最近はA/Bテストを実施しているのですがなかなか成果が出てくれないのでコツや手法を調べてみました。A/Aテストという手法A/Aテストと言って、両方共同じ表示でA/Bテストをする方法があります。これはA/Bテスト自体が正しく動いているかのチェックに使う方法で、両方の数値が大きく乖離している場合はA/Bテストが正しく動作していないと言えます。1回のA/Bテストはせいぜい数%の効果しかない様々なテストを見ていますが、ほとんどは数%のコンバージョン率向上だったりします。劇的な改善が見込まれなくてもがっかりせずにいる事が大切そうです。微細な改善も行う例としてURLの大文字・小文字を変えるだけでコンバージョン率が50%近く変わったものもあるそうです。小さな変更でもとりあえず試してみる事が大切そうです。時々は大胆に変えるA/Bテストで段々ページが洗練されてくると変更をしたくなくなります。そんなときでも大きな変更をする事が時として重要になってきます。それぞれに意図を持たせる事が大切になります。テストには仮説を持って臨む上の項目と近いのですが、テストを行う際は仮説を立てる事が重要です。仮説を立ててそれを検証する形の方がより学びを得る事ができます。ユーザー属性は分けるユーザーはリピーター/新規や男性/女性と色々な属性がいます。それらの属性を絞り込めばより正確な結果を得られます。テストは結果の出やすい箇所に実施するコンバージョンが低い箇所などは改善の効果が表れやすいです。A/Bテストを大きい単位で実施するA/Bテストというとボタンの大きさを変えたり色を変えたりと細かい改善をするイメージが強いです。大きな視点でユーザーの流れを考える事も重要です。単純に1画面のコンバージョンを見るだけでなく、ユーザーが購入に至る道程を考えてその途中のどこを改善すればゴールに到達するかというマクロな視点を持つ事も重要です。A/BテストにゴールはないA/Bテストはより良くすることがゴールであって、完璧になる事はありません。一度テストをした箇所でも繰り返しテストをする事で出てくる発見もあります。Extensionでウィジェット作成SwiftUIを触ってみるGoogleのデータポータル(旧DataStudio)でアプリの新規ユーザーをグラフ化FirebaseのデータをBigQueryに入れて分析する月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。