転職会議が40日で登録数2.23倍を達成する為に行った32回のA/Bテスト【前編:効果的なKPIとテスト設計】 | KAIZEN platform blog
「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
ABテストを検定する
検定とは 利用者にとっての意味だけを割り切って考えるなら、検定とは、「得られた結果が偶然なのか、そうじゃないのか」を判断するためのツールです。 ただ、何でもかんでも検定する必要はなくて、得られた結果に有意差があるかどうか知るだけなら、検定が必要な場合と検定しなくてもなんとかなる場合があります。 この記事では、ABテストを検定する方法と、どうすれば検定が必要かどうかぱっと見で分かるようになるのか、を書いていきます。 標本数が少ないABテストは検定で有意差を判断する 標本数が少ない時は、有意差があるのかを知るために検定が必要です。下記の具体例で計算方法を示します。 WebのABテストを行った結果、Aは15クリック、Bは10クリックだった。本当に差があるのかを検定で確かめたい この結果に有意差があるかを知るには、χ^2検定を使います。χ^2検定は以下の式で簡単に手計算できます。 χ^2 = (
web-analytics-or-die.org - このウェブサイトは販売用です！ - web analytics or die リソースおよび情報
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A/Bテスト、ユーザビリティエンジニアリング、抜本的革新：どれが最も有益か
定義： A/Bテスト（比較テスト）とは生のトラフィックを2つ（以上）に分けるものである。ユーザーのほとんどが目にするのは標準デザイン（「A」）だが、少数のユーザーは別案（「B」）を目にすることになる。統計的に有意な数を集めたら、コンバージョンレートや直帰率のようなKPI（key performance indicator；重要業績評価指標）が一番高かったデザインが次の標準になる。 ユーザビリティとはユーザーテストやフィールドスタディ、パラレル＆反復デザイン、忠実度の高くないプロトタイプ、競合調査、その他、多くの調査手法といった一連のユーザー中心のデザイン（UCD）活動を判断基準にするものである。 デザインの抜本的革新とは、標準的なデザイン変更プロジェクトで採用される山登り法から生まれるのではない、過去のデザインから逸脱したまったく新しいデザインを創造するものである。革新の例には根本的なブレ
ABテストでCVR改善に成功した海外事例まとめ15選！ | LISKUL
「海外ではABテストが盛ん」という言葉を耳にし、その内容が気にはなるものの、実際にそのノウハウや事例を外国語で仕入れるのは一手間だと、先送りにしてしまう人も多いのではないでしょうか。（かくいう私も「先送り」の日本代表です。） そんな皆様の一手間を解消すべく、海外のABテストの事例とその要点を日本語でまとめてみました。 普段から気になっている海外の事例を、どうぞサクッと日本語で仕入れちゃってください。 ※本記事は2014年5月19日に公開された記事をLISKUL編集部にて再編集したものです。 グローバルナビゲーションの削除とフォームの変形でCVR336％http://unbounce.com/a-b-testing/how-a-single-a-b-test-increased-conversions/ ・オリジナルページの特徴は、上部に分厚いグローバルナビが配置されていることと、右カラムに
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