UXにおけるA/Bテストとは? | | UXリサーチ #26

公開: 2023-02-06

A/B テストは、特定のソリューションの 2 つの代替バージョンを同時にテストするための優れた調査方法です。 記事を読んで、A/B テストの実施方法を学び、その利点と限界を確認してください。

UX における A/B テスト – 目次:

  1. UXリサーチにおけるA/Bテストとは?
  2. A/B テストをいつ適用するか?
  3. A/B テストの実施方法
  4. まとめ

UXリサーチにおけるA/Bテストとは?

A/B テストでは、製品/ソリューションの 2 つのバージョン (バージョン A とバージョン B) をテストし、ユーザーからより多くの承認を得た方を評価できます。 それを測定する方法には、コンバージョン率、サイトまたは参加者のフィードバックに費やされた時間、およびサイト/製品を推奨する傾向が含まれます. テストの前に、特定のバージョンにとって「成功」が何を意味するかを定義して決定する必要があります。

A/B テストをいつ適用するか?

製品開発段階でのプロトタイプ テストや、マーケティングおよびプロモーション戦略の構築のために、A/B テストを展開できます。 これらは、組織の収益に影響を与える可能性のある決定に到達するための完璧なツールです。 A/B テストは、以前の調査に基づく仮説が既にあり、それが正しい解決策であることを確認したい場合に特に役立ちます。 A/B テスト用に作成されたリサーチ クエスチョンは次のようになります。

  • 製品のどのバージョンがより高いコンバージョン率を生成しますか?
  • 言葉の異なる 2 つのプッシュ通知のうち、アプリでのエンゲージメントを高めるのはどれですか?

適切な A/B テストには、できるだけ単純な比較を含める必要があります。たとえば、サイトの 2 つの完全に異なるバージョンを比較するのではなく、2 つのさまざまなヘッダー スタイルまたは CTA ボタンの 2 つの異なる位置をテストする方が適切です。 少し比較するだけで、どのフォント、色、要素、または場所が UX に最も影響を与えるかを正確に認識できます。

この調査方法は、一変量と多変量の 2 種類のテストで構成されています。 1 つ目は、アイテムの 2 つのバリエーションの違い (たとえば、赤いボタンと青いボタン) に焦点を当てています。 ただし、マルチバリアントは、ボタンの 2 つ以上のバリエーション (赤、青、緑、白など) を同時に比較します (さらに、「これを確認してください」と「もっと見る」などの見出しが異なる場合もあります)。

A/B テストの主な利点は、迅速さと低コストです。 また、実在の人物の大規模なグループでいくつかの製品バリエーションを評価することもできます。 それでも、製品の全体的な認識に実際に影響を与える可能性のあるこれらの側面に焦点を当てることに注意してください. ランダムな要素を比較しないでください。 仮説を立て、他の補完的な調査を行ってから、設計および開発チームに相談してください。 一緒に、単一バリアントまたは複数バリアントの A/B テストを実施することにより、多数のバージョンでどの重要な機能を調べるかを決定します。

A/B テストは簡単な調査方法のように思えますが、規則ではありません。 UX 分析に十分なデータを得るには、数週間も実行する必要があるかもしれません (ただし、数日または数時間かけても問題ありません)。 調査の実行にかかる時間は、多くの要因によって異なります。

A/B testing

A/B テストの実施方法

  1. 問題を特定します。

    2. 問題の性質を正確に確立するために、適切な分析ツールを適用するようにしてください。

  2. 問題とユーザーについてできる限り調べてください。 それらをよく感じてください。

    3. 流れの場所を正確に特定し、なぜそれが起こるのかを解明してみてください。 その詳細な理解は、適切に厳格な分析に貢献します。

  3. 問題の解き方を答えて仮説を立てます。

    4. 仮説は、検証可能な仮定です。 条件の形で定式化することができます – 「X が発生した場合、Z」、つまり、たとえば、「見出しが 18 ではなく 22 のフォントである場合、コンバージョンが増加します」。 A/B テストにより、仮説で提示された推測が正しいかどうかがわかります。

  4. 目標を定義します。

    5. 調査だけでなく、調査とデザインのプロセス全体を通じて達成したいことを決定します。たとえば、より多くのユーザーにホームページの CTA ボタンをクリックしてもらいたいとします。

  5. 統計精度を定義します。

    6. 調査の実際の評価と、ビジネス関係者が示すために必要な数値と数値を決定します。たとえば、コンバージョンが 2% 増加すると、彼らは満足し、調査に投資する価値があるでしょうか?

  6. 必要な結果のスケールを定義します。

    7. 統計の正確性を保証する回答者の数は? 毎日、毎週、または毎月のユーザーベースの何パーセントが、これらの結果を価値のある決定的なものにしますか? 調査を進める前に、これを決定することが不可欠です。

  7. バージョン B を作成し、仮説をテストします。

    8. 仮説のためにサイト/製品/機能の追加のバリアント (バリアント B) を準備し、テストを開始します。 この段階で、開発者は既存の製品に 2 番目の代替ソリューションを実装するために介入します。ユーザーは無意識のうちにサイト/アプリを 2 つのグループ (グループ A とグループ B) に分割します。 評価中は、統計的妥当性と実行可能な結果を​​得るのに十分なデータを収集した後でのみ、データを確認するようにしてください。

  8. テスト結果を分析し、それに基づいて行動します。

    9. バージョン B が確立された有効性のしきい値を満たし、仮説が確認された場合は、すべてのユーザーに対してそれを実装することができます (バージョン A と B に分割されなくなりました)。 ただし、仮説が反証された場合は、元のバージョン A にとどまるか、新しい仮説を考案してテストします。 また、データを補足する別の研究方法もチェックしてください。

まとめ

A/B テストはかなり技術的なテーマです。 統計に関する一定の知識と、より専門的な技術/プログラミングのノウハウ (または会社の開発チームとの良好な関係) が必要です。 これは直接的な方法です。その上、非常に簡単で、速く、安価です。 これにより、製品の 2 つの代替バージョンを低コストで比較し、満足のいく結果を得ることができます。 さらに、その調査結果は実際のユーザーの根拠に基づいており、可能な限り正確です。 それでも、サイトのすべての機能、要素、または細部をテストすることはできないことを忘れないでください。そのため、A/B テストを実施するときは、他の補完的な調査方法を実施することが標準になっています。

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What is A/B testing in UX? | UX research #26 klaudia brozyna avatar 1background

著者: クラウディア・コワルチック

言葉では伝えきれないことをデザインで伝えるグラフィック＆UXデザイナー。 彼にとって、使用されるすべての色、線、またはフォントには意味があります。 グラフィックやウェブデザインが得意。

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