ABテストという名前は聞いたことがあるものの、

• どこからどうやって取り組んだらよいのか
• 外部のプロに依頼しなくてはならないのか
• そもそもどのくらいの手間や予算がかかるのか…

など、具体的なプロセスや効果がイメージできず、必要性を感じながらも踏み出せていないということはないでしょうか？

デジタルマーケティングにおいてABテストは、無駄なリソースを抑えながら、効率よく成果を上げるために、取り組むべき手法の一つだと言えます。

そこで本記事では、ABテストは何か、プロセスや期待できる効果について、創業からABテストサービスを提供し、1,000社・50,000件の改善を手掛けてきたKaizen Platformの知見とノウハウを基に解説していきます。

▼目次

ABテストとは？

ABテストを行う3つのメリット

ABテストの種類・使い分け

ABテストを実施する5つの手順

ABテストで効果を出しやすい4つの比較要素

間違った検証結果にしないための5つの注意点

ABテストで陥りがちな課題

顧客獲得効率アップを実現したABテストの事例

オススメのABテストツール・サービス3選

まとめ｜ABテストでユーザーニーズを捉えて効果的な施策を

ABテストとは？

ABテストとは、Webサイトなどで複数の表現を用意し、どれが最も多くのユーザーにクリックや申し込み、資料請求、会員登録といった狙い通りのアクションをしてもらえる確率が高いかを比較する手法のことです。

通常はテストを行いたい箇所のみを変更し、その他の条件を揃えてテストを行うので、その変更箇所の効果のみを計測することができます。

ABテストにより、多くのユーザーに選ばれた方の表現を本番採用することで、以降の効果は上がりやすくなります。

例えば、よりクリックされやすい広告を表示すれば、そうではない広告を出す場合と比べてCTR（クリック率）は上がり、広告費のパフォーマンスは高くなります。

ABテストを行うためのツールはたくさんあり、それらを用いて改善していくことが一般的です。

ABテストはあらゆる場面で有用

実際にABテストをどのような場面で行えばよいか、イメージが掴みづらいかもしれません。

実はABテストは、下記のようなサイト運用やデジタルマーケティングなど、オンラインでの企業活動におけるほとんどの場面で活用することができます。こうした取り組みを行っている企業であれば、業種・業界問わず有用な手法となります。

• Web広告、LP（ランディングページ）
• Webサイト
• ECサイト
• アプリ
• メールマガジン

これらどの場面においても、ABテストの検証結果を基に改善することで、CTRやCVR（コンバージョン率）を上げていくことができます。

例えば、ECサイトのカートやアプリの操作など使いやすさが求められる部分に関して、現在の課題（離脱が起こる原因）やその解決策を仮説立て、ABテストによってより効果があった案を採用することで、離脱率を下げることができます。

Web広告のLPにおいても、ABテストがよく行われます。

その他にも、メールマガジンの開封率を上げるために、タイトルのコピーをより「見たい！」と思われやすいものにする、といったテストも行えます。

特にLPを行っている場合はマストで行う

また、Web広告などではABテストを実施しながらLPを最適化していく必要があります。

LPはユーザーの入り口であり、最適化することによって送客数の増加やCVRの増加に寄与します。どのようなコピーやデザイン、訴求方法が最適なのかは、ABテストをしてみなければ分かりません。そのため「仮説を立ててテストを行い効果検証をする」というPDCAを回すことが非常に重要です。

ABテストを行う3つのメリット

Webサイトの部分改善に強い

ABテストで得られる結果は日々変化するユーザーニーズとともに変わっていくものなので、迅速に検証と改善を行える、部分的なリニューアルに向いています。

離脱の多い箇所、あるいは企業として力を入れたい部分などに的を絞ったり、コピーやキービジュアルなど要素を絞ったりしてABテストを行うことで、素早く検証と改善を行うことができます。

ABテストはWebサイト全体のリニューアルにも使えますが、予算や時間、人手などの都合で頻繁にできることではないでしょうし、大規模サイトであるほど改善に期間を要します。

Webサイトのページ数が多くフルリニューアルが難しい企業や、Web管理者が退職してしまいWebサイトの仕様が把握できない企業などにも、ABテストは有用です。また、初めてABテストに取り組む場合も、こうした部分的な改善から試していくとよいでしょう。

正確な検証結果をもとに意思決定ができる

数あるWebサイトやWeb広告のアイデアから、どれを採用すべきかを判断をするのは非常に困難です。そのような判断の根拠を検証結果から裏付けできるのも、ABテストを行うメリットです。

ABテストはテスト箇所以外の条件（その他の要素や配信時間・ユーザーの属性など）を揃えて行うため、効果の良し悪しを正確な数値で判断することができます。

ABテストを行うことで「きっとこれがウケるだろう」という感覚的な判断に頼り、大きく外すことを未然に防げます。もし施策の効果が出ていない場合には、その施策の予算の一部をABテストに割くことをオススメします。

テスト結果を横展開し、さらなる改善を目指すことができる

ABテストで得られた検証結果は、他のページや施策などにも横展開することができます。

例えば、以下の2つの案をテストして、A案の方が効果が高かったとします。

• A案：Web広告のLPで「芸能人が利用したという権威性」を重視したファーストビューにする
• B案：Web広告のLPで「商品利用のベネフィット」を重視したファーストビューにする

権威性をファーストビューで強くアピールしたA案の方が良かったのであれば、「ユーザーは機能やベネフィットよりも、権威性や流行をもとに購入の意思決定をしているのではないか」という仮説が立てられます。

そのため例えば、「雑誌やテレビ出演など、権威性や人気であることをアピールできる要素をさらに増やす」「広告LPだけではなく、広告クリエイティブや公式ショップ・メルマガなど他の媒体や施策においても、権威性をもとにした訴求を強化してみる」など、1つのテストで得られた結果を他の施策に展開していくことも可能です。

ABテストの種類・使い分け

ABテストにはさまざまな手法があり、それぞれに特徴があります。テストの目的や規模、サイトの状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。

 ▼ABテスト手法の比較表

同一URLテスト

同一URLテストは、WebサイトのURLを変更せずに特定の要素や見た目のみを変更する手法です。例えば、ボタンの色やテキストの変更、レイアウトの微調整などを行う際に、ソースコードの大幅な書き換えが不要なため、比較的容易に実施できます。

同一URLテストは準備が簡単で、ユーザーの混乱も最小限に抑えられるため、多くの企業で採用されています。ただし、大規模な変更や複雑な機能の比較には適していません。

リダイレクトテスト

リダイレクトテストは、ユーザーを別のURLにリダイレクトして比較を行う手法です。この方法では、オリジナルのページとリダイレクト先のページを用意し、その2ページにユーザーを振り分け、ABテストを実施します。同一URLテストとは異なり、ページの構造やコンテンツを大幅に変更できる点が特徴です。

例えば、LPの全面的なリニューアル時の効果を測定する場合などに適しています。ただし、リダイレクトによる読み込み時間の増加や、SEOへの影響を考慮する必要があります。また、新しいページの作成と管理にリソースが必要となる点にも留意しましょう。

複数ページテスト

複数ページテストは、サイト内の複数のページにわたって変更を加え、その効果を測定する手法です。ユーザーの行動パターンや導線の最適化を図る際に有効です。例えば、ホームページからコンバージョンページまでの一連の流れを複数パターン用意し、どの導線がより効果的かを検証できます。

複数ページテストは、サイト全体のユーザー体験を向上させるのに役立ちますが、テストの設計と実施が複雑になる傾向にあります。また、結果の分析にも高度なスキルが要求されるため、外部の専門家のサポートが必要になるでしょう。

多変量テスト

多変量テストは、複数の要素を同時に変更し、最適な組み合わせを見つけ出す手法です。例えば、ボタンのサイズ、色、テキストを同時に変更し、それらの組み合わせの中で最も効果的なものを特定します。多変量テストは、細かな最適化を行う際に有効です。

ただし、テストパターンが多くなるため、有意な結果を得るために大量のトラフィックが必要となります。特にBtoBサイトなど、月間トラフィックが少ないWebサイトでは、テスト期間が長期化し、改善のスピードが遅くなる可能性があります。そのため、トラフィックの多いサイトや重要度の高いページを最適化したい際に行うのがよいでしょう。

同一URLテスト、リダイレクトテスト、複数ページテスト、多変量テストの中から、サイトの特性や改善の目的に合わせて適切な方法を選択することが、効果的なABテストの実施につながります。

ABテストを実施する5つの手順

本章では、広告からのコンバージョン（問い合わせ）数を改善する場面を想定して、ABテストを行う手順を解説します。

1. 目的を明確にする
2. 改善すべき箇所（効果の出やすい場所）を特定する
3. 改善の仮説を立て、テストパターンを作成する
4. ABテストを実行する
5. 結果を検証し、改善を繰り返す

その他の場面であっても、基本的な考え方や流れは同じです。それぞれを詳しく見ていきましょう。

STEP1：ABテストを行うターゲットと目的を明らかにする

まずは何を目的としてABテストに取り組むのかを明確にします。

「Web広告の目標としてCPA○円以下で月間○件のコンバージョンを獲得したいが、現状はこのような数値になっているためこれを改善したい」といった目標の設定からスタートします。

明確な目的がなければ適切な仮説を立てたり、成果を評価したりすることができません。

そして、「誰に」「何をして欲しいのか」というターゲットとゴールを改めて確認しておきましょう。

補足：誰に何をして欲しいのか「ペルソナ」を作ろう

前項で「誰に」「何をして欲しいのか」と、はじめにゴールを定めることがポイントだと述べました。ここで、もう少し深掘りして解説します。

サービスのユーザー像を鮮やかに描き出し、施策展開に反映するマーケティング手法を「ペルソナマーケティング」と言います。「ペルソナ」とは、「企業が提供する製品・サービスにとって最も重要で象徴的な顧客モデル」のことです。

よく混同される定義として「ターゲット」がありますが、「ペルソナ」とは異なるものだと理解しましょう。

ターゲット：「属性」をセグメントしたもの

• 年齢
• 性別
• 家族構成
• 仕事の有無

ペルソナ：自社サービスにとって象徴的な顧客モデルを描き出し、架空の人物像を設定したもの

• 名前
• 勤務先
• 職種
• 居住地
• 家族構成
• 趣味
• よく使用するアプリやサービス

▼ペルソナの一例

引用元：動画広告の作り方｜はじめての動画制作で押さえておきたい5つのステップ

ペルソナ設定を行うことには、次の3つのメリットがあります。

メリット1：チームで共通したユーザー像を描くことができる
→施策ごとに都度ユーザー行動について議論をおこなう工数を削減できたり、認識の齟齬を避けられる

メリット2：ユーザーファーストの視点で考えやすい
→より顧客の心理状態をイメージしやすくなる

メリット3：プロジェクト・サービス運営の効率があがる
→ユーザー像が明確になり、意思決定を早く行うことができたり、施策の成果が上がりやすくなる

ペルソナの作成方法と注意点について、詳しくはこちらの記事でもお伝えしていますので参考にしてください。

STEP2：ABテストで効果の出しやすい場所を特定

次に、STEP1で設定したゴールに辿り着くために、どこの表現を変えると良いのかという場所を特定していきます。

ユーザーの流入から、ベンダー側が望むべきユーザー行動の結果に辿り着くまでの経路をアクセス解析ツールなどで分析し、ユーザーの離脱が多いところ、期待通りの行動をしてもらえていないところを特定していきます。

例えば、

1. Google検索をしたユーザーが広告文をクリックする
2. LPに入ってきたユーザーがページを読み、CTAボタンをクリックする
3. 遷移先のフォームを入力し、コンバージョンが発生する

という一連の流れのどこがボトルネックになっているのか、どのポイントの数値を改善すればCVRが上がるのかを確認します。

インパクトの大きなところから取り掛かると効果が出やすいため、まずは離脱率の高い箇所から順に改善していくとよいでしょう。

各地点の遷移率を把握するためには、専用のツールが必要になるケースが多いです。

データ分析に基づいて改善すべき箇所を特定しなければ、例えば「本来はフォームに課題があるのに、LPのABテストばかりしている」のように、間違った方向に進んでしまう可能性もあるので注意が必要です。

ヒートマップに関しては「ヒートマップとは？見方や使い方・分析方法の具体例まで解説」でも詳しく解説しています。

フォーム最適化については「EFOとは？意味や効果的な施策例・ツールの機能・成功事例を徹底解説」でも詳しく解説しています。参考にしてください。

STEP3：改善の仮説を立て、テストパターンを作成

ABテストでは、いかに適切な仮説を立てられるかが重要です。どうして離脱などの問題が起きてしまっているのかという理由を見誤ってしまうと、逆効果になる場合もあるので、自社のペルソナなどをしっかりと理解しておく必要があります。

また、明確な理由を考察しないままABテストを行ってしまうと、結果がよくなったとしてもその要因を把握することが難しく、次に役立てることができません。

逆に成果が悪かったとしても、きちんと仮説を立てていればその理由を理解し改善や、次の施策に活かすことができます。

STEP4：ABテストを実行する

テストパターンを用意したら、ABテストを実行しましょう。ABテストツールを使用し、ランダムにユーザーへ振り分けて表示するのが一般的です。

期間は2週間以上、テスト結果を正しく判断するためのデータが貯まるまでは続ける必要があります。

さらに高度に検証する場合は、流入経路別に表示を出し分けたり、購入回数や購入頻度といった条件でユーザーをセグメントして出し分けたりすることもできます。

ただし、そうした設計は少し複雑なのでマーケティング上級者向けの方法だと言えます。後述するABテストツールを活用することを検討しましょう。

STEP5：結果を検証し改善を繰り返す

ABテストの検証結果が出たら、仮説は正しかったのか、もしくは仮説と違う結果だったのかといった結果を分析していきましょう。

結果が悪かった場合はその要因を分析し、よかった場合は、よりよいパターンはないか、さらにABテストと検証を繰り返し課題を絞り込んでいきます。

ABテストは、一回だけやって終わりというものではありません。時期的な要因や環境要因でユーザーの動向は日々変化していくものなので、継続的に改善をしていくことが大切です。

また、良い結果が得られた場合は、他のページにも同じ施策を行うことで、より改善効果を得られる可能性があります。

補足：成果の出るPDCAの回し方

STEP5で、「結果を検証し、改善を繰り返すことが大切だ」と述べました。このプロセスについてもう少し詳しく解説します。

マーケティング施策の「計画、実行、評価、改善」という一連のプロセスを「PDCAサイクル」と言います。マーケターであれば、日頃から「PDCA」という言葉をよく聞いているのではないでしょうか。

例えばLP内文言のABテストを行ったならば、一回やって終わりではなく、効果の良かった方のコピーをより洗練させていくことに注力するなど、具体的な改善の取り組みまで含めて考えましょう。

仮説立て・検証をもとに、トライ＆エラーを繰り返す。それこそが、施策の効果の最大化につながっていくのです。

PDCAサイクルを回すために気をつけるべき5つのポイントは、

1. 検証可能な仮説を立てる
2. 定量的な目標設定を行う
3. 数字を記録する
4. 適切な検証期間を設ける
5. 定期的なチェック体制をつくる

という5点です。

詳しくはこちらの記事でもご紹介していますので、参考にしてください。

ABテストで効果を出しやすい4つの比較要素

初めてABテストを実行する場合、どこから手をつけてよいものか...というのも悩むところかもしれません。また、ABテストで比較する場所や要素は、全体のデザイン、コピー、画像、UI、色や余白などたくさんあり、細かく見ていくときりがありません。

初めてABテストを行う場合には、まずは改善のインパクトが大きい部分から取り組んでいくのがよいでしょう。Kaizen Platformの経験から、ABテストで効果が出やすい要素として以下の4つが挙げられます。

①ファーストビュー
②導線
③CTAなどのキャッチコピー
④フォーム

1）ファーストビュー

WebサイトやLPなどのファーストビューは、ユーザーが必ず目にする場所なので改善の効果が大きく、ここで離脱されると他の場所の改善も無意味になるので外せない要素です。

一般的にユーザーは3秒でWebサイトへの興味の有無を判断すると言われていて、その間に「自分が見るべきものだ」と思ってもらわなければなりません。

例えば、訴求内容が目立たないデザインだったり、スクロールしないと表示されない場合、ファーストビューでユーザーに内容を伝えることができません。

本来は興味を持ってくれたかもしれないユーザーにも「見る必要のないもの」と判断されてしまうことになります。訴求内容はスクロールしなくても見える位置に、表示するのが良いでしょう。

特にスマートフォンでの閲覧では画面が小さいため、ぱっと見て訴求内容が伝わりやすくすることが大切です。

補足：ファーストビューを変えただけでCVR107.4％改善

ファーストビューを変更しただけで高い効果を得られた事例をご紹介します。

＜施策概要＞

クレンジングバーム「DUO」などで知られる化粧品メーカー「プレミアアンチエイジング株式会社」。

クレンジングバーム通販のLPへユーザーを集客しても、70％近くが離脱してしまうことが課題でした。

そこでファーストビューのクリエイティブを変更する施策を取った結果、CVRの改善に成功しました。

出典元：効果の出るランディングページとは？CVR136%に向上した事例も紹介｜KAIZEN PLATFORM

＜課題＞
 LPのファーストビューで、70％近いユーザーが離脱

＜施策＞
流入したユーザーペルソナを元に、ファーストビューをペルソナに合った訴求内容に変更

＜結果＞
CVRが107.4％改善

2）導線設計

ページ遷移が多いと「わざわざ次のページまで見に行くべきか」という判断をする機会、面倒さを感じさせてしまう機会が増え、離脱のきっかけになります。

また、自分が見たい情報があっても、そこに行くための導線がわかりづらいと、やはり面倒に感じ離脱要因となります。そうならないために、ユーザーにわかりやすい導線にし、極力ページ遷移をさせない構成にすることが大切です。

スクロールの必要がないサイト構造にしたり、メニュー構造をわかりやすくしたり、サイトマップを用意したりといった工夫をすると良いでしょう。

3）ページタイトル、広告やCTAのキャッチコピー

一般的に、たいていのユーザーは、まずキャッチコピーやページタイトルでWebサイトや広告の全体的な概要を把握し、興味があるのか否かを判断します。そのため、いかにユーザーに刺さるコピーにするかといった工夫とあわせて、目にとまりやすい文字サイズや色、余白の取り方にするということも大切です。

コンバージョンとされることの多いCTA（お問い合わせ、資料請求などユーザーの行動を喚起する）ボタンをクリックしてもらえるかにおいても、コピーが重要です。

ユーザーがCTAの存在にすぐ気づき、クリックすることで何が起きるのかを理解し、そうしたいと思う動機付けができないと、クリックしてもらえないまま離脱してしまいます。

自社のユーザー層や想定しているペルソナの心理をきちんと想像し、それに寄り添ったタイトルやコピーとなるよう配慮しましょう。

補足：クリエイティブの失敗を回避！3つのポイント

クリエイティブの変更をおこなう際、ポイントを押さえてプランニングすることが失敗を回避し成果に繋げるカギです。3つのポイントを解説します。

• 社会的な評価を含める

「グルメサイトTOP100」「ファンデーションランキング1位」など「社会的に選ばれているもの」「第三者が客観的に評価しているもの」という訴求軸も検討してみましょう。
ユーザーの購入前の不安を払拭でき、購買行動の後押しになります。

• 広告とLPの一貫性を持たせる

クレンジングオイルの広告を見て「詳細を知りたい」と思って進んだ先のLPが、クレンジングオイルのほかに化粧水など複数の商品を紹介するページだと、「間違ったページにきたかな」とユーザーは不安を抱いてしまい、せっかく広告から誘導しても離脱してしまいます。

「訴求軸の一貫性」以外にも、テイストやカラーが全く違うとユーザーにとって不安材料になります。

広告クリエイティブとLPの間で、一貫性を持たせましょう。

• 広告は、掲載場所に合わせたクリエイティブに

Web広告のABテストを実施する場合のポイントです。

ひと口に「広告」と言ってもInstagram、Twitter、Facebook、YouTube、LINEなど複数の媒体があり、さらにInstagramの中でも「ストーリーズ」「フィード」など掲載できる場所が複数あります。

掲載場所が異なれば、最適な見せ方、フォーマット（静止画／動画／テキスト）、サイズなども変わります。

「掲載する場所に合った見せ方は何か？」というポイントにフォーカスしながら試していくと良いでしょう。

4）フォーム

フォームをコンバージョンとすることも多いですが、入力の手間がかかるので、ユーザーが面倒臭さを感じ離脱が発生しやすい場所です。

しかし、フォームまで辿り着いたユーザーはある程度関心が高いと予想できるので、改善のインパクトが大きくなることが期待できます。

例えば、前の画面に一度戻ると入力した情報が消えてしまい、もう一度入力するのが面倒に感じる、入力項目を一度に表示するとたくさんあって面倒だと感じるといった、面倒さを感じさせる機会を潰していくことが大切です。

郵便番号を入力すれば該当の住所が自動で表示されるなど、ユーザーの入力負担を極力減らし、使いにくさを感じさせないようにすることが大切です。

間違った検証結果にしないための5つの注意点

せっかくABテストに取り組んでも、やり方を間違えてしまうと、正しい検証結果を得られません。もしそれを基に改善を実施した場合、どんどん課題解決から遠い結果になってしまうということも起こり得ます。そうならないために、以下の4点に注意しましょう。

1）検証は同時期に行う

ABテストでの検証は、同時期に行うことが望ましいです。なぜなら、最初の1週間がA、次の1週間がBというように時期をずらしてテストをしてしまうと、その時期が起因することでユーザーの流入経路やモチベーションなどが変化してしまい、正しく比較ができないからです。

例えばサービスによっては月末は給料日の近い人が多くユーザーの購買傾向が高くなったり、月額制のサービスでは月初に入会者が多く翌週からガクンと減るような数値の変動がある場合もあります。

競合の動向、テレビやSNSの話題、気候などさまざまな外的要因でも時期による差異が出ることがあるので、ABテストは同時期に行い比較の条件を揃えるようにしましょう。

2）検証期間は2週間以上行う

ABテストの検証期間があまりにも短いと、結果のブレが大きくなってしまいます。なぜなら、実施したのが平日か休日か、月末か、月初か、といった違いで、結果に偏りが出てくるからです。

最初の数日間の結果と、ある程度長く検証していった結果がまったく違うということもあります。我々の経験から、2週間は行うようにすると、日々の変動があっても平均的な検証結果が得られることが分かっています。

3） 一定以上のユーザー数を確保する

流入するユーザー数やコンバージョン数が少なすぎても、個のニーズに左右されやすく、ユーザー群としての正しい検証ができません。10人のサンプル調査と100人のサンプル調査では、その信頼性が大きく違ってきます。

開設したばかりのサイトなどでアクセス数が少ない場合は、まず一定数以上のユーザーを獲得する施策から取り組むようにしましょう。

4）変更は一度に一箇所に留める

ABテストで重要なのは「何をしたら効果に繋がったのか」を明確にすることです。もし一度のテストでキャッチコピーもUIも画像も変えてしまったら、効果が上がったときにどこが要因となったのかを特定することができません。そのため、基本的に一度に一箇所の違いを比較するようにします。

ただし、多変量テストという複数の組み合わせを同時に検証できる機能があるツールを使用している場合は、その限りではありません。

5）定量分析ができるツールを活用する

ABテストを実施した際に、どれくらいの改善が見られたかを把握するために定量分析ができるツールを活用しましょう。

例えば、サイトの滞在時間を伸ばすためにABテストを実施したならば、「Google Analytics」などのサイト解析ツールを利用しましょう。

また、サイトの一部を改善し、クリック数が増えたかを確認したい場合は、ヒートマップツールを利用することで定量的に分析することができます。

ABテストで陥りがちな課題

ABテストに取り組んでいると、次のような課題が出てくることがあります。メリットは大きいものの、ABテストは地道にコツコツと取り組むべき手法であることも理解しておきましょう。

自社運用でのリソースが限界

ABテストツールはさまざまなものがあり、簡単に設定できるサービスが多いので、マーケティングの専門家でなくとも取り組むことができます。そのため、自社内で運用している企業も少なくありません。

しかし、ABテストは短期的に絶大な効果を出すというよりも長期的に続けることで継続的に効果を上げていくものなので、忍耐強く地道に続けていく必要があります。

社内運用では負担が大きすぎる場合は、社外の専門家に委ねるのも一つの方法です。

仮説のアイデアが尽きて行き詰まる

ABテストにおいて、適切な「仮説」が立てられるかどうかは最も重要なポイントです。ボトルネックとなる場所を特定し改善に向けてABテストを実施しようとしても、その要因が理解できなければ仮説を立てることができません。

最初はアイデアを出していくことができても、改善を繰り返していくうちに思いつく限りの仮説をテストしてしまい、これ以上アイデアが出てこないという壁にぶつかる企業も多いです。

この点については、外部の専門家に委ねる解決策もありますが、自社で取り組む場合には社外からの情報収集を行いましょう。

例えば、競合他社の情報やデジタルマーケティングがうまくいっている企業の特長を分析し参考にする、自社のペルソナに近い層の動向がわかる市場調査データを収集・分析する、ペルソナと属性が近い何人かのユーザーにインタビューなどをして生の声を聞いてみるといったように。

自社のことは社内の人間が最も理解しているものの、それゆえに固定概念に囚われがちにもなります。外部からの声で意外な気づきが得られることがあります。

なかなか成果が出ない

実はABテストを行えば必ず効果が出るというものではありません。また、仮に効果が出たとしても劇的に改善できることはそう多くありません。

例えばCVR改善のためのABテストで、数値が0.1％でも上がれば成功と言えるでしょう。もしセッションが100,000あったのであれば、コンバージョン数は100件増加したことになります（セッション100,000×CVR0.1％＝コンバージョン100）。

仮に思うように成果が出なかったとしても、一喜一憂せずにどんどん新たな仮説の検証を繰り返していくことが大切です。

「この仮説は的外れだった」ということを把握するのも、選択肢を潰していくという意味ではムダではありません。地道に続けていくことで効果が出る仮説のポイントが掴めてくれば、徐々に自社の勝ちパターンが見えてくるようになるでしょう。短期的に効果が出なくてもすぐに諦めず、長期的にじっくり取り組む必要があることを理解しておきましょう。

顧客獲得効率アップを実現したABテストの事例

改善効果は約110%！コピーとフォームの改善でユーザー数アップに成功｜Huluの事例

Huluは、月額制動画配信サービスです。映画、ドラマ、アニメ、バラエティなど7万本以上の作品を見放題で利用できます。

この事例では、LPのキャッチコピーとフォームという効果の大きい2箇所をABテストにより改善し、それぞれ110%前後の効果を上げることができました。LPでは2種類の仮説を検証しています。改善効果の大きい場所をユーザーにアクションしてもらいやすく改善していくというABテストの王道といえる事例なので、参考にしやすいでしょう。

＜課題＞

• LPに流入したユーザーがトップページやフォームで離脱している
• 契約ユーザー数を増やしたい

＜施策1＞
LPで価格訴求+サービス訴求を軸にしたコピーにするとよいのではないかという仮説のもと、価格（2週間無料、月額料金）とサービス（動画のジャンル、解約方法）の掛け合わせによる相乗効果を検証

＜結果1＞
すべての組み合わせのコピーで流入が増えたが、中でも月額料金+ジャンルの組み合わせで会員登録完了数が116.7%に

＜施策2＞
LPで価格とコンテンツとサービスどれかを訴求すると効果が上がるのではないかという仮説のもと、それぞれの検証を行った。

＜結果2＞
3つの訴求すべてで流入が増えたが、「2週間無料」という価格訴求が会員登録完了数が108%と、最も大きく改善。

＜施策3＞
フォームのUIの並び順を改善すると登録してもらいやすくなるのではという仮説のもと、どの順番だと登録完了率が高くなるのかを検証した。

＜結果3＞
元々はメールアドレスやパスワードが最初に来ていたものを、名前・生年月日・性別と一般的な順序にすることで会員登録完了数が109.5%に

CVRが120%へ。ユーザーの離脱原因となる負担を排除｜Gulliverの事例

中古車販売を手がけるガリバーは、販売実績100万台以上で中古車買取台数も全国1位となっています。

これまで一通りWeb広告における集客施策を行ってきたため、成果が頭打ちになっていました。そのため、LPやフォームなどの離脱をいかに減らしていくかということに注力し、ユーザーの離脱を防ぐという観点からLPとフォームの改善を行いました。

＜課題＞

• 一通り集客施策を行ってしまい効果が頭打ちで、新しい打ち手がない
• 離脱するユーザーを減らし自動車査定の申し込み完了率を上げたい

＜施策1＞
LPにあるCTAボタンのコピーを「高額査定」「買取実績No.1」「満足度No.1」「最短●●秒で査定」「女性向け訴求」「一括申込みスタート！」の6種でABテストを行い、最もクリック数の多い「一括申込みスタート！」に変更。

また、このCTAボタンの位置が固定されているとスクロールした際に画面内から見えなくなってしまうため、スクロールに応じて追従させ、常に画面内に表示されるフローティングボタンにし、ユーザーが査定を決意したときいつでも申し込み画面へと遷移できるようにした。

＜結果1＞
CTAボタンのクリック数を増やし、LPからの離脱を減らすことができた。

＜施策2＞
スクロールやページ遷移を要するところがあるとユーザーの離脱要因となるため、ファーストビューに動画を置くことで、画面内でユーザーに伝えたい情報を全て見せるようにUIを大幅改善。

＜結果2＞
ファーストビューでの離脱を減らし、動画で訴求内容をしっかり伝えることができた。

＜施策3＞
フォーム画面へ遷移させることもユーザーの離脱要因となりやすいため、中古車査定申し込みの必要情報を入力するフォームをLPに埋め込んだ。

＜結果3＞
CVRが120%ほど向上。

約5ヶ月間で4回の検証を実施、LPのCVRが124％改善｜dTVの事例

『dTV』では、LP経由の新規会員獲得に課題を感じていました。

CVR向上のための小規模な改善・検証は自社でも実施していましたが、掲載コンテンツの追加や削除などの改善を繰り返していくにつれて、徐々にデザインにバラつきが生まれてしまいました。そこで、あらためて根本的なLP改善に取り組みたいと考え、Kaizen  Platformに相談しました。

＜課題＞
動画配信サービスの新規会員獲得のために、LPを改善したい。

＜施策＞
約5ヶ月間で4回の検証を実施。

各回、複数パターンのデザインを試し、最も効果の高かったデザインは次の検証にも踏襲、さらに検証を進めていくというデザインの「勝ち抜き戦」を行って最適なデザインを創出。

＜結果＞
最終的にLPのCVRが124.4％改善した。

出典元：4回の検証実施で効果の高いデザインを創出。最終的にCVR124％増を実現したLP改善の裏側｜KAIZEN PLATFORM

2回のABテストを経て新規登録率103.6％に｜オリエントコーポレーションの事例

オリエントコーポレーションでは、クレジットカード利用明細のペーパーレス化を推進する中で、会員サイトのUI改善が急務でした。会員サイトのログイン改善、Web明細登録向上を図りたいという目的でKaizen  Platformに相談し、UI・UX改善に取り組みました。

＜課題＞
クレジットカード利用者向けサイト「オリコポイントゲートウェイ」の新規会員登録率・ログイン率を向上させたい。

＜施策＞
ABテストを実施し、「新規登録画面」と「ログイン画面」の導線をわかりやすくするための施策を2回にわけて実行した。

＜結果＞
新規登録率が103.6％改善。

出典元：UI・UX改善により、半年で約10万CV向上に成功。ユーザー第一に「新時代のオリコ」を目指して｜KAIZEN PLATFORM

オススメのABテストツール・サービス3選

ABテストツールはたくさんありますが、その中からオススメをご紹介します。

※これまでは無料で使える「Googleオプティマイズ」をおすすめしてきましたが、2023年でサポートを終了しているため、その他のツールを紹介します。

1）KAIZEN UX

出典元：LPOなら「KAIZEN UX」

※2023年9月時点での料金・サービス内容です。最新の情報は各公式サイトでご確認ください。

【特徴】

• タグを1行追加するだけでUI変更、難易度の高い実装が可能
• 事業成長に欠かせない改善活動をトータルサポートする「KAIZEN TEAM」を提供
• 膨大なABテスト結果から導かれる課題解決力

私たちの提供する「KAIZEN UX」でABテストを行う一番の強みは、タグを1行追加するだけでサイト改善やテストを実行できる「KAIZEN ENGINE」を用いながら、プロジェクトマネージャーやアナリスト、ディレクターなどで構成されたクラウドソーシングのグロースハッカーたちとともにプロジェクトを推進できる点です。

ABテストの仮説のアイデア不足の心配がなく、専門家の視点による高度な仮説作りが実現できます。また、サイト分析ではヒートマップ機能やスクロールログがあるので、Webサイト内のどこがボトルネックになっているのかを細かく特定しやすくなっています。

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▼KAIZEN UXの口コミ・レビュー

2）Sitest

引用元：SiTest

※2023年9月時点での料金・サービス内容です。最新の情報は各公式サイトでご確認ください。

【特徴】

• ABテストやヒートマップ解析を利用して、ユーザーのニーズを満たすWebサイトを新たに構築したいと考えている会社にはうってつけ
• ノーコードでデザインパターンを作成できるため、HTMLやCSSの知識がない非エンジニアでも簡単にテスト実施ができる 

株式会社グラッドキューブが提供している、有料のサイト改善ツールです。

高機能なヒートマップツールを搭載している等、機能面でも充実していますが、最大の特徴はデザインパターン制作時に「ノーコード」で完結するためHTML、CSS、JavaScriptなどの知識がない非エンジニアでも簡単にABテストを進めることができます。

3）DLPO

引用元：DLPO

※2023年9月時点での料金・サービス内容です。最新の情報は各公式サイトでご確認ください。

 【特徴】

• 日本で最も実績のあるLPOツールであり信頼ができる、また導入事例も多いのでノウハウが蓄積蓄積されている
• ABテストの他に「多変量テスト」「LPのパーソナライズ機能」など、LPOに特化した機能が多く備わっている
• ノウハウ、リソースがない方向けに、3つの伴走支援サービスがある

DLPO株式会社が提供している、有料のABテストツールです。

最大の特徴はABテストに加え「LPO（ランディングページ最適化）」機能に優れている点です。LPOツールとしては日本国内で実績No.1、テスト数は約70,000件にも及びます。（2023年9月末時点）
自社サイトLPのCVRに大きな課題を抱えている場合にピッタリのツールです。

まとめ｜ABテストでユーザーニーズを捉えて効果的な施策を

ABテストとは、複数の表現を比較しユーザーニーズの高いものを導き出す手法です。CTRやCVRの向上、サイト訪問者数の増加といった目標に向けて、効率の高い施策を行うことができるため、業種・業態問わず取り組むべき手法だと言えます。

継続的に地道な努力が必要な取り組みではありますが、検証と改善を繰り返していくことで、WebサイトやWeb広告等の効果をさらに高めていき、ビジネスに貢献してくれるでしょう。