アクセス解析
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2020.10.20
TRASPコラム
アクセス解析
更新日:2023.05.21
公開日:2023.04.12
Webマーケティング施策を実施しているものの、思ったより効果が得られていないと感じることはありませんか。
そのようなときは、ABテストを実施してみましょう。
ABテストは、WebサイトやWeb広告の課題を抽出したり、効果の高いパターンを発見したりするのに有効です。
しかし、ABテストの効果的なやり方がわからないという方もいらっしゃるかもしれません。
そこで、成果が出るWebマーケティング施策を得意とするTRASPが、ABテストを5ステップで解説します。注意点やABテストができるツールも紹介しますので、自社でABテストができるようになるでしょう。
目次
「ABテスト」とは、WebサイトやWeb広告、ランディングページなどのパターンを複数用意し、どれが最も良い効果を出せるか検証するものです。
要素が異なる複数のパターンを用意し、ランダムにユーザーに表示します。それぞれのエンゲージメント率やコンバージョン率を計測するため、優れたパターンが明確になるでしょう。
ABテストで測定できるもの
ABテストの目的は、成果が高いパターンを見つけることです。
Webサイトや広告などを制作するときには、「できるだけ多くのユーザーに見てもらえ、クリック率やコンバージョン率が高いデザインはどれだろうか」と考えながら、作るのではないでしょうか。
そのようなときには、ABテストを実施すれば、効果が高いWebサイトや広告のパターンを見つけられます。
例えば、「Web広告における集客を最大化したい」ときには、ABテストで最もクリックされたのはどのパターンなのか検証すれば良いわけです。
Webサイトや広告は、キャッチコピーや画像ひとつで成果が大きく変わることがあります。
そのため、Webマーケティング施策を最大化させたいなら、ABテストは必須だと言えるでしょう。
では、どのようなときにABテストを実施すれば良いのでしょうか。
以下のような課題があるときには、ABテストを実施して改善策を打ち出すべきです。
ユーザーニーズを把握できておらず、ユーザーにとって有益なぺ―ジではない可能性があります。ユーザー動向を把握するためにABテストを実施しましょう。
Webサイトを訪問したものの、ユーザーがぺージ遷移せずに離脱してしまった場合、トップぺージに何らかの課題がある可能性があります。ABテストを実施すれば、課題を抽出できるでしょう。
コンテンツ内にボタンや画像などが多すぎると感じるときにも、ABテストが有効です。
ファーストビューでボタンや見出しなどが多すぎると、ユーザーの意識が散漫してしまいます。ABテストで必要な要素を絞り、コンバージョンへの導線を明確にしましょう。
次からは、ABテストを実施するメリットとデメリットを3つずつ紹介します。メリットとデメリットを知っておけば、効率よくABテストを実施できるでしょう。
ABテストで得られる最も大きなメリットは、クリック率やコンバージョン率を定量的に検証できることと言えるでしょう。検証結果が数値として現れ、一番効果のあるパターンが明確になります。
Webサイトなど検証するぺージの一部を変更するだけで実施できるため、コストも工数もかけずに実施できます。
ABテストを繰り返し行いPDCAサイクルを回せば、より成果のあるWebマーケティング施策が可能になります。
Webサイトをリニューアルする前に、ABテストで最も効果のあるファーストビューや問い合わせボタンの位置などを見つけられます。
事前に効果のあるパターンを把握しておけば、効率よくリニューアルの効果を最大限に引き出せるでしょう。
ABテストは複数のパターンを比較して検証するため、ある程度のユーザーがAとB両方のパターンを見なければ、正確な結果が得られません。
以下のようなWebサイトは、正確なデータ取得が難しいといわれています。
SEO対策を実施するなどして、Webサイトへの流入を増やすと良いでしょう。
検証する要素によって結果が大きく変わってしまいます。そのため、しっかりと仮説を立ててから検証しましょう。
ABテストは、一度だけ実施すれば効果が得られるものではありません。ユーザーのニーズは常に変化しますから、続けてABテストを実施して、課題を改善し続けましょう。
ABテストを効果的に行うための注意点やポイントは本記事の後半「効果的なABテストを行うための注意点」で説明します。
ABテストのやり方を5つのステップで紹介します。しっかり準備をすることで、正確な検証結果を得られるでしょう。
まず、ABテストをする目的を以下のように細かく設定しましょう。
目的を決めるときは、アクセス解析を実施して訪問ユーザーの行動を把握すると効果的です。なぜなら、コンバージョンに至る経路を把握することで、どの数値を重点的に見れば良いのかわかるからです。
アクセス解析の結果は、改善インパクトが多い箇所から見ることがポイントです。
仮に、自社製品を販売しているWebサイトのアクセス解析を実施するとします。
解析結果が以下の場合…
トップページ:2万PV
商品詳細ページ:200PV
改善インパクトが大きいのはトップぺージです。
このように、改善すべき点が明確になると「トップページの直帰率を下げるよう改善を図ろう」など、ABテストの指標が見えて来るでしょう。
次に、改善する対象を決定します。効率よくテストを実施するには、改善の対象を絞ることがポイント。
ABテストは比較的容易に実施できるのが利点ですが、テストをするクリエイティブを複数用意するには、手間がかかります。すべてを最適化しようとするのではなく、コンバージョンへの影響が大きく、改善効果がわかりやすい要素に絞ってABテストを実施するのがおすすめです。
【改善対象の例】
広告のテキストや、画像・動画などのビジュアル、キャッチコピーが異なるバージョンを複数用意し、クリック率の違いを検証しましょう。
「問い合わせ」や「予約」「資料請求」など、ユーザーをコンバージョンへ導くCTAボタンをどこに配置するかによって、コンバージョン率が異なります。CTAボタンの色や場所を変えたパターンを用意し、コンバージョン率の違いを測定すると良いでしょう。
ユーザーがWebぺージを開いたときに最初に目にするファーストビューは、ユーザーが直帰するかサイトに留まるかを決定付ける重要な要素。複数のビジュアルやタイトル、アピールポイントを変えたバージョンでテストを実施しましょう。
ABテストでは、適切な仮説を立てることが重要です。設定したペルソナやアクセス解析をもとに、ユーザーが起こすであろう行動を予測し、仮説を立てましょう。
もし、仮説を立てずにABテストを実施してしまうと、良くない結果が出たときにその要因を把握するのが難しく、適切な改善策を講じられないかもしれません。
仮説を立てていれば、テストによって導き出された結果の理由が理解でき、施策に活かせるでしょう。
ABテストは、ツールを用いて実行します。
この記事の最後に紹介するおすすめのツールを用いても良いでしょう。
ABテストは繰り返し実施して課題を絞り込み、一つずつ改善することでWebぺージをブラッシュできます。
例えば、以下のように1回目と2回目、3回目で異なる要素をテストすると良いでしょう。
例)ターゲットを絞りこみたい場合
1回目:性別
2回目:年代
3回目:ライフスタイル…など。
このように、一つひとつを実証することで、最終的に「30代女性 独身 美意識が高い」などユーザーのペルソナ像が明確になります。
もし、テスト結果の差異がわずかで、優劣付けがたい場合は、仮説自体を見直して別観点から再度ABテストを実施しましょう。
ABテストは単に実施すれば良いわけではありません。正確な結果を得るために注意したい点をまとめましたので、テスト前にチェックしてみてください。
検証する項目の条件はピンポイントで絞りましょう。
例えば、ダイエット方法に関するWeb広告のキャッチフレーズを検証するとします。
A:「運動なし!食事をちょっと変えるだけで痩せる新しいダイエットメソッド」
B:「メリハリボディが手に入る新しいダイエットメソッド」
結果が上記のAパターンの方がコンバージョン数が多ければ、ターゲットにはビジョンを見せるよりも、手法を見せるほうが効果的であることがわかるでしょう。
このように、まったく異なるキャッチフレーズを検証するよりも、上記のように、キャッチフレーズの一部のみ変えて、他は同じ条件で検証した方が正確な結果を得られます。
検証結果の精度を高めるには、できるだけ多くのデータを集める必要があります。ABテストを実施しているぺージへのアクセス自体が少ないと、テスト結果が偶然に左右される可能性が高まってしまうためです。
コンバージョン率に現在の値と目標値を入力して、テストに必要なアクセス数を計算してくれるABテストツールを用いるのもおすすめです。
ABテストは検証するパターンの差が現れるまで実施する必要がありますから、検証期間が短いと、信頼性の高い結果を得るのは難しいでしょう。
実施する期間の基準はテストをする対象にもよりますが、信頼性の高い結果を得るには、最低でも1週間、できれば1ヵ月の実施期間が必要です。
AパターンとBパターンを異なる期間にテストすると正確なデータがとれません。経済の動きやイベントの有無などの外部要因によって、ユーザーの行動が変化する可能性があるためです。
同じ期間内で検証しましょう。
Webサイト運用中にABテストを行うと、テスト期間中に広告や誘導先のぺージを変更したくなるかもしれません。しかし、テスト中に変更をしたことが原因でクリック率やコンバージョン率を向上させることもあり得、正確な計測ができなくなってしまいます。
変更を加えるのは、テストが終了してからが鉄則です。
最後に、ABテストにおすすめのツールを3つ紹介します。ABテストがはじめてでも、比較的使いやすいものをピックアップしました。
引用:Googleマーケティングプラットフォーム「オプティマイズ」
Googleが提供しており、登録が簡単で無料で利用可能なので、はじめてABテストを実施する人におすすめのツールです。
ABテストの一種でWebぺージ全体のデザインや構成を比較するリダイレクトテストや、複数の要素の改善案を検証可能な多変量テストができます。
引用:Juicer
ビッグデータとAIで分析できるツールで、初心者でも使いやすいことと豊富な機能が特徴。
ABテスト以外にペルソナ分析、ユーザー分析、アクセスログ解析などWebマーケティングに使える機能が揃っています。
引用:SiTest
世界初の人工機能を搭載したコンバージョン率アップに特化したツールです。ABテストだけでなく、ユーザー行動分析などの機能が備わっているので、Webサイトの解析と改善ができるでしょう。
ABテストは、ツールを用いれば比較的容易にでき、外注せずとも自社で実施できます。
ABテストで課題を明確にし、改善をするPDCAサイクルをまわせば、成果が出せるWebマーケティング施策ができるでしょう。
重要なのは、ABテストを実施するだけでなく、テスト結果をもとに改善をすることです。テストを実施したことに満足してしまうのではなく、Webマーケティング施策に反映させてくださいね。
テスト結果をどのように反映したら良いかわからないときは、ぜひTRASPにご相談ください。TRASPが提供しているWebサイト制作やリニューアル、広告運用は、ABテストを含め、効果測定をしその結果と改善策を提案しています。
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