SaaSのチェックアウトA/Bテストの実行方法
A/B テストは SaaS 製品を最適化し、コンバージョンを向上させるのに役立ちますが、その効果はターゲットオーディエンスやテスト方法などの要因によって異なります。チェックアウトプロセスと価格モデルのさまざまな構成を試すことで、それらの相対的な有効性に関する洞察を得ることができます。このガイドでは、段階的な形式でデータに基づいた意思決定を行うプロセスについて説明します。
目標を定義する
A/B テストの取り組みで達成したいことを明確に表現します。たとえば、チェックアウト完了率の向上、カート放棄の削減、平均注文金額の改善などを目指していますか? 明確で測定可能な目標を定義することで、取り組みのロードマップが提供され、進捗状況を評価するためのベンチマークが確立されます。
優先順位を特定します。まず、次の重要な質問を自問自答します。
- チェックアウトまたは価格設定プロセスにおける最も重要な課題は何ですか?
- ユーザーは高い割合でカートを放棄していますか?
- ドロップオフ率は、チェックアウトフローの複雑さに関連している可能性がありますか?
- 現在の価格設定が最大の収益のために最適化されているかどうかは不確かですか?
- 改善したい具体的な指標は何ですか?
- チェックアウトプロセスを完了するユーザーの割合を増やしたいですか？
- ユーザーがチェックアウトを完了する時間を短縮したいですか？
- 顧客生涯価値が最も高い価格帯を特定したいですか？
課題と改善点を特定したら、それらを優先順位付けします。結果を薄めないように、A/Bテストごとに1つまたは2つの重要な目標に焦点を当てることをお勧めします。次に、各目標に対して測定可能なターゲットを設定します。たとえば、「1か月以内にチェックアウト完了率を5％増加させる」または「次の四半期にカート放棄率を10％削減する」ことを目指します。
A/Bテストの明確な目標を設定することは不可欠です。これにより、SaaS製品に対する望ましい改善を評価するための適切なフレームワークを確立できます。
SaaS チェックアウト用の無料 A/B テストプラン
このテンプレートを使用して、効果的なチェックアウトテストを計画して実行します。セクションには以下が含まれます
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実験の詳細
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バリエーション
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指標
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分析
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その他
テスト変数の特定
A/Bテストを最大限に活用するには、テストする適切な変数を選択することが重要です。チェックアウトに焦点を当てることができる重要な領域をいくつか、最も効果的なテストを選択するためのヒントとともに説明します。
チェックアウトプロセスを漏斗のように考えてください。より多くのユーザーが購入までスムーズかつ抵抗なく進めるようにしたいと考えています。テキストをカスタマイズするためのオプションを次に示します。
レイアウトとデザイン： 明確で直感的なチェックアウトプロセスは、カート放棄率を最小限に抑えることができます。テストしてみてください ワンページチェックアウト 複数ステップのプロセスに対して、または「今すぐ購入」ボタンや信頼バッジの異なる配置を試す。ボタンの色を変更するなど、簡単なことでも違いを生む可能性があります。
フォームフィールドとデータ収集： 各フォームフィールドの根拠とその全体的なデータ収集目標における重要性を検討します。特定の部分をオプションにする、自動入力機能を利用して効率を向上させる、または代替経路としてソーシャルログインオプションを導入することを検討します。購入体験を簡素化することが、ユーザーの完了を促す鍵となります。テスト：
- 必須フィールドとオプションフィールド（例：電話番号、会社名）
- フォームのステップ数
- 自動入力またはソーシャルログインオプションの利用
お支払い方法： 多様な決済オプションを提供することは、より幅広い顧客の好みに対応することにつながります。以下を追加することを検討してください。
- クレジットカード／デビットカード
- デジタルウォレット（例：PayPal、Apple Pay）
- 銀行振込
- 融資または分割払いオプションの利用可能性（例：購入注文書）
信頼とセキュリティ： 信頼を築くことは、チェックアウトプロセスにおいて重要です。ユーザーの信頼を高めるために、さまざまな方法でこれを表示してみてください。
- SSL 証明書や McAfee Secure などのセキュリティ バッジを表示する
- 満足しているユーザーからの推奨、レビュー、または推薦
- 満足保証または保証を提供する
ガイドをご覧ください A/B 価格テストの実行方法 詳細については、
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バリエーション
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指標
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分析
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その他
バリエーションを作成
テスト変数を特定したら、創造性を発揮してそれぞれに定義されたバリエーションを作成します。この手順は、仮説を検証し、比較分析を通じて改善の可能性のある領域を特定するために不可欠です。
各テスト変数に対して、2 つ以上の別々のバージョンを作成します。たとえば、2 つのチェックアウトページを作成し、1 つは複数ステップのプロセス、もう 1 つは 1 ページフローにします。重要な結果を得るには、それらが明確に異なることを確認し、それぞれがユーザーエクスペリエンスにどのように影響するかを検討します。明確さと使いやすさを目指します。バリエーションには、既存のデータと顧客からのフィードバックを使用します。バリエーションをまとめるには、次のような表が推奨されます。
|
バリエーション |
フォームフィールド |
レイアウト |
支払いオプション |
信頼の証 |
|
A |
すべて必須 |
複数ステップ |
クレジット/デビットのみ |
SSLバッジ |
|
B |
エッセンシャルのみ |
1ページ |
複数のオプション |
SSL、推薦状、返金保証 |
A/Bテストを通じて、チェックアウトと価格システムのさまざまな変更を評価して、最も効果的な戦略を特定できます。
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バリエーション
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指標
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その他
オーディエンスのセグメント化
公平な比較のためにユーザーをランダムなグループに分割しますランダム化により、観察された違いがバリエーションによるものであり、既存のユーザー特性によるものではないことが保証されます。
に 最適なセグメンテーションアプローチを決定する、これらの要因を考慮してください。
あなたの目標: What are you trying to achieve with your A/B test? Are you looking for general insights or targeted results for specific user groups?
仮説： 異なるセグメントがバリエーションにどのように反応するかについて、何か仮定はありますか？
サンプルサイズ： 統計的に有意な結果を保証するために、各セグメントに十分なユーザーがいますか？
効果的なセグメンテーションのために、以下のヒントに従ってください：
- シンプルに保つ: セグメンテーションを複雑にしすぎないでください。まずいくつかの重要な属性から始め、必要に応じて拡張してください。
- データを利用する: ユーザーの行動とフィードバックから得られるデータと洞察に基づいて、セグメンテーションの決定を行います。
- 複数のセグメントをテストします。 十分なサンプルサイズがある場合は、より包括的な洞察を得るために複数のセグメントを同時にテストすることを検討します。
ユーザーをサブスクリプションレベルや製品との関わりによってセグメント化できます。
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セグメント |
バリエーション A |
バリエーション B |
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無料ユーザー |
簡略化されたチェックアウト |
複数ステップのチェックアウト |
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有料ユーザー |
3つのオプションがある段階的な価格設定 |
5つのオプションによる段階的価格設定 |
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指標
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その他
テストの実装
A/B テストツールを使用して、バリエーションをさまざまなユーザーセグメントに展開します。これらのツールは、プロセス自動化を促進し、高度な分析機能を提供する可能性がありますが、具体的な影響は個々の実装とユースケースによって異なる場合があります。レポート機能付きの A/B テスト機能は、PayPro Global を含む一部のプロバイダーからサービスパッケージの一部として提供されています。
PayPro Global を使用している場合は、こちらでプラットフォームで A/B テストを設定する方法を説明します (詳細な説明は こちら)
- こちらからサインインしてください。
- 移動 このページ;
- 新しいキャンペーンを追加: ステータス、キャンペーン名、エイリアス、トラフィックシェアタイプ、国に関する詳細を入力してください。
- 「チェックアウト A/B テストの追加」をクリックしてテストにページを追加し、上記の手順に従ってください。
- 各ページのトラフィックシェアを定義すると、システムは各ページに加えた変更に基づいてトラフィックを調整します。
- 準備完了です！
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実験の詳細
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バリエーション
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指標
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分析
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その他
結果の監視、収集、分析
バリエーションの影響を理解するには、データ収集が重要です。一般的に、少なくとも 1 ～ 2 週間はテストすることをお勧めします。 A/Bテストの期間は、以下を含むいくつかの要因によって異なります。 次の要因を含むいくつかの要因によって異なります。
- トラフィック量： トラフィックが多い場合は、統計的に有意な結果に早く到達できます。
- 予想される影響： 効果が小さいと予想される場合は、テストを長く実行する必要があります。
- 季節性: 祝日など、結果に影響を与える可能性のあるビジネスにおける季節的な変動を考慮してください。
CRMシステムまたは選択したツールに基づいて結果を監視します. If you are signed up for PayPro Global, review the results registered by your campaigns in the Checkout A/B testing report, available in Reports -> Others -> Checkout A/B testing report。このレポートには、次のような情報が含まれています。
- 件数 登録された訪問者数 per checkout page version
- 件数 注文が確定 ページを通じて
- その コンバージョン率を向上させましょう。 と 収益を獲得 正の相関関係があり、2つの間に潜在的な関連性が示唆されています。
この情報は、キャンペーンのパフォーマンスの重要な側面を示しています。A/Bテスト結果の時系列概要は、チェックアウトページのバリエーションのパフォーマンスをタイムライン形式で示しています。
一貫した徹底的なデータ収集は、バリエーションの影響を理解し、経験的証拠に基づいて情報に基づいた意思決定を行うための鍵です。データ評価を通じてチェックアウトの効率と価格構造を監視することは、これらの要素を微調整するために不可欠です。
Grooveは、ヘルプデスク部門のソフトウェアサプライヤーとして、ABフレームワークテストを利用しました。その結果、トライアル利用から有料サブスクリプションへの移行を測定するコンバージョン率が26％増加しました。
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バリエーション
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指標
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分析
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その他
結論を導き出し、変更を実装する
最もパフォーマンスの高いバリエーションが見つかったら、それを実装することを選択できます。これらの調査結果を考慮し、独自の判断に基づいて製品に必要な調整を加えてください。
慎重なデータ収集と分析の後、調査結果を明確にし、実行可能な改善策に変換します。パフォーマンスの高いバリエーションを調査して寄与する要因を明らかにし、得られた知識をSaaS製品のその後の反復に統合します。
- Determine the Winning Variation:
最も重要なことは、バリエーション間の違いが統計的に有意かどうかを特定することです。これにより、結果が偶然によるものではないことが保証されます。この分析には、A/B テストツールまたは統計ソフトウェアを使用します。
事前に定義した主要指標（例：完了率、収益、登録ユーザー数）に基づいて、各バリエーションのパフォーマンスを調査します。目標の達成に明らかにプラスの効果を示すオプションを区別するようにしてください。
- バリエーションが勝った理由を知る：
定性分析： ユーザーの行動データ（例：ヒートマップ、セッションレコーディング、調査）をさらに詳しく調べて、勝ったバリエーションがユーザーに共感された理由を理解します。ユーザーが各バリエーションとどのようにやり取りしたかというパターンを探し、その成功に貢献した要素を特定します。
コンテキストを考慮する: 季節性、マーケティングキャンペーン、業界動向など、結果に影響を与える可能性のある外部要因を考慮する。
- 変更の実装。
勝者バリエーションを確実に特定したら、すべてのユーザーまたはターゲットセグメントのデフォルトエクスペリエンスとして実装する。
結果が決定できなかったり、さらなる改善を検討したい場合は、新しいバリエーションで追加の A/B テストを実行することを検討してください。
ワンページのチェックアウトが複数ステップのプロセスよりも優れている場合は、それをデフォルトのチェックアウトエクスペリエンスにしてください。
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統計的有意性 |
主要指標の改善 |
定性的な洞察 |
アクション |
|
はい |
大きなプラスの影響 |
強い肯定的なユーザーフィードバック |
勝利のバリエーションを実装する |
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はい |
マイナーなプラスの影響 |
混合またはニュートラルなユーザーフィードバック |
さらなるテストまたは部分的な実装を検討する |
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いいえ |
有意な差はありません |
N/A |
テストを継続するか、他のバリエーションを検討してください |
Remember, A/B testing is an iterative process. While continuous experimentation, learning, and refinement are associated with potential performance improvements for SaaS products, other factors may also play a role.
結論
A/B testing is an ongoing process of experimentation and refinement. Continuously testing and iterating allows for the identification of insights that have the potential to impact growth and improvement, but keep in mind these outcomes are not guaranteed. Consider evaluating different approaches and strategies to determine optimal approaches for your business. This guide provides information and suggestions for conducting A/B tests on your SaaS platform.
よくある質問
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A/B testing is a method of comparing two versions of a webpage, feature, or element to determine which one performs better. Analyzing data related to conversions, user engagement, and revenue can inform strategic decision-making in SaaS companies.
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チェックアウトプロセス（フォームフィールド、ボタンの配置、支払いオプション）や価格モデル（異なるティア、無料トライアル）など、収益に直接影響を与える影響の大きい領域に焦点を当ててください。これらの要素は、収益に直接影響を与えます。
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理想的な期間は、ウェブサイトのトラフィックと予想される変更の規模によって異なります。一般的に、統計的に有意なデータを収集するには少なくとも2週間を目標とします。
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A variety of A/B testing tools exist, covering a spectrum from free tools to enterprise platforms. Consider platforms like Google Optimize, VWO, or Optimizely. PayPro Global incorporates A/B testing functionality, which can be used to compare and assess various payment processing strategies.
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はい、可能ですが、結果が混乱するのを避けるため、一般的には一度に1つのテストから始めることをお勧めします。十分なトラフィックがある場合は、製品のさまざまな側面（例えば、チェックアウトページと価格ページなど）で複数のテストを実行できます。
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