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abtesting.jp
当記事はシリコンバレーを拠点にモバイルアプリ向けのA/Bテストソリューションを提供するApptimize社から寄稿いただきました。 モバイルアプリのA/Bテストにおける留意点 最近ではウェブサイトのA/Bテストだけでなく、モバイルアプリのA/Bテストを展開する企業も増えてきています。ではモバイルアプリのA/Bテストを行う際、一体何を注意しなければならないのでしょうか。 最適なアプリのバージョンを見つけるためには、テストデザインと結果分析を繰り返し検討していくというテストに情熱を注ぐカルチャーを育成することはもちろん言うまでもなく必要です。そのため、経営戦略と一致したテストの目標を作ることが前提になります。 目標は大きくエンゲージメント、リテンション、トランザクション、広告売上という4つに分けることができます。仮説を立て、テストをデザインし、テスト結果を分析するという流れの中で、この4つの目
ウェブサイトのA/Bテストと異なり、モバイルアプリのA/Bテストでは柔軟に処理の切り替えが難しいため従来はウェブサイトを埋め込むなどで対応が行われていたが、モバイルアプリのA/Bテストに特化したサービスもでてきており、実施分析が可能になっているため、有力なサービスを何点か紹介します。 Apptimize http://apptimize.com/ Leanplum https://www.leanplum.com/ PATHMAPP https://www.pathmapp.com/ PTIMIMO http://www.optimimo.com/ またプログラミングの技術は必要になってきますが、オープンソースでモバイル向けA/Bテストも実施可能です。 上記と同様にモバイルA/Bテストサービスを提供していたClutch.ioがTwitterに買収されたのち、Clutchは突然オープンソース
多変量テストとは A/Bテストはその名の通りAかBの2パターンをテストしてより良い方を決めるというものですが、似たようなテストに「多変量テスト」があります。これまた文字通り2パターンではなく複数の要素をテストしてより良いものを決める、というものです。 もう少し深堀りすると、テストをする要素の数がA/Bテストに比べて増えるだけではなく、各要素がどのように影響しあっているか、というところまでを明らかにしようとする手法です。 多変量テストの目的は「どのような要素の組み合わせがより効果的なのか」を測定することですが、それだけではなく「ユーザーに対して、どの要素が潜在的に良い(もしくは悪い)影響を与えているのか」というところも明らかにします。 多変量テストがよく使われるケース 最もよく多変量テストが使われるケースとしては、例えばキャッチコピーやエントリーフォーム、フッターなどサイトに載せる要素が複数
当記事はシリコンバレーを拠点にモバイルアプリ向けのA/Bテストソリューションを提供するApptimize社から寄稿いただきました。 モバイルアプリのA/Bテストにおける留意点 最近ではウェブサ 続きを見る
無料かつ手軽にA/Bテストができるツールの代表格といえばGoogle Analyticsの「ウェブテスト」です。従来は「Google Website Optimizer」という独立したツールだったのですが、2012年の8月からGoogle Analyticsに統合されました。そんなウェブテストの設定方法を解説します。 準備 テストページの作成 まずGoogle Analyticsで設定をする前に、テスト対象となるページの作成が必要です。ウェブテストでは複数のバージョンを比較できますが、後から効果測定も複雑になるため、まずは1パターンでテストをすることがオススメです。 ポイント オリジナルページに対し、どこか1箇所を変えたバージョンのページを作成します。この「1箇所」というのが重要なポイントで、複数箇所変更してしまうと、結局その中でどれが効果的だったのかを検証するのが難しくなります。具体的に
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