事例紹介

SiTest

限られた体制でも A/B テストを止めない。朝日新聞社が SiTest アシストプランで築いたサイト改善の進め方

【この記事の要約】
・新聞事業を中心に幅広い事業を展開する朝日新聞社様が、限られた体制の中でも取り組みを続けてきた A/B テスト運用を、 SiTest アシストプランの活用でさらに強化した事例を紹介します。
・施策提案や分析支援を受けながら、「仮説を立てる → 検証する → 結果をもとに改善し再検証する」というサイクルを構築。料金表ページの A/B テストでは、カード型 UI (ユーザーインターフェース)のマイクロコンバージョンがオリジナル比で最大約5.6%改善しました。
・デバイスやユーザーセグメントによって最適な UI が異なることも判明。今後はセグメント別の LP 最適化や、会員登録後の利用促進・継続率向上を目指している点が語られています。

朝日新聞社は、新聞事業を中心に、展覧会事業や高校野球、法人向けのアカウントソリューションなど、幅広い事業を展開しています。
今回お話を伺ったデジタル部門のお二方は、朝日新聞(デジタル版)の有料会員の獲得や継続に関する業務を担当されています。
ウェブサイトそのものがサービスの一部であるため、有料登録にとどまらず、登録後の継続利用まで含めたユーザー体験の改善に取り組んでいます。

以前から SiTest を導入し、 A/B テストの運用をさらに強化したいと考えていたという朝日新聞社様。
SiTest アシストプランの利用によってサイト改善の進め方がどのように変わったのか、料金表ページでの A/B テストの詳細や、想定と異なる結果から得た学びについて、白須様と金様にお話を伺いました。

ご担当者様
-朝日新聞社 写真左より、金 様、白須 様

 

アクセス解析を次の一手へ。 A/B テスト運用をさらに強化したい思い


- SiTest のアシストプランを利用する前に、サイト改善においてどのような課題を感じていましたか?

白須 様
SiTest 自体は以前から導入していたものの、今後さらに活用の幅を広げていきたいと考えていました。
会員獲得において、料金ページや LP の改善は非常に重要なテーマです。
アクセス解析は自社でも行っていましたが、「どのような訴求・デザイン・文言が効果的か」「どの施策から優先すべきか」といった判断を、より専門的な視点から深めていきたいと考えていました。
また、他の業務と並行しながらでも、 A/B テストの企画から実施、分析までを、より効率的に進めていきたいと考えています。

 

LPO (ランディングページ最適化)の知見を取り入れ、継続的な A/B テストへ。 SiTest アシストプラン導入のきっかけ


- 今回、SiTest のアシストプランを利用しようと思った背景やきっかけを教えてください。

金 様
私たちにとって、検証サイクルをさらに磨き上げていくことが今後のテーマでした。
「仮説を立てて実装し、結果を振り返り、得られた学びを次の施策に生かす」という一連の流れを伴走してもらえる点が、アシストプランの魅力でした。
また、これまでは LP を改修するたびに、開発側やエンジニアと連携しながら進めていました。
一方、 SiTest を使えば、私たち自身で LP の改修や A/B テストの実装ができるようになりました。
さらに、 LPO の知見を持つ担当者から分析や仮説設計まで伴走してもらえる点も、アシストプランの契約を決めた大きな理由でした。

A/Bテスト

 

仮説を立て、結果を見て、もう一度試す。SiTest アシストプランで身についた改善サイクル


- これまで自社だけで A/B テストを進める場合と比べて、施策の考え方や分析の進め方にどのような違いを感じましたか?

白須 様
明確に変わったのは、社内メンバーが戦略立案や施策検討に、より集中できるようになった点です。
以前は、自分たちで施策を考え、テストを設定し、結果を確認し、レポートにまとめるところまで行う必要がありました。
他の業務と両立しながらでも、工夫を重ねて取り組んでいました。

アシストプランでは、施策を提案していただくだけでなく、自分たちでは気づきにくかった切り口も含めてレポートしていただけました。
例えばリピーター分析についても、数字を見るだけでは施策にどう生かせばよいか判断しづらい部分がありました。
「リピーターではこのような結果が出ています」と示していただくことで、「こうしたお客様には、別の訴求を試してみよう」と考えられるようになりました。

また、施策の進め方そのものも変わりました。
以前はページ全体を大きく変更して A/B テストを行うこともありましたが、今ではまず仮説を立て、一つの要素に絞って検証し、その結果をもとに次の施策を考えるようになりました。
「まず試す、結果を見る、改善してもう一度試す」という流れを実際に経験できたことで、改善を積み重ねる進め方が社内にも定着してきたと感じています。

 

料金表ページの A/B テストでマイクロコンバージョンが最大約5.6%改善。デバイス別分析から最適な UI を検証


- SiTest アシストプランをご利用いただく中で、社内でのサイト改善に対する考え方や取り組み方に変化はありましたか?

金 様
特に印象に残っているのは、料金表ページで実施した A/B テストです。
もともとの料金表は、3つのコースを横並びで比較できる形式でした。
機能を一覧で見られる点はよかった一方で、情報量が多く、特にスマートフォンでは、より見やすくする余地があると感じていました。
また、「自分にはどのコースが合っているのか」を、より判断しやすくできるのではないか、という気づきもありました。
そこで、一覧比較の「オリジナル」、おすすめポイントを伝える「吹き出し型」、1カードに1プランを表示して各プランの直下に CTA を置く「カード型」の3パターンを用意しました。

A/Bテスト

カード型では、お客様が「読む、理解する、選ぶ」という流れで確認し、そのまま申し込みへ進めるようにしました。
テストは2回実施し、1回目の結果をもとに CTA の位置や文言を見直して、2回目のテストを行いました。
その結果、カード型のマイクロコンバージョン(「申し込む」ボタンクリック後、決済選択ページを表示)は、オリジナルと比べて1回目が約5.4%改善、2回目が約5.6%改善しました。

一方で、最終コンバージョン(有料登録完了)はデバイスやセグメントによって傾向が分かれました。
スマートフォンではカード型、PC では吹き出し型が優勢でした。
「一般的にはカード型の方が見やすいだろう」と考えていても、お客様に本当に合うかどうかは、実際に試してみなければ分かりません。

テスト後は、単純に数値が最も高いパターンを採用するのではなく、月間コンバージョン数を複数のシナリオでシミュレーションし、今後の運用負荷も含めて判断しました。
エンジニアに毎回依頼する前に、まず小さく試し、結果を確認してから次を決めるサイクルを作れたことも、数値以外の大きな成果でした。

 

会員獲得の先まで見据えたサイト改善へ。セグメント別 LP と AI 活用でユーザー体験の最適化を目指す


- 今後の事業展開や会社として目指している姿、また実現に向けて強化していきたいマーケティング施策や新たな取り組みについて教えてください。

白須 様
今回の取り組みを通じて、ユーザーごと、セグメントごとに最適化した訴求は、さらに伸びしろがあると感じました。
今後は、個人やセグメントに合わせて、より適した LP を提供していきたいと考えています。
また、現在は SiTest を会員獲得目的に活用していますが、今後は、登録後の利用促進や継続率の向上につながる体験づくりまで、改善の対象をさらに広げていきたいと考えています。

 

仮説とデータに基づくサイト改善へ。 SiTest アシストプランで継続できる体制を構築


- これからサイト改善に取り組もうとしている企業に向けて、アドバイスをお願いします。

金 様
文言を変える際も、変更そのものを目的にするのではなく、「なぜ変えるのか」という仮説を先に持つことが大切だと思います。
感覚だけではなく、データを見ながら判断することが大切だと考えています。

仮説設計や分析の知見をさらに深めたい、より効率的な体制で取り組みたい、何から着手すればよいか分からないという企業には、アシストプランが向いていると思います。
一緒に伴走してもらうことで、「このように進めればよいのか」という流れを理解できます。

さらに、毎月の定例会があることで、「やらなければ」という意識が自然と生まれ、それが、自分たちの背中をぐっと押してくれます。
日々の業務でサイト改善に時間を割きにくい企業にこそ、活用いただきやすいかもしれません。

 

導入事例からわかる、成果と学び


今回の事例をもとに、成果とその学びを整理します。

①限られた体制を強化し、 A/B テストを継続できる体制を構築
施策提案や分析支援により、社内メンバーが戦略立案や次の施策検討に集中できるようになりました。
定例会を通じて、改善活動を継続する流れも定着しています。

②2回の検証で、マイクロコンバージョンが最大約5.6%改善
料金表ページでは、1回目の結果をもとに CTA の位置や文言を改善し、再テストを実施。
カード型 UI は、オリジナルと比べてマイクロコンバージョンが最大約5.6%改善しました。

③ デバイス・セグメント別の分析で、最適な UI の違いを発見
スマートフォンではカード型、 PC では吹き出し型が優勢でした。
全体の数値だけでなく、デバイスやセグメント別に見ることが、適切な施策判断につながります。

 

FAQ


- この記事の内容に関連して、導入検討時によくある質問をまとめています。

Q . SiTest のアシストプランでは、どのようなサポートを受けられますか?

A . A/B テストの施策案出しや、実施したテスト結果の分析などのサポートを受けられます。
施策案の提案のみ、分析と次の改善案の提案、テスト設定の代行まで含めた支援など、課題や運用体制に合わせて必要な範囲を柔軟に選べます。

Q . アシストプランは、どのような企業に向いていますか?

A .どの施策から試すべきか分からない企業や、分析方法をさらに強化したい企業に向いています。
リソース不足で A/B テストを継続できない企業、改善の優先順位を整理して体系的に進めたい企業にも適しています。

Q . アシストプランを利用すると、自社で A/B テストを運用できるようになりますか?

A . 施策の考え方やテスト結果の見方を実際の改善活動を通じて学べるため、社内に A/B テスト運用の知見を蓄積しやすくなります。

 

- この度はお忙しい中、貴重なお話をありがとうございました。

朝日新聞社
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