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A/Bテスト分析

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対応者:トライハッチCS

■A/Bテスト分析とは

A/Bテストを実施した結果を確認できる機能です。

各パターンのアクセス数やコンバージョン数、クリック率などを比較し、どのパターンが最も高い成果につながったかを分析できます。

分析結果を活用することで、ユーザーに効果的なファーストビューやコンテンツ構成、CTAなどを把握し、LPの改善に役立てることができます。

また、勝利確率も確認できるため、どのパターンが優位な成果を出しているかを判断する際の参考になります。

■確認方法

  1. サイドメニューの「効果測定」をクリック

  2. 「A/Bテスト分析」をクリック

  3. 分析データを閲覧したいURLを選択

  4. 「A/Bテスト」タブをクリック

以上で、データを確認することが可能です。

■A/B分析の見方

A/Bテスト分析画面では、A/Bテストの実施結果を確認できます。

各パターンの成果を比較することで、どのパターンが最も高い効果を発揮したかを分析できます。

  • A/Bテスト名
    画面上部のプルダウンから確認したいA/Bテストを選択できます。
    ​

  • テスト概要
    画面上部には、A/Bテスト全体の集計データが表示されます。

項目

内容

ユーザー数

A/Bテスト期間中にアクセスしたユーザー数

セッション数

A/Bテスト期間中のセッション数

スワイプLP内フォームCV

ツール内フォームで発生したコンバージョン数

外部サイトCV数

外部サイトで発生したコンバージョン数

期間

A/Bテストの実施期間

バージョン数

テスト対象となったパターン数

  • バージョン別分析データ
    各パターンごとの成果を確認できます。

項目

内容

パターン名

A/Bテストで作成した各パターン名

ユーザー数

そのパターンが表示されたユーザー数

セッション数

そのパターンのセッション数

スワイプLP内フォームCV

そのパターンで発生したフォームコンバージョン数

CV率

コンバージョン率

■アイコンについて

各パターンの横に表示されるアイコンから、A/Bテスト結果を確認できます。

  • 🏆:最も高い成果を出したパターン

  • 🚩:現在LPで表示されているパターン

※表示内容は今後変更される場合があります。

■活用方法

A/Bテスト分析では、各パターンのCV率やコンバージョン数を比較することで、どのデザインや構成が成果につながりやすいかを確認できます。

例えば、ファーストビュー変更パターンのCV率が高い場合は、その内容を本番LPへ反映することで、さらなる成果向上が期待できます。

また、ブロック順変更やLP全体変更パターンの結果を比較することで、ユーザーが反応しやすいコンテンツ構成や導線の改善に活用できます。

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