ABテストは、アプリやWebページの2つのバージョンを比較し、どちらがより良いパフォーマンスを発揮するかをテストするものです。テストするものとして、Webサイトやアプリのレイアウト、メールの件名、製品デザイン、CTAボタンのコピーや色など、さまざまなものが挙げられます。

「どのボタンがクリックされやすいのか？」
「何をどう変えれば成果が出るのか？」

など、ABテストに取り組むにあたってこのようなお悩みを持つ方も多いと思います。ABテストで成果を出すには、具体的な成功事例や効果的な進め方を知ることが有効です。

本記事では、これからABテストに取り組む企業や、今ABテストに取り組む企業担当者様向けに、さまざまな企業様の支援をしてきた実績をもとに、ABテストのやり方や成果を出すポイントや成功事例をご紹介します。

ABテストとは？

Bテストとは、アプリやWebページの2つのバージョンを比較し、Webサイトやアプリの最適化を目指すテストを指します。ABテストでは、バナーやCTAボタンのコピーや色、LPのFVのクリエイティブやコピーなど、Webサイトやアプリを構成するさまざまな要素を比較することができます

テストを行い、コンバージョン率やクリック率などの数値が高かった方を、Webサイトやアプリに実装することで、徐々に最適化されビジネスのROI（投資収益率）を向上させることができます。

また、顧客がどのようなページを好むのかを把握し、データを元にした意思決定を助けるメリットもあります。

ABテストの必要性

なぜABテストを行うべきなのか、理由を確認しておきましょう。

1. 訪問者の課題を解決する

訪問者は、情報収集や商品の購入など、自分の目標を達成するためにWebサイトやアプリを訪れます。目標を達成する際にネックとなるポイントに直面することがあります。例えば、混乱を招くコピーや、CTAボタンが見つけにくいといった問題です。これにより悪いユーザー体験が生じ、最終的にコンバージョン率に影響を与えます。

行動分析ツール（ヒートマップ、Google Analytics4、ユーザー行動分析ツールなど）を通じて収集したデータを活用し、訪問者のネックとなるポイントを発見しましょう。それを元に、どのような改善をすればネックとなるポイントが解消されるか、ABテストを繰り返しながら最適化することが重要です。

2. 既存トラフィックからより高いROIを得る

すでにWebサイトやアプリを運用している方は、集客数を増やし成果につなげたいと考えていると思いますが、同時に質の高いトラフィックをWebサイトに集めるコストが高いことも理解していると思います。

ABテストを継続的に行うことで、徐々にWebサイトやアプリが最適化されるため、既存のトラフィックを最大限に活用し、コンバージョンを増加させることができます。また、新しい訪問者のコンバージョン率も改善される可能性も高いでしょう。

3. 直帰率を低減させる

Webサイトのパフォーマンスを評価する上で最も重要な指標の一つが直帰率です。直帰率が高い理由はさまざまですが、次のような要因が挙げられます。

• 選択肢が多すぎて迷う
• 期待との不一致
• ページが分かりにくい

Webサイトごとに目的や対象となるターゲットが異なるため、直帰率を下げるための万能な解決策はありません。しかし、ABテストでWebサイト要素の複数のバリエーションをテストすることで、効果的に改善が図れます。

4. 低リスクで改善を実現する

Webページ全体を再設計するのではなく、ABテストを活用して徐々に変更を加えることで、現在のコンバージョン率を損なうリスクを減らせます。

例えば、ECサイトの製品ページを更新する予定がある場合、訪問者がどのように反応するかわからないため、ABテストを行うことでその反応を分析し、どちらが効果的かを判断できます。

その他、新機能を導入する前に、ABテストとして試験運用を行うことで、その変更がWebサイト訪問者に受け入れられるかどうかを確認することもできます。大きな改修を行う際も事前にABテストを行うことで、その結果に基づいて変更することで、より確実な成果を得ることができます。

5. データに基づいて改修する

従来の「経験や勘」に頼った改修では、効果が不明確なまま時間やコストが消費されることがあります。しかし、ABテストを活用すれば、複数のバリエーションを比較することで、どの要素がユーザー行動に最もポジティブな影響を与えるかを数値で把握できます。

また、結果に基づいてさらに新しい仮説を立て、テストを繰り返すことで、より高い成果を追求できます。

ABテストの比較要素

ABテストを進める際には、以下のようなWebサイトの要素をテストします。

コピー

1. 大見出しと小見出し

大見出しは、訪問者がWebページで最初に目にする要素です。同時に、それが第一印象と最終的な印象を決定し、そのページが訪問者を顧客に変えるかどうかを左右します。そのため、Webサイトの大見出しや小見出しには特に工夫する必要があります。

• 短く、要点を押さえ、目を引き、伝えたいメッセージを的確に伝える
• 異なるフォントや文章スタイルで数種類のコピーをABテストし、どのバージョンが訪問者の注目を最も集め、コンバージョンに繋がるかを分析

VWOのAIを活用すれば、Webサイトの既存のコピーに対するおすすめを生成し、最適なテキストバリエーションを簡単に作成できます。

2. 本文

Webサイトの本文は、訪問者が得られるメリットや具体的な内容を明確に伝える必要があります。また、大見出しと小見出しとの一貫性が重要です。

本文作成時の重要なポイント:

• 文章スタイル: ターゲットに合わせたトーンで書くこと。訪問者が持つ疑問に直接答える内容にし、キーフレーズや強調ポイントを盛り込んで分かりやすくする。
• フォーマット: 適切な大見出しや小見出しを使用し、短い段落に分割する。箇条書きやリストを用いることで読みやすくする。

3. メールの件名

メールの件名は開封率に直接影響を与えます。VWO社の記事によると、12以上の業界における平均開封率は25％から47％の範囲です。たとえ平均を上回っていても、半数程度の受信者しかメールを開封しないことが一般的です。

ABテストを用いることで、件名のテストが可能です。次のような要素を試してみてください。

• 感情的な表現 vs. 具体的な内容（例：「今だけお得！」 vs. 「20%オフクーポン配布中」）
• 強調型 vs. 情報提供型（例：「必見！」 vs. 「新商品のお知らせ」）
• 長めの件名 vs. 短めの件名
• フォーマル vs. カジュアル
• 絵文字あり vs. なし

これにより、メールのクリック率を向上させる可能性が高まります。

フォーム

フォームは、会員登録や資料請求など、見込み顧客があなたと連絡を取るための手段です。購入ファネルの一部である場合、その重要性はさらに増します。

Webサイトがそれぞれ異なるように、適したフォームもサイトごとにそれぞれ異なります。一部のビジネスでは、短く簡潔なフォームが効果的ですが、他のビジネスでは、長いフォームが質の高いリードを生み出すこともあります。

どのスタイルが自社のターゲットに最適かを判断するには、フォーム分析などのリサーチツールや手法を活用して、フォーム内の問題点を特定し、ABテストで最適化に向けて改善を進めましょう。

フォームの改善効果は思うよりも大きなものです。例えば、本メディアでもフォーム入力を簡単にするために入力欄を6つ→4つに減らしたところ、コンバージョン率は1％ほど改善しました。

CTA（コールトゥアクション）

CTAは、以下のボタンのような実際の行動が行われる場所です。

ABテストを活用することで、異なるCTAコピーやWebページ内での配置、サイズや配色を試してテストできます。このような実験により、どのバリエーションが最も多くのコンバージョンを生み出す可能性があるかを理解することができます。

デザインとレイアウト

Webサイト上のすべてが重要に思えるため、どの要素をWebサイトに残すべきか迷う担当者は少なくありません。この問題は、ABテストを活用することで解決できます。

例えば、ECサイトでは、コンバージョンの観点から製品ページがとても重要なため、デザインやレイアウトの面で最適化された状態であるべきです。

デザインやレイアウトには、コピー（文章）だけでなく、画像（製品画像、キャンペーン画像など）や動画（製品動画、デモ動画、広告動画など）が含まれます。製品ページは訪問者の疑問に答えるものであり、混乱させたり、分かりにくいものは望ましくありません。

具体的な事例として、スマートフォンECサイトにて、サイト内のユーザー行動分析の結果を元に、製品ページのABテストを行いコンバージョン率を17.63%向上させた事例もあります。

関連記事：スマートフォンECサイトで製品ページの変更を行いコンバージョン率を17.63%向上

その他、デザインが重要なページとしては、ホームページやランディングページも挙げられます。ホワイトスペースや高解像度の画像を多用する、画像の代わりに製品動画を使用する、異なるレイアウトを試す、といったアイデアをテストしてみてください。

さらに、ヒートマップ、クリックマップ、スクロールマップを使用して、無駄なクリックや訪問者の注意をそらす要素を分析し、ページの課題点の整理をしましょう。

ナビゲーション

WebサイトのナビゲーションもABテストで最適化できる重要な要素の一つです。優れたユーザー体験を提供するには、ナビゲーションが非常に重要です。訪問者が迷子にならず、壊れたナビゲーションパスのせいで目的のページにたどり着けないことのないよう、構造を明確に設計しましょう。

各クリックが訪問者を望むページに確実に誘導することが重要です。

ナビゲーションを改善するためのアイデア:

• 訪問者の期待に応える：ナビゲーションバーをトップに配置する水平ナビゲーションや、左側に配置する垂直ナビゲーションなど、標準的な位置に配置し、Webサイトを使いやすくします。
• 予測可能なナビゲーションを作る：同様のテーマのコンテンツを同じカテゴリにまとめたり、関連カテゴリにグループ化することで、訪問者の認知負荷を減らします。
• シンプルで予測可能な構造を維持する：ナビゲーション構造をシンプルで分かりやすく、訪問者の期待に合ったものにすることで、コンバージョン率が向上するだけでなく、訪問者にとって快適な体験を提供し、再訪を促すことができます。

ABテストの種類

同一URLテスト

同一URLテストは、最も一般的なABテストです。ABテストを行うサイトやページのURLは同じもので、特定の要素、コピー、フォーム、CTA、デザイン等を変更して成果を比較するという最も一般的なABテストの手法です。

ABテストツールを使えばソースコードを書き換える必要もなく、準備や検証も簡単です。また、アクセスしたユーザーをランダムで振り分け、またアクセス数や成果の状況を踏まえて統計的に有意か、何日程度実施すればよいかなどもツールがアドバイスしてくれます。

スプリットURLテスト

スプリットURLテストとは、既存のWebページのURLに対し、完全に新しいバージョンのURLを作成し、それぞれのパフォーマンスを比較・分析するABテストです。

一般的な同一URLテストがページ内の特定の要素を変更するのに対し、スプリットURLテストはページ全体のデザインや構成を変更する場合に使用されます。スプリットURLテストを実行すると、Webサイトのトラフィックが既存ページ（元のWebページURL）とテストページ（新しいWebページURL）に分けられ、それぞれのコンバージョン率が測定され、どちらが優れているかが決定されます。

スプリットURLテストが適したケース

• 大幅なページリニューアルの検証をするケース
• 異なるランディングページ間のパフォーマンスを比較するケース
• 複数の広告キャンペーンごとの効果を測定するケース

多変量テスト

多変量テストは、複数のページ変数のバリエーションを同時にテストし、すべての可能な組み合わせの中で最も効果的な組み合わせを分析するテストのことを指します。

多変量テストの仕組みは以下の通りです。

ページ内の複数の要素を選び、それぞれに2つ以上のバリエーションを用意します。全ての要素の組み合わせを生成し、それらをユーザーにランダムに表示して結果を比較します。

例：

• 要素A（ヘッダー）：バージョン1・バージョン2
• 要素B（画像）：バージョン1・バージョン2
• 要素C（CTAボタン）：バージョン1・バージョン2

→ 合計 2×2×2=8通りの組み合わせをテストします。

多変量テストが適したケース

• ページ内に複数の改善ポイントがある場合
• 要素の相互作用（組み合わせ効果）を分析したい場合
• 効率的に複数の要素を最適化したい場合

マルチページテスト

ウェブサイトやアプリケーションにおいて、複数のページにまたがって変更を加え、それらの変更がユーザーの行動やコンバージョン率に与える影響を計測する手法です。マルチページテストには、大きく分けて2つの方法があります。

• ファネル全体のテスト：売上やリード獲得のプロセスが複数のステップに分かれている場合、各ステップ（各ページ）を新しいデザインやコンテンツで変更し、その全体を対照としてテストします。

共通要素のテスト： セキュリティバッジや顧客の証言など、複数のページで共通して使用される要素を変更し、それが全体のユーザー体験やコンバージョンにどう影響するかを測定します。

マルチページテストが適したケース

• 複数ページでのユーザーの行動を評価したい場合
• ファネル全体の体験を最適化したい場合
• 異なるステップでの要素追加・変更を試したい場合

ABテストの成果事例7選と改善のポイント

以下では、実際にABテストを実施して成果をあげた事例と、実施のポイントを解説します。ポイントを読むことで、自社でのABテスト企画に生かせるでしょう。

ミニカート改善で購入数が2倍に増加｜Grene社

ポーランドに本社を置くGreneは、農業関連商品の幅広く扱うECサイトを運営しています。これまで数多くのABテストを実施してきましたが、その中でもミニカートページ（買い物かごに入れた商品の情報をECサイトの画面上に表示する機能）のリニューアルは特に成功した例の一つです。ページ内の要素を目立たせるように改良しました。

Greneのチームがミニカートページを分析したところ、以下のようなユーザーの課題が見つかりました。

1. 「無料配送」というテキストがクリックできるボタンであると勘違いされていた。
2. カート内の各商品の合計金額が見づらい。
3. 「カートに進む」のCTAボタンをクリックするために、ページの下までスクロールする必要がある。
   
   以下が、変更後のデザインです。

特定された問題に基づき、Greneは以下の変更をミニカートページに加え、VWOを使用して仮説をABテストしました。

変更点：

1. ミニカートの上部にCTAボタンを追加し、ユーザーがメインのカートページに素早く移動できるようにした。
2. 各商品の右側に「削除」ボタンと商品の合計金額を表示し、誤クリックを防止。
3. 「カートに進む」CTAボタンのサイズを大きくし、目立たせるように変更。

以下が、変更後のデザインです。

36日間、ABテストを実施した結果、Greneでは以下の成果が得られました。

• カートページ訪問数の増加
• サイト全体のコンバージョン率が1.83%から1.96%に向上
• 購入数量が2倍に増加

BtoB企業でフォーム送信数34%増加｜WorkZone社

WorkZoneは米国に本拠を置くソフトウェア会社で、企業向けにプロジェクト管理ソリューションやドキュメントコラボレーションツールを提供しています。WorkZoneは、売上向上のために、多くのコンバージョン（資料請求やお問い合わせ）を獲得する必要がありました。

そこで、ブランドの評判を向上させるため、WorkZoneはデモリクエストフォームの横に、既存の顧客レビューを紹介するコンテンツを設置しました。しかし、コンテンツ内のロゴがフォームを目立たなくさせ、訪問者が入力するのを妨げていることに気づきました。

そこで、顧客レビューのロゴをオリジナルカラーから白黒に変更し、この変更がデモリクエストの増加に役立つかどうかをテストすることにしました。

以下が、変更前と変更後のデザインです。

変更前

変更後

約22日間テストを実施した結果、WorkZoneはバリエーションがコントロールを上回る成果を示し、フォーム送信数が34%増加しました。

商品ページ最適化で購入完了率が12.3%向上｜Zalora社

Zaloraはアジアで急成長を遂げるアパレル会社です。

Zaloraがこれまでに実施した多くのABテストの中でも特に注目されたのは、商品ページのデザインを最適化して「無料返品ポリシー」や「送料無料サービス」などの特典を強調することでした。

この仮説はカスタマーサービスチームから収集したデータに基づいており、商品ページで「無料返品ポリシー」や「送料無料サービス」などの特典が目立たず、顧客が無料返品ポリシーを認識していないことが判明しました。そこで必要な変更を加え、顧客の反応を見るための実験を行いました。

以下が、変更前と変更後のデザインです。

変更前

変更後（案1）
無料「Free」という言葉を最初におく

変更後（案2）
金額の横に「& 返品無料」というコピーを追加する

 2つの案でテストを一定期間実施した結果、案1が変更前と案2の両方を上回る成果を示しました。結果的に購入完了率率が12.3%向上しました。

購入プロセス簡略化でリード獲得が12%向上｜Ubisoft Entertainment社

Ubisoft Entertainmentは、フランスの大手ビデオゲーム企業の一つです。

Ubisoftにとって、リード獲得とコンバージョン率向上は全体のパフォーマンスを分析するための重要な指標です。一部のページはリード獲得とコンバージョン率向上において良好な成果を上げていたものの、『フォーオナー』というブランド専用の購入ページでは十分な成果が得られていませんでした。

Ubisoftのチームはこの問題を調査し、クリックマップやスクロールマップ、ヒートマップ、アンケートなどを使用して訪問者データを収集した結果、購入プロセスが複雑すぎることが判明しました。そこで、ページのスクロールを減らし、購入プロセス全体を簡素化するために『フォーオナー』の購入ページを全面的に改良することにしました。

以下が、変更前と変更後のデザインです。

変更前

変更後
上下のスクロールを減らし、購入プロセス全体を簡素化

約3か月間のテスト実施後、コンバージョン率は38%から50%に上昇し、全体のリード獲得は12%増加しました。

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データ分析によるABテストでコンバージョン率を5.8%向上｜PayU社

PayUはインドの企業で、新興市場の国内向けに幅広い金融ソリューションを提供しています。支払いを簡単にするため、シンプルで直感的かつ便利な決済プロセスの維持を重視し、離脱を引き起こす原因を排除しています。

しかし、フォーム分析をしたところ、多くのユーザーがページから離脱しており、売上と収益に大きな影響を与えていることが判明しました。

これを改善するため、PayUは収集したデータに基づいて決済ページのフォームに小さな変更を加え、仮説を検証するためにABテストを実施しました。従来の決済ページでは、購入完了のためにユーザーに携帯番号とメールアドレスの入力を求めていましたが、新しい決済ページでは、携帯番号のみを求めるように変更しました。

以下が、変更前と変更後のデザインです。

変更前

変更後

テスト結果により、決済ページのフォームからメールアドレス欄を削除するだけで、コンバージョン率が5.8%向上しました。

訪問から注文までのコンバージョン率を26%向上｜ShopClues社

ShopCluesはインドを拠点とするECサイトを運営しており、ファッション市場ではAmazonに強い競争力を持っています。ShopCluesは製品やサービス改善のために多数のテストを実施しています。

これまで実施した多くのABテストの中でも、サイト全体の最適化によって訪問から注文へのコンバージョン率を向上させた実験が注目されました。

ABテストの企画時に、ShopCluesはホームページの各要素を注意深く調査し、コンバージョンに繋がるシグナルを追跡しました。その結果、特に「Wholesale」というリンクが多くクリックされている一方で、他のリンクはあまりクリックされていないことがわかりました。チームは、購買体験を上げるためにはカテゴリページに、トラフィックを送る必要があることを主な課題として認識しました。

そこで、「Wholesale」というリンクをサイトの左側のカテゴリが表示されるナビゲーションバーに移動させました。

以下が、変更前のホームページのデザインです。

変更前

変更後

仮説通り、この再配置により、顧客は「Wholesale」だけでなく他のカテゴリーページにもスムーズに移動できるようになりました。結果的に、サイト訪問から購入までのコンバージョン率が26％向上しました。

製品ページの変更でコンバージョン率を17.63%向上｜Ben社

Benはオランダに本社を置く、通信業界の企業です。Benは顧客に、SIMのみのプランと、携帯電話本体が付属するプランの2種類のサブスクリプションプランを提供しています。

これまでに実施した多くのコンバージョン率最適化キャンペーンの中で、特に効果があったのが製品ページでのカラーパレットを目立たせることでした。調査の結果、サイトを訪問している多くの人が、最適なプランと共に携帯電話の色を選べることを知らないことが判明しました。また、その他のデータ分析により、カラーパレットには気付いていたものの、その基本機能が分からないというユーザーが多いことも分かりました。

この情報を基に、Benは製品ページに必要な変更を加え、仮説を検証するためにABテストを実施しました。

以下が、変更前と変更後のデザインです。

変更前

変更後
カラーパレットを携帯電話画像の横に配置

Benはこの実験を約2週間実施し、カラーパレットをより目立たせるだけでコンバージョン率が17.63%向上し、端末の色変更を求める顧客からの問い合わせが大幅に減少しました。

ABテストを成功させる5ステップ

ABテストは、マーケティングキャンペーンにおいて何が効果的で何が効果的でないかを見つけ出す体系的な方法です。多くのマーケティング活動では、より多くのトラフィックを獲得することに焦点を当てられがちですが、トラフィック獲得が難しく高価になるにつれて、Webサイトに訪れるユーザーに良い体験を提供することがとても重要となります。

ユーザーに良い体験を提供する＝ユーザーが目標を達成し、最速かつ最も効率的にコンバージョンできるようになります。マーケティングにおけるABテストは、既存のトラフィックを最大限に活用し、収益の流入を増加させることができます。

ABテストを行う際の基本的な5つのステップについて解説していきます。

ステップ1: リサーチ

ABテストプランを立てる前に、Webサイトが現在どのようにパフォーマンスを発揮しているかについてリサーチを行う必要があります。Webサイトに訪れるユーザー数、どのページが最もトラフィックを集めているか、各ページのさまざまなコンバージョンなど、あらゆるデータを収集します。

リサーチ段階で使用するツールには、Google Analytics4やAmplitudeが挙げられます。これらを使用してPVを集めたページ、滞在時間が長いページ、または最も高い直帰率のページを特定できます。

また、ユーザーが最も多くの時間を費やしている場所やスクロール行動などを特定するために、ヒートマップツールも活用できます。これにより、Webサイト上のユーザー体験を阻害する問題箇所の特定につながります。

その他、セッションリプレイやフォーム分析など、ユーザー体験を分析する方法は多岐に渡ります。

このような、定量的および定性的なリサーチは、次のステップの準備をするために役立ちます。

ステップ2: リサーチに基づいて仮説を立てる

収集したデータを元に「どのような変更がどのように改善をもたらすか」という仮説を設定します。

例えば、ECサイトを例に以下のようにリサーチから仮説を導くことができます。

前提：レビューを見るユーザーは購入率が高い
リサーチ：多くのユーザーがレビューにたどり着く前にページを離脱している
仮説：レビューをより目立つ位置に移動させることで、購入率が向上するのではないか

このようにリサーチを通じて、ユーザーの行動や問題の原因を具体的に理解することで、的確な仮説を立てることができます。結果的に、無駄のない、意味のあるテストを設計できるようになります。

ステップ3: ABテスト案を作成

次のステップは、仮説に基づいて変更案を作成し、それを既存ページとABテストすることです。

既存ページに対して複数のバリエーションをテストして、どれが最も効果的かを確認できます。UXの観点から何がうまくいくかという仮説に基づいてABテスト案を作成します。

たとえば、フォームを記入しない人が多い場合、そのフォームにフィールドが多すぎるのか、個人情報を求める項目があるのかもしれません。短縮したフォームに変更したり、個人情報を尋ねる項目を省いた別のバリエーションを試してみることができます。

ステップ4: テストを実施

このステップに進む前に、使用したいテスト方法を決定することが重要です。Webサイトのニーズやビジネス目標に基づいて、上記で説明したテスト方法を決定したら、テストを開始し、統計的に有意な結果が得られるまでテストを行います。

たとえば、テストのタイミングや期間も条件の一つです。テストの期間は、平均的な日次・月次訪問者数、現在のコンバージョン率、期待する最低改善率、テストに含まれる訪問者の割合などを考慮して計算する必要があります。

ステップ5: 結果を分析し、変更を反映

テストが終了したら、コンバージョン率が向上したか？などABテスをの目的を達成できているかという視点でテスト結果を分析します。

もし現在のページよりテストしたページの方が成果を出した場合は、テストしたページの内容をサイト全体に反映しサイトの最適化を図ります。また、必要に応じて次のステップを計画します。

ABテスト実施の注意点

ABテストを実施する際の注意点3つを紹介します。これらの注意点を外すと、ABテストは失敗しがちです。企画する際にはぜひご注意ください

注意点1：仮説・計画に基づいて実行する

ABテストでは、テストを実施する前に仮説を立てます。その後のすべてのステップはこの仮説に基づいて進行します。何を変更すべきか、なぜ変更すべきか、期待する結果は何か、などです。もし誤った仮説で始めると、テストが成功する確率が低くなります。

注意点2：他社事例をそのまま取り入れない

ABテストの事例として、コンバージョン率が30％向上したといった成功例を本記事でも紹介しました。しかし、成果事例は他社のテスト結果であり、他社のトラフィック、仮説、目標に基づいたものです。何も考えずに他社に成功事例を自社で実施しても成果はあがりません。

Webサイトは会社によって異なります。トラフィックが異なるでしょうし、ターゲットも異なるため、最適化の方法も異なる可能性があります。他社事例を参考にする際には、「なぜ成果が上がったのか？」「ユーザーのどんな心理や課題が解決されたのか？」といった手法の裏側にある要素を考察したうえで、自社に適用できるかを考察して導入しましょう。

注意点3：一度に多くの要素をテストしない

Webサイトの多くの要素を一度にテストすると、どの要素がテストの成功や失敗に最も影響を与えたのかを特定するのが難しくなります。

記事ではABテストの手法として多変量テストの存在も紹介しました。しかし、テストする要素が多ければ多いほど、ページのトラフィックが多くないと統計的に有意なテストを実施することはできません。さらに必要なデータ量が多いということは時間もかかります。シンプルな同一URLテストで要素毎の改善を繰り返していく方が、結果的に早く改善につながることが多いでしょう。

ABテストのおすすめツール3選

ABテストに特化したツールでテストを行うことで、テスト用のページ作成や効果検証までを一連で行うことが可能です。この章では、日本で多く使われているABテストツールを3つご紹介します。

なお、ABテストツールについては以下の記事でも詳しく解説していますので、基本となる3種をご覧いただいた上でより多くのツールを比較検討したい方は、下記をご覧ください。

ABテストツール比較12選！規模＆用途別のおすすめを紹介

VWO

VWOは、日本をはじめ世界150か国以上、2,500社以上の企業に導入されているABテストツールです。

直感的に操作できるため、初めての方でも使いやすいツールです。ドラッグ&ドロップで簡単にテストを設定できるため、マーケター自身でテストの作成から実施、効果検証までを一連で行うことができます。

また、ヒートマップやセッションリプレイなどの分析機能も充実しており、ユーザー行動を分析した上で精度の高いテストが可能です。

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Optimizely

引用：https://optimizely.gaprise.jp/

Optimizelyは、高機能なABテストツールです。大規模なテストやカスタマイズが得意であり、データを駆使して効果的にサイトを改善できます。AIを使った提案機能もあるので、より個別化されたユーザー体験の提供が簡単です。

AB Tasty

引用：https://abtasty.gaprise.jp/

AB Tastyは、使いやすさと高機能性を兼ね備えたABツールであり、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための多様なアプローチを提供しています。直感的なインターフェースを持っており、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップでテストを構築できます。

ABテストツール比較12選！規模＆用途別のおすすめを紹介

UXとCVR改善に不可欠なABテスト

ABテストはデジタルマーケティングやUXデザインで不可欠な手法であり、データに基づいた改善を積み重ねることで顧客体験向上とコンバージョン率の増加を実現します。ABテストは一度の実施にとどまらず、継続的なプロセスとして実施することで、長期的にWebサイトやアプリのパフォーマンスを向上させることが可能です。

当社のメディアでも、資料請求フォームにダウンロード資料のイメージを掲載する、掲載しないでABテストを行った結果、ダウンロード資料のイメージを掲載した方が、掲載しないフォームと比較して約10％コンバージョン率が向上しました。

こうしたABテストの成果が示すように、適切なABテストを実施することで、コンバージョン率を向上させ、収益を増加させることができます。どの業界であっても、ABテストを実施する文化を定着させることが、大きなコンバージョンを達成するための鍵です。

効率的かつ正確にテストを行うためには、ABテストツールの導入が重要です。ABテストツール「VWO」なら、Webサイトやアプリ分析から、テストページの作成・実施、効果検証までを一つのツールで行うことができます。VMOは日本をはじめ世界150か国以上、Amazonやディズニーなど2,500社以上の企業に導入されています。

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