こんなことありませんか
「ユーザはこんな機能が欲しいはず」
こんな機能があれば、ユーザは喜ぶ?
- 頑張って作った
- けど使われなかった
何が問題なんだろう
「デザインリニューアル」
流行りのデザインにしよう!
- 半年かけて作った
- けどよいフィードバックは得られなかった
どこが問題なんだろう
ABテストからはじめよう
ABテストとは
ある特定の期間にページの一部分を2パターン用意して、どちらがより効果の高い成果を出せるのかを検証すること
https://liskul.com/what-is-ab-test-17813
ある目標に対して、
どんな手段をとることが、目標に対する貢献度が高いかを検証する
どうやるのか
例
Webサイトからのイベントの申し込みを増やしたい
仮説によって導かれたA/Bパターンを用意する
- 青背景のページでは、青ボタンは視認性が悪い
- 青っぽい背景のページで「申し込む」ボタンは、赤の方が良いのでは?
目標を立てる
目標と言っても、ここでいう目標は何を比較するのか
「申し込むボタンが押された数」
計測する
ユーザによって「申し込む」ボタンの色を変えて計測ログを保管する
申し込むボタンをみた人、申し込むボタンが押された数を赤パターン・青パターンで保持
結果が出る
どちらのケースで優位性があるか統計的に導き出き、結果を出す
それが事実となる
そして、事実から新たな仮説が生まれる
簡単にはじめられる
ABテストを行えるツール
- Ruby on Railsでやるなら
- split
- controller側の処理も分岐したりできるので、かなり高度な検証が可能
- split
- その他簡易的にやるなら
- Googleオプティマイズ
- デプロイ不要なのでやりやすい
- Googleオプティマイズ
ABテストを助けるツール
- Googleアナリティクス
- ユーザーエクスプローラー等を用いた、1ユーザを軸にした行動分析
- Hotjar
- ユーザの行動を撮影して確認したり、ヒートマップでユーザ行動の分布分析
- アプリケーションのログ
- なんだかんだでいざという時役に立つ
ABテストを通して得た学び
- 定量化が行え、数値で語れるようになった
- 明確な事実が生まれる
- やればやるほど新たな仮説が生まれる
- 突き詰めると、大きな改善につながる
- やればやるほど新たな仮説が生まれる
- 明確な事実が生まれる
- 小さくはじめたほうが良さげ
- 大きく始めると、何が起因したのかわからない
- ABテストの結果が本当に正しいのか疑って調べることの必要性
- 当初の仮説と全く違った問題の発見や気づきがある
最後に
ABテストを通した仮説検証で、よりよいサービスを作りましょう