[B! ab testing] donnie28064212のブックマーク

Backlogの改善でわかった A/Bテストを失敗に導くアンチパターン5選 | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)

※ 数字は仮のものですが、改善率は実際の結果と大体合わせてあります。これらの結果から「基本的ではない機能を持つアイコンにラベルを合わせて表示すると、ユーザーの使用率が上がる可能性がある」ということがわかりました。特にウォッチ機能と編集機能の改善率の差にわかりやすく出ていますね。現在はこの結果や更なるA/Bテストを基にしながら、他の画面の改善も進めています。 A/Bテストを失敗に導くアンチパターン結局どっちがいいの？ A/Bテストサイコー！　なんでもいいからA/Bテストしたいぞ！ ……と言いたいところですが、実際はそう簡単ではありませんでした。やってみて初めて気付いたり、改めて実感した知見から、A/Bテストを失敗に導くアンチパターンをいくつか共有します。アンチパターン 1: 仮説を設定しない仮説は、テスト内容を決めたり、結果を評価する際の判断基準になります。テストを行う前に仮説を設

donnie28064212 2017/07/12

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トップページの終焉――ウェブサイトのパーソナライゼーション事例 | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報

企業Webサイトのトップページを訪問者ごとにパーソナライズするのは、どうなのだろうか。Optimizelyのサイトでトップページをパーソナライズした事例から、その考え方やセグメントの分け方、クリエイティブ、そして成果を紹介する。 1998年、ジェフ・ベゾス氏はインターネットについてあるビジョンを抱いていた。同氏がアマゾンを設立してから4年が経った頃で、アマゾンは書籍や音楽の巨大オンライン市場として軌道に乗りつつあった。その年に行われたワシントン・ポストとのインタビューで、ベゾス氏はウェブについて先見性のあるコメントをしている。同氏は次のように述べていた。顧客が450万人いるなら、店舗が1つではだめだ。450万の店舗が必要だ。それから19年たった2017年の今、私がアマゾンのトップページを訪問すると、その内容はかなりパーソナライズされている（2016年8月には、蛍光色に光るライトスティ

donnie28064212 2017/07/10

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速報！Google Optimize（グーグル・オプティマイズ）使用感レポート | 株式会社プリンシプル

本記事で触れているGoogleアナリティクスは、ユニバーサルアナリティクス（UA）を前提としています。 GA4を対象とした記事ではございませんので、ご注意ください。 Google Optimizeとは Google社が2015年5月に発表した、Google マーケティングプラットフォーム（旧Google アナリティクス360 スイート）製品シリーズの一つで、A/Bテストを行う製品、Google Optimize 360の無償版です。（以下、単に「Google Optimize」と記述しているものは無償版を指しています。） A/Bテストツールといえば管理画面からテストパターンを作ることができる「Optimizely」や「Visual Website Optimizer」など有料ツールが多い印象ですが、無償で管理画面からA/Bテストを設定して試すことができるツールとして非常に有用なツールと目

donnie28064212 2017/05/21

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Experiment types - Optimize Help

Google Optimize and Optimize 360 are no longer available as of September 30, 2023. Any experiments and personalizations still active on that date have ended. Frequently asked questions Why was Optimize sunsetted? We rem ain committed to enabling businesses of all sizes to improve your user experiences and are investing in third-party A/B testing integrations for Google Analytics 4. We are focused o

donnie28064212 2017/05/21

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A/Bテストに用いられる統計的検定手法（ロジック）のまとめ＆比較 | RCO Ad-Tech Lab Blog

リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら汎用人型雑用AIの stakaya です。たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ＆比較記事を発掘したので、このまま眠らせているのはもったいないぞと、圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。あの頃は私も若かった。社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。はじめに本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト（A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策（通常、A・Bと記載）を比較す