コラム

今回は、想定していた結果と異なる結果が出た施策をご紹介します。

A/Bテスト改善を行った背景

現在ご縁あって金融業界の会社の案件に携わらせていただいております。

毎月コンスタントに広告費用もかけて集客はしているものの、これ以上の底上げって……
という課題を抱えられているタイミングでLPO施策のご提案をさせていただきました。

コンバージョン獲得の公式は、訪問者数×CVR（コンバージョンレート）です。

ABテストでCVRを改善することができれば、訪問者数がそのままでもコンバージョン増加が実現します。

ただ広告予算を積み上げるのではなく、一定の集客が出来る状態であれば、
ABテストによってLPやWebサイトを改善することは、例えれば水の入ったバケツの穴を防ぐような役割があり、
広告やSEOで集客したユーザーを逃さないための重要な施策です。

施策内容

今回は、広告投資の最大化も視野に、LPにて施策を行いました。

LPの目的は、金融系カード発行のお申込みを増やすことです。

もともと、数名のタレントとの契約があり、LPにも起用可能であるけれど、
対象LPでは起用しておらず、FVもカードの画像のみでした。

そこで、タレントをFVに持ってくることでユーザーに対して安心感を与え、
申込みに繋がるのではないかという仮説のもと施策を実施いたしました。

テストパターン

Aパターン（オリジナル）：カードのみ
Bパターン：女性一般人モデル
Cパターン：女性タレント
Dパターン：男性タレント

結果

結果、改善率114%で女性タレント起用FVが圧勝でした。

ここで面白かったポイントは、必ずしもタレントが勝つわけではないという点です。

Aパターン（オリジナル）：カードのみ
Bパターン：女性一般人モデル
Cパターン：女性タレント
Dパターン：男性タレント

女性も男性も今をときめくタレントさんでしたので、CパターンとD パターンが勝ち抜くと思いきや、男性タレント起用のDパターンは大敗。

勝ち残ったのは、女性一般人モデルのBパターンと女性タレントのパターンでした。
もちろん、FVに記載されている文言などは全パターン統一しています。

気づき

サービス内容や対象のユーザーによって、想定と異なる結果が出ることもあると改めて実感した施策となりました。

想定と異なる結果が出るから面白いですし、テストは実装前に必ず行うべきだと思います。
ふと思いついた仮説やアイデアはどんどん実施してみてください！

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