ECzine Day(イーシージン・デイ)とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。
「来月末までに登録数を2倍に!」 一見無理そうなこの目標に挑んだのは株式会社リブセンスの転職会議運営チーム。 “40日間”という限られた期間の中で多額のプロモーション費をかけるわけではなく、A/Bテストを中心としたサイトの改善を徹底的に回し続け、短期間で登録数を向上させることに成功しました。 今回はディレクターとしてこのプロジェクトを牽引されていた黒澤氏に伺った、数多くのA/Bテストを実施し、成果を出すために大切なKPIやテスト設計の考え方を紹介します。 (写真の右から4番目がお話を伺った黒澤氏) ■なお今回の事例記事は全3回にわけて紹介します 【前編】効果的なKPIとテスト設計のコツ(本稿) 【中編】実践A/Bテストケーススタディ(後日公開予定) 【後編】チーム・文化作りのポイント(後日公開予定) 圧倒的なスピードでテストを回すためのKPI・テスト設計 『来月末までに残された日数は4
ジェイソン・コーエン氏が6月に公開したA/Bテストに関する記事は、もっと注目を集めていいし、もっと詳しく掘り下げられるべきだ。オンラインマーケティングの世界にいる人間ならたいてい、クリックスルー率、会員登録率、コンバージョン率などを改善できるA/Bテストの威力を知っている。ページを訪問した人が望ましいアクションを起こす割合を高められるというのは、すばらしいことだ。 しかし、テストの仮説を立ててから、立案、開発、実行へと至るプロセスには、危険が満ちている。そして、いちばん目立たないが最も油断ならない落とし穴の1つが、実はテストの対象として何を選択するかなんだ。 グラフで見る「極小値」問題 ランディングページの各要素をテストするというのは確かに面白いし、やる価値がある場合もある。しかし、ランディングページや製品ができたばかりの段階では、適切でないことが多い。実際に、上の図にあるように、グラフに
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか? そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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