今後、A/Bテストは避けて通れない--ビジネスに大きく影響する「CRO」とはなにか

最近よく耳にする「CRO」とは

小原良太郎氏（以下、小原）：Ptmindの小原と申します。今日は「A／Bテストを成功させるための最新“ヒートマップ”活用方法」について、お話しさせていただきます。

まず、私どもの会社についてご紹介させてください。Ptmindは、いわゆるアクセス解析ツールを提供している会社です。

Google Analyticsなどは、みなさんもご利用されているのかと思います。そういったGoogle Analyticsのような機能もありますし、今日お話しさせていただくヒートマップという、サイトのなかをどのように見られているのかがわかる、サーモグラフィーで見える化する機能を持つサービスを提供しています。

事業実績についてです。今日はみなさん、基調講演を聞かれているかもしれませんが、ニューズピックスさんやオイシックスさんにもご利用いただいているサービスです。今、大手企業をたくさん挙げていますが、中小企業さんやアフィリエイターさんが個人で利用するところもあります。いろんな企業さまで使っていただいているんですね。

会社概要は、グローバルでこのサービスを提供しています。今、社員は100人くらいですが、その人数で日本だけでなく欧米や中国などにサービスを提供しています。僕はそこの創業メンバーで、主に日本法人を見ている立ち位置です。

ここからが今日の本題です。「CRO」というキーワードがあります。これは、Conversion Rate Optimizationの略で、コンバージョン率最適化を意味します。「購入する率を増やしましょう」「最適化しましょう」「上げていきましょう」といったキーワードですね。

とくにこのキーワードは、数年前からアメリカのほうで出てくる基本的なキーワードになってきました。日本では、たまにちらっと聞くようなキーワードになってきています。CRO業界があったりもします。

「なんでもやりますよ」なツールが多すぎる問題

では、なぜCROという言葉が流行っているのか。今日はその背景と、CROに関わるツールとはどんなものかをお話します。

これは、Marketing Technology Landscapeという、1年に1回出てくるものです。これは2016年の3月に出たものですが、すでにいろんなツールがたくさんあります。すべて海外のものなんです。

例えば、アクセス解析もありますし、A／BテストツールやDSP、アドネットワーク、マーケティングオートマーションなど、その1つひとつの業種が、ぐしゃぐしゃぐしゃっとたくさんツールがある状態です。ここの、赤く括ったところが先ほどのCROと呼ばれるところです。「最適化していきましょう」の業種なんですが、そこだけでもこれだけあるんですね。

少し話が脱線するんですが、とにかく海外では、こういったツールがたくさん増えてきている。そうすると、「どういうふうにツールを選定したらいいのか？」となると思うんですね。

前提として、みなさんが持っている課題を解決してくれるツールを探し出して、ご契約されていくと思います。そのなかでこれだけツールがある。つまり、1つひとつのセグメントで特化したツールがあるということなんですね。

例えば、メール配信だけに特化したツール、ブログなどのコンテンツマーケに特化したツールなど、いろいろあります。一方で、もうちょっと広い範囲では、ブログのコンテンツマーケもできるし、リード獲得やメール配信もできるような、広い括りのツールもあります。専門に特化したツールが最初に出てきて、それがだんだん機能を拡張し、「なんでもやりますよ」なツールが出てきています。

ツールとしての作り手側の方向性として、その分野……コンテンツマーケならコンテンツマーケに特化したツールを作っていくなど、「もうちょっと幅広くなんでもやりましょう」というツールですね。これは分化していくんですけれど、そのときにどちらを選べばいいのかという問題があります。

1つは専門家ツールを選びます。1つひとつ専門化したツールを選び、それぞれを連携させることができたりします。それによって運用していくパターンですね。もう1パターンとして、「1つでなんでもできちゃうなら、やっちゃいましょう」がありますよね。

そのとき、どちらがいいのかと判断することになります。やはり「なんでもやりますよ」なツールは運用が楽でいいです。いいんですけれど、一方で開発する側の立ち位置にだと、いろんな機能を作っていくと、今度はそれを運用したり、新しい機能をつけたりするのがすごく大変になるんですね。

例えば、マーケティングオートメーションがあり、「メールもできます」「広告も打てます」となったときや、なにか1つ「この機能を改善しましょう」といったときに、いろんなものに関連してしまうから、開発が大変になる。一方で、1つだけに特化していると、そこだけやっていればいいので、実は開発が楽になる。

ここが「なんでもやりますよ系」の危ないところでもあります。「その企業、本当に将来的に安心できるかどうか」「資本を持ってるかどうか」「開発力あるかどうか」を判別しないと、どこかのタイミングで急に使えなくなったりします。このツールをどう運用していくか、どう活用してどうしていくのか、どう選定してくかが肝になってきています。……ちょっと脱線でございました。

コンバージョンレートはビジネスに大きく影響する

先ほどのCROの話に戻ります。例えば、CROの分野でもこれだけのツールがあります。「CROは必須だね」という状態になっている。そして、利用する企業も増えてきています。「じゃあ、なんでCROというキーワードがそれだけ重要になっているのか？」が気になりますよね。

基本的には、右側の売上を高めるために、こういったかたちになっていると思っています。

一番左側が人を連れてくるところですね。広告で連れてきたり、コンテンツマーケティングで連れてきたり。リピーターさんですね。このあたりでコストをかけて人を連れてきます。

その方々が購入する・しない、というのがコンバージョンレートです。最終的にはその方が、もしかしたらいいプランを選んだり、複数のオプションをつけたり、複数のものを買ったりなど、購入単価のかけ算で大きく売上が決まってくると思います。

この売上を高めていくときに、「流入を増やしましょう」「コンバージョンレートを上げていきましょう」「購入単価を増やしましょう」を、それぞれ施策をやっていくと思います。このCROというキーワードは「コンバージョンレートを上げていきましょう」なので、スライドで言うと、この真ん中の緑の場所になります。

なぜ、これを上げる必要があるのか。人を連れてくるところでは、どうしてもお金かかりますよね。コンテンツマーケティングをやるといっても、コンテンツを作るところにコストかかります。

来た方々が購入する・しないは、購入率が上がれば、広告費用対効果が高まります。広告の費用対効果が高まるということは、そのビジネスの利益率が高まるということ。とにかく、このコンバージョンレートを上げることがビジネスに大きな影響を与えます。それが1点。

もう1点は、自分たちのサイトに来た人たちが購入しないケースです。その人たちが知らないうちに競合サイトへいき、購入している可能性もありますよね。そこは、なかなか追えないのでわかりづらいところなんですけれど。

もし競合企業が、コンバージョンレートをすごく上げる工夫をしていたりがんばっていたりすると、競合サイトに行った人たちはそこで購入する可能性がある。そうすると、コンバージョンレートが高い=利益率が高いので、どんどん競合との差があけられてしまうんですね。

自社のコンバージョンレートを上げないで、他社でけっこうがんばっていたとすると、その差分が利益率として跳ね返ってくるのです。その利益を使って、もし競合企業がもっとマーケティング活動をしたり、新製品を開発されたりすると、その差はすごいものです。ただ、そこはなかなか見えづらい部分なんですよね。

アメリカでは、同じようなツールがたくさんあります。なので、競争が激しい。とにかくコンバージョンレートを上げないといけない。そこで、CROというキーワードが生まれたのです。これをやらざるを得ない環境なんですね。「ここにどんどん力を入れましょう」となると、そのためのツールやキーワードが生まれて、「がんばっていきましょう」が起こっている。

A／Bテストをやりやすい環境が整いつつある

コンバージョンレートを上げる方法は、たくさんあります。例えば、最近では接客ツールみたいなもので、特定のユーザーさんだけにクーポンが出すなど、いろいろと方法があります。そのなかでも、やはり王道はサイト改善や、A／Bテストをすることだと思います。これが最も影響力があるからなんですよね。

ここで登場した「A／Bテスト」というキーワードですが、この数年、だいぶ聞かれるようになってきましたよね。

今挙げているのは「Optimizely」というメーカーのサービスです。日本でも使っている企業がたくさんある、世界で一番使われているツールですね。オバマ大統領が選挙戦のとき、寄付金集めに使ったことは、事例としてよく出てきます。こういったツールが出てきたことで、A／Bテストが簡単になりました。

ここで一応、「A／Bテストとはなにか」です。例えば、サイトに緑色の登録ボタンがあったとします。

「このボタンをオレンジにしたらコンバージョンレートが上がるんじゃないか？」は、よく考えることです。このOptimizelyというツールは、サイトに来た50パーセントの方に緑のボタン、残り50パーセントの方にはオレンジのボタン……と自動的に判断して、出してくれるんですね。

緑のボタンの購入率が5パーセントだったことに対して、オレンジのボタンが10パーセントの結果が出たとき、「こっちのほうが効果が高いね」「じゃあ、これを実際にサイト改善して実装していきましょう」とできるわけです。

なぜこれがいいのか。1つは、コンバージョンレートの5パーセント・10パーセントなど、統計学的に差があるかどうかを突き詰めるのはめんどくさいです。それをシステムがやってくれて「今、差がありますよ」がわかればやっていいと思います。

もし統計学的にやらないと、「こっちがちょっとやってみたらいいね。これにしよう」としてみたものの、あとからたくさんアクセスすることによって、「こっちのほうが悪かった」という可能性が出てきます。統計的な処理が必要なんですが、システムがそれをすべてやってくれる。

もう1つは、画面を軽く書き換えることができるんですね。先ほどのように、ボタンを「オレンジに変えますよ」や、テキストの「世界No.1……」のところを変えるなど、簡単なことです。A／Bテストをやりやすい環境ができあがったということです。

これはイノベーター理論というものです。左側がイノベーターやアーリーアダプターという「新しいものに興味ありますよ」な方々です。右側には新しいものに興味を示しにくい、わりと保守的な方々です。例えば、「スマートフォンをまだ持ってないです」といった方々がいたりします。

そのなかの分布で、例えば「もう誰でもみなさん持っていますよね」は一番後ろのほうに配置されます。

では、A／Bテストがどこに配置されるのか。アーリーアダプターの後ろほうなんです。「最先端の人たちはもうやりました」「そこから少し後ろの、わりと新しいもの好きの方々も利用するようになってきました」ということです。

ここからアーリーアダプターとアーリーマジョリティの間に、いわゆるキャズム理論でいう、大きな溝があります。今ちょうど、A／Bテストがどんな企業でも使うようになるのか、それともやはり一部の企業さんだけがやるようになるのか、その瀬戸際にあるということです。

キャズムを超えたところに、例えばモバイルWebなど、スマホ専用サイトみたいなものがあったり。ソーシャルとは、真ん中あたりなんですよ。「FacebookやTwitterを使っていますよ」が、この真ん中にあたる。

A／Bテストは、いつかやらなければいけない

では、このA／Bテストは今後どの領域……このキャズムを超えられるかどうか。どうやら超えそうだ、というのがここ直近の動きなんですね。

それはなぜか。「Google Optimize」という、Gooleが新しいA／Bテストツールを無料で出します。

先ほどからお話しているOptimizelyは、実はけっこう高いんです。「月額30万円から」は、高いじゃないですか。そうすると「なかなか活用できない」「ちょっとコストがあって、怖いと思ってやらない」があります。でも、GoogleさんがGoogle Analyticsを無料で出す。続いて、今度はA／Bテストツールを無料で出す。

それによって、誰でも使える環境ができ、先ほどのキャズムを乗り越えられるんじゃないか。つまり、A／Bテストをやっていくことが一般化するんじゃないかと言われています。

このOptimizelyに関しては、そろそろ一般公開されるのではと言われています。今、事前登録するとベータ版が送られているみたいなので、12月あたりには出るかもしれない噂はよく聞いています。だから、事前登録はしたほうがいいと思います。

こういったツールが出てくることで、なにが起こるのか。ポイントは3つあります。今までA／Bテストを運用する・しない、だったと思います。それが今は「する」が前提になってきています。

そうすると、「どうやってそういったA／Bテストを運用していけばいいのか？」フェーズに入っていきます、というのが1つ目。運用していくとなると、人が必要ですよね。ただ、ノウハウを持った人は、やはりまだまだ少ないんですよ。グロースハッカーというキーワードもありましたが、まだまだそういったことができる人材が少ないんですね。

そんななかで、企業としてどういう立ち位置を取っていくのか。「自分たちの社内でがんばって運用していこう」「他社に差別化されないようにがんばろう」というのが2つ目です。

3つ目は、「自社での運用は難しいね」となったところで、マーケティングが得意な企業さんが出てくる。専門家に依頼するというパターンになるのかなと思っています。今の日本でも、専門に特化した会社がいくつかあったりします。今後は、そういったところが増えてくると思うので、活用するといいと思います。

A／Bテストの取組みに対して先進的にやる企業と、「まだまだ運用するのしんどいね」「社内で回すのしんどいね」「外注は、ちょっとお金かかるし」など、やらない企業で2分化されていきます。先ほどのイノベーター理論の前側なのか、後ろ側なのかで分かれていく。

ただ、最初のほうでお話ししたとおり、利益率が出てくる問題なんですね。コンバージョンレートが高いか低いかによって利益率の差がついてしまう。これをやらない企業は、どうしても利益率などで厳しくなってきてしまうんじゃないかと思われます。

つまり、結果的にいつかやらないといけない。だから、やるなら早くノウハウをためたほうがいいいというのが、僕らの思いです。と、ここまでがGoogle Optimizeのお話でした。

何度もA／Bテストをすると効果が下がる

今まではGoogle Optimizeや、ほかにもA／Bテストツールがあり、どれも簡単にできます。となると、「ボタン緑色のほうがいいよというから変えてみた」「キャッチコピー、こっちのほうがいいんじゃないの？」をなんとなくやってしまうんですね。

そうすると、やはり成功率は低いです。A／Bテストをすすめる上での成功率を平均すると、何回も変えてしまうことで得られる成功率は、アメリカでは10パーセントと言われているんですね。

A／Bテストは、何回もやれるものではないんですよ。一定期間でやらないと、差があるかどうかを統計的処理ができないんです。例えば、1ヶ月に1回しかやれないとなったら、1年に1回しか成功しないということになりますよね。そうすると、なかなかしんどいものがあるなというところとあります。

大事なのは、A／Bテストの成功率を上げていくことです。そのときに、勘や経験でやってしまうと、それがなかなか難しくなります。ちゃんと「こういった理由があって、こういった施策をA／Bテストでやるんですよ」をやらなければならない。そこがすごく重要です。

「以前までやってなかったから、とりあえずやってみよう」は、けっこう効果が上がったりします。ですが、これは最初が良くて、だんだんしんどくなってくるパターンてすね。そこで、がんばれるかどうか。理論的にできるかどうか。仮説を立ててできるかどうか。そこが大事になってきます。

そのなかで、僕はヒートマップというものがいいんじゃないかと思っています。いろんな分析やユーザーテスト、被験者に聞いて「ここがいい・悪い」と言ってもらうなどがあると思うんですが、ヒートマップも1つの仮説構築のために役立つと思っています。

では、ヒートマップとはなんなのか。スライドの向かって左側にあるのが、クリックヒートマップと呼ばれるものです。実際、サイト内でクリックやタップした回数が多ければ多いほど赤くなっていく。つまり、赤いところはすごくタップされているということですね。

もう1つ、スライドの右側にあるアテンションヒートマップは、サイトのなかでもどこがよく見られたのかを明らかにするものです。例えば、このファーストビューのところはよく見られています。こちらが黄色くなっているのは、ここに比べて見られる量が減っているということです。

具体的にどう見えているのかというと、みなさん、ブラウザなどを開いて見ているときは、その画面で止まるじゃないですか。止まっているエリアを、「ここで10秒見てました」とし、スクロールして移動すると「ここの部分が出ました。ここでは5秒でした」と把握しているんですね。

アクセスしたユーザーさんすべてを記録しているので「ここでは10,000秒で、ここで5,000秒でした」に差があり、こちらのほうが相対的によく見られていることがわかります。赤にしたり黄色にしたり、青にしたりする部分が、ロジックとして裏で出ています。

さらにもう1つ。ここに横線が入っている数字が書いています。これは「ここまでスクロールした人は何パーセントなのか？」です。サイトに来た人うちの、例えば「6割の方はここまでスクロールしましたよ」がわかるんですね。「4割の人はここの情報を見てませんよ」もあったりします。

この「クリックしました」「どこ見てましたか」「どこまでスクロールしましたか」の3つをもとに、サイト内でどういう行動しているのかを見ていく。そこで課題を見つけて、サイト改善、A／Bテストをすることが重要だと思っています。

情報を分析し、仮説を立て、A／Bテストをする

例えば、これは旅館のサイトです。見たとおり、いろんなところがクリックされています。「2大特典あります」には「特典1」「特典2」があるんですが、すごくクリックされているんですね。

ただ、ここを押してもなにも起こらないんです。特別料金プランが知りたいのに、知ることができない、ラウンジ券があるのに、肝心なラウンジ情報を探せない状態になっています。

最も問題なのが「ご予約」と書いていて、ものすごくクリックされているのに、押してもなにも起こらないということ。単なる見出しなんですね。

ネットで旅館などを予約する際は、まずプランを選びます。プランを選んで、予約へ進むんです。予約しようと思って「予約」を押してもなにも起こらないと、「どうしたらいいんだろう」となりますよね。

プラン部分より、予約部分のほうがすごく押されていることはわかっている。では、その差分はどこにあるのか。もしかするとよくわからなくてやめた人、または直接電話している可能性もありますよね。そういった課題を見つけ出すことができるんです。

アテンションについてです。これは、太陽光パネルの商品の詳細ページなんですが、見られているところ・そうじゃないところが、くっきり分かれています。

よく見られていた一番上のところには料金が書かれていて、この真ん中あたりは製品の特徴がいっぱい書かれています。あまり見られていないんですね。このあたりで見られているのは、保証内容と提供している人たちの顔写真でした。

太陽光パネルは、すごく高い買い物です。一生に1度しか買わないものだと思います。なおさら、詳細な説明されても正直あまりわからないですよね。そんなところはなかなか見られない。

一方で、一生に1度の高い買い物をしようと思っているときに、製品のことを説明だけではよくわからない状態だったら、不安になるじゃないですか？　「不安になるから、この保証内容が見られてたんじゃないか？」という仮説が成り立つんですね。

ここまで実際に見た人、スクロールされた人は3割くらいしかいないんですよ。つまり、7割の人に「保証がありますよ」「充実していますよ」を気づかせることができていない可能性があります。

このサイトの場合は、保証内容を製品の特徴よりも上に持ってきたんですね。そうしたら、問い合わせ率が上がりました。「お客さんが本当にほしい情報ってなんなのか？」を見つけることができれば、それをもっと押し出したり上に持ってきたり、調整することができるようになります。

ただ、それがわからないままでは「やはり製品の特徴をもっと説明すべきなんじゃないか？」なところをがんばってしまう可能性があります。なかなか見てもらえないので、あまり意味がない。これを事前にわかっている・いないで、施策内容は変わります。

情報を分析して、仮説を立てて、A／Bテストをやっていく。これが重要です。