インターネットがビジネスのやり方を一変させたことは誰もが知っています。今日、ほとんどの企業がウェブサイトを持っていますが、本当にオンラインでの存在感を効果的に最適化できている企業はどれだけあるでしょうか。『A/Bテスト』は、シンプルな実験と評価を通じて、より多くの顧客を引きつけ、収益を伸ばすためのサイト開発・改善方法を教えてくれます。
あなたが得られるものとは？オンラインプレゼンス最適化の方法
ビジネスを始めるとき、最初に何をしますか？名前を考え、ロゴを作り、ウェブサイトを立ち上げるでしょう。見込み客の多くはあなたのサイトをクリックして存在を知り、そのままオンラインで商品を購入することも多いはずです。つまり、ウェブサイトは非常に重要な存在なのです。
だからこそ、最も使いやすく、最も効果的な形に最適化する必要があります。その方法がA/Bテストです。この要約では、この手法を使うことでサイトへのクリック数を飛躍的に増やす方法を紹介します。ここで得られる知識は以下の通りです。
- A/Bテストがオバマ大統領当選にどう貢献したか
- ウェブサイトでは「少ないほうが豊か」である理由
- 失敗した実験こそが良い実験と言える理由
ウェブサイトを最適化し、訪問者を惹きつけるならA/Bテストを試そう
インターネットのおかげで、企業はかつてないほど簡単に新規顧客を見つけられるようになりました。ウェブサイトさえあれば、誰でもあなたの商品を見て、購入することができるのです。しかし、簡単そうに聞こえますが、人を惹きつけて実際に消費させるサイトを作るのは難しいものです。
幸い、何が効果的かを明確に示す確実な方法があります。それがA/Bテストです。A/Bテストの原理はシンプルです。ランダムに選んだテストグループに、短期間で異なるバージョンのサイトを表示し、どちらが最も効果的かのデータを収集するのです。このデータは、訪問者のエンゲージメントを高める大きなチャンスを組織にもたらします。たとえば、2008年のオバマ選挙キャンペーンサイトでは、ニュースレター登録や献金のためにメールアドレスを入力してもらうページがありました。そこには、支援者の海の中で「オバマ2008」の旗を振る候補者の写真と、アドレス入力欄、「登録」ボタンが表示されていました。オバマ陣営は、これが最善の画像とボタンの組み合わせなのか疑問に思ったのです。
異なる画像やテキストを使った一連のA/Bテストの結果、勝者が見つかりました。家族に囲まれたオバマの写真と「詳細を見る」ボタンを組み合わせたとき、訪問者がメールアドレスを共有する確率が40.6%も高まったのです。この変更により、オバマ陣営は280万人のメール購読者増と、追加で5700万ドルの献金を得ました。
このように、A/Bテストには大きな利点があります。かつては複雑で高価だったこのテスト技術も、今は違います。近年、A/Bテストはウェブページ改善の確立された手法となり、Optimizelyのような最適化プラットフォームによって、誰でも簡単に実施できるようになりました。
A/Bテストを始めるには、明確な仮説と成功の定義が必要
さあ、ウェブサイト最適化の準備はできましたか？素晴らしいことです。ただし、始める前に、何をテストしたいのかを正確に考える必要があります。成功の定義と仮説がなければ、テストから多くを学ぶことはできません。
まず、後で評価するために定量化可能な成功指標を明確に定義しましょう。これは、あなたにとって最も重要なデータを測定する指標です。たとえば、オンラインマガジンであれば、単にクリック数を測るA/Bテストを実施しても良い戦略とは言えません。クリック数は、読者がコンテンツをどう思っているかを示さないからです。代わりに、シェア数やコメント、再訪問率のほうが、読者の心に響くコンテンツの種類を教えてくれるでしょう。一方、eコマース企業なら、成功指標は購入完了、カートへの追加、商品ページの閲覧数になるかもしれません。成功指標はサイトによって変わるのです。
しかし先述の通り、成功指標だけを考えればいいわけではありません。明確な仮説も立てる必要があります。この原則を説明するために、一例を挙げましょう。2010年のハイチ地震の際に設立された「クリントン・ブッシュ・ハイチ基金」は、テキストだけの寄付ページを最適化するためOptimizelyを導入しました。彼らは、寄付情報欄の上に写真を追加すれば寄付が増えると仮説を立てましたが、驚くことに逆の結果になりました。
そこで新たな仮説を立てました。「写真があると寄付欄を見つけるまでにスクロールが必要になり、手間が増えるから寄付が減ったのではないか」と。この説を検証するため、写真を寄付欄の横に配置したところ、これが成功しました。最適化されたレイアウトは、100万ドル以上の追加支援をもたらしたのです。もしやみくもに試すだけで、仮説に基づいたテストをしていなければ、この解決策にたどり着くことはなかったでしょう。
A/Bテストはサイトの大規模な変更を検討するのにも最適
A/Bテストはオンラインプレゼンスの微調整に優れているだけでなく、サイト構造の大規模な変更にも導いてくれます。これは、ディズニーが系列テレビ局ABCファミリーのホームページでA/Bテストを実施したときに経験したことです。検索ログを調べたところ、多くの訪問者が特定の番組を検索していることに気づきました。そこで小さな修正ではなく、全番組を一覧表示するまったく異なるホームページ構造を作ることにしたのです。
ディズニーの目標は、実験ページでのクリック数を10〜20％増やすことでしたが、それは容易に達成されました。実際、A/Bテストの結果、エンゲージメントは600％も向上したのです。アパレルメーカーのChromeも、A/Bテストでサイトを根本的に見直しました。同社のホームページにはプロモーションコンテンツのボックスが3つあり、左側が最も目立つだろうと仮定していましたが、テストの結果、コンテンツに関係なく中央のボックスが常に最も高いパフォーマンスを示しました。この洞察が、最終的にまったく異なるウェブサイトデザインにつながったのです。
また、大規模なサイトリニューアルを行う際には、A/Bテストをプロセス中に行うことが重要で、後から実施するだけでは不十分です。実際、Netflixは2011年にユーザーインターフェースを再設計した際、この方法でA/Bテストを活用しました。当初のインターフェースは、星評価と再生ボタン付きの作品が4つだけ表示されるものでしたが、別のバージョンでは、スクロール可能なサムネイル画像とタイトルがほぼ無限に並ぶ表示をテストしました。このバージョンは非常に効果的で、定着率の向上だけでなく、エンゲージメントも大きく伸ばしたのです。
サイトデザインをすっきりさせてユーザーエンゲージメントを高める
ウェブサイトを訪れた途端、画像やポップアップ、登録要求が押し寄せてきたら、間違いなくすぐに離れて二度と戻らないでしょう。これは直感的に誰もが理解していることです。サイトデザインでは、少ないほうが本当に効果的なのです。実際、A/Bテストによって、絶対に必要でない入力欄を削除するだけでエンゲージメントに大きな影響があることが示されています。
たとえば、Optimizelyがクリントン・ブッシュ・ハイチ基金の寄付ページで作業した際、「電話番号」や「肩書き」の入力欄があることに気づきました。しかし、その情報は慈善団体にとって不要だったため、これらの欄を省いたバージョンでA/Bテストを実施しました。結果は印象的で、この小さな変更により、ページビューあたりの寄付額が11％増加したのです。では、この知見を活かして自社サイトの煩雑さを減らすにはどうすればいいのでしょうか。非表示機能を利用したり、長いフォームを複数ページに分割したりする方法があります。小売業者コストプラス・ワールドマーケットは、チェックアウトダイアログ内のプロモーションコード入力欄と買い物オプションフォームに非表示機能（情報を要求したときだけ表示される機能）を使うことで、訪問者あたりの収益を15.6％向上させました。
もちろん、どうしても項目を削除できない場合もあります。そんな時は、長いフォームを複数ページに分割しましょう。この方法は、2012年のオバマ再選キャンペーンでも効果を発揮しました。寄付ページはこれ以上項目を減らせない状態で、すべての要素が不可欠でした。そこで陣営は、フォームを短く見せるために、寄付額入力ページと個人情報入力ページの2ページに分割することを思いつきました。他の同様の微調整と合わせて、この小さな変更だけで1億9000万ドルの追加献金につながったのです。
適切な言葉遣いで人を惹きつけ、サイトの効果を高める
「百聞は一見に如かず」と言いますが、それには多くの真実が含まれている一方で、A/Bテストは、本当に人を惹きつけたいなら適切な言葉を見つける必要があることも示しています。言葉がサイトをより効果的にする一つの方法は、クリックの意味をエンドユーザーにとって明確にすることです。たとえば、クリントン・ブッシュ・ハイチ基金の寄付ページでは、標準的な「送信」ボタンの代わりに「ハイチを支援する」と書かれたバリエーションをA/Bテストで試しました。
その仮説は、この言葉によって寄付の意味が明確になるというものでした。そしてそれは当たりました。この試験バージョンは大きな違いを生み、ページビューあたり数ドルの追加寄付をもたらしたのです。特にサイト訪問者に行動を起こしてほしい場合、もう一つ効果的な言葉の使い方があります。それは、可能な限り名詞ではなく動詞を使うことです。A/Bテストで何度も証明されているように、誰かに何かをしてほしいなら、はっきりと行動を指示する必要があります。それには、名詞の説明的な機能よりも、動詞の「行動喚起型の命令形」が必要なのです。
たとえば、企業がリアルタイムで訪問者と会話できるソフトを販売するLiveChatは、新規顧客を獲得するため無料トライアルキャンペーンを実施していました。キャンペーンの効果を高めるため、ビジュアルデザイナーのルーシー・フランクは、動詞を使うことで顧客の行動が増えるかテストしたいと考え、「Free Trial（無料トライアル）」と「Try It Free（今すぐ無料で試す）」をA/Bテストで比較しました。たった2語を変え、動詞を使うだけで、キャンペーンのクリック率は14.6％向上したのです。
A/Bテストにおいて、失敗はむしろ喜ばしいこと
科学者はよく、「うまくいかないものを発見することほどエキサイティングなことはない」と言います。失敗から多くを学べるからです。これはA/Bテストにもまったく同じことが当てはまります。失敗は祝福なのです。この原則は、小さな失敗も含め、あらゆる失敗に当てはまります。今は重要でない行き止まりに見えても、後で役立つことがあるからです。
たとえば、eコマース企業Chromeが、アーバンバイク製品のプロモーションに画像を使っていた際、動画に切り替えるとコンバージョン率が改善するのではないかと考えました。しかし3ヶ月の試験期間の後、A/Bテストの結果、画像の代わりに動画を使っても有意な影響はないことが明らかになりました。このテストは「何の成果もなかった」と言えるかもしれませんが、実際には大きな学びでした。なぜなら、Chromeが将来動画を導入する際には、少なくともコンバージョンを損なわないという前提で進められるからです。
失敗したA/Bテストが役立つもう一つの方法は、ユーザーに関する重要な情報を与えてくれることです。これはゲームサイトIGNの経験です。広告収入のかなりの部分を占める専用動画サイトへのトラフィックを増やすために、IGNはナビゲーションバーの「Videos」リンクを右端から左端に移動する効果をテストしました。結果は悲惨で、動画リンクのクリック数は驚くべきことに92.3％減少しました。しかし光明はありました。IGNはすぐに、この結果が生じたのはサイトの訪問者の大半がリピーターで、リンクの位置が変わると見つけられなかったからだと気づきました。このテストはすぐにトラフィックを改善しませんでしたが、訪問者の多くが新規ユーザーではなくリピーターであるという貴重な教訓をIGNに与えたのです。
データドリブンなアプローチの導入を同僚に説得しよう
政治運動が変化を起こすために活動家やロビイストを必要とするのと同じように、A/Bテストには伝道者が必要です。自分の組織内でこの手法を導入したいなら、あなた自身がスポークスパーソンになる必要があるかもしれません。データドリブンなアプローチの効果を他の人に納得させる最善の方法の一つは、A/Bテストの計り知れない価値を示すシンプルなテストの結果を伝えることです。バリエーションの画像とテスト結果を定期的に提示するだけで、ステークホルダーはデータに基づくテストの有効性を確信し、それによって大きな利益がもたらされるのです。
たとえば、アディダスのグローバルウェブ解析マネージャーであるスコット・ザクライセックは、A/Bテストを理解してもらうために「安全な賭け」、つまりすぐに明確な勝者が見つかりそうなテストを頻繁に使います。これを定期的に行い、A/Bテストによる継続的な改善の価値を強調することで、それが会社の文化の一部になるのです。これはリジー・アレンの経験でもあります。アレンが2010年にIGNにアナリストとして入社したとき、社内でA/Bテストを知る者が誰もいないことに驚きました。
彼女は1か月かけてその概念を社内に紹介し、同僚の関心を高めるためにA/Bマスターチャレンジを企画しました。IGNの社員はA/Bテストの結果を予想し、どのバリエーションが最も効果的か当てるよう求められました。ほぼ全員が正確な予測に失敗しましたが、会社には謙虚さが共有されました。こうして人々はデータドリブンな手法から学べることが多いと気づき、A/Bテストは同社の公式方針の一部となったのです。
最終的なまとめ
ウェブサイトを最適化し、訪問者を惹きつけたいなら、A/Bテストを試してください。ただし、このデータドリブンなアプローチを採用するには、明確な仮説と成功の定義が必要です。これらを実践することで、ユーザーと社員のエンゲージメントを高め、ウェブサイトをより効果的にすることができます。
実践的なアドバイス：テストプラットフォームを利用する
自社でA/Bテストの技術を持っていない場合は、Optimizelyのようなテストプラットフォームを使えば、データアナリストの部署を丸ごと雇わなくても、簡単かつスムーズにテストを実施できます。
