UXデザインにおけるA/Bテスト:その意義と必要性

A/Bテスト(スプリットテスト)とは、CTA(CTA: Call To Action)、コピー、画像、その他の変数において最もパフォーマンスの高いバージョンを見つけるための定量的な方法です。A/Bテストを行うには、1つの要素に対して2つ以上のバージョンを用意し、ユーザーグループをランダムに2つに分け、どちらのバージョンがより良いパフォーマンスを示すかを確認します。A/Bテストに最適なツールは、UnbounceVWOOptimizelyなどがあります。

デジタル製品のデザインには、数多くのジレンマがつきものです。例えば「どのフォントが一番読みやすいか」や、「どのようなCTAのコピーがよりコンバージョン率が高いか」など、数多くの選択肢から選ぶことは、デザイナーの頭を悩ませます。もちろん、ベストプラクティス(Best practice)や直感に従うことは良い出発点ですが、それだけではビジネスの場で上手くいかず、間違ったデザインの選択は収益に悪影響を及ぼしかねません。それでは、どうすればいいのでしょうか。全てのUXに関する決定には確実なデータに基づいて行わなければなりません。では、どこからそのデータを得られるのか。そこで使えるのがA/Bテストです。A/Bテストについて詳しく知りたい方は、以下をご覧ください。

A/Bテストとは?

A/Bテスト(=スプリットテスト)とは、あるデザイン(ウェブページの背景画像、ホームページのフォントサイズやCTAコピーなど)の2つの変数をランダムにユーザーに見せ、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを調べる簡単な実験です。最も多くのユーザーに望ましい行動(例:CTAボタンのクリック)を取らせた勝者のバリアントが実装されるべきで、代替案は破棄されなければなりません。 この方法でテストできるものは何でしょうか。例えば、ページ上のボタンのテキストやフレーズ、サイズ感、色、形、CTAの配置といったほとんど全てのことをテストすることができます。

 

また、プロジェクト内で異なる画像を使用するテストでは、写真とイラストの比較、音声コピーのトーンの違い、異なるフォームの長さ、ラベルや配置などをテストすることもできます。

UXでのA/Bテストの重要性

前述したように、A/Bテストでは、意見や推測ではなく、データに基づいて製品設計を決定することができます。これは、デザインを大衆化すると同時に、ユーザーが製品設計において意思決定に参加することを可能にします。A/Bテストは、小さな変化がユーザーの行動にどのような影響を与えるかを知り、どのようなデザインアプローチをとるべきかを決定し、新しいデザインが正しい方向へ向かっているかを確認するのに役立ちます。また、デジタル製品のさまざまな要素においてもA/Bテストを使用すると、時間の経過とともに全体的なユーザーエクスペリエンスが向上し、コンバージョンが増加します。 重要なのは、良いUXはユーザーをウェブサイトやアプリに留まらせる、あるいは再び訪問してもらうことができますが、悪いUXではその逆になります。したがって、A/Bテストを実施することは、製品が稼働している間にUX調査を行うことができ、ターゲットのユーザーにとって何が有効で何が有効でないかを決定する素晴らしい方法なのです。製品を市場に流通する前に行う高価な環境テストに費やす時間とリソースを節約できるため、より効果的なアプローチと言えます。  

A/Bテストの正しい実施方法

A/Bテストでは、ターゲットユーザーのペインポイント、つまり、ユーザーが望むアクションを取るのを妨げているものは何なのか、十分な推測に基づいて行う必要があります。A/Bテストを実施するには、目標(例:「デモを予約する」ページでより多くのリードを生み出したい)、確固たる仮説(例:CTAのコピーを「連絡する」から「予約する」に変更すれば、ウェブサイトの訪問者をより魅了しリード数を増加するという仮説)、2つの変数(例:「予約する」 と 「連絡する」)の定義を行う必要があります。後者は変更されたテスト(テストB、変数)と呼ばれ、対照テスト(テストA)は、変更されたテストと比較するものです。  

 1つの変数に2つのバージョンを作成し、プロトタイプをテストのために共有できるようにします。そして、テストが正しく実行されていることを確認するために、モニターを行います。トラフィックの多いウェブサイトでは、可能な限り小さな変更でテストをします。トラフィックの少ないウェブサイトでは、例えばウェブデザインの全く異なる2つのバージョンをテストするなど、より大きな変更を行うことができます。 テストは、統計的に有意な結果を得るのに十分な期間、実施する必要があります。サンプル数が多ければ多いほど、また収集する情報が多ければ多いほど、テスト結果の信頼性は高まります。A/Bテストの結果を分析し、明らかに勝者となったものだけをデジタル製品に実装するようにしてください。もし、「差がない」という結果になった場合はどうすればいいのでしょう?それは、リスクなく好みのデザインを実装できることを証明しているということなのでご安心ください。

覚えておいて頂きたいこと:異なる仮説を立て、それをテストすることを恐れる心配はございません。A/Bテストを行う際に正解・不正解な質問はありません。ただ、顧客調査から分かったことに基づいて、テストの優先順位を決めるように行ってください。

A/Bテストのツール紹介

世の中には、A/Bテストに特化したツールがたくさんあります。中でも人気があるのは3つをご紹介します。

  •  Unbounce – ドラッグ&ドロップ式のランディングページビルダーで、コーディングをせずに作成・公開することができます。トラフィックからより多くのコンバージョンを得るための使いやすく、迅速に行えるツールです。
  • VWO – 世界をリードするウェブテストとコンバージョン最適化のプラットフォームです。定性・定量的なユーザー調査、実験ロードマップの構築、デジタル製品に関する継続的な実験の実行が可能です。
  • Optimizely – WebサイトでのA/Bテストの構築と実行を支援する実験プラットフォームです。コンバージョン率を上げるためのデザイン選択のための様々な実験を作成・実行できるサービスです。

推測ではなく、テストをしてみましょう。

このように、A/Bテストはとても難しい作業ではなく手軽に始めることができます。A/Bテストは、あなたのUXにおける決定の基礎となる貴重なデータに導くことができます。また、デザインの仮定が間違っていたことが証明されることもあります。  

A/Bテストは、UXデザイナーのツールキットに追加できる強力なツールです。エンドユーザーを意識したA/Bテストを定期的かつ一貫して行うことで、デジタル製品のユーザーフレンドリーを段階的に向上させることができます。そして、それは収益に大きな影響を与えるでしょう。

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