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皆さんこんにちは。ギャプライズ鎌田(@kamatec)と申します。 突然ですがまずはこちらの数字をご覧ください。 これは世界No.1ABテストツールであるOptimizelyが、2億回以上に及ぶ膨大なABテストの結果からはじき出したABテストの成功確率です。 ご覧頂くと分かる通り、ABテストのうち、目標とした数字が上昇するケースは約25%であり、残り15%は結果が下がる、更に60%は結果の優劣が付かないまま終わるという結果になっています。これが何を意味しているかというと10回中6回は「優劣が付かないテストをいつまで走らせるか」という判断を強いられるということなのです。 実際ABテストに関連するセミナーを開催すると、ほぼ間違いなく 「ABテストの結果を判断するのに、どれくらいのサンプル数と期間が必要なのですか?」 という質問をいただきます。それくらいABテストを実施している方は、ABテストの
ABテストはスピーディかつ確実にWebサイトのパフォーマンスを上げる手法です。ここにヒートマップを組み合わせて活用することで、Web改善をさらに効果的に回すことができます。現時点でのWeb改善手法としては最強と言ってしまってもいいくらい相性のいい組み合わせです。 ではなぜこの組み合わせが効果的なのか?今日はABテストとヒートマップを組み合わせて効率的かつスピーディに改善を回す方法をご紹介します。 結果が良くなった要因を突き止めるABテストにおいて良い結果が出たときに、どれだけの方が「なぜ良かったのか?」の要因を追求しているでしょうか?良くなったという結果は把握していても、それが「なぜ?」かまでは追求しきれていないのではないでしょうか。このような状況にヒートマップは非常に有効に機能します。 例を見てみましょう。以下はSimilarWebというツールのwebサイト改善にあたり、オプティマイズリ
今まで多くの部署や人が必要だったページの改修・ABテストを迅速に実行できます。細かく設定できるターゲティング機能、そして独自の統計エンジンを備えています。サイト改善プロセスを強力にサポートします。
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