登録です。
選挙陣営はより多くの人にメーリングリストの登録してもらうために、Webサイト上のメインビジュアルと登録ボタンを数種類用意しました。
メインビジュアルとして画像を３パターン、動画を３パターンの計６パターン、登録ボタンの４パターンを用意しました。
それらを掛け合わせた24パターンを比べたのです。
Webサイトにアクセスする約31万人を無作為に24グループに分け各グループに対して１つの組み合わせだけを表示し、各グループのメーリングリストの登録率を比較し、最も高い組み合わせを採用しました。
オバマ氏の家族写真とLearn moreの両方を使ったページでは元の組み合わせよりも登録率は40%も上昇したと言われています。
留意点
１つ目にA/Bテストの目的や仮説をはっきりさせないと結果として得たデータの解釈が分かれたり、打ち手に繋がらなかったりします。
なんとなくや闇雲ではなく検証項目を設定してから行いましょう。
２つ目にA／Bテストは１項目ずつ行いましょう。
Webサイトやサービスはたくさんの要素で構成されています。
一度のテストで複数の要素を変更してしまうとそれぞれがどれほど結果に影響を与えているかわからなくなってしまいます。
複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討しましょう。
３つ目は、A/Bテストのパターンは同時に同じ期間で行いましょう。
A/Bテストの実施期間がずれるとトレンド、季節などのテストしたい要素以外の環境要因を考慮しないといけなくなるため、比較が難しくなります。
A/Bテストを行う場合、このようなことに気をつけましょう。
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