WEB接客の改善に効果的なABテスト～CVR改善のやり方を解説
企業が売上をつくる上でWebサイトやページの価値が高まる現在、ユーザーをWeb上でもてなすWeb接客が重要性を増しています。そしてWeb接客を改善するときに役に立つのがABテストです。
「ABテストはどのようなテストなのか」「ABテストのメリットとデメリットを知りたい」「ABテストでCVR改善をする方法を知りたい」と考える人は多いのではないでしょうか。
ABテストは、AパターンとBパターンをユーザーに提示してどちらがより成果を得るのか探る、マーケティング施策の一手法です。Webサイトやバナーや広告文などのコンバージョン率（以下、CVR）やクリック率（以下、CTR）などを改善するときに使われます。
この記事では、ABテストの概要を紹介したうえで、必要性やメリット・デメリット、利用時の注意点、CVR改善のコツや事例などを解説します。
ABテストとは
ABテストを簡単に説明すると、AとBのどちらが優れているかを決めるテストです。
例えば、同じテーマのデザインAとデザインBをWebサイトで公開した場合そのデザインを見たユーザーがどちらをより強く支持するか調べます。デザインAのCVRやCTRが高ければ、デザインBより優れていることがわかります。
また、ABの2パターンに限らず、必要に応じてパターン数を増やしてテストすることが出来ます。
ABテストとアンケートの違い
ABテストはアンケート調査ではないので、調査対象者にAパターンとBパターンの両方を示して「どちらがいいですか」とは尋ねません。ABテストでは、ある調査対象者にはAパターンだけを提示し、別の調査対象者にはBパターンだけを提示した上で調査対象者たちの反応を調べます。
ABテストはオフラインでもテストできる
ABテストが多用されるのはオンライン上であり、例えばバナーや広告文、Webサイトなどを改善し最適化したいときに使われます。
ただオフライン上でもABテストは有効で、例えば通信販売を行っている企業であれば、商品に同梱するチラシをAパターン、Bパターンの2つつくり、ある顧客にはチラシAを同梱し、別の顧客にはチラシBを同梱して反応を調べることができます。
チラシAを受け取った顧客のリピーター率が高ければ「チラシAはチラシBより優れている」と判定できるわけです。
ABテストの結果が出たらブラッシュアップしてさらにテストできる
WebサイトでABテストを行うとき、A-1パターンとB-2パターンの2つのパターンを用意します。そしてWebサイトにランダムにA-1パターンを表示したりB-1パターンを表示したりすることで、CVRやCTRへの効果を比較します。
そして効果の違いが出たら、効果をもたらした要素を探し出して、さらにそれをブラッシュアップしてA-2パターンとB-2パターンをつくり、同じことを繰り返します。
これによりCVRなどをより高めていくことができるでしょう。
なぜABテストは有効に働くのか
ABテストが有効に働くのは、ユーザー層や取扱商品・サービスなどによって効果が出るパターンが異なるからです。
あるユーザー層にはAパターンが効果的でも、別のユーザー層にはBパターンのほうが効果的かもしれません。
したがってABテストで仮説と検証を繰り返して最適化していくことが大切です。
ボタンの色、サイト上にあるテキストの一文、画像の大きさ、といった小さな違いでユーザーの行動が変わることがあります。ABテストなら、どのような組み合わせのときにCVRやCTRが高くなるのかがわかります。
ABテストの必要性
ABテストが必要な理由には主に2つの理由があります。
・ビジネス上の価値が高まっているWebサイトの改善に有効だから
・ユーザーの「Webサイト志向」はつかみづらいから
以下で具体的に見ていきます。
ビジネス上の価値が高まっているWebサイトの改善に有効だから
ECサイトなどを運営している企業はもちろん、それ以外のビジネスをしている企業でもWebサイトを重視しているところは少なくありません。企業が売上を上げるために必要な集客においてWebサイトが不可欠になっているためです。
そのため、WebサイトやWeb接客は今や、企業がビジネスを行う上で強力な武器になっています。
したがってWebサイトを常に改善し、常に最適な状態にして、ユーザーたちに訴求し続けていくことが求められています。
しかしWebサイトを持つ企業のすべてが最適なWebサイトになっている訳ではありません。
そこでWebサイトを改善するヒントを提示してくれるツールが必要になり、その1つがABテストになるのです。
ユーザーの「Webサイト志向」はつかみづらいから
なぜ、ABテストはWebサイトを改善するときのヒントを提供できるのでしょうか。
それはユーザーたちのWebサイトの「良し悪し」の判断基準が曖昧である一方、ユーザーの無意識による動きの部分も含めた一定の傾向が現れることがあるからです。
例えばABテストで赤いボタンと緑のボタンを試したところ、赤いボタンのほうが効果的だった、という結果が出たとします。
このとき「赤いボタンが優れている理由」を探すことは難しいですが「赤がユーザーに好まれていること」はわかります。
Webサイトを改善するには「赤いボタンが優れている理由」を追求するより「赤がユーザーに好まれていること」を把握するほうが重要であり、ABテストの結果は端的に示してくれます。
ABテストの対象
Web接客を改善するためにABテストを行う場合、次の項目を対象にするとよいでしょう。
●LP（ランディングページ）
●バナー
●広告文
●Webサイト
●アプリ
それぞれの対象でなぜABテストが有効になるのか解説します。
LP（ランディングページ）
LPには、1）閲覧者が最初にアクセスするWebのページ、という意味と、2）特定の商品・サービスをPRするために作成したWebサイト（ページ）の意味があります。ここでは特に2）の方を意味します。
2）のLPでは、該当するページを読んでもらって商品・サービスの購入につなげるので、売上に直結するページとなり、ABテストなどを通じて改善する必要があります。
バナー
閲覧者がバナーをみるのは一瞬です。つまりバナーが広告効果を持つかどうかは一瞬で決まってしまうのです。
しかもバナーの面積は狭いので、小さい画像や少しの文字しか盛り込むことができません。それだけに目を引く画像や注意を引くフレーズ、デザインにしていく必要があります。
バナーは画像も文字も少ししか盛り込めないので、デザイン・パターンは限られると思います。そのため、いくつもデザインしてABテストを繰り返すとよいでしょう。
広告文
ここでいう広告文とは、リスティング広告上の文章のことです。
例えばGoogleの場合、広告文は「広告見出し①＋広告見出し②＋説明文」を中心に構成されます。
商材の特徴やアピール箇所を検討し、複数の広告文を作成しましょう。
つくった広告文のなかに効果の高いがみつかったら、それを広告見出し①に使うパターンや、広告見出し②に使うパターンや、説明文に使うパターンをつくります。
それらをすべてABテストにかけて、ユーザーや閲覧者の反応をみます。
また、広告文では効果の低い文章や単語の発見も大切です。
ABテストを行ったところAパターンパターンに支持が集中しBパターンパターンがまったくの不人気だったら、Bパターンに効果の低い文言が入っている可能性があります。それを広告文に使わないようにするだけで広告文は改善されます。
Webサイト
WebサイトそのものもABテストの対象になりえます。
企業によってはWebサイトのページが何十ページにも及んでいることもあるでしょう。その場合、すぐにすべてのページを改善する必要はなく、まずは多くのユーザーが目にするファーストビューを改善しましょう。
ファーストビューでABテストの対象になるのは画像、メインコピー、アクションボタンのフレーズ、アクションボタンのデザイン、画像やコピーやボタンの位置などです。
いずれも数パターン用意して順番にABテストを行います。
ファーストビューを改善できたら、重要なページをABテストしていきます。
どのページが重要になるかは企業によって異なります。コンバージョンへの貢献度や閲覧数、滞在時間などを考慮してページの優先順位をつけてABテストを実施していってください。
アプリ
アプリもABテストの対象になりえます。アプリストアでのABテストとアプリ内のABテストがあります。
アプリストア・ページをABテストして改善すれば、より多くのユーザーの目にとまるようになりインストール件数の増加に繋がります。
アプリストアで改善すべき部分は、アプリの紹介文や使用する画像で、これらを少しずつ変えていってABテストにかけていきます。
アプリ内のABテストも行うことでユーザビリティを向上させCVRを改善することが出来、ユーザーにアプリを使い続けてもらうことにもつながります。
ABテストのメリット
ABテストのメリットを紹介します。
複数の要因を同時にテストできる
CVRやCTRは1つの要因で決まるわけではありません。
例えば、あるバナーのCVRが、画像とコピー（文言）によって決まっていたとします。この場合、画像やコピーだけ改善してもCVRは向上しないことがあります。
このような場合、複数の要因についてABテストを行う必要があります。
「画像A＋コピーA」と「画像A＋コピーB」と「画像B＋コピーA」と「画像B＋コピーB」のバナーをつくってABテストを行うことで、複数の要因を同時にテストできます。
CVRなどはさらに、広告やキャンペーン、ユーザー数、ユーザー属性などでも変わってきます。流行や季節などの時期やイベントの有無でもCVRとCTRの数値が変動するかもしれません。
具体例で言えば、オンラインのフラワーショップが、4月にAパターンとBパターンでABテストをして、7月に再びAパターンとBパターンでABテストをすれば、CVRが季節によって変動するのか、それとも季節に関係なくパターンによって変動するのかが類推できます。
複数の要因を同時に確認できるABテストは、とても貴重なチェックツールに成り得ます。
低コストで実施できる
ABテストを低コストで実施できることは、ABテストが多用されている理由の1つです。
Webサイト全体をリニューアルすると多額の費用や労力がかかりますが、ABテストは「少しの変更」しかせず、場合によってはサイトの改修が不要になります。ABテストは労力をかけずコスト安に実施できます。
施策を行う上でのエビデンスになる
いきなりWebサイト全体をリニューアルしてしまうと、結果の良し悪しに関わらず、何がその要因になったかがわかりません。
しかしABテストを行い、少しずつWebサイトを改善していけば、良し悪しの要因を把握できます。
これはWebサイトをエビデンスを元に改善していったことになるため、関係者への説明もしやすく、マーケティング施策を円滑に進めることに繋がります。
CVRの改善につながる
Web接客が改善されればCVRやCTRもそれに伴い改善するでしょう。これらの指標は、ユーザーが満足すれば改善されます。
問い合わせや売上増に直結するCVRを改善できるのは、ABテストを実施する最大のメリットと言えるでしょう。
ABテストのデメリット
ABテストを行うデメリットはほとんどありませんが、それでもあえて挙げるとすれば、「100％確実ではない」ということでしょう。
例えば、ファーストビューの画像、メインコピー、アクションボタンのフレーズ、アクションボタンのデザイン、画像やコピーやボタンの位置をすべてABテストで決めたとしてもCVRが必ず改善するとは限りません。
ABテストでは、ユーザーにAパターンパターンとBパターンパターンの両方をみせて「どちらが好ましいですか」と聞くわけではないので、当然「なぜそちらを選びましたか」と尋ねることもできません。
そのため、ABテストでは、Aパターンが支持を集めた理由もBパターンパターンが選ばれなかった理由も、明確にはわかりません。
ABテストはいわば「試行錯誤の繰り返し」なので成果が出るまでに時間がかかることもあります。
ABテストのやり方
ABテストは次の段取りで進めるとよいでしょう。
ステップ1：目的を決める
ステップ2：仮説を立てる
ステップ3：実施する期間を決める
ステップ4：検証する
1つずつ解説します。
目的を決める
ABテストは1回の実施でわかることは限られます。
そこでABテストを開始する前に、なんのために行うのか目的を定めたほうがよいでしょう。
目的となりうるものには次のものがあります。
■ABテストの目的の例
●CVRを上げる
●CTRを上げる
●滞在時間を伸ばす
●LPのファーストビューにおける離脱率や直帰率を減らす
そして実際にABテストを開始したら、目的に合致するかどうか確かめます。
例えば、「CVRを上げる」という目的を立てたら、ABテストではCVRが高かったほうを「よいパターン」と評価します。
このとき「CVRを上げる」という目的を立てたのに、ABテストで閲覧時間が長かったほうを「よいパターン」と評価してしまうと成果につながる改善にならない可能性があるので注意しましょう。
仮説を立てる
ABテストでは仮説を立てることが重要です。
例えば、ファーストビューのメインビジュアルを決めるとき、闇雲に何十枚もの写真をABテストにかけるのは非効率です。
そこで例えば「この製品は日常生活で使われることが多いから、商品のアップ写真よりは、家族がこの製品を使って楽しんでいるシーンの写真が好まれるのではないか」といった仮説を立てます。
この仮説に基づいて写真を厳選してABテストを実施すれば、最小限の工数でより早く「正解の1枚」にたどり着くことができます。
実施する期間を決める
ABテストは繰り返し行うことができます。例えば、CVRを上げるという目的を立ててABテストを開始した場合、CVRが十分上がった後もABテストを続けることができてしまいます。しかし、一定程度CVRを改善したら、他の箇所の改善に目を向けたほうがトータルでコスパが良くなる可能性が高いです。
際限なくABテストを続ける失敗を避けるためには、ABテストを実施する期間を決めるとよいでしょう。
その期間内で最も目的に近づいたパターンパターンを採用するようにします。
検証する
ABテストが終了したら検証してください。
検証する項目は、目的は達成できたか、目的は適切だったか、仮説は正しかったか、仮説が間違っていたのはなぜか、実施期間は適正だったか、などになります。
そして目的が達成できていなかったら、再びABテストの計画を立てて実施します。ABテストは地味ですが「試行錯誤の繰り返し」作業であるため、粘り強く行うことが大切です。
ABテストでCVRを改善するための5つのコツ
ABテストを実施する目的を「CVRを改善する」としたときに、押さえておきたいコツを5つ紹介します。
同時期に行う、または短期間で終わらせる
CVRの数値は複数の要素で決まります。それらの要素のほとんどはABテストで効果の有無をチェックできますが、チェックが難しいのが時間です。
例えば商品やサービスによっては、朝と夕方でWebサイトの閲覧者の属性が変わります。この場合、朝にAパターンを試し、夕方にBパターンを試してしまったら、結果がパターンによるものなのか時刻によるものなのかわからなくなってしまいます。
そのためABテストは、同時期に行ったり、2週間などの比較的短期間で終わらせたりするほうがよいでしょう。
客観的事実を優先させ、先入観を排除する
先ほど、ABテストでは仮説が重要であると指摘しましたが、仮説と先入観を混同しないようにしてください。
実は仮説も先入観も「AパターンよりBパターンのほうがよい結果が出るだろう」というふうに表現できるので、ここまでは両者は同じです。
両者が異なるのは、ABテストの結果が出たあとです。
ABテストで「Aパターンのほうがよい」と出た場合、仮説なら、「Bパターンのほうがよい結果が出るだろうという仮説は間違っていた。Aパターンを採用しよう」と結論づけることができます。
しかし先入観を持っていると、ABテストで「Aパターンのほうがよい」と出たのに、「いやそれはおかしい。どう考えてもBパターンのほうが優れているはずだ。Bパターンでいく」と結論づけてしまいます。
ABテストの結果は客観的事実なので、これを本採用することでロジカルにCVR改善を行うことが出来ます。
より重要な要素をテスト対象にする
すべての要素をABテストの対象にすることはできないので、テスト対象を絞りましょう。
このとき、より重要な要素をテストするようにしてください。
例えばLPを改善してCVRを高めたい場合、LPのメイン画像をABテストにかけず、サブ画像のみABテストにかけることは避けなければなりません。
なぜなら、メイン画像の影響力のほうが強いからです。
ABテストで最適なサブ画像を選ぶことができても、CVRに悪影響を与えているメイン画像を改善できなければ、狙った成果は出ないでしょう。
ABテストでは、より重要な要素をテスト対象にするようにしてください。
不要な要素を排除する
必要な要素は必ずABテストにかけなければなりませんが、なんでもABテストをすればよいわけではありません。
不要な要素をABテストにかけることは回避しましょう。
例えば、CVRとして、資料のダウンロード数を増やしたいとき、ダウンロード・ボタンについてはABテストをかけなければなりませんが、そのほかの、ダウンロードに影響を与えないであろう要素については、ABテストは実施しないほうがよいでしょう。
なぜなら、ダウンロードに影響を与えない要素にABテストを行ってしまった場合でもWebサイトの改善に反映させなければならず、無駄な作業になりかねないからです。
結果をすぐ反映させる
せっかくABテストでより効果が出るパターンが確定したのに、それをすぐにWeb接客に反映させないと機を逸してしまうかもしれません。
例えば、繁忙期である春にABテストを行い「このパターンが最もCVRが伸びる」という結果が出たのに、実際にWeb接客に反映するのが夏になってしまっては期待とおりの成果が出なくなるかもしれません。テスト結果が出たら即すぐに反映させるようにしましょう。
ABテストでCVRが改善した事例
以下ではABテストでCVRを改善した事例を紹介します。
●これまでWebサイトのページ上部に、自社製品の1品をおすすめ商品として掲載していた。コンバージョンはそれなりにあったが、そのCVRが適正なものなのか、低いのか判断できなかった。そこでおすすめの1品を紹介する代わりに、複数の商品をセットにした写真を掲載した。その結果CVRが向上。従来のおすすめの1品の紹介より効果が高い訴求方法がみつかった。
●ページ下部に配置していたレコメンド情報をページ上部に設置してみた。クリック後にカートに投入するユーザー数が2倍になった。
●LPの上部で離脱する閲覧者が多いという課題があった。LPは縦に長いレイアウトで、中部から下部にわたって重要情報があるため、上部で離脱されると訴求しようがなかった。
上部の説明文に対してABテストを行った。「仕事に関する説明文」「子育てに関する説明文」「カウンセリング方法に関する説明文」の3パターンでABテストを行ったところ、「仕事に関する説明文」が最も効果的で、直帰率とCVRが改善した[h1] [ハハ2] 。
ABテストの注意点
ABテストを実施するときの注意点を紹介します。
ABテストの実施を目的にしない（あくまで手段と考える）
ABテストは結果が数字で明確に出るため、結果を出すことにやりがいを感じる人も多いでしょう。「なんでも」試してみたくなるのも無理はありません。しかしこれではABテストの実施が目的になってしまっています。
目的はあくまでCVRなどの改善であり、よりよいWebサイトをつくることであり、Web接客の質を高めることです。手段の目的化に注意して取り組まれてください。
サンプル数を十分確保する
ABテストのサンプル数が少ないと、1つのサンプル（1人の調査対象者の回答）の影響度が大きすぎてしまい正しい情報が得られません。サンプル数は十分確保するようにしましょう。
ABテストを始めるタイミング
ABテストはコストがそれほどかからず、結果がすぐ出て、対策を講じやすいので、実施するタイミングはできるだけ早くしましょう。
ただし、「ABテストのやり方」で紹介したとおり、ABテストは段取りを踏んで進めていかないと期待した効果が得られません。
したがって、Web接客やWebサイトの改善が必要になったら、段取りをする時間も踏まえてできるだけ早くABテストの準備に取りかかったほうがよいでしょう。
まとめ～ABテストを活用して、成果を可視化しよう
ABテストはWeb接客を改善するときに、重要な示唆を与えます。Webサイト、LP、バナー、広告文、アプリなど、オンライン上のほぼすべてのものがABテストの対象となり改善することができます。
Webサイトは今や、多くの企業にとってビジネスの根幹になっているはずです。ABテストを活用することで、成果を可視化することができます。
[h1]事例のため、どこからの情報からかご共有頂けると幸いです。
[ハハ2]以下になります。
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