ABテスト | SiTest (サイテスト) ブログ

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株式会社ツクイスタッフ 様|ヒートマップとABテスト機能で求人情報ページのフォームへの到達率、CVR向上に貢献

導入事例:株式会社ツクイスタッフ 様

株式会社ツクイスタッフ 様は、介護・福祉・医療分野に特化した人材派遣・人材紹介サービスを展開しておられます。
より多くの求職者の方々に当社サイトからご応募いただけるよう、サイトを構成していく上で欠かせない要素であるUI/UXの向上に日々努めておられます。
今回はSiTest導入の決め手から、導入によりどういった改善ができたのかについてご担当者である大原 俊成 様にお話を伺いました。

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株式会社サイバー大学 様|「当時取引のあった制作会社でも採用されており、非常に使いやすいという感想を聞けたのも決め手になりました。」

導入事例:株式会社サイバー大学 様

サイバー大学は、ソフトバンクグループが運営する、文部科学省に認められた日本初のフルオンライン大学です。
授業や試験を全てインターネットを通じて行うため、スクーリングが一切不要。忙しい社会人でも無理なく続けられます。学部はIT総合学部のみで、ITとビジネスを基礎からバランスよく学び、社会で活躍できる真の実践力を身につけます。大学のWebサイトでは、SiTest をご導入頂き、入学ご検討者様からの資料請求数をKPIとして運営を行っておられます。

今回はSiTest導入の決め手から、導入によりどういった改善ができたのかについてご担当者である島 憲司 様にお話を伺いました。
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【超簡単】ABテストのパターンごとのヒートマップを見る方法

※ 2019/03/22 改訂いたしました。

SiTest (サイテスト)は、ヒートマップ解析もABテストもEFOも一体になったASPなので、
ABテストを行ったパターンごとの各種ヒートマップが簡単に確認できるようになっています。

今回はその方法を皆さんに解説いたします!
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【新機能】ヒートマップ全画面表示機能で、A/Bテストパターンも表示が可能に

SiTest では、管理画面からスクロール解析やタッチアクションなど、各種ヒートマップを管理画面上で確認することができます。

また、「スマートレポート」機能により、各種ヒートマップのキャプチャが貼られた Excel ファイルのダウンロードが可能です。
しかしながら、スマートレポートはプランによって出力可能回数が制限されており、またページが極端に長い場合など、ヒートマップ画像が正しくキャプチャされずエラーとなることもあります。
そのため、回数に縛られずに、ご自身で別ウィンドウにヒートマップを開き、Google Chrome の拡張機能を用いてキャプチャを取ることができる機能を、昨年の8月にリリースいたしました。
(参考:【新機能】ヒートマップの全画面表示機能により、ヒートマップを大きく表示・全画面キャプチャが可能に

今までは、全画面(別ウィンドウ)での表示は、オリジナルパターンの背景しか取得できませんでした。
そのため、SiTest 管理画面内では見ることができる、A/B テストパターンの背景を用いたヒートマップを、全画面表示してキャプチャすることができませんでした。

この度、A/B テストパターンの背景を用いたヒートマップを、全画面表示してキャプチャすることができるようになりました!
今回は、実際の操作方法をお伝えいたします。
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A/B テスト結果を正しく判断するために~②t検定とは?

A/Bテストを行った際に、その結果を分析・判断するには「仮説検定」という方法を用いることを前回お話しいたしました(参考:A/B テスト結果を正しく判断するために~①仮説検定について)。検定には様々な種類があり、状況により使い分けを行うのが本来であれば正しいのです。
今回は、様々な検定手法の中から、t検定をご紹介します。
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健康食品通販S社様|長いLPで、ユーザーの CVR を大幅にアップさせる方法とは?

広告で商品に興味を持ってもらい、LP に訪問してもらうことで購入につなげる、というビジネスをされている方も多いのではないでしょうか。特に、健康食品や化粧品では、1回のみの購入よりも「定期購入」につながるようにユーザーに働きかけるような LP を作成していることが多く、ユーザーに良さを伝えるために LP の長さが長くなってしまうこともしばしばです。
今回は、とある健康食品の長い LP で、ヒートマップ解析と ABテスト を行うことで、かんたんに定期購入数が飛躍的に増えた事例をご紹介します!
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A/B テスト結果を正しく判断するために~①仮説検定について

ウェブサイトの改善には、Google Analytics をはじめとしたアクセス解析と、SiTest をはじめとしたヒートマップ解析などを組み合わせて、現状のウェブサイトを分析することが必要です。さまざまな角度からウェブサイトの問題点を洗い出し、その部分の改善案を考え出してはA/Bテストを繰り返す、といったサイクルを繰り返す必要があります。

以前、「A/Bテストの終わりを見極める!統計的有意差と仮説検定入門」という記事にて、A/Bテストの結果をどう見ればよいか、検定の方法とともにお伝えいたしました。とても多くの反響をいただいたのですが、改めてもっとわかりやすく書いてほしいとの要望がありました。
今回は、「仮説検定」について、一緒に学んでいきましょう。
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