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ネットショップをコンバージョン率を向上させるA/Bテスト方法(導入編)


ネットショップのA/Bテストは絶大な効果があります。

色の変更やフォントの微調整などは、コンバージョン率やクリックスルー率を大幅に向上させます。

eコマースウェブサイトでユーザーにとって快適なショッピング環境を生み出すためには、かなりの試行錯誤が必要です。

これから、eコマースサイトにおいてコンバージョン率を上げる可能性が最も高い5つのA/Bテストについてお話していきます。

まずは今回は、A/Bテストの概要と設定方法について解説します。

 

<目次>

苦痛ポイントの把握
A/Bテストの仮説
A/Bテストの実行
Google Optimizeの設定方法
まとめ

(見出しをクリックすると各章へジャンプできます)


 
苦痛ポイントの把握

A/Bテストがeコマースサイトにとって非常に重要なのはなぜでしょうか?

サイトの要素は、広告、メールマガジンの購読、ページビュー数などとは異なる部分で実際の収益に直接影響を与えます。

ネットショップにおけるA/Bテストの最も重要な目標は、ユーザーが苦痛に感じるポイントを特定することです。

苦痛ポイントは、訪問者が離脱したりショッピング環境を悪くする販売ファネルの要素です。

いくつかの例を挙げると、わかりずらいUI、多すぎるCTA、ページの読み込みが遅いなども含まれます。

この記事では、A/Bテストを通じて訪問者が離脱する原因となる苦痛ポイントを特定し、それを解決する方法について説明します。

ショップの苦痛ポイントを見つけるのは非常に簡単です。

無料で簡単な方法は、Googleアナリティクスを使うことです。

Googleアナリティクスは、簡単にセットアップできる堅牢な分析プラットフォームです。


 
A/Bテストの仮説

まずはA/Bテストを実践する前に仮説を立てましょう。

以下のステップを踏んで下さい。

・統計やデータは何を暗示しているのか
・変更によって望んだ効果を得られるか予測する
・変更の有効性または妥当性を測定するために、測定基準やKPIを考える

統計やデータの意味

コンバージョン率に影響を与える多くの実証済みの統計、データ、変更内容があります。

例えば、ショッピングカートの平均カゴ落ち率は65.23%です。

カゴ落ちとは、あなたのウェブサイトに来て、カートに商品を追加したのに購入をしない人たちです。

そしてそのうちの44%は、送料が高いことが原因だと示されています。

これはGoogleアナリティクスのデータからも確認できます。

[Shopping Behavior] から [Cart Abandonment]、[Check-Out Abandonment]を確認して下さい。

期間は長めに設定した方が良いでしょう。

予測する

上記のデータに基づいて、ユーザーに無料配送を提供すると、ショッピングカートのカゴ落ち率が低下し、チェックアウト率が増加することが予想されます。

 
測定基準とKPI

統計と予測が適切に設定されたので、テストを実行するときに予測を検証する分析の指標を特定する必要があります。

カートに商品を追加して購入するユーザーの割合を増やすことを検討しているなら、測定する必要があるKPIはトランザクションセクションの割合です。


 
A/Bテストの実行

A/Bテストツールにはクライアントサイドとサーバーサイドツールの2種類のタイプがあります。

クライアントサイドはウェブサイト上のJavascriptオーバーレイを使用しているため、ブラウザ上では同じページでもユーザーには異なるように見せることができます。

サーバーサイドのツールは、完全に異なるウェブページを送信します。

こちらはとても堅牢ですが、開発者のサポートが必要なため、小さなチームには適していません。

クライアントサイドのツールは使いやすく、そのほとんどはドラッグ&ドロップで使える簡単なタイプです。

VWO、Optimizely、Google Optimize、Adobe Targetはすべてクライアントサイドツールです。

設定は非常に簡単で、Googleアナリティクスのトラッキングコードと同様に、ウェブサイトにJavascriptコードを追加するだけで設置できます。

それでは無料のGoogle Optimizeツールを設定する方法をお伝えしていきます。


 
Google Optimizeの設定方法

まず、Google Optimizeアカウントに登録します。
ここからGoogle Optimizeにアクセスしてください。

「利用を開始」をクリック。

「テストを作成」をクリック。

テストの名前とA/BテストするページのURLを入力し、「A/Bテスト」を選択して「作成」をクリックします。

次は、Googleアナリティクスのプロパティをテストにリンクします。

右サイドバーの「コンテナページに移動」をクリックします。

コンテナページで「プロパティにリンク」をクリックします。

ポップアップのプルダウンからA/Bテストキャンペーンを実行するウェブサイトに関連するプロパティを選択し、「リンク」をクリックします。

「スペニットを取得」をクリック。

指示に従ってショートコードをサイトに設置します。

Googleアナリティクスのトラッキンコードと同じ位置にコードを挿入するだけですので簡単です。

Googleアナリティクスはサーバーサイドのツールであり、Javascriptオーバーレイを使用して同じページを2つのバージョンを表示する方法であることを覚えておいて下さい。

コードを追加したら、コンテナページに戻り、現在進行中のテストをリストからクリックします。

テストのセットアップは3つのステップで行われます。

・もう1種類作成する
・主要目的の選択
・URLまたはパスルールを作成してターゲティングを設定する

まずはもう1種類を作成することから始めましょう。

このページからオリジナルバージョンをプレビューしたり、編集したりすることができます。(まずChromeの拡張機能をインストールする必要があります)

オリジナルをクリックすると、元のページバージョン(バージョンA)を変更または編集できます。

例えば無料配送を提供し、チェックアウトページからの脱落者を減らす方法をテストをしたいのであれば、「アメリカとカナダは無料配送が可能」という文言を価格の下に追加します。

簡単なHMTLコーディングスキルでデザイン全体を変更したり、新しい視覚要素を好きなように追加することができます。

バージョンを作成したら、目的を設定する次のステップに進みます。

バージョン表の下に目標とターゲティングの表があるので、ドロップダウンから目的を選択します。

送料が高いことによるチェックアウトページからの離脱を防ぐためには、目的は「バウンス」です。

必要に応じて、セカンダリ目標を追加することもできます。

次に、簡単な仮説内容を追加することもできます。
例えば、「無料配送を提供しカゴ落ちを減らす」などです。

「ターゲット設定」タブは、いくつか設定が必要な項目があります。

ターゲットにするユーザーの割合
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これは、そのページをテストしたいトラフィックの割合ですが、テストを実行すると追加費用が発生する場合に便利です。

例えば、テストの開始時にすべての注文に対して無料配送を提供するのは良い考えではありません。

最初はこれを5%に設定して、別バージョンが一部の購入者にしか見えないようにしましょう。

各パターンのターゲットにするユーザーの比重
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これは各バージョンが配信されている訪問者の割合です。(今回の例ではすべてのページの5%です)

比重は通常、各バージョンに対して50%を設定しますが、ページに3つのバージョンがある場合は、比重の割合を33.3%に設定ができます。

これらの後に、「条件」でテストがいつ表示されるかを決定します。

この設定を使用して、テストが適用されるタイミング、ページの読み込み時、または特定のイベント後などを設定できます。

これはソーシャルシェアの後(カスタムイベント後)にユーザーに表示される内容をテストするなどのテストに役立ちます。

その他にもURLのマッチと追加のターゲット設定も可能です。
「URLマッチ」とは、テストをどこで実行するかを設定します。

また、動的URLを設定することもできます。
これにより、Google Merchandiseストアで一般的な「https://shop.googlemerchandisestore.com/basket.html?vid=20160512512」のようなすべての動的URLに対してテストが確実に実行されます。

最後に「保存」をクリックして下さい。

その他のターゲット設定には、人口統計などさまざまな種類があります。

いろいろありすぎてわかりづらいかもしれませんので、1つ例をお話しましょう。

アメリカとカナダのみに無料配送を提供したいなら、ユーザーをアメリカとカナダからのみに設定することをお勧めします。

そして「地域」の設定を「国」に設定してアメリカとカナダにしましょう。

「追加」をクリックして、そのターゲット設定を保存します。
これでターゲット設定は完了です。

注)続行する直前に、バージョンがすべてのデバイスで適切に表示されていることを確認して下さい。

最後に「テストを開始」をクリックして、A/Bテストを開始します。


 
まとめ

思っていたより簡単でしたよね?

これでA/Bテストの設定の基礎は学ぶことができました。

次回は高度な設定方法についてお話していきます!

 


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