A/Bテストが世界を変える

公開日: : 最終更新日:2013/03/15 コラム

A/Bテストは2つのバージョン(もしくはさらに多くのバージョン)のページ”A”と”B”をテストする場合に用いられる手法です。

サイトのデザイン変更を行う際に、勘に頼るのではなく、複数のデザインをテストすることで最も効果が高いページを判定することを目的としています。

通常、ウェブデザインは、伝えたい雰囲気、目的等の要望をヒアリングして、社内の会議室でなんとなくの想定で選ばれていました。
しかし、A/Bテストを用いることで、仮説をもとにデザイン案を提示し、それについて目的の効果を数値化して、判断するという手法が用いれるようなるのです。

もともとは、アメリカのIT企業の中ではよく用いられていた手法ですが、一般にA/Bテストが広まったのはオバマ大統領の選挙キャンペーンだったと言われています。

元Google 社員のダン・シロカーがキャンペーンスタッフになることで、今まで勘で運用されていたキャンペーンがデータ化されました。

シロカーは、オバマのウェブサイトにおいて寄付を呼びかけるページにおいてA/Bテストを実施しました。
寄付を呼びかけるためにはメールマガジン用のメールアドレスの獲得が必要でした。

Obama Website - 01/30/08

オバマのキャンペーンページは当初は明るい青緑色のオバマの写真と、真っ赤な「SignUp」ボタンで構成されていましたが、そのボタンをクリックする人があまりにも少なかったそうです。そこで、サインアップボタンの文言をA/Bテストで3通りテストすることにしまいた。

追加されたのは「LearnMore」「JoinUsNow」「SignUpNow」。

どれが一番クリック率が多かったかわかるでしょうか。

結果は「LearnMore」でした。当初の「SignUp」よりも18%近くクリックされたのです。

同様に、白黒のオバマの家族写真を使ったページからのサインアップは、もとの青緑の写真よりも13%もクリックされたそうです。
そして、家族写真と「LearnMore」の両方を使ったページでは、クリック率はなんと40%も上昇した。 

こうした事例が示すように、A/Bテストは思い込みを科学し、データによる検証を行うことが可能なのです。

もちろん、A/Bテストで判断できるのは現状の改善であって、イノベーションではありません。
データを用いて仮説検証する体制こそが真に構築しなければいけないのです。

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