Ptengine x Shopify 効果的な店舗運営の実現【A/Bテスト実践編】

オンラインビジネスを成功させるため、データに基づいた意思決定は極めて重要です。

特にECサイトにおいては、小さな変更が大きな違いを生み出すことがあります。例えば、CTAボタンのわずかな調整、商品説明の微妙な変更、ホームページレイアウトの変更などです。

A/Bテストは、これらの変更における可能性を推測し、実際のデータを用いて、どのアプローチがより効果的かをシミュレーションすることができる手法です。

前回に引き続き、今回は実践編としてECサイトにおけるA/Bテストの実例をご紹介します。

目次

1. はじめに
2. PtengineⅹShopifyのA/Bテストの強み
3. Gymshark：商品ページの最適化によってカートイン率は25%向上
4. Allbirds：ナビゲーションとレイアウトの変更によるユーザー体験の向上
5. MVMT Watches：メールマーケティングの効率向上
6. Shopifyで成功のABテストを実行するコツ
7. その他のおすすめの記事

PtengineⅹShopifyのA/Bテストの強み

Shopifyには、A/Bテストを手軽に実施できるアプリがあります。

アプリを活用すれば、出店者はオンラインストアのさまざまな要素をテストできますし、ホームページのレイアウトや商品ページから、チェックアウトプロセスやマーケティングキャンペーンまで幅広く対応しています。

さらに、Ptengineとのツール提携により、データトラッキングとA/Bテスト機能のシナジーが生まれます。

Ptengineのさまざまな分析機能により、出店者にユーザー行動に関するより深いインサイトが見つかり、より精度が高いA/Bテストの実施が可能となります。

具体的には、まずPtengineのヒートマップとデータ収集機能を通じて、訪問者がウェブサイト上で実際のユーザー行動を確認することができます。

それを踏まえ、より効果的なA/Bテストを作ることができます。例えば、訪問者よく閲覧しているコンテンツの中に、カートインのボタンを入れることで購入率の向上につながるかもしれません。

また、Ptengineでは、訪問者のページの回遊状況をファネル分析で可視化することができます。これによって、潜在顧客が購買プロセスのどの時点で離脱しているかを特定できるようになります。

よくあるA/Bテストの方法は、購入完了まで、各ボトルネックを理解した上で、特定の問題を解決するためのA/Bテストを実行することです。

例えば、チェックアウトプロセスの簡易化や商品ページレイアウトの最適化などのA/Bテストを通じて、購入率や顧客満足度を大幅に向上させることができるかもしれません。

また、Ptengineで実施した体験の結果をShopifyで構築したサイトに反映し、次回のA/Bテストに繋げることで、データに基づく改善の好循環を作ることができます。

次に、Shopify出店者がA/Bテストによって、ビジネス成果を向上させたケーススタディを見ていきましょう。

Gymshark：商品ページの最適化によってカートイン率は25%向上

有名なフィットネスアパレルブランドであるGymsharkは、Shopifyストアで商品ページを最適化することによってカートイン率を大幅に向上させました。

【課題発見】
Gymsharkはデータ分析を通じて、商品ページの閲覧数は多いものの、商品画像のクリック率が低く、商品説明で離脱率が高く、カートイン率が期待通りでないことがわかりました。それに対し、商品画像、説明文、CTAボタンなどの要素が購買促進をできていない可能性があるという仮説を立てました。

【仮設検証】
商品ページに対するA/Bテストを実施し、下記の2つのバージョンのページを作成しました。

• バージョンA（コントロールグループ）：既存のレイアウトで、標準的な商品画像、長めの説明文、一般的な「今すぐ購入」ボタンを使用。
• バージョンB（テストパターン）：更新されたレイアウトで、複数の角度からの高品質な画像、簡潔で魅力的な説明文、より目立つコントラストの効いた「カートに追加」ボタンを使用。

そして、2週間でA/Bテストを実行しました。

【A/Bテスト結果】
バージョンBはコントロールグループより、カートイン率が25%向上しました。顧客は強化された視覚効果とより明確なCTAに好反応を示し、より多くの購入完了につながったようです。

【推しポイント】
A/Bテストが顧客行動を促進する特定の要素の影響を明らかにすることができます。

商品ページの文言の最適化によって、売上に直接影響を与えるテストパターンを見つけることができます。また、最適なパターンを見つけるため、継続的な実験が不可欠です。

Allbirds：ナビゲーションとレイアウトの変更によるユーザー体験の向上

人気のサステナブルシューズブランドAllbirdsが、ウェブサイトのナビゲーションとレイアウトを最適化することでユーザー体験を大幅に向上させました。

【課題発見】
Allbirdsは、ユーザーエンゲージメントを高め、Shopifyストアのバウンス率を減らしたいと考えていました。それに沿って、多くの訪問者がホームページにアクセスするものの、かなりの割合がそれ以上閲覧しないことに気づきました。

Webサイトのナビゲーションとレイアウトが直感的でない、または魅力的でない可能性があるという仮説を立てました。

【仮設検証】
ホームページとメインナビゲーションメニューに対するA/Bテストを実施し、下記の2つのバージョンのページを作成しました。

• バージョンA（コントロールグループ）： 既存のレイアウトで、従来のトップナビゲーションバーと複数のプロモーションバナーを含むやや雑多な印象のホームページ。
• バージョンB（テストパターン）： よりクリーンでスッキリしたレイアウト、簡素化されたナビゲーションメニュー、目立つ検索バー、ベストセラー商品を強調する高インパクトなヒーローイメージ。

そして、1ヶ月間でA/Bテストを実行しました。

【A/Bテスト結果】
バージョンBはコントロールグループより、セッションあたりのページビュー数とウェブサイト滞在時間が30%向上しました。さらに、バウンス率が20%減少し、ユーザーがウェブサイトをより使いやすく魅力的だと感じたようです。

【推しポイント】
A/Bテストが顧客体験を改善する特定の要素の影響を明らかにすることができます。

ナビゲーションを簡素化しホームページをスッキリさせることで、ユーザーフレンドリーなUIになり、訪問者がさらに多くの商品を閲覧するよう促しました。また、ユーザー満足度を高めるだけでなく、売上増加にも期待ができます。

MVMT Watches：メールマーケティングの効率向上

スタイリッシュで手頃な価格で人気の腕時計ブランドMVMT Watchesは、メールマーケティングキャンペーンを最適化することで、開封率とクリック率を大幅に向上させました。

【課題発見】
メール購読者リストは成長し続けているにもかかわらず、開封率やクリック率などのエンゲージメント指標がブランドの期待通りではありませんでした。

それに対し、メールの件名/コンテンツ/送信時間による影響があるという仮説を立てました。

【仮設検証】
メールキャンペーンのさまざまな要素を最適化するために一連のA/Bテストを実施することを決定し、下記の3種類のテストパターンを作成しました。

①メールの件名：
・バージョンA（コントロールグループ）：標準的なプロモーション言語を使用した件名。
・バージョンB（テストパターン）：受信者の名前と緊急性を含む個人化された件名。

②メールコンテンツ：
・バージョンA（コントロールグループ）：詳細な商品説明を含むテキスト中心のメール。
・バージョンB（テストパターン）：高品質な画像と簡潔で魅力的なコピーを　含むビジュアル中心のメール。

③送信時間：
・バージョンA（コントロールグループ）：標準的な時間（午前9時など）に送信されるメール。
・バージョンB（テストパターン）：ユーザー行動分析に基づいて最適化された時間（午後7時など）に送信されるメール。

そして、2ヶ月間でA/Bテストを実行しました。

【ABテスト結果】
パーソナライズされた件名（①バージョンB）では、開封率が20%向上しました。

また、ビジュアル中心のメールコンテンツ（②バージョンB）は、コントロールグループと比較してクリック率が25%向上しました。

さらに、最適化された送信時間（③バージョンB）は全体的なエンゲージメントが15%向上しました。

【ポイント】
メールマーケティング戦略を微調整する上でのA/Bテストの重要性がわかりました。

メールキャンペーンのさまざまな要素を体系的にテストすることで、オーディエンスに最も響くコンテンツを特定し、エンゲージメントとコンバージョン率を向上させました。

Shopifyで成功のABテストを実行するコツ

Gymshark、Allbirds、MVMTウォッチなどの成功経験を踏まえ、共通のテクニックは下記のようにまとめます。

• コンバージョン率の向上、離脱率の低減、メール開封率の向上など、明確で測定可能な目標から始めること
• テスト前に具体的な仮説を立てること
• テスト変数は 1 箇所のみにすること
• 十分なサンプルサイズとテスト期間を確保すること
• 継続的なテストや改善を回ること

また、毎回のテストにおいて、仮説/変更点/結果/分析を含むテストの詳細を記録し、定期的に振り返ることも大事です。A/Bテストの実行と継続的な改善の習慣を取り入れることで、常に変化するEコマース環境の中でも、自社ストアの競争力を維持することができます。

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