WiLL Form×ABテストで問合せ数を150%増やした話

　こんにちは。WiLL Cloud マーケティングチームです。わたしたちは自社サービス『WiLL Mail』のプロモーションを、自社サービス『WiLL Form』を使って運用しています。この取り組みの狙いは、自社サービスの引き合いを増やすことはもちろん、わたしたちが『WiLL Form』のヘビーユーザーになることで、必要な機能や連携すべきツールの精査を行っていくことでもあります。 今回は、2017年に行ったWiLL Formを用いて実施した『ランディングページのABテスト』についてご紹介します。

ABテストの内容

オリジナルは課題解決型

　こちらが元々運用していたランディングページの構成です。

　弊社ユーザーは、他のツールから乗り換えるケースがとても多いため、メール配信の業務改善・効率化を図りたい企業のマーケ担当者の方々をターゲットにした構成になっています。

　まずアイキャッチとヘッドラインで訴求ポイントを記載し、入力フォームをファーストビュー近くに入れて出来るだけ離脱を防ぎます。以降は、メール配信を効率化する運用ノウハウ・課題解決方法を読み物コンテンツとして設置し、自社サービスをインフィード的に訴求しています。

これが果たして正しいのか？という疑問からテストは始まった

　運用して間もなく実績・事例の掲載位置に違和感を覚え始めました。導入事例は検討において大事な要素になるため、上部に位置している方がコンバージョン数に寄与するはずです。しかしこのランディングページは読み物コンテンツがメインのため、必然的に実績や事例がページ下部に位置していました。

　運用前はコンテンツの文脈を重要視していたためあまり気にしていなかったのですが、徐々に掲載位置を変えたいという気持ちが強くなってきました。

　ヒートマップツールで確認したところ、ページ下部の表示率（インプレッション数）が低く、ここまで読んでくれている人は少数であることが実際にわかりました。

　こちらが実際のヒートマップです。ヘッダー部分のインプレッション数2,000に対し…

　事例部分のimp数はわずか260。 10分の1程度です。

　もっと読んでもらえば問合せ数も増えるのではないか…。そこで、この疑問を解消できるパターンをつくることにしました。

テストパターンは実績重視型

　実績重視型のレイアウトを作成してオリジナルとの比較を行います。コンセプトは引き継ぎつつ、事例を上部に掲載しコンテンツの文脈を一旦無視したレイアウトになっています。

ABテストのやり方

ABテストツールには『Optimizely』を採用

　今回はＡＢテスト界隈の世界的なメジャー・ツール『Optimizely（オプティマイズリー）』を採用しました。

『Optimizely』は、元Googleのプロダクトマネージャーが2013年に設立した米国企業の『実験プラットフォームツール』です。かっこいいですね。ABテストを行う場合、異なるデザインパターンを作るデザイナー、諸々の設定を行うエンジニアのリソースが欠かせませんが『Optimizely』を使えばそれらを大幅に削減してくれます。テスト内容次第ではマーケターひとりでもできちゃいます。

Optimizelyの設定方法

　『Optimizely』は以下の流れで設定します。詳しい設定方法はこちらのウェブサイトが参考になるかと思います。

　②のバリエーション(テストパターン)の作成ですが、テキスト変更や画像の差し替えレベルであれば、「Optimizely」のエディターで作成できます。しかし今回は『Optimizely』での再現は難しそうだと判断したため、WiLL Form側でBパターンをつくりました。

　③目標数値は、クリック数や表示数などを指定できます。今回は、お問い合わせに至った数(完了ページの表示回数)を目標としました。

WiLL Formの設定方法

　まずはオリジナル版をコピーして、テストパターン用のフォームを作成します。

あとはコンテンツの場所をマウスで移動させるだけです。このあたりの操作性は得意領域なのでサクサク作業できました。

　最後に『optimizely』で生成されたタグを『WiLL Form』のメイン(フォーム入力)ページと完了ページそれぞれの「スクリプト設定画面」に入力すれば準備完了です。この画面があればプログラミングを行う必要はありません。

テスト期間中はどんな風に見えるのか？

　ABテストが無事開始されると、『Optimizely』の管理画面で各種数値が確認できます。

　経過時間や訪問者数、そしてゴールに定めた目標数の推移がグラフとともに閲覧できます。最も大事な数値は統計的な優位水準値です。どちらがどのくらい統計的に有効なのかを確認できます。この数値をもってテストを完了するかしないかを判断します。

ABテストの結果

テストパターンによって150%改善！

　テストパターンは、オリジナルよりもCVR（コンバージョン率）が50%以上高い結果となりました！CVRの実際の数値は3.54%。B2BにおけるPPC広告の世界の市場平均CVRを1%上回る数値に改善されました。なかなか良い成績ではないでしょうか。

　ヒートマップで確認したところ、事例のインプレッション割合も10%から30%に改善されていました。

　事例を上部掲載した方が良い結果になるだろうと予想はしていたものの、今回のテストで、事例掲載の価値を数値で示せたことは大きな収穫でした。この結果はウェブサイト本体にもフィードバックしていく予定です。

まとめ

ABテストで大変なこと

　やはりテスト内容や構成を考えるのが一番大変な作業ですね。ページ作成や設定、データ集計はクラウドサービスによってどんどん簡単になっていきますが、仮説やコンテンツを考えるのは引き続き”ヒト”の仕事なのだということを痛感しました。

　今回ご紹介したテスト内容はとても簡単なものでしたが、精度が上がれば上がるほど改善案は出にくくなるはず。つまり次に何をするかを考える時間の確保が重要になってきます。クラウドサービスの役目は、考える時間を確保してあげることなのだろうなと改めて思いました。

次にやっていること

　テストを行ったことで、より訪問者の皆さんのためになる構成を見出すことは出来ましたが、読み物コンテンツ自体はそもそも本当に効果的なのか？という疑問は残ったままです。スクロール量が多い分、平均滞在時間もコンテンツ想定読了時間より短いです。

　そこで現在は「読み物コンテンツ」vs「30秒程度で把握できるマーケティング・ピッチ型コンテンツ」でＡＢテストを行っています。こちらの結果は別の機会にシェアします。また、今回は『Optimizely』を採用しましたが、今度は『Google オプティマイズ』を用いていますので、その違いもご紹介したいと思います。

　以上、WiLL Formを用いたABテストのお話でした。最後までお読みいただきありがとうございました。