A/Bテストとは、AパターンとBパターンを比較して効果を検証するテスト手法のことです。
ECサイトにおいても、多く利用されています。
この記事はまだあまりA/Bテストを知らない方に向けて、概要や手順など基本をご紹介します。
ECサイトのA/Bテストって聞くとすごいレベルが高そうだね。
確かに聞き慣れないかもしれませんが、そんなに難しく考えることはありませんよ。これからわかりやすく解説していきます。
目次
A/Bテストとは？どういう意味
A/Bテストとは、WebサイトやWebマーケティング（広告やメルマガなど）などで使われる、改善を目的としたテスト手法です。
A/Bとは2つのパターン(バリエーション)のことを指し、異なるデザインやコンテンツ、機能などA/Bの2パターンを用意し、どちらが効果的かを検証します。
例えば、「A：現在の広告バナーのデザイン」と「B：新しい広告バナーのデザイン」を用意し、訪問者をA/Bに分けて表示し、どちらの広告デザインがクリック率は高かったかを比較・分析します。
A/Bテストは、Webサイトだけでなく、広告バナー、メールマーケティング、アプリの改善などさまざまな場面で活用されています。
ECサイトにおけるA/Bテストとは？
Webサイトの一種であるECサイトでも、A/Bテストはよく利用されています。
ECサイトにおけるA/Bテストでは、2つの異なるデザインやコンテンツを用意し、サイト訪問者をランダムに2つのパターンに振り分けて、どちらのほうが成果(コンバージョン率など)が上がるのかを検証します。
ECサイトでよくA/Bテストが行われる理由は、顧客目線でサイトをより購入しやすく改善することで、売上げ向上につなげるためです。
A/Bテストを利用すれば、運営側の直観や感覚ではなく、デザインやコンテンツの違いが購買に与える影響を実験によりきちんと検証して、サイト改善できるでしょう。
多変量テストとの違いは？
多変量テストとは、複数の要素を組み合わせて同時に検証するテスト手法です。
例えば、ページのデザイン(Aパターン/Bパターン)、ボタンの色(赤/青)、テキストメッセージ(有/無)の3つの要素を組み合わせた場合は2×2×2なので8パターン比較できます。
A/Bテストとの違いは比べる要素の数です。
A/Bテストは、ページのデザインにおいてAパターンとBパターンの2パターンを比べるなど、1要素のみを比較するシンプルな手法です。
複数の要素を組み合わせる多変量テストは、複数の小さな変更点を同時に検証したい場合に有効といえます。
ECサイトにA/Bテストは必要？メリットとは
2つのパターンを比べられるA/BテストをECサイトで利用することは、どのようなメリットがあるのでしょうか。
ECサイトにおけるA/Bテストの必要性という観点から見ていきましょう。
顧客体験の改善につながる
ECサイトにおけるA/Bテストでは、サイトのさまざまな要素を変更し、どのパターンがユーザーにとって使いやすいかを検証します。
そのため、A/Bテストを繰り返し、サイト全体をユーザーの反応が良かったパターンに変更していくことで、ユーザーにとって使いやすいサイトになり、サイトにおける顧客体験の改善につながるでしょう。
例えば「メインページレイアウト」や「商品画像と商品説明文」などの変更点をA/Bテストで検証し、ユーザーにとって最適なパターンを採用することで、サイトの利便性が向上します。
ユーザビリティが改善されれば、UX(ユーザーエクスペリエンス・顧客体験)の向上にもつながり、結果としてページ滞在時間の延長やクリック数の増加、離脱率の減少なども実感できるでしょう。
コンバージョン率アップが期待できる
A/Bテストを活用することでサイト訪問者の購買に関する行動を適切に把握し、コンバージョン率の向上が期待できます。
例えば、商品ページのレイアウトをAパターンとBパターンで分け、それぞれのコンバージョン率を測定します。
パターンAのほうがコンバージョン率が高ければ、そのレイアウトを採用することで売上アップが見込めるでしょう。
A/Bテストによりサイト訪問者の反応を客観的に検証できるため、効果の高い施策を見つけやすくなります。
また、試行錯誤を重ねることで徐々にコンバージョン率を上昇させていくことができるのが、大きなメリットです。
サイト訪問者の行動分析が可能になる
ECサイトにおけるA/Bテストの大きなメリットの1つに、サイト訪問者の行動を詳しく分析できることが挙げられます。
A/Bテストでは訪問者を2つのパターン(A/B)にランダムに分け、それぞれのパターンに割り振られた訪問者の行動を比較・分析します。
具体的には、以下のような行動です。
- ・商品ページの滞在時間の違い
- ・カートに商品を入れる人の割合の違い
- ・実際に購入する人の割合の違い など
A/Bテストの結果を確認する際、購入までの各ステップでの行動を数値化して把握できます。
そしてこの分析結果を基にすれば、効果的な改善策を立てられるのです。
ECサイトのA/Bテストのやり方・手順
ECサイトにとってA/Bテストを導入することは、コンバージョン率の改善に役立つなどのメリットがあることがわかりました。
ここからは実際に、ECサイトでA/Bテストを行う際の大まかな手順をご紹介します。
目的とテスト対象を決める
ECサイトでA/Bテストを行う際、最初に行うべきことは目的とテスト対象を決めることです。
まず、「コンバージョン率(CVR)の向上」「ユーザー体験(UX)の改善」など、なぜA/Bテストを行うのかの目的を考えます。
すんなり目的が決められない場合は、日々のECサイトの分析で得られた結果を確認して、ECサイトの課題や問題点を元に目的を定めるのもおすすめです。
目的が決まったら、テスト対象も選びます。
テスト対象とは、A/Bテストで検証するECサイトの内の具体的な箇所のことです。
例えば、以下のような要素がテスト対象として挙げられます。
- ・キャンペーンバナーのデザイン
- ・新規会員登録フォームの質問項目
- ・商品ページの動画の有無 など
対象や目的を明確に設定しないと、テストの方向性が定まらず、無駄にリソースを割いてしまったり適切な改善が行えなかったりなどの問題が生じかねません。
変更ポイントの仮説を立てる
サイト改善のために変更しようとしている箇所についての仮説を立てることも、A/Bテストでは重要です。
仮説とは「トップページのバナー画像のデザインを変更することで、訪問者の注目が集まり商品ページへの誘導率が上がるのではないか」「商品ページの価格表示方法を変更することで、割安感が出て購入率が上がるのではないか」といったような、変更によって改善されるであろうポイントを考えることです。
なお仮説を立てる際は、先ほど決めた目的をベースに考えます。
A/BテストはECサイトを改善するために行う手段なので、仮説と目的の方向性がずれてしまっていては、きちんとした改善施策を立てられません。
目的に基づいた具体的な仮説を立てることで、A/Bテストの結果を適切に検証し、サイト改善につなげることができます。
A/Bパターンを作成する
A/Bテストでは変更前の状態をAパターン、変更後の状態をBパターンと呼びます。
目的に沿ってどの要素をどう変更するかを検討し、Aパターン(変更前)とBパターン(変更後)を作成します。
以下は、AパターンBパターンの例です。
- 【CTAボタンの色】
- Aパターン:緑色の「資料をダウンロード」
- Bパターン:赤色の「資料をダウンロード」
- 【メインビジュアル画像】
- Aパターン:オフィス街の風景
- Bパターン:製品の実際の使用風景
このように、Aパターン・Bパターンにはっきり差を付けることが重要です。
また、複数の要素を同時に変更してしまうと、どの変更点が効果的だったのかを特定できなくなってしまいます。
変更する要素を1点に絞り込みAパターン・Bパターンの違いを比べることで、どの変更点が効果的だったか明確に把握できます。
データを収集して分析する
A/Bパターンを作成してテストを実施した後は、目的や仮説を確認しながらデータ収集を行います。
収集したデータを見比べ、ユーザーの反応にどう違いがあったかを分析しましょう。
分析の際は後ほども解説しますが、期間中の他の要因(キャンペーンなど)が無かったかなどの点にも、注意が必要です。
また、最初に立てた仮説とは異なり、変更後のほうが結果が悪くなるということもあります。
その場合は再度、AパターンとBパターンを練り直してテストを行いましょう。
ECサイトでのA/Bテストの効果的な活用例
A/Bテストの概要がわかったところで、ECサイトでどのように活用すれば良いのでしょうか。
効果的なA/Bテストの活用例について3つご紹介します。
商品ページのレイアウト変更
ECサイトにおいて、商品ページのレイアウトは購買行動に大きな影響を及ぼします。
ですが、最適なレイアウトといっても、商品カテゴリや顧客ターゲットによって異なるため、一概に良し悪しを判断することはできません。
そこで、商品ページのレイアウト変更においてA/Bテストを活用することが最適なのです。
A/Bテストを繰り返して各パターンでの購買データを収集・分析していけば、自社のショップにとって商品購入に至りやすい最適なレイアウトを見つけることができます。
A/Bテストを行うことで、運営側の想定に頼るのではなく、実データに基づいたレイアウトの判断が可能になります。
またテスト中のサイト訪問者の行動を分析すれば、より良いレイアウトデザインのヒントを得られるでしょう。
商品ページは購買の最終関門です。そのレイアウトを改善するには、A/Bテストによる客観的な検証が有効といえます。
CTAボタンの色や文言変更
ユーザーに製品やサービスの購入、資料のダウンロードなどを促す重要な役割を果たしているのがCTAボタンです。
色やデザインの違いで注目度が変わったり、文言の違いにより心理的な反応が変わったりなど、CTAボタンの細かな変更がユーザーの行動に影響を与えるため、A/Bテストにより、どの変更がより効果的かを検証することが重要といえます。
また、ECサイトではユーザー属性によってCTAボタンへの反応が異なることが多いため、A/Bテストを活用することで、より最適な組み合わせを見つけることができるのです。
チェックアウトフォームの簡素化
ECサイトのチェックアウトフォーム（住所などの情報入力フォーム）は、できるだけ簡単に入力できるほうがいいといわれています。
フォームが複雑だと、ユーザーは購入を完了する前に離脱してしまう可能性が高くなるからです。
このチェックアウトフォームの簡素化でも、A/Bテストは効果的といわれています。
なぜなら簡単で使いやすいフォームといっても、ユーザーの属性や行動パターンによって、最適なフォームのあり方は異なると考えられるからです。
ですが自社のターゲット層の属性を考慮せずにフォームを設定してしまうと、ユーザーにとって使いづらいフォームになってしまい、離脱を加速させてしまうかもしれません。
A/Bテストを活用することで、自社のユーザーにとって最適なフォームを検証して設計できるようになるでしょう。
ECサイトで効果的にA/Bテストを行うポイント
A/Bテストを効果的なものにするためには、いくつかポイントがあります。
テストを行ううえで知っておきたい点をご紹介します。
明確に目標と仮説を設定する
ECサイトのA/Bテストを効果的に行うためには、明確な目的と仮説を設定することが重要です。
目的が不明確だと、テスト対象が曖昧になってしまいます。
例えば「ECサイトのCVR(コンバージョン率)を上げる」という目的は漠然としているため、テスト対象(改善すべき指標)が多すぎて、どこから手を付けていいのかわかりません。
そのため「商品ページの購入ボタンのクリック率を向上させる」など、改善ポイントを絞れるような目的設定が良いでしょう。
また、仮説が不明確だと、変更したことが良かったのか悪かったのかの検証ができません。
仮説は「もし〇〇すれば、△△の理由で□□になる」といった因果関係を含んだ検証可能な形で設定することで、仮説のように改善できたのか、できなかったのかという判断が可能になります。
設定するのが難しい場合はサイト訪問者の行動データや従業員の意見などを参考に、課題や改善の余地がありそうな部分を見つけ出せば、目的と仮説を立てるためのヒントが得られるでしょう。
1回のテストで1つのみ変更する
繰り返しになりますが、A/Bテストを効果的に行う際には、1回のテストで変更するポイントを1つに絞ることが大切です。
複数の変更を同時に行うと、結果がどの変更によるものなのか特定できなくなってしまいます。
例えば、ECサイトの商品ページにおいて「商品画像のサイズを大きくする」「説明文の文言を変更する」と2点の変更を同時に行うと、その後のコンバージョン率の変化が、どちらの変更による影響なのかわからなくなります。
そのため、画像サイズ変更と説明文変更と、別々のA/Bテストを2回行って検証する必要があります。
A/Bテストは小さな変更の積み重ねで成果を生み出すものであるため、1点ずつ丁寧に検証していくことがポイントです。
十分なトラフィックと期間を確保する
A/Bテストでは、変更した部分の効果を正しく測るために、多くの訪問者データ（トラフィック）と一定の期間が必要になります。
例えば、ECサイトのデザインやシステムにおいて既存のものと新しいものを比較した際、これらの変更が良かったのかどうかを判断するには、短期間の少ないデータだけではわかりません。
たまたま変更を行ったその期間に、売れ行きが良かっただけかもしれません。
一方で、長い期間にわたって多くの訪問者からデータを集めれば、一時的な要因に左右されず、変更ポイントが良かったかどうか本当の効果がわかります。
このように、訪問者データが多ければ多いほど、新しい取り組みの効果を適切に判断することができます。
A/Bテストでは多くの訪問者から、十分な期間のデータを収集することが大切なのです。
ECサイトのA/Bテストの注意点
A/Bテストを行うポイントだけでなく、注意点も知っておきたいところです。
ここではA/Bテストを行う際の注意点を2点、ご紹介します。
他の施策の影響を受ける可能性がある
もしECサイトでA/Bテストを行う際に同時期に他の施策が行われていると、影響を受けてしまう可能性がある点に注意しましょう。
「広告の出稿額を増やしたことによる新規訪問者の増加」「新商品の投入による購入率の上昇」など、施策とは思っていなくてもECサイトの通常運営とは違う何かしらの変化があると、A/Bテストの正しい結果を得られません。
A/Bテストは、他の施策との相互作用に注意しながら実施する必要があります。
継続的な改善が必要
一度A/Bテストを行って良い結果が得られたとしても最初の結果で満足せず、継続的に改善していくことが重要です。
なぜなら、顧客の好みは常に変化し続けるためです。
ある期間ではAパターンがBパターンよりも良い結果を出していたとしても、しばらくすると逆転する可能性もあります。
定期的にA/Bテストを行い、その時の最適なパターンを見直していく必要があります。
また、A/Bテストを継続する際は、対象箇所や変更ポイントについて固定化せず、柔軟に見直していく姿勢が大切です。
ECサイトの顧客満足度やコンバージョン率向上のための取り組みに、終わりはありません。
A/Bテストを継続的に行い、顧客にとってより良いECサイトを目指しましょう。
ECサイトのA/Bテストでおすすめのツール
A/Bテストは簡単に行えるツールがさまざまあります。
ここでは主なツールを2つ紹介します。
Optimize Next
A/Bテストといえば、Googleから提供されていたGoogleオプティマイズが有名でしたが、2023年にサービスが終了しました。
そこで次のA/Bテストツールとして注目されているサービスの1つが、Optimize Nextです。
開発した会社はGoogleオプティマイズにおける豊富なA/Bテストの経験を活かし、可能な限りUIを再現するだけでなく、Optimize Next ではGoogleオプティマイズの弱点が改善され、さらに進化しています。
自社サーバーを持たないため無料で利用できることから、A/Bテストにこれから取り組もうとしている方には特におすすめのツールです。
Adobe Target
画像ソフトでもお馴染みのアドビ株式会社が提供するA/Bテストツールです。
AIと機械学習機能により、自動で顧客の購入体験の最適化が叶います。
またA/Bテストだけでなく多変量テストも行えます。
料金は一律ではなく企業ごとに変わるので、利用したい場合はまず問い合わせる必要があるでしょう。
まとめ
ECサイトにおけるA/Bテストは、顧客体験の向上やコンバージョン率のアップのための重要な取り組みです。
効果的にA/Bテストを行う際は、明確な目的・仮説立てや、要素を1つに絞ることなどがポイントです。
そしてA/Bテストは1回で終わるのではなく、ECサイトの改善し続けるためにも継続して行うことが何よりも大切でしょう。
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