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ABテストは仮説が大事！仮説を立てないとどうなるの？

ABテストは、Webサイトや広告のCV数やCV率を向上させるための手法です。その上で一番大事なことは、『仮説』です。仮説を持たないままテストを行うと、何のためのABテストをしているのかを見失ってしまいます。

ABテストを実施している企業の中には、CV数やCV率を向上させることが目的でなく、ABテストを実施することが目的になっている企業もいると思います。この記事を読んで、今一度ABテストはなぜやるのか、ABテストはなぜ仮説が大事なのかを見直してみましょう。

なぜABテストは仮説が必要なのか

ABテストの実施には明確な仮説を立案することが重要です。仮説がないまま進めると、効果的な改善効果に辿り着くまで遠回りすることになり、コストの無駄遣いにつながる可能性があります。

目的とズレたABテストの改善案が多くなる

ABテストでは『現状の仮説』と『改善案の仮説』の2つの仮説を立てる必要があります。どちらの仮説も、目的がズレると、何のためのABテストなのかよく分からなくなりますので注意が必要です。

どちらの仮説も重要で、どちらかの仮説を考察しないと、必要性の低い改善案が大量にできたり、良い改善案なのに提案が通らなかったりします。目的に沿った仮説を立てることで、テスト結果を適切に解釈し、実際の目標達成に向けた改善策を導くことが可能です。

仮説を立てないと無駄なコストがかかる

仮説がないABテストは、何が良くなるのか把握していないため、無駄に時間を浪費してしまいます。また、誤った改善案を実行すると、追加の修正が必要となり、結果的に費用も増加します。仮説を明確にすることで、効率的なABテストとWebサイトの最適化が可能になります。

ABテストの効果検証に時間がかかる

ABテストはどちらのパターンが良いのか比較することではなく、仮説を立てた改善案が正しかったか、良かったかを検証することがABテストの目的です。これにより、検証したABテストを振り返る際、結果の解釈に時間をかけずに済みます。

ABテストの成功率を高めるための仮説の立て方

効果的なABテストの実施には、明確な仮説を立てましょう。これにより、必要性の低いABテストを減らし、リソースの効率的な活用が可能となります

ABテストの目的と現状把握

ABテストを実施する上で、まずは目標を明確にすることが重要です。例えば、WebサイトのCV数を向上であったり、クリック率を向上であったり、Webサイトで効果を得たい目標を設定しましょう。

目標が決定したら、Webサイトのどこが悪いのかを把握する必要があります。そのため、全体の導線を把握してアクセス数は十分なのか、どこからどこの遷移率が悪いのかをユーザーの行動が分かるデータから把握しましょう。

ユーザーの行動データに基づいた仮説を立案

『現状の仮説』を考えるために、ユーザーの行動データを基に仮説を立てます。例えば、ボタンのクリック率が悪いのであれば、『ボタンの配置が悪いのではないか』、『ユーザーから見てクリックできるボタンに見えないのではないか』、『訪れているユーザーがボタンをクリックするほど興味を持たないのではないか』といったように一つの内容から様々な仮説が考えられます。

ABテストの目的に沿った改善案を立案

『現状の仮説』を考えた後、立てた仮説を防ぐための改善案を考えます。例えば『ユーザーから見てクリックできるボタンに見えないのではないか』といった仮説を立てたのであれば、『ボタンに見えるように、影をつける』や『クリックできることが分かるアイコンをボタンに表示する』といった改善案を考えます。このように、『現状の仮説』と『改善案の仮説』を考えることで、目標達成に向けた戦略的な改善が可能となります。

改善案を考えた後のABテストで大事なこと

ABテストの実施には、改善案を立案した後も重要です。

ABテストの案のイメージを共有する

企業でABテストを実施している場合の多くが一人で全ての作業を行っているのでなく、設定担当者やデザイナーとチームを組みABテストを行っていると思われます。そのため、立案した改善案のイメージが分かりづらいと、意図がずれて伝わってしまい、何のために実施したのか分からないテストになります。

ビジュアルや具体例を用いて改善案を共有することで、全員が目指すべき方向性を認識し、テストの一貫性が保たれます。デザイナーではないから、イメージ画像を作るのは難しいと考えている方も、『Canva』などの初心者でも使いやすいデザインツールを使ってイメージ画像を作成してみましょう。

ABテストは十分なサンプル数を集める

有効なABテストの検証結果を得るためには、十分なサンプルサイズが不可欠です。サンプル数が少ないと、統計的に有意な結果を得ることが難しくなります。そのため、ABテストを適切に判断するために、「有意差」や「統計的有意性」を考慮して判断することが必要です。詳しい内容は別記事に記載してありますので、ぜひご参考ください。

検証したABテストを振り返る

ABテスト終了後に、検証結果を振り返り、仮説が正しかったかどうかを検証することは重要です。検証結果の振り返りでは、成功要因や改善点を分析し、今後のテストに活かします。

実施したテストを振り返ることで、テストの精度を高め、仮説の精度向上につなげることができます。また、これにより次回以降のテストの計画がより明確になり、効率的な改善が可能となります。

仮説のアイデアで困っている方は、『ApolloOptimize』がオススメ

ABテストの成功には、仮説の立案が不可欠です。弊社が提供している「ApolloOptimize」は、ABテストツールの分析を実施することができ、改善案の考案を専門とするコンサルタントが相談を受け付けていますので、効率的なABテストをしてWebサイトの成果を向上させたい企業はぜひご参考ください。特に仮説設定に課題を感じている企業の助けになることでしょう。

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