記事更新日: 2022/08/18
この記事では、ABテストの概要や種類、成功事例を解説します。
ABテストはメルマガやECサイト、広告などの効果を最適化できるマーケティング手法です。
しかし、仮説を立て、外的要因を調査し、結果をフィードバックするといった手順を踏まなければ、正しい結果を得ることができません。
ABテストは繰り返し検証することで分析結果の精度上げていきます。
正しい実施手順を成功例から確認し、自社のマーケティングに活かしましょう。
このページの目次
ABテストとは、2つの異なるパターン、または複数のパターンを用いて、どちらが効果的かを比較し、より成果の出るものを見つけ出す、というマーケティング手法です。
WebサイトやECサイトのバナー、メルマガなどの画像やテキストといった要素について、現状で配信しているものと変更を加えたものを用意し、どちらがいい成果を出せるのかを検証するものです。
例1：メルマガでWebサイトへの誘導を目的とするとき、テキストの異なる2つのパターンのメールを配信し、どちらがWebサイトへのアクセスが多いかを調査する
例2：ECサイトで商品の購入を目的とするときに、同じ商品の画像を何度か変更して、どの画像がいちばん購入されたかを調査する
ABテストには2種類の実施方法があります。
「逐次テスト」は、期間を分けてテストを行うものです。
1週間、1ヶ月間といった期間を設け、それぞれのパターンを同じ期間テストし結果を比較します。
逐次テストは、変更する要素を一定期間ごとに変更するだけで調査が可能なので、簡単に行えることがメリットです。
しかし、季節によって成果に変動が起こる場合は、正しい調査を行うことができないのがデメリットです。
「並行テスト」は、それぞれのパターンを同時進行で行うものです。
メルマガを例にして言えば、メール配信リストの半分にはAパターンのメールを、残りの半分にはBパターンのメールを配信し、結果を比較します。
並行テストは、調査する前にグループ分けなどデータ準備が必要で、逐次テストよりも手間がかかります。
また、Webサイトで並行テストを行う際は、LPOツールの知識が必要となるため、初めてのABテストではハードルが高いと言えます。
LPOツールについては、こちらの記事をご確認ください。
ABテストの理解を深めるため、実際に行われたABテストの成功例を紹介します。
ある電化製品のECサイトでは、メイン商品である空気清浄機のリンクをトップページに設置していました。
リンクデザインは商品イメージを強調したシンプルなバナーだったため「ボタンのようなデザインにすればクリック数が増え、購入数も増加するのではないか」という仮説を立てました。
仮説から「従来のシンプルなバナー」と、「ボタンらしいデザインに変更したもの」で並行テストを行いました。
結果は「ボタンらしいデザインに変更したもの」が従来のものよりクリック率が上昇し、購入数もおよそ120％アップしました。
人材派遣の求人サイトを運営している企業が、求人への応募を増加させるための施策として毎日メルマガを配信していました。
メルマガの内容は求人特集を3つ盛り込んで1日1回配信するものでしたが「3つの特集を1つずつに分けて1日3回配信したほうが効果的ではないか？」という仮説を立てました。
その仮説を実証するABテストを行いました。
Aパターンはそのままメルマガを1日1回配信、Bパターンは3つの特集を1つずつに分けて1日3回配信とし、それぞれ一定期間の結果を調査する逐次テストを行いました。
結果は、Bパターンのほうが良い成果となり、従来のメルマガ配信よりも応募数が増加しました。
ABテストの成功例を2つ紹介しましたが、ABテストは適切な手順を踏まなければ、失敗に終わってしまいます。
ここでは、ABテストのよくある失敗原因を紹介します。
上記2つの成功例では、変更する点が明確に決まっており、変更すると良い結果が出るかもしれないという仮説がしっかりと立てられています。
仮説を立てずに「ただなんとなく」メルマガのテキストやECサイトの画像を変えてみる、など目的不明確なままABテストを行っても、良い結果を得ることはできません。
ABテストは「なぜ成果が出なかったか」を分析するためのマーケティング手法です。
分析を行うことによってABテストを行うべき箇所が絞られていき、次回ABテストを行う際に成功確率を上げることができるからです。
仮説がないと「なぜ成果が出なかったか」の理由を分析することができず、次回ABテストを行う際も、成果が出るか出ないかわからないギャンブルになってしまいます。
ABテストを行う際には必ず仮説を立てるようにしましょう。
ABテストは、外的要因によって正しい結果を得られない可能性があります。
先に挙げたABテストの逐次テスト、並行テストの2種類の実施方法で異なる外的要因が発生するため、それぞれの例を挙げます。
逐次テストであれば、季節的な要因で結果に差異が生じます。
例えば、ECサイトで冬用セーターの画像を変更してABテストを行い、購入結果の差異を比較する場合です。
「冬用セーター」は季節によって購入される頻度が変わってくるので、1ヶ月の期間を指定しABテストを行う際、10月と11月で調査してしまうと正しい結果を得ることができません。
こういった場合は並行テストで調査を行うか、時期を1年間にして調査を行う必要があります。
並行テストであれば、グループ分けによって結果に差異が生じます。
例えば、メルマガで「保険」に関するWebサイトへの誘導を目的としたABテストの場合は、配信先の顧客の年齢や職業などによって結果が変動します。
事前に顧客ステータスを把握し、偏りがないようにグループ分けなどデータの準備が必要です。
ABテストは、先にも言ったよう、まず仮説を立てる必要があります。「このテキストを変えるだけで成果が変わるはず」とような確信に近い仮説を立ててください。
仮説を立てたら、逐次テストなら期間、並行テストならグループを決定します。その際に外的要因に影響を受けないように注意してください。
実施後、結果が出たら、必ずフィードバックを行ってください。
特に成果が出なかった場合は、「なぜ良い結果が得られなかったか」ということを考察することによって、次のテストに活かすことができます。
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画像出典元：「Robee」公式HP
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ABテストは、メルマガやECサイトを効果的に活用するには必要なマーケティング手法です。
ABテストの結果を活かせない原因には、データの準備や実施目的を明確にすれば防げます。
正しい実施手順を成功例から確認し、自社のマーケティングに活かしましょう。
画像出典元：Unsplash
