A/Bテストツールで作業効率向上｜おすすめのツール3選

小さな改善の積み重ねで効果を発揮するA/Bテスト

サイトのCV数増加や収益性を改善するうえで効果的なA/Bテストは、その実施にあたり、どのようなメリットとデメリットが存在するのでしょうか。

A/Bテストのメリットとデメリット

A/Bテストとは施策のパターンを2つ以上用意し、特定の期間内でどちらのパターンがKPIに対して効果的なのかを測定することです。
マーケティングでは、CRO（コンバージョン率最適化）の観点で重要視されています。

メリット

A/Bテストは小さな改善の積み重ねで効果を上げることが可能です。また、サイトやページの改修規模が小さいため、少ない工数かつ低予算で実施できます。
ただし、仮説をテストするためのデータを取得する期間が必要となり、テストするパターンが多くなればA/Bテストにかかる必要な時間も増えることを念頭に置いておきましょう。

デメリット

A/Bテストは、変更・比較する要素によって結果が大きく変わるため、あらかじめ施策と効果の仮説を多く用意する必要があります。
比較対象となる要素が複数ある場合は、マルチバリエイトテストも可能ですが、その分必要な検証データが増える傾向にあり、比較検証のための母数が必要です。
母数が少ないと、バイアスなどにより正確な効果検証ができないおそれがあります。サイトの規模や立証したい仮説、対象者に応じて、比較対象となる適切な母数の用意及びサンプリングを行うことが重要です。

ツールによる作業効率の向上

手動でA/Bテストを実施する場合、費用や作業時間を要するほか、効果測定の正確性に欠けるといった難点があります。
しかし、A/Bテストツールを使えば、AパターンとBパターンの変化をツールに読み込むだけで実施でき、手動で行う作業がすべて自動で行われます。
また、A/Bテストツールを用いれば、あらかじめテストの実施期間を指定することも可能です。

おすすめのA/Bテストツール

A/Bテストを行えるツールは多数存在しますが、その中でもおすすめのものをご紹介します。基本的に無料で利用できる「Juicer」「Google Optimize」と、トライアル期間のみ無料の「Optimizely」の3つです。

豊富な機能を備えた「Juicer」

Juicerは全ての作業を簡単なクリック操作のみで行えるユーザー分析DMPです。
A/Bテストのほかに、「ペルソナ分析」や「ユーザー分析」、「アクセスログ分析」、「リードスコアリング」といった豊富な機能を取り揃えています。
会員登録後、専用のタグをWebサイト内に設定することで、基本的な機能を無料で利用できます。

A/Bテスト機能

「ページ選定」、「画像の作成と登録」、「プレビュー設定」の3つの作業を完了するとA/Bテストを開始できます。ソースコードを触る必要はありません。

Juicerには、成果の高いテストパターンのみが残り、そのほかが自動的に非表示になる「サバイバルモード」が搭載されています。
また、過去に行ったA/Bテストで成果が出たパターンを利用し、新しい施策と比較検証することも可能です。
成果指標はクリック率とコンバージョン率、ビュースルーコンバージョン率の3つが用意されており、PowerPoint形式で自動生成されるレポートをダウンロードできます。

ただし、一度のテストで複数個所の変更を伴う多変量A/Bテストには対応しておらず、画像やテキスト、ボタンなどを置き換えるようなシンプルなA/Bテストのみ調査可能です。

さまざまなA/Bテストが実施できる「Optimizely」

Optimizelyは、サイトとネイティブアプリのA/Bテストを行えるツールです。30日間に限り、「Tire2（Premium）」の機能を利用できます。
なお、OptimizelyのCEOダン・シロカー氏は、オバマ大統領の選挙活動時（2007年～2008年）に、キャンペーンページでA/Bテストを行い、成果を上げたことでも知られています。

How Obama Raised $60 Million by Running a Simple Experiment Optimizely Blog

実施可能なA/Bテスト

Optimizelyでは、Webサイトやモバイルアプリ、サーバーサイドのA/Bテストが可能です。

• ウェブサイトテスト：WebサイトのUX最適化を促す機能を装備。テストの設定や実施、正確な効果の測定がツール一つで行える
• モバイルアプリ：アプリ開発者向け。アプリの最適化を図れるだけでなく、新機能リリースの段階的な配信や、レイアウトの変更も可能
• サーバーサイドテスト：金額変更やアルゴリズム、パフォーマンス（処理・表示スピード）などのテストが可能

また、以下の手法でA/Bテストを実施できます。

• 通常のA/Bテスト（2つの施策を検証し、CVRを比較する）
• 別URLへのリダイレクトテスト
• 多変量テスト（一つのページに対して複数のパターンを適用しているテスト）
• 複数ページテスト（途中にナビゲーションが入っている場合など）

アナリティクスと連携できる「Google Optimize」

Google Optimizeは、Googleアナリティクスのウェブテスト機能を拡張したツールで、無料で利用できます。
Googleアナリティクスと同様の方法でデータ確認ができ、目標設定も可能です。1ページに対して多数のパターンを組み込んで行う「多変量テスト」や、ページ自体を既存LPと入れ替える「リダイレクトテスト」など、大規模なA/Bテストにも対応しています。

また、テスト対象となるユーザーに対して、すべてのパターンを均等に自動で表示する機能を持っています。
変更履歴がすべて残っているため、パターンの管理も容易です。自分で保存していたコンテンツのパターンデータを失ったとしても、Google Optimize内で保存されています。

A/Bテスト実施に伴う3つの注意点

A/Bテストツールを使用したとしても、すべての作業を自動で行えるわけではありません。また、ただ運用しているだけでは、求める効果が得られない場合もあります。
A/Bテストを実施する際の注意すべき点を3つご紹介します。

目標は明確な指標に落とし込む

目標は「離脱率」や「遷移率」などの具体的な指標に落とし込むことが重要です。そのうえで目標に向けた複数の仮説を立てて、PDCAサイクルで回すことで、効果の最大化を期待できます。
小さな目標の例としては、「トップページからの遷移率の向上」「バナーのクリック率改善」など、コンバージョン率と関係する項目が挙げられます。

テストする箇所は一つに絞る

A/Bテストを実施する際に、複数の箇所を同時にテストすると、どの箇所の変更がどれくらいの成果を出しているのかが測定できません。
そのため、時間はかかりますが、改善箇所を一カ所ずつ効果測定していくのがおすすめです。
マルチバリエイトテストで複数のテストを同時に行っても良いでしょう。
ただし、効果を検証する為に必要なデータ量や期間が増える可能性もあるため、サイトの規模に応じて判断することが大切です。

効率化の求めすぎに注意

効率化を追求しすぎると、かえって目標達成件数が減少傾向に陥る場合もあります。
A/Bテストによる効率化で見込み顧客を切り捨ててしまい、自身で市場を狭めているためです。

自社に適したA/Bテストツールを選択しましょう

集客数の増加やCVRの向上など、サイトの目的を達成するためには必須のA/Bテスト。手動で行うと手間がかかりますが、A/Bテストツールを利用すればほとんどの作業を自動化でき、A/Bテスト対策に伴うコストの削減にもつながります。
A/Bテストツールには多様な種類があり、機能がそれぞれ異なるため、自社にとって必要な機能を持つツールを選択することが大切です。
A/Bテストを実施する際の注意点に気をつけながらツールを有効活用し、効果を最大化できるサイト運営を目指しましょう。