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ニジボックスの案件事例をご紹介！

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「検索結果の表示は悪くないのに、ユーザーの離脱率が高い」「サイトの改善をしたいけど、どのような方法があるのだろう？」などと思ったことがある方も多いでしょう。コンテンツをもっと良くしてユーザーを増やしたいと考えたときには、「多変量テスト」での効果を検証することがおすすめです。

しかし、「多変量テスト」に効果があるのかいまいち分かりにくいと感じる方も少なくありません。

本記事では、ABテスト・多変量テストの違いやそれぞれの効果などを解説しています。テストを取り入れたいと考える方は、ぜひ参考にしてみてください。

多変量テストとは？

多変量テストとは、複数の要素の変更を組み合わせて数多くのパターンを比較検証するテストです。
改善する要素を決定するために、複数のパターン全ての中で効果が大きかったパターンを決定するために使われています。

たとえば、Webサイトのファーストビューを検証する場合のパターンを考えてみましょう。

【パターン例】

• キャッチコピーA × 画像A
• キャッチコピーA × 画像B
• キャッチコピーB × 画像A
• キャッチコピーB × 画像B

上記のように考えられるパターンを作成し、検証を行います。
検証するパターンは多いですが、どの組み合わせが効果的なのか、個々の要素がどれくらい影響を与えているのか、コンバージョン率を上げるための最適な組み合わせを見つけることが可能です。

多変量テストの効果

多変量テストの効果のひとつが、1つのキャンペーンやコンテンツに全てのパターンを組み込んで最短で検証できることが挙げられます。
たとえば、商品を購入したユーザーへ特典をつけるとして、同じ特典でも購買意欲が湧くような複数のバリエーションを考えて、一度に試すことが可能です。

また、検証結果から消去法で評価の高いパターンを採用できます。不要となった情報を精査できる効果を感じるでしょう。

多変量テストのメリット

多変量テストのメリットは以下のとおりです。

1. 検証時間の短縮

ABテストと違い複数のパターンを全て同時に実施できます。
したがって、繰り返し行う必要がなく、長期的なテストを実施しなくてすむメリットがあります。

2. デザインの方向性が分かりやすい

Webサイト・コンテンツのいかなる要素にデザイン画像やCTAなどを設置したかでユーザーに影響を与えたかどうかが分かり、デザイン修正のヒントになります。
また、デザイナーに対して、的確な修正指示を出すための役に立つでしょう。

3. 組み合わせに迷った場合に全て試せる

ABテストのように修正する要素を絞れない場合、多変量テストでは全て試すことが可能です。
判断ができない、難しいと感じた際の背中を押してくれます。

多変量テストのデメリット

多変量テストのデメリットは以下のとおりです。

1. トラフィックが大量になりやすい

多変量テストの場合、1つのテストを行うためのパターンの種類が多くなると、検証するために必要なトラフィックも多くなります。
トラフィックが少ないWebサイト・コンテンツだと多変量テストの実施自体が難しいです。

2. 複雑になると時間がかかる

多変量テストが複雑になってくると、基にしているWebサイト・コンテンツからさらにバリエーションを増やしたテストを行う必要が出てきます。
当然パターンが多い場合は、さらなる検証時間が必要になります。

ABテストとは？

ABテストとは、Webマーケティングにおいてコンバージョン率（CVR）を最適化するための手法の1つです。
Aパターン・Bパターンの2通りのテスト内容を準備して、どちらが多くの成果を上げられるかを検証します。

ABテストには、テストを実施する期間の異なる下記2種類のテストがあります。でよく使用される種類は下記のとおりです。

また、検証する期間を空けるなどテスト期間を限定的に決めて行う検証方法が主流です。

■関連記事：ABテストについては下記の記事で詳しく解説しているので、併せてご覧ください。

多変量テストとABテストの違い

多変量テストとABテストの違いは以下のとおりです。

• 検証する要素・パターンの数
• 検証時間・期間

ABテストは明確な違いのコンテンツを作成して検証しますが、多変量テストであれば少しの違いを持つコンテンツを多く取り入れて検証できます。

ABテスト・多変量テストの手順

ABテスト・多変量テストを行うための実施手順を紹介します。

1. 仮説を立てて問題を知る
2. テストの種類を決定
3. テストの実施
4. 効果の精査

それぞれポイントを含めて、詳しく解説していきます。

1. 仮説を立てて問題を知る

まずは、問題となっている部分に着目し、思いつく限りの理由を挙げてみます。
問題点が不明なままであれば、同じことの繰り返しです。
問題を解消するための仮説を立てて、テスト内容を作成して検証していけば大きな効果を期待できます。

仮説を立てるためのポイントは、コンバージョン率（CVR）を上げるための施策を考えることです。
特にヒントとなるのは、ユーザーがどこで離脱しているのかを確認することです。

■参考記事：CVRについては下記の記事で解説しているので、ぜひ併せてご覧ください。

2. テストの種類を決定

仮説を立てた後は、その内容を基にしてABテスト、多変量テストの種類を決めていきましょう。
種類が決まったら、実際にテストパターンを作成します。
テストを作成する場合にも、下記ポイントを意識するとより効果を感じられるため、ぜひ取り入れてみてください。

要素	ページ内に必要な画像・情報・ボタンなどの入れ込む要素を考えます。
配置場所	「どのような情報」を「どこに」配置するかを考えます。配置する場所によって効果が変わってきます。
デザイン	色や形、画像にこだわることで、ユーザーが受ける印象を変えられます。
言葉	キャッチコピーや情報の解説文に魅力を持たせると、ユーザーの反応は変わります。

3. テストの実施

検証用のWebサイトを作成し終えた後、もしくはABテストツールで検証の設定が完了したら、実際に検証を始めます。
テスト期間・目標とするコンバージョン率などを決め、繰り返しテストを行いましょう。

ユーザーの流入数が少ない場合、正確なデータが取れるまでの期間も長くなりやすいです。
時間的にも、気持ち的にも余裕を持っておくことも大切です。

4. 効果の精査

最後に、検証データを精査します。
1つのテストから分かる検証結果を精査することで、Webサイトをより改善したコンテンツを作り上げられます。
テストの結果を見て、改善とテストを繰り返し行うことがベターです。
また、検証結果がテスト前と変わらない場合もあります。

検証した結果、テスト前と変わらない場合に考えられる理由は下記のとおりです。

• 仮説の方向性が違った
• パターンの質が同等だった

テストのやり方に間違いはないですが、仮説の方向性を間違わないよう随時確認する必要があります。
より良い結果を出したパターンを新しいWebサイト・コンテンツに取り入れましょう。

多変量テストの注意点とポイント

多変量テストはテストパターンが多くなりがちな点に注意が必要です。
思いつくだけのパターンを考えてしまい、検証結果を見るのも時間がかかりやすくなります。

トラフィックが多い場合も、検索データの取得までにさらなる時間を費やしてしまいがちです。
テストパターン・組み合わせの数を限定して、実施すればスケジュールも組みやすくなるでしょう。

ABテスト・多変量テストはツールの利用で効果的に検証ができる！

ABテストや多変量テストを行う場合、効果的で正確性のあるデータが必要です。
正確なデータを取得するための自動ツールを利用すると、より効果的です。

また、テストを作成したりユーザーの流入経路の指定から分析までを行ってくれたりするツールもあるため、Webサイト・コンテンツの作成に時間をかけることなく、効率良く進められます。

知名度のあるテストツールは以下のとおりです。

• DLPO
  国内トップの実績を誇り、ABテスト・多変量テストなどができます。ユーザー属性からLP表示内容などを自動作成・最適化する機能があります。
• Ptengine
  タグの実装後、たった5分で利用可能なツールです。Webサイト上でさまざまなデータ収集を行える機能があります。

■参考記事：以下の記事では、上記以外のABテストツールについて紹介しています。ぜひ併せてご覧ください。

まとめ

多変量テストのメリットとデメリット、ABテストとの違いや注意点を紹介しました。1度のテストから細かなデザインの修正をしたいと考えた場合は多変量テストがおすすめです。

多変量テストのメリットとデメリットを考慮しつつ、ぜひ取り入れてみてください。

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