ウェブサイトを運営する中で必ず知っておきたい用語・知識の1つとして「ABテスト」があります。今回はABテストを行うメリットや注意点、ABテストの効果的な進め方などについて解説します。
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1.ABテストとは
ABテストとは、Aパターン、Bパターンのどちらが優れているかを調べる手法です。
ネットサービスなどで、あるユーザーにはAパターン、あるユーザーにはBパターンをランダムに配信して、その結果を比較します。
ウェブサイトの色やボタンの文言をどうしたらいいか、マーケティングで優待クーポンのあるなしのどちらが効果があるかなど、人間の感覚で決めるのではなくデータで決めるという考え方です。
読み方は「エービーテスト」になりますが、AまたはBを決めるという考え方を強調するために「A/Bテスト」と書くこともあります。「/」は「または」という意味です。
(ABテストは、AとBの2つのパターンをランダムにユーザーに表示し、コンバージョンなどの集計をし、2つのパターンのどちらが優れているかを分析する手法)
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2.ABテストのメリット
ABテストは、その利用しやすからウェブの世界でよく使われますが、オフラインの世界でも使われています。
今やマーケティングを行う上で必須の手法になっています。それは次のようなメリットがあるからです。
2.1.データに基づいて判断をすることができる
AとBのどちらがいいのか、議論をしていても結論は容易に出ません。
しかし、ABテストを行うとデータではっきりと結論が出るために、仕事を前に進めることができます。
改善業務のスピードが速くなります。
2.2.同時並行で比較ができる
従来の比較分析というのは、一般的に変更前と変更後を比べるというものでした。
例えば、現状では資料請求のボタンで、今までは「資料請求はこちら」という文言だったものを、「無料の資料請求はこちら」にした方がコンバージョンがあがるのではないかという仮説があったとします。
従来の手法は、ボタンを「無料の資料請求はこちら」に変えてみて、以前と資料請求率がどう変化をしたかを計測するというものでした。
このやり方でも、数値で結果が出ますが、時期が異なるために他の要因が影響してしまう可能性があります。
ABテストは、同じ時期に2つのパターンを試すため、このような外部要因を排して計測をすることができます。
2.3.リニューアルよりも低コストで改善ができる
ウェブのコンバージョンをあげようとする場合、根本からデザインを見直してリニューアルをするという方法もあります。
しかし、リニューアルはウェブをつくり直すということで、それなりの費用がかかります。
しかも、デザインがしっかりしていないと、リニューアルしてもコンバージョンが上昇するかどうかの保証はありません。
一方、ABテストは継続的に実施することが可能で、費用も抑えられます。
ABテストを繰り返していくことで、ウェブは継続的に改善されていき、知見も溜まっていくことになります。
2.4.継続的な改善が可能になる
ABテストは一時期に行うのではなく、継続して改善をしていくことが可能です。
例えば、商品販売ページで、商品写真をメインビジュアルにしている場合、その写真が「商品だけの写真」「人物が商品を使用している写真」の2つでABテストを行うことができます。
その結果、人物が商品を使用している写真が有効だという結果が出たら、次は「男性」「女性」でABテストを行うことができます。
さらに「20代」「30代」、「明るい服装」「落ち着いた服装」など、次々とABテストを連続して行うことで、継続的にウェブを改善していくことができます。
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3.ABテストを実施する際の注意点
ABテストは手軽にできる分析手法ですが、やみくもに行うと適切な成果が得られない場合があります。
3.1.ある程度の母数が必要になる
例えば、ボタンは丸い方がいいか、四角い方がいいかというABテストでは、そもそもボタンの形などまったく気にしていない人も一定数います。
そのため、テスト対象となる人の人数が少ない場合、小さな撹乱要因でも数値が動きがちです。
このようなことを避けるには、ある程度の数の人を対象にABテストを行う必要があります。
そのため、多数の人がアクセスするウェブの改善に向いているのです。
3.2.ある程度の期間が必要になる
ABテストが手軽だからといって、3日間テストした結果を集計して結論を出すというのは性急すぎます。
ウェブの内容にもよりますが、多くの人は週単位で、平日と休日の行動パターンを変えます。そのため、最低でも1週間、できれば2週間テストする方が安全です。
また、季節性のあるものに関しては、その季節にテストをしなければ意味がありません。
例えば、クリスマス用品用のECページを、夏の間にABテストを行って改善しようとしても、正しい結果は得られない可能性が高くなります。
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4.ABテストの対象となるもの
ABテストはさまざまなものに使われています。
4.1.ウェブ広告
バナー広告などでは、広告コピーの改善にABテストが使われます。
例えば、「本日限りの特別価格」と「特別価格で提供中」のいずれが優れているかなどを検討することができます。
さらに、ビジュアルの色、イラストか写真かなどさまざまな項目を検討することができます。
4.2.ランディングページ
バナー広告をクリックして表示されるのがランディングページ（着地ページ）です。
ここで、消費者に商品やサービスを理解してもらい購入や資料請求などをしてもらいます。
特に最初に表示されるビジュアルとテキスト＝ファーストビューは重要で、このファーストビューを見ただけでページから離脱（直帰）をしてしまう人も多いため、ファーストビューのビジュアルやテキストを改善するためにABテストが使われます。
4.3.ダイレクト電子メール
ダイレクト電子メールでは、まずは開封をしてもらわなければ話にならないため、件名が重要になります。
「〇〇社からのご案内」という平凡なものにするのか、「限定情報」と惹きつける文言を入れるのかなどをABテストで計測します。
4.4. 製品価格
オンラインで販売する商品やサービスの場合、販売価格でもABテストが行えます。
2種類の価格を設定して、ランダムに提示することにより、コンバージョンがどう変化するを調べることができ、商品やサービスの適正価格を模索する知見となります。
また、セール時に割引率を変えたり、フリーミアムモデルの場合、有料プランの特典を変えるなどして、知見を溜めていくことが可能になります。
4.5.広告チラシ
オフラインで配布する広告チラシでもABテストは行えます。
ビジュアルやコピー、優待条件などを変えたチラシを2種類作成し、ランダムに配布をします。
チラシには種別に記号を打っておき、利用された優待チラシをカウントすることでABテストの計測が可能になります。
4.6.ダイレクトメール
郵便で送付をするダイレクトメールでもABテストは行われます。
例えば優待クーポンをつけるかつけないか、封筒のビジュアルをどうするかなどを調べることができます。
ダイレクトメールでネットで申し込みをしてもらう場合は、簡単なクーポンコードを入力してもらうことで、どちらのパターンのダイレクトメールからの反応なのかがわかります。
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5.ABテストの効果的な進め方
ABテストはコストのあまりかからない手法であり、集計ツールがあれば簡単に実施することができます。
しかし、それゆえに無計画に進められてしまうことも多くなっています。
「今回はビジュアルをテストしよう、次はメインコピーをテストしてみよう」と無計画に繰り返しても、コストが増えていくばかりで、大きな成果は得られません。
一方、計画的に進めることで、1回のテストによる改善は小さくても、それを後戻りさせずに積み重ねていくことができます。
ABテストは計画的に継続し、小さな改善を積み重ねて大きな成果に結びつける手法です。
5.1.目標をはっきりとさせる
ABテストで最も重要なのは、何を改善するのかを明確にすることです。
例えば、会員向けのダイレクトメールで、開封率の低下が課題になっているのであれば、開封率という数値をターゲットに改善するということをあらかじめ決めておくことが大切です。
5.2.仮説を立てる
目標が定まったら、それを改善するのにどんな手法があるかを議論をして仮説を立てます。
ダイレクトメールであれば、件名に「【会員様限定情報】」と入れると開封率があがるのではないかと仮説が有力だと考えられたら、これをABテストで検証する計画を立てます。
5.3.AB2パターンを作成する
仮説が定ったら、今まで通りの件名のものと「【会員様限定情報】」というヘッダをつけた件名の2つを制作します。
配信は、ツールなどを利用して、ランダムにそれぞれ1/2の確率で配信されるように設定します。
5.4. ABテストを実施し、集計する
実際に配信を行い、パターン別に開封率を測定します。
このような測定はツールを使って自動化しておきます。
5.5. 集計結果を解析し、次回以降のABテスト計画を立てる
結果は、「A」「B」「有意差なし」のいずれかになります。
その結果、「【会員様限定情報】」というヘッダをつけた方が開封率があがるという結論が出た場合は、以降はこのヘッダをつけたダイレクトメールを基本にします。
しかし、ここで終わってはABテストの意味があまりありません。
さらに議論を深めて、例えば、ヘッダを【会員様限定価格】に変えた方が開封率があがるのではないかなどの新しい仮説を立て、そのABテストを行う準備を進めます。
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6.多変量テスト
ABテストをさらに複雑にした多変量テストが行われることもあります。
これは検討をしたい項目が複数ある場合に、同時にABテストを組み合わせて行う手法です。
例えば、キービジュアル2通り、購入ボタンの位置2通りを同時に試したい場合に、2×2＝4通りのウェブページを作成し、ランダムに配信をして、その結果を集計するものです。
集計は2×2のマトリクスにまとめられることになり、同時に2つの項目のABテストを試すことができます。
もちろん、これ以上の項目、例えば3つの項目を同時にABテストするために、2×2×2＝8通りのパターンをつくって集計することも可能です。
あるいは1つの項目に2種類ではなく3種類を試し、3×2=6通りのパターンをつくって集計することも可能です。
しかし、あまりに項目数を多くすると、1つのパターンを試す母数が小さくなっていくため、結果に対する信頼度は落ちていくことになります。
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7.ABテストの典型例
ABテストはすでに歴史のある分析手法になっています。次のような有名な事例があります。
7.1.Googleのリンクカラー
2000年代、グーグルは検索結果の表示を未読と既読で異なる色合いの青色で表示していました。
この色を最適化するために、41の明度、彩度の異なる青色を使い、未読色と既読色の組み合わせをつくり、ABテストを丹念に繰り返し、最終的に最もクリック率の高くなる色の組み合わせを発見しました。
これによりグーグルに毎年2億ドル（約280億円）以上の増収をもたらしたと言われています。
7.2.オバマ米元大統領の大統領選の公式サイト
2009年に第44代米国大統領となったバラク・オバマ氏は、大統領選で公式サイトをABテストで最適化しました。
寄付を募る公式サイトで、メインビジュアルを6パターン、登録ボタンの文言を4パターン用意し、最適な組み合わせをABテストにより決定しました。
これにより、6000万ドル（約84.6億円）以上多く支援金を集めることができたと評価されています。
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8.まとめ
ABテストとは、Aパターン、Bパターンのどちらが優れているかを調べる手法です。
デジタルメディアでは、デザインを改善する手法として定着をしています。
ただし、ABテストによる改善は継続して行い、小さな改善を積み重ねていくことが必要です。
