失敗こそが成功の秘訣！ABテストで学ぶ、失敗をチャンスに変える方法
こんにちは、この時期になると目や鼻がとにかく痒く、頭痛や微熱も続くのですが・・・「花粉症ではない」と言い張っている、どーしよもない人です。
（誰やねん？って人、よかったらこちらで紹介してます。）
いや、50種もアレルギーがあるので、そもそも花粉症どころではないのです！
そんなことは置いておいて・・・
せっかく、B2Bマーケターとして稼働を再開したので、アウトプットをしていこうかなと思います。
このテーマでは、ビジネスやマーケティング、テクノロジーなど、様々な分野について私が学んだことや気づいたことをお届けして行けたらなと思います。
私は日々、それなりに密なスケジュールの中で、より効率的に仕事をこなし、より成果を出すために、そして極力ラクをするために（ここいちばん重要）…様々な工夫をしています。
しかし、その中で自分自身の時間を削ってしまい、本来の目的を見失っていることもあります。同じような経験をした人やこれから訪れるかもしれないという人に向けて、時間を大切にし、より効率的に働くためのヒントになればいいなと書いてみます。
私自身も日々学びながら、自分自身がより成果を出せるように努めています。ぜひ、このブログを通じて、あなたも自分自身を成長させ、より豊かな人生を送るためのヒントを見つけていただけたら嬉しいです。
❤や感想もいただけると、励みになるのでよろしくおねがいします。
でわ、本題です。
はじめに
先日ジョインした仕事柄、個人的にABテストというものに触れる機会が増えて来てます。
そんなABテストにおいて、失敗こそが成功への鍵であるということは、多くのマーケターやデータサイエンティストにとって常識となっているのかなと思います。
しかし、失敗を避けようとしているうちに、本来得られるはずだった学びを逃してしまうなんてことがあるかもしれません。ABテストにおいて、失敗を恐れずに取り組むことが、より良い結果を得るための重要なステップの一つなんじゃないかなと感じています。
失敗を恐れずにABテストに取り組むことの意義は大きく、失敗から得られる学びは、次の試みに大いに役立つことがあります。ただ、失敗をただ受け入れるだけではなく、その失敗から何を学ぶか、どのように改善するかを考えることが重要です。そのためには、失敗を分析する方法を知り、それを次のアクションに活かす能力を身につけることが必要です。
本記事では、ABテストにおける失敗から学び、成功につなげるための方法について言語化にチャレンジしてみます。失敗こそが成功の秘訣であることを改めて認識し、失敗をチャンスに変えるための考え方や手法を身につけ、ABテストでより良い結果を得るためのスキルアップを目指せたらと思います。
ABテストにおける失敗の分析方法
ABテストにおいては、成功することもあれば失敗することもあります。失敗は、悔しいものですが、ABテストにおける重要な学びの源泉でもあります。失敗から得られる教訓を明確にすることで、次回のテストでの改善につながります。ここでは、ABテストにおける失敗の分析方法について詳しく解説します。
ABテストの定義について
まず、ABテストにおける失敗とは何かを定義しましょう。ABテストでは、変更を加えたAとBの結果を比較し、どちらがより良いかを判断します。その際、BがAよりも劣っている場合、それは失敗と言えます。つまり、Bの結果がAよりも悪化してしまったということです。
失敗の原因を分析する方法
失敗の原因を正確に特定することが、改善するためには重要です。ここでは、失敗の原因を分析する方法をいくつか紹介します。
１．データの品質をチェックする
まず、データの品質をチェックすることが重要です。データの収集方法や期間、対象ユーザーなどが変更されていないかを確認しましょう。また、異常値がある場合は、それが原因となっている可能性があります。データの品質が問題ないことを確認した上で、次のステップに進みましょう。
２．カスタマージャーニーを分析する
次に、カスタマージャーニーを分析しましょう。失敗したBがどの段階でユーザーにとって魅力的でなかったのかを特定することができます。たとえば、コンバージョン率が低い場合は、どのステップでユーザーが離脱したのかを分析しましょう。そのステップが、改善のポイントになる可能性があります。
３．競合他社の分析を行う
また、競合他社の分析を行うことも有効です。競合他社のサイトやアプリなどを調査し、その差異点を把握することができます。それにより、自社の失敗点を明確にすることができます。
４．アイデアの優先順位を決定する
最後に、アイデアの優先順位を決定することが重要です。失敗した原因が特定できたら、その原因に対する改善案を複数用意しましょう。そして、それらの改善案の優先順位を決定し、実行に移すべき改善案を選択しましょう。優先順位を決定する際には、改善効果の大きさや実装難易度、コストなどを考慮しましょう。
例えば、スプレットシートやエクセルで表化して、◯✕で比較表にすると分かりやすいです。
テストを実施する
改善案を決定したら、次は再度ABテストを実施しましょう。改善が効果的だった場合、Bの結果がAを上回ることが期待できます。また、改善が不十分だった場合は、再度分析を行い、改善を続けましょう。
ちなみにABテストの平均勝率はOptimizely社によると全体で25%だとか、AB Tasty社によると”リテール業界では平均的な勝率が2.8%である”などと、なかなか険しい道のようです。
なので、こうしたデータからも失敗から学ぶ姿勢というのは大事そうだということが伺えます。
失敗から得られる学びを共有する
そして失敗から得られた学びは、組織全体で共有することが大切です。
よく、失敗を経験した作業担当者だけが、その情報や教訓を知っているといういわゆる”属人化状態”というケースがあります。
そのため、失敗から学んだことを共有し、組織としてナレッジを溜めることで改善につなげることが必要です。また、失敗を恐れず、新しいアイデアを提案し、改善に繋げるというチャレンジに寛容でありつつフィードバック文化が根付いていることが大切です。
まとめ
ABテストにおける失敗から得られる教訓は大きなものがあります。失敗から学び、改善を続けることが成功につながる道です。失敗を分析するためには、データの品質チェックやカスタマージャーニーの分析、競合他社の分析などを行い、改善案を用意しましょう。そして、優先順位を決定し、再度ABテストを実施しましょう。失敗から得られた教訓を共有し、新しいアイデアを提案し、改善に繋げることが成功への近道です。
チャレンジを称賛し失敗に優しくありたいですね。自戒を込めて。
失敗をチャンスに変える方法
ABテストを実施する際には、成功することもあれば、失敗することもあります。というより前述したように、むしろ失敗のほうが多いです。
しかし、失敗を恐れず、チャンスに変えることができれば、より大きな成果を得ることができます。ここでは、失敗をチャンスに変えるための考え方、失敗から学ぶ方法、失敗を次につなげる方法について深ぼってみたいと思います。
失敗をチャンスに変えるための考え方
失敗をチャンスに変えるためには、まず失敗に対する考え方・捉え方を変えることが必要です。
ピンチはチャンスと、昔からいろんな偉人も言ってます。
In the middle of difficulty lies opportunity.
困難の中に、機会がある。
成果が出ない時こそ、不安がらずに、恐れずに、迷わずに一歩一歩進めるかどうかが、成長の分岐点であると考えています。
When one door is closed, many more is open.
ひとつのドアが閉まっている時、もっとたくさんのドアが開いているんだよ。
The pessimist sees difficulty in every opportunity.
The optimist sees the opportunity in every difficulty.
楽天家は、困難の中にチャンスを見出す。
悲観論者は、チャンスの中に困難を見る。
転禍爲福 / てんかいふく
「禍（わざわい）転じて福と為す」
ピンチピンチ♫チャンスチャンス♫ランランラン♫
分かってはいても、なかなか生理的精神的には受け入れられないこともあることは分かります。私自身もそういう時がありますので・・・
とはいえ失敗とは、その時点での最善の策を選択し、行動を起こした結果です。したがって、失敗には必ず学びがあり、その学びを次に生かすことができるはずです。
なので、まず一旦失敗を受け入れ、許してあげましょう。
ナイスエラー、ナイストライです(≧∇≦)b
そして、失敗をチャンスに変えるためには、失敗を恐れず、新しいアイデアを提案し、行動に移すことが大切です。
また、失敗に対して責任を転嫁することは避けましょう。失敗は誰か個人の責任ではなく、組織全体の責任です。失敗を共有し、その原因を分析し、改善に取り組むことが必要です。失敗を隠蔽することは、改善につながらず、組織の発展に悪影響を及ぼす可能性があります。
犯人探しや言い訳からはチャンスは生まれません。これも自戒を込めて。
失敗から学ぶ方法
失敗から学ぶためには、失敗の原因を特定することが必要です。原因の特定には、データの品質チェックやカスタマージャーニーの分析、競合他社の分析などを行うことが重要です。
繰り返しにはなりますが、まずデータの品質チェックを行いましょう。データの品質が悪ければ、分析結果も信頼性が低くなります。データの品質チェックでは、データの収集方法やサンプルサイズ、データの精度などを確認しましょう。
例えばこんなチェックリスト
☑サンプルサイズの確認
十分なサンプルサイズがあるかどうかを確認しましょう。
☑データの集計方法の確認
集計方法によって結果が異なるため、どのような方法で集計されたかを確認しましょう。
☑正しいデータが使用されているかの確認
データ分析において、正しいデータが使用されているかどうかを確認することが重要です。例えば、異なる期間のデータを混同していたり、異なるグループのデータを混同していたりという可能性があります。
☑信頼性の高いツールを使用しているかの確認
ABテストにおいては、信頼性の高いツールを使用することが重要です。信頼性の高いツールを使用しているかどうかを確認しましょう。
☑統計的有意性の確認
ABテストの結果が統計的に有意かどうかを確認しましょう。統計的有意性があるかどうかは、p値や信頼区間などの指標を使用して確認することができます。
☑データの誤りのチェック
データ分析においては、誤ったデータが含まれていないかどうかを確認することが重要です。例えば、異常値や欠損値が含まれている場合があります。
☑データの整合性の確認
データ分析においては、データの整合性を確認することが重要です。例えば、同じデータが複数の場所に保存されている場合、それらが一致しているかどうかを確認しましょう。
次に、カスタマージャーニーの分析を行いましょう。カスタマージャーニーとは、顧客がサイトを訪れ、商品を購入するまでの流れのことです。カスタマージャーニーを分析することで、失敗した原因を特定することができます。
例えば、ABテストでコンバージョン率が低かった場合、どのページでコンバージョンが発生しなかったのか、どのような商品や情報が不足していたのかなどをカスタマージャーニーから分析しましょう。
カスタマージャーニー分析のやり方については下記が参考になります。
また、競合他社の分析を行うことも重要です。競合他社のサイトを調査し、成功している施策やコンテンツを分析することで、自社の施策の改善点や新しいアイデアを得ることができます。
競合や、同様の購買プロセスを持つ業界のイケてるサイトというのはホントに参考になります。なので、時間を見つけては色んなWebサイトをガンガン見に行ってます。（サボってるわけではない）
失敗を次につなげる方法
失敗から学び、その結果を次につなげることができれば、次の施策でより良い成果を得ることができます。失敗を次につなげるためには、以下のような方法があります。
まずは失敗の共有です。大事なので繰り返しますが、失敗は誰か個人の責任ではなく、組織全体の責任です。失敗を共有することで、フィードバックをもらい、その原因を多角的に分析し、改善に取り組むことが必要です。
次に、失敗から得た学びを次の施策に反映させましょう。
例えば、ABテストでコンバージョン率が低かった場合、その原因を特定し、改善施策を行い、再度ABテストを実施することで、より高いコンバージョン率を目指しましょう。
また、失敗から得た学びを社内で共有し、その知見を活用した施策を行うことも大切です。社内での知識共有は、組織全体の成長につながります。
そもそも失敗もリストアップして溜まれば十分にコンテンツになります。
さらに、失敗から得た学びを次の施策に反映するだけでなく、新たなアイデアを生み出すこともできます。失敗から得た学びをもとに、新しいアイデアを提案し、施策に反映させることで、より良い成果を得ることができます。
少なくとも、失敗にへこたれず前向きに取り組んだ結果、なにがしかの成果につながるような場合には、周りから頼もしく見えることも多分にあります。（本人は楽しんでるだけだったりするのですが…）
まとめると、ABテストにおいて失敗が発生した場合でも、その失敗をチャンスに変えることができます。失敗をチャンスに変えるためには、失敗に対する考え方・捉え方を変え、失敗から学ぶ方法を習得し、失敗を次につなげる糧にしましょう。
Failure teaches success.
失敗は成功のもと。
成功につなげるABテストの実施方法
考え方マインドセットは分かった。では実際どうやって実施していくねん。と、ここまで読んでくださった方は思っているかも知れません。
ABテストは、失敗から学び、改善点を見つけることで、次の成功につながるテストを実施することができます。しかし、ABテストを実施するにあたっては、成功につながるための適切な実施方法が必要です。
目的と仮説の設定
あらゆるテストがそうですが、ABテストも実施する前提として、テストの目的と仮説を設定することが重要です。
目的と仮説を設定することで、なぜテストをする必要があるのか、何をテストするのか、何を改善するのかを明確にし、テストの成功基準を設定することができます。また、目的と仮説を設定することで、テストの期間や必要なリソースを予測することができます。
登る山を決めずに登山に向かう人はいないですからね。まあ、かつてそこに山があるからと言う理由で登った人はいたようですが・・・
変数の選択
ABテストでは、1つ以上の変数を変更することで、テストの結果を比較します。変数を選択する際には、目的や仮説に合わせて、重要な変数を選択する必要があります。
また、変数を変更する際には、1つの変数だけを変更することが望ましいです。複数の変数を同時に変更すると、どの変数が効果をもたらしたのかがわからなくなるため、テスト結果の解釈が難しくなります。
サンプルサイズの設定
ABテストでは、ランダムに選択されたサンプルに対して変数を変更し、比較を行います。サンプルサイズが小さいと、偶然の要因によってテスト結果が歪められる可能性があります。
一方、サンプルサイズが大きすぎると、テスト期間が長くなるため、テストの結果を反映させるまでの時間がかかります。適切なサンプルサイズを設定することで、テストの信頼性を高めることができます。
ここを手動でやってしまうと、どうしても偏りや悪意はなくともバイアスがかかってしまうことがあるため、ツールなどで自動化することをおすすめします。
テストの実施
テストの実施は、適切な期間を設定し、適切なサンプルサイズを確保することが重要です。テストを実施する前に、目標の設定や計測方法、選択した要素の設定などを再確認し、テストの正確性と有意性を確保する必要があります。
また、テスト期間中には、テストの進捗状況を確認し、必要に応じて修正や変更を加えることができます。ただし、テスト中に変更を加えた場合、その影響をきちんと評価し、テスト結果の正確性を確保する必要があります。
テスト期間についても、十分なサンプルサイズが確保できるのであれば短縮できるでしょうし、そうでない場合はある程度の期間が必要かと思います。
結果の分析
テスト期間が終了すると、テスト結果を分析する必要があります。分析には、集めたデータを詳細に確認し、テスト結果の正確性と信頼性を確保することが重要です。また、分析には、統計学的な手法を用いることで、テスト結果の有意性を評価することができます。
という私も統計学についてはまだまだ勉強中なので、分析に関してはまだまだ仲間に頼ることが多いですが・・・
分析結果に基づき、テストの成功や失敗を評価し、改善点や次に取るべき行動を決定することができます。テストの成功については、その要素を採用し、さらに改善を行うことができます。
一方、失敗した場合は、その要素を見直し、改善策を立てることができます。そして、再度テストを実施し、改善の効果を確認していきます。
まとめ
ABテストは、マーケティング戦略の最適化や改善を行う上で重要なツールの一つです。テストの設計から実施、結果の分析まで、正確性と信頼性を確保するためには、慎重な計画と実行が必要です。また、失敗に対してもチャンスとして捉え、学びを得ることができるよう、改善と再テストを継続的に行うことが重要です。
最後に
ABテストの失敗から学ぶことは非常に重要であり、そのためには適切なデータ分析や問題の特定が欠かせません。
しかし、それだけでは成功には至りません。失敗から学び、次につなげるためには、組織文化の改善やチームメンバーのコミュニケーション能力の向上なども必要です。ABテストを成功に導くには、失敗を単なる失敗として受け止めず、チャンスとして捉え、改善につなげることが必要不可欠です。
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PS.練習がてらに始めてみたアウトプットですが、書いてみることで理解度が上がるのはいいことですね。
今回は、なるべくツールに寄らない考え方にできたらと文章構成したせいで、ちょっとぼやけてたらごめんなさい^^；
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