英語からAIを使用して翻訳されました
この記事はAI技術を使用して翻訳されたことにご注意ください。正確性を維持するよう努めていますが、一部の詳細は元のテキストを完全に反映していない可能性があります。情報に不明な点がある場合は、英語版を参照してください。
分析の設定
A/Bテストは、サイトやアプリの2つのバージョンを比較して、どちらがより良いパフォーマンスを発揮するかを判断する方法です。まず、比較したい2つのものを決定します。影響の違いを測定するには、まず目標指標またはKPIを定義する必要があります。それらの指標を使用して、パフォーマンスを評価します。
良い出発点は、なぜこの変更を計画したのかを考えることです。
-
CTAのクリック率を増加させる？
-
離脱率を減少させるか、ページの消費を増加させる？
-
特定の要素とのエンゲージメント率を増加させる？
具体的な目標を考えてみてください。これは、あなたのウェブサイトのマクロ目標とは異なる場合があります。
-
例：商品ページでのテストは、「カートに追加」の目標を主要KPIとし、「Eコマースのコンバージョン」を副次的な目標とします。
2〜3の目標を設定しすぎないでください。目標が多すぎると、A/Bテストの結果の最後に意思決定ができなくなります。測定する目標が多いほど、結果にランダムな変動が生じる可能性が高くなります。
テスト結果の分析
Impact Quantification
最初のステップは、ABテストの結果を批判的に見ることです。Impact Quantificationを使用して、各グループのセッションレベルの指標を確認できます。
そのためには、Impact Quantificationを開き、比較モードで 分析コンテキストにテストセグメントを適用します : コントロールとバリアント。次の質問への回答をメモしてください：
-
結果は重要ですか？
-
コンバージョンや収益への影響はどうですか？
-
バリアントの訪問者はサイトに留まる可能性が高いですか？彼らはより深いジャーニーを持ち、サイトでの滞在時間が長いですか？
-
ページの目標を達成する可能性はどのくらいですか？（彼らはバッグに何かを追加したり、予約ファネルに入る可能性が高いですか？）
-
いくつかの指標が改善しているが、全体的なコンバージョンの改善にはつながっていない場合、なぜそうなっているのかを分析し始める必要があります。今こそ、深く掘り下げてContentsquareの他のモジュールで詳細な分析を行う時です。
| 注意： Impact Quantificationは、収益とカートの比較に対して有意水準を表示しません。これらの指標の差の有意性をABテストソリューションツールで確認してください。 |
Page Comparator
Page comparatorは、特定のページにおける異なるセグメントの活動を概観するのに役立ちます：それはページ上の主要なUX指標に影響を与えましたか？
分析を開始するには、Page comparatorを開き、で比較モードを選択し、 分析コンテキストにテストセグメントを適用します：コントロールとバリアント。次に、分析したいページを選択し、以下の指標を確認します：
-
ページの離脱/バウンス率を確認して、テストが訪問者をページに留めるのに役立っているかどうかを判断します
-
訪問者がページをどれだけスクロールするかに影響を与えたかを理解するために、スクロール率を確認します
-
2つのセグメントの活動率を比較して、バリアントのユーザーが平均してよりアクティブで、ページコンテンツに関与する可能性が高いかどうかを確認します
-
異なるコンバージョン目標を適用して（それらをテストの事前定義された目標にリンクさせて）、テストがページのマイクロコンバージョンにどのように影響を与えているかを理解します：訪問者は今、設定した目標を達成する可能性が高くなっていますか？
Journey Analysis
Journey analysisを使用して、テストがサイトの主要なジャーニーに影響を与えたかどうかを理解します：2つのセグメント間でジャーニーは異なりますか？
ブラウザの2つのタブでJourney analysisを開き、一方のタブではAnalysis contextをControlセグメントに設定し、もう一方のタブではVariantに設定します。テストが実行されているページ以降のジャーニーを見て、以下のことを本当に理解できます：
-
訪問者はテストを見た後、どこに行きますか？ブラウジングジャーニーに顕著な違いはありますか？
-
変更は全体的なナビゲーションを助けていますか、それともつまずきの原因となってジャーニーを妨げていますか？予期しないページ（例：エラーページ）を見ていますか？
-
ループ行動はありますか？テストを実行しているページと他の重要なページの間をループする可能性が高いですか？
Zoning Analysis
ページ上の要素に対するインタラクションは2つのバージョンでどのように異なりますか？Zoning analysisを使用すると、ページ上のユーザー行動を深く理解できます。
Zoning analysisを開き、Compareボタンをクリックして比較モードを有効にします。デフォルトでは、2つのゾーニングには同じAnalysis contextが適用されます。デフォルトのセグメントをテストセグメントに対応するように変更します。以下の指標を分析します：
-
クリック率と魅力率を見てください。テストは主要な要素の魅力にどのように影響しましたか？テストしている要素はより多くのクリックを得ていますか、それとも少なくなっていますか？
-
ホバー率、最初のクリックまでの時間、クリック再発率のトレンドを確認してください。他の方法でインタラクションに影響を与えましたか？
-
ページ上の他のコンテンツとのエンゲージメント率を比較してください。テストはページ上の他の重要な要素とのインタラクションに影響を与えましたか？
- テストしている要素のコンバージョン率を見てください。テストの目標をコンバージョンgoal.Variantのユーザーは、探しているものを見つけるのが容易ですか？
テストのパフォーマンスを監視する
A/Bテストの進行中のパフォーマンスを監視するために、カスタムダッシュボードを作成します。
- ページレベルの指標（ページ滞在時間、離脱率など）のウィジェットを作成し、コントロールセグメントとテストセグメントを比較します。
- コンバージョン率（次のページの表示や取引など）のウィジェットを作成し、コントロールセグメントとバリアントセグメントを適用します。
- バージョン間で異なる可能性のある特定のゾーンのウィジェットを作成します。これらのゾーンとのインタラクションを監視します（クリック率、クリック再発、クリックあたりのコンバージョン）。
さらに進む
テスト結果の分析からデータに基づいた 意思決定を行う方法を学びましょう。