モバイルアプリは、顧客とつながり、価値を提供し、収益を生み出す強力な手段だ。しかし、成功するモバイルアプリを作るのは簡単ではありません。ユーザーのニーズ、好み、行動を理解し、それに応じてアプリを最適化しなければなりません。
そのための最良の方法の1つが、A/Bテストと実験の活用です。A/Bテストでは、ボタン、見出し、レイアウトなど、アプリの要素を2つ以上のバージョンで比較し、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを確認します。実験とは、A/Bテストやその他の異なる仮説をテストし、アプリのメトリクスへの影響を測定する方法を含む、より広い用語です。
この記事では、A/Bテストと実験がモバイルアプリの最適化にとって重要な理由、効果的なテストの計画と実行方法、そしてプロセスをより簡単かつ迅速にするために使用できるツールについて説明します。
A/Bテストと実験がモバイルアプリ最適化に重要な理由
A/Bテストと実験は、いくつかの方法でモバイルアプリのコンバージョンと収益を改善するのに役立ちます：
ユーザーエンゲージメントを高める： さまざまなアプリの要素をテストすることで、ボタンの色、コールトゥアクションの文言、画像の配置など、ユーザーがアプリとやりとりする動機を見つけることができます。そして、ユーザーのエンゲージメントとリテンションを高めるために、勝利したバージョンを使用することができます。
ユーザーの離脱を減らす： さまざまなアプリのフローをテストすることで、わかりにくいナビゲーション、長い登録プロセス、読み込み時間の遅さなど、ユーザーがアプリを放棄する原因となる摩擦ポイントやユーザビリティの問題を特定し、取り除くことができます。そして、最適なバージョンを使用することで、ユーザーの離脱を減らし、顧客ロイヤルティを高めることができます。
ユーザーのコンバージョンを高める： さまざまなアプリの機能をテストすることで、購入、定期購読の申し込み、アプリの共有など、ユーザーを望ましい行動に駆り立てるものを発見できます。そして、最も効果的なバージョンを使用して、ユーザーのコンバージョンと収益を高めることができます。
効果的なA/Bテストと実験を計画し実行する方法
A/Bテストと実験は、無作為でも直感的なプロセスでもありません。有効で信頼できる結果を得るためには、入念な計画と実行が必要です。ここでは、効果的なA/Bテストと実験を計画し、実行するために従うべきいくつかのステップを紹介します：
ゴールを定義する：何かをテストする前に、アプリの最適化で達成したい明確で測定可能なゴールを持つ必要があります。例えば、ダウンロード数を増やしたいのか、平均セッション時間を増やしたいのか、ユーザーのライフタイムバリューを増やしたいのか。目標は、全体的なビジネス目標やアプリ戦略に沿ったものでなければなりません。
主要な指標を特定する： 目標を定義したら、進捗を測定するのに役立つ主な指標を特定する必要があります。例えば、ダウンロード数を増やすことが目標であれば、アプリのインプレッション数、クリック数、インストール数、評価数などが重要な指標となるでしょう。重要な指標は、関連性があり、正確で、実行可能なものでなければなりません。
仮説を立てる： 重要な指標を特定したら、実験で検証したい仮説を立てる必要があります。仮説とは、独立変数（変更するアプリの要素）と従属変数（測定するアプリのメトリクス）の間に予想される関係を表すステートメントです。例えば、あなたの仮説が「ダウンロードボタンの色を青から緑に変えるとダウンロード数が増える」だとします。この場合、独立変数はボタンの色で、従属変数はダウンロード数です。
テストバリアントを作成する 次に、テストしたい独立変数だけが異なる2つ以上のバージョンのアプリ要素を作成しなければなりません。たとえば、ボタンの色をテストしたい場合、アプリの2つのバージョンを作成する必要があります。1つは青いボタン（コントロール）で、もう1つは緑のボタン（バリエーション）です。一度に複数の独立変数をテストしたい場合は、2つ以上のバリエーションを作成することもできます。
サンプルサイズを決定します： 統計的に有意な結果を得るために、何人のユーザーを実験に含めなければならないかを決定する必要があります。サンプルサイズは、期待される効果量（コントロールとバリエーションの差）、信頼水準（結果が偶然によるものでない確率）、検出力（結果が存在する場合に検出される確率）など、いくつかの要因に依存します。オンラインの計算機や公式123456789を使用して、標本サイズを見積もることができます。
トラフィックを分割する： 次に、アプリのユーザーを2つ以上のグループに分け、各グループをアプリ要素の異なるバージョンに割り当てる必要があります。トラフィックの分割には、ランダム割り当て、ユーザーセグメンテーション、多変量テストなど、さまざまな方法を使用できます。また、トラフィックが均等に分散され、実験を通してユーザーが同じバージョンにさらされるようにする必要があります。
テストを実行する： トラフィックを分割したら、十分な期間テストを実施し、結論を出すのに十分なデータを収集する必要があります。テストの期間は、サンプルサイズ、コンバージョン率、季節性など、いくつかの要因によって異なります。また、テストを定期的にモニターし、結果に影響を与える可能性のある異常やエラーがないかをチェックする必要があります。
結果を分析する： 最後に、結果を分析し、主要な指標に基づいてアプリバリアントのパフォーマンスを比較する必要があります。t検定、z検定、カイ二乗検定、ベイズ分析など、さまざまな方法で結果を分析できます。また、信頼区間（効果の真の値を含む値の範囲）とp値（観察された差が偶然によるものである確率）を計算する必要があります。結果を分析するには、オンライン・ツールや公式を使用できます。
結論を出す： 分析結果に基づいて結論を出し、仮説を受け入れるか棄却するかを決めなければなりません。結果が統計的に有意で、主要メトリクスにプラスの影響を与える場合は、仮説を受け入れ、アプリ要素の勝利バージョンを実装することができます。結果が統計的に有意ではなく、主要メトリクスにマイナスの影響を与えたとします。その場合、仮説を否定し、別のバリエーションやアプリ要素を試すことができます。
A/Bテストと実験をより簡単かつ迅速にするために使用できるツール
適切なツールがなければ、A/Bテストと実験は困難で時間のかかるものになります。幸いなことに、多くのツールがモバイルアプリのA/Bテストや実験を計画、実行、分析するのに役立ちます。最も人気のあるツールをいくつか紹介しよう：
Firebase： Firebaseは、分析、認証、クラウドストレージ、ホスティングなど、モバイルアプリ開発と最適化のための様々なサービスを提供するプラットフォームです。Firebaseが提供するサービスの1つにA/Bテストがあり、iOSやAndroidアプリの実験を作成して実行することができます。Firebase A/B Testing を使って、ユーザーインターフェイス、アプリのロジック、リモートの設定値など、さまざまなアプリの要素をテストすることができます。また、Firebase Analyticsを使用して、アプリのメトリクスに対する実験の影響を測定することもできます。
Optimizely Optimizelyは、実験を通じてデジタル製品や体験を最適化できるプラットフォームです。OptimizelyはOptimizely Full Stackと呼ばれるモバイルアプリ最適化ソリューションを提供しており、iOS、Android、React Native、Flutterアプリの実験を行うことができます。Optimizely Full Stackを使って、料金プラン、メッセージングキャンペーン、パーソナライズ戦略など、様々なアプリの機能をテストすることができます。また、Optimizely Stats Engineを使って実験結果を分析し、データに基づいた意思決定を行うこともできます。
Apptimize： Apptimizeは、A/Bテストや機能管理を通じてモバイルアプリの最適化を支援するプラットフォームです。Apptimizeを使用すると、コーディングやアプリストアの承認を待つことなく、iOSおよびAndroidアプリの実験を作成および実行できます。Apptimizeを使用して、レイアウト、色、フォント、画像、アニメーションなど、さまざまなアプリ要素をテストできます。また、Apptimize Dashboardを使用して、実験のパフォーマンスを監視し、異なるセグメント間で結果を比較することもできます。
まとめ
A/Bテストと実験は、モバイルアプリのコンバージョンと収益を改善するために不可欠です。この記事で説明したステップに従えば、アプリの最適化のために効果的なテストや実験を計画し、実行することができます。しかし、このプロセスをより簡単かつ迅速に行うには、コード不要のモバイルアプリ開発・管理プラットフォームであるAppabrikの利用を検討すべきです。