A/Bテストを「どのように」進めるのか

　さてA/Bテストについて、最後に考えなければならないのが、どうやって進めるかだ。

　これは岩本氏が冒頭から繰り返しているように、「PDCAを回す」ことに尽きる。PDCAを回す時に大切なのは、「CVRが上がる」「ビジネス的なインパクトが得られる」という2つに加え、要因分析が重要になってくる。

　要因分析とは「なぜ勝てたのか」「なぜ負けたのか」を分析すること。その分析を行うために必要なのが、施策ごとに計測する指標を設計することだ。Faber Companyでは、1つのテストで計測すべき指標を40〜50ほど設計するという。

　岩本氏は「サイト基本KPI」「ページ基本KPI」「施策KPI（仮説による態度変容）」の3つを挙げて次のように説明する。

「まずサイト全体の基本KPIの場合、目標とすべきゴールはコンバージョンです。そのためKPIは、ゴール地点のコンバージョンポイントからのファネルを設計して指標を設けることが効果的です。一方ページ基本KPIの場合は、A/Bテストによってスクロールや滞在時間、またはボタン自体のクリックなど、要素ごとに期待される指標と実際の成果を見比べる必要があります。そして施策KPIは、検証したい仮説の正否を判断する指標を立て、実施施策箇所や周辺領域においてユーザーの態度がどのように変容したのかを確かめなくてはなりません」（岩本氏）

　こうして3つの分野でそれぞれ指標を設定し、成果を見ていくと、各数字の変化で関連性が可視化でき、勝因や敗因の要因が浮かび上がってくるのだ。

ツールを活用してテストを実施、Webサイトのパフォーマンスを効率よく最大化

　指標を細かく見ていくことは、要因分析において重要なプロセスではあるが、実際にPDCAを回していくうえでは非常に負担にもなる。実際、分析工数の肥大によりPDCAが回せなくなるというケースも少なくない。A/Bテストに関しても、「テストを実施する」ことが目的なのではなく、Webサイトの改善・改良の先にある売上拡大や契約増を達成するためにPDCAを回すことを重視するのならば、分析の負荷をできるだけ軽減する仕組みが必要だ。

　こうした課題を解消するために岩本氏が勧めるのが分析ツールの導入だ。Faber Companyでも、A/Bテストの実施計画から結果分析までのプロセスを支援する｢ミエルカヒートマップ｣というツールと付随してCROコンサルティングを提供している。

　もちろんアナリティクスツールで綿密なデータ分析を行うことも大事だが、「簡易的にヒートマップ分析を行い、A/Bテストを行うべきページや要素を明らかにして、検証結果を簡易的に見ていきながらPDCAを回していけば、数ヵ月から半年で成果がみえてくる」と岩本氏は話す。

　まずはA/Bテストのやり方を見直し、効率的に実施・検証するためにツールを有効活用することで、自社のWebサイトのパフォーマンス最大化を目指すのも一考だ。