【5分で分かる】多変量解析によるLPO対策を徹底解説!事例を使って図解解説します!

あなたのサイトには、どんな目的がありますか?商品を売りたい、問い合わせや資料請求をしてもらいたい、クリックをしてもらいたい…様々な目的があるでしょう。そんな目的達成確率が高いサイトを見つける手法が多変量解析です。

今回の記事では、誰でもwebコンテンツの多変量解析ができるように図解しながら多変量テストとABテストについて解説していきます!

webコンテンツの多変量解析手法:多変量テスト・ABテストとは?

webページの多変量解析手法として使われるのが、多変量テスト、ABテストです。

多変量テストやABテストはLPO(ランディングページ最適化)を行うための手法で、多変量解析の中の一つです。ウェブサイトに特化していて、最終的にビジネスの目的に則しているサイトを見つけるために実施します。

ちなみに、ビジネスの目的に則しているかの指標をコンバージョン(資料請求や問い合わせ、商品購入等)と言い、マーケティングではコンバージョン率が高いサイトを探していきます。コンバージョンはサイトやビジネスによって異なります・

ABテストとは、同じWebページの異なる2パターンを同時に表示し、どちらのバリエーションがより多くのコンバージョンをもたらすかを比較するテストで、

多変量テストとは、ウェブページの複数の要素を変更してテストし、どの組み合わせがより多くのコンバージョンをもたらすかを判断するテストです。

…ちょっと言葉だけだと伝わりづらいですよね。
では、事例と図解を用いて説明していきます。

多変量解析とは何が違う?

ABテストや多変量テストは、多変量解析の一種です。
多変量解析とは、多数のデータに対して、様々な分析方法を用いることで結果予測等を行う統計的手法です。ABテストや多変量テストは、ベイズ的アプローチ等の統計手法を用いますので、多変量解析の一種と言えます。

A/Bテスト・多変量テストを事例で徹底解説

ABテストや多変量テストの目的は?

あるサービス紹介サイトを考えてみましょう。このサイトでは、サイト上の資料請求ボタンを押してもらい、問い合わせをしてもらうことを目的としています。ここでは「資料請求ボタンが押される」行為のコンバージョン率を測っていますが、5%程度とあまり成果が出ていません。

そこで、ABテストや多変量テストを活用して、どんなサイトなら資料請求されるのかをチェックすることとします!

実践①:ABテストでチェックする

ではまず、ABテストでこの解決に取り組んでみます。

ABテストではサイトを2パターン(必要に応じて複数パターン)作成し、それぞれのサイトのコンバージョン率等のデータを比べることで、どちらのサイトが良いかチェックします。

今回は、元サイトをパターンA、色合いやイメージを改善したサイトをパターンBとして比較してみます。結果としてコンバージョン率はパターンBの方が高く、改善が効果的だったことがわかります。

でもこれだけでは2パターンしかわかりませんし、どの要素が本当に効果的であったのかがはわかりません。

そんなときに有用なのが多変量テストです。では多変量テストをみていきましょう。

実践②:多変量テストでチェックする

多変量テストでは、サイトの要素をいくつか設定し、複数パターンを比較して最適なサイトを見つけ出します。これにより、どの組み合わせが良いのか?どの要素が必要なのか?が調査できます。

今回は、記事の中で、①資料請求ボタン位置、②色合い、③事例表示方法の3点について変更して、どれが最も正しいのかを調べてみます。

①〜③の組み合わせをする場合、2×2×2=8パターンの組み合わせができました!ではこの記事を使ってコンバージョン率を比較してみた結果が以下表です。

項番 ①資料請求ボタン位置 ②色合い ③事例表示方法 コンバージョン率
右端 青ベース 文章 5%
右端 青ベース 一覧 5%
右端 黄ベース 文章 6%
右端 黄ベース 一覧 6%
中央 青ベース 文章 7%
中央 青ベース 一覧 7%
中央 黄ベース 文章 10%
中央 黄ベース 一覧 10%

結果を見ると、最適な組み合わせは一目瞭然で、黄色ベースのボタン位置中央が良いことがわかります。また、事例表示方法についてはコンバージョン率に関係なさそうであることもわかります。

このように、多変量テストでは要素の組み合わせだけでなく、どれが目的に関係するのか?についてもわかるのがメリットです。

実践:各ページの結果比較方法

ABテストと多変量テストでは、複数ページを作っていることはわかったかと思います。今度は、どうやって各ページを比較しているのか?について話していきます。

普通にサイトを検索した場合は、ユーザが訪れるのは一つのサイトです。ABテストや多変量テストでは、本来1つのサイトに入るユーザを各比較サイトに振り分けます。その後それぞれのユーザのコンバージョン率を確認することで結果を確認します。

ちなみに振り分けについては、一般的なMAツールやefoツール等で自動で可能です。

そのため、サイトに来るユーザが多くなければ十分な振り分けができません。特に多変量テストはかなり多くのパターンを作りますので、それ相応に多くのユーザが必要とあります。

ABテスト・多変量テストを成功させるポイント4点

ABテストや多変量テストがわかったところで、実際に戦略を考える時にはどういうことをすればいいのか?についてお話しします!

ポイント①:誰に向けてのマーケティングかを明確にする

まず初めに「誰に」このウェブサイトを届けたいのかを明確にしましょう。性別、年齢、子供の有無、B2Bなら業種などなど、誰に届けるかによってウェブサイトの特徴は異なります。

特にtoC(対個人)にお勧めなのが、ペルソナです。ペルソナとは、架空のサービス利用者のモデルを設定し「この人ならどう考えるだろう?」と改善を進める手法です。性別や年齢、対象の性格、趣味嗜好等を詳しく設定しておくことで、改善策を考えやすくなります。

設定したペルソナがテストの設計図になりますので、明確に設定してみましょう!設定ポイントをいくつか例示しておきますね。

  • 年齢は?年齢層は広がっているか?
  • 誰がお金を出してくれるか?本人?上司?両親?
  • 予算はいくらか?
  • ユーザがウェブサイトで成し遂げたいことは?
  • なぜユーザは製品やサービスに興味があるのか?
  • ユーザの不満は何か?
  • 製品やサービスは、彼らの問題をどのように解決するのか?

更に明確にするためには、営業担当に話を聞いたり、現在のお客様にインタビューをしたりするのがおすすめです!

ポイント②:目標を明確にする

テスト実施においては「何を達成するのか」が非常に重要です。何を達成するかを明確にしていないと、結果の評価がしづらくなってしまいます。

いくつか考えるポイントをあげておきます。これらの問いに答えてみて、明確な目標値を設定しましょう!

  • 最終的な目標、全体的な目標は何か?(大抵「売上を上げること」になるかと思います)
  • どんなユーザが理想か?
  • ウェブに訪れたユーザが、どのようなステップで顧客になるのか?
  • 今回のテストが、最終的な目標達成にどのように役立つか?(フォーム送信の増加、購入の増加、メール登録の増加、電話の増加等)
  • コンバージョンの量を増やすのか?それともコンバージョンの質を高めるのか?

一点注意ですが、目標はできる限り数値で設定しましょう。(コンバージョン率○%、訪問数○件 等)数値の方が達成できているのかが明確になり、後述する振り返りがしやすくなります!

ポイント③:仮説を作る

ペルソナと目標が明確化したら、テストの仮説を作りましょう。

「色合いを明るくしたらユーザは見やすくなるのでは?」や「資料請求ボタンを大きくすれば目にやすいのでは?」等、仮説検証を繰り返すことで、少しずつウェブサイトを改善することができます!

参考として、ユーザがコンバージョンに至らない一般的な理由を紹介します。

  • ユーザが求めている情報が提供されていない。
  • 次に何をすればいいのか?が見づらい。資料請求ボタンが見づらい、惹かれない
  • コンテンツと提供するサービスが一致していない。シンプルなサービスなのに、ページが複雑であると、難しいと思ってユーザは離れてしまいます。逆に、サービスが複雑なのに、重要なポイントを説明していないと、ユーザが不安になってしまいます。
  • 提供サービスとイメージがリンクしていない。葬儀のページに、笑顔の人がいても違和感があるかと思います。ユーザの感情を刺激するサイトにする必要があります。
  • コンテンツが分かりにくい。文章が少なく、読みづらかったり、画像が見づらい。
  • そもそも目的とするユーザが来ていない。素晴らしいサイトであっても、興味のない人が購入することはありません。

ユーザの見えない不満を理解することで、効果的なテスト戦略を立てることができます。これらの問題に対応する仮説を立ててテストすることで、オーディエンスにとって何が効果的か正確に把握することができます。

ポイント④:結果を記録して改善

実際にテストを行ったら、仮設とその結果を記録してナレッジ化していきましょう!学んだことを活かして新たな仮説やテストを行うことで、どんどん改善されていきます!

記録する媒体や内容はどういった形式でもいいですが、何をテストし、その結果から何を学んだのかを記録することが重要です。

例えば、見出し・コンテンツ・問い合わせボタン(CTI)それぞれを項目として、それらの色・サイズ・内容等について評価してみたらいいかもしれません!

まとめ

ここまでの記事の内容をまとめると以下の通りです。

  • ABテストと多変量テストはコンバージョン率を上げるための手法
  • ABテストでは、2つのページを作ってどちらがより良いかを判断
  • 多変量テストでは、複数の要因それぞれについて影響をチェックし、最適を見つける
  • ABテストでも多変量テストでも、通常のウェブサイトに来る人を各パターンサイトへ振り分けする。その関係で、ウェブサイトにたくさんの人が来ていないと効果が薄い
  • ABテストと多変量テストのポイントは4つ
    ①誰に向けてのマーケティングかを明確にする
    ②目標を明確にする
    ③仮説を作る
    ④結果を記録して改善

サイトの価値を上げることで、自身で営業することなく購入数を増やすことに繋がります!EFO対策をしっかりして、サイト力強化に取り組みましょう!

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です