コラム

CVR改善のために実施した施策でKPIだけが大幅に改善し、肝心のCVRが改善しなかった場合、
そのテストはどのように活かしたらよいでしょうか。

今回の記事では、
【フォローテスト事例】お気に入り機能を使わせたい！→お気に入りボタンのタップ率は上がったけどCVRは改善しなかった…
こちらの事例の続きをご紹介します。

A/Bテスト改善を行った背景

前回のテストでは、
お気に入りページを経由したユーザーのCVRが他のユーザーに比べて高いというデータから、
お気に入りボタンのタップをKPIとして、お気に入り機能の利用を促す施策を実施しました。
その結果、お気に入りボタンタップ率は158%改善したものの、肝心のCVRの改善には至りませんでした。

そこで、
お気に入り登録を促すことで、本来すぐにコンバージョンするかもしれなかったユーザーの行動（意思決定）を留まらせてしまったのではないかと考えました。

＜新たな仮説＞

お気に入り登録をしたユーザーに対象を絞ってCVへの緊急性を訴求することで、CV意欲が高まり、CVRが改善するのではないか。

施策内容

お気に入り追加ボタンを押した後に表示されるポップアップの内容を変更
変更内容：お気に入り機能のメリット訴求だった文言を、緊急性を訴求する文言に変更

元のパターン　　　　　　　　　　　　　　　テストパターン　　　　　　　　　　　

結果

KGI　 CTAボタンタップ　　　　 110％改善　（有意差98％）
KPI　 お気に入りボタンタップ　 157.46％改善（有意差100％）
　　　お気に入りページ到達　　 158.53%改善（有意差100%）

考察

お気に入りボタンをタップしたユーザーに対して「在庫がなくなりやすいため、お早めのお問合せをお奨めします」というテキストで緊急性を訴求したことで、すぐに在庫を確認するというユーザーの態度変容が明確に見えました。

前回のお気に入り機能の利用を促す施策の考察では、お気に入り登録を促すことで、本来すぐにCTAボタンをタップするはずだったユーザーの意思決定を留まらせてしまったのではないかと仮定していましたが、
今回の施策では、お気に入り登録後のポップアップにて緊急性を訴求することで、本来すぐにCTAボタンをタップするはずだったユーザーに対して正しい誘導ができ、CVRが上昇したと考えられます。

「お気に入り」からのCVRが高いという前提がある場合、「お気に入り登録が増加」＝「CVが増加」と捉えられることがあります。

もちろん、施策の目的が「お気に入り登録」の増加であれば、お気に入り登録数が改善された前回の施策は勝ち施策として判断ができるかと思います。
しかし、その先のCVR改善を見据えるのであれば、データを細かく分析することをオススメします。

もし、前回のテストでデータ計測を行っていたのがKGIだけであったなら、今回のような仮説やフォローテストは考えられなかったでしょう。
お気に入り登録ボタンのクリック率やお気に入りページ遷移率を計測していたおかげで、改善ポイントを見つけ、CVR改善に成功することができました。

このように、勝ちと判断していたテストでも、振り返って見ると新たな改善施策が生まれるかもしれません。

今一度、勝ち施策としていたテストに対して、
「仮説通りのユーザーの行動だったのか？」
「KGI、KPIで、予測と異なり下がっていた（上がっていた）ポイントはなかったか？」
を確認してみてください。

もし、これまでのテストで
「KPIをきちんと設計していなかった」
「KPIのお取得方法がわからず、KGIしか見ていなかった」
という場合は、ぜひ、アッション（現・SHIFT）にご相談ください！

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