モバイルアプリの A/B テストを始めませんか? すぐに試せるアイデア

モバイル アプリの実験を開始したい場合は、この記事が必要です。 目標は、この記事の終わりまでに、仮説の作成、バリエーションのテスト、および変更の測定と実装に慣れることです。 したがって、ここで説明するアイデアと例はシンプルで実装が簡単です。

試すことができるモバイルアプリの実験の種類

アプリのユーザー エクスペリエンスに大きな影響を与える上位 4 つの実験を見て、実際の例を使用して VWO でそれらを試す方法を示しましょう。

1. 検索実験

注意持続時間の短いユーザーは気が散りやすく、障害物が多すぎると行動を起こさない可能性があります。 モバイル デバイスの画面スペースが限られていることを考えると、アプリ内のナビゲーションを支援するために広範なメニューやさまざまなフィルターを含めることは現実的ではありません。 したがって、検索機能を組み込んで最適化することは、製品や機能の可視性を向上させ、モバイル アプリの適切な表示を確保するために必要になります。

追跡する指標

すでにアプリ検索の最適化を検討していると仮定して、以下に注目すべきいくつかの指標を示します。

• 検索離脱率
• 検索で表示されたアイテムを選択したユーザーの数
• 結果のない検索の数

これらのメトリックは、VWO で簡単に定義できます。 このデータから導き出された洞察により、アプリの検索パフォーマンスが現在どこにあり、どこが遅れているかを明確に理解できます。

定性的な行動調査でユーザー インサイトを深く掘り下げる

観察をさらに深めるために、定量的データを定性調査で補足すると、価値があることがわかります。 ヒートマップは、この目的のために広く使用され (そして愛され)、正当な理由があります。 検索結果のクリック数が減少したとします。 いくつかの理由が考えられます。

• 検索結果は関連性がありません
• 結果の順序はパーソナライズされていません
• 検索後に表示されるアイテムの数が少なすぎる

VWO の今後の Mobile Insights 製品では、セッションの記録とヒートマップまたはスクロール マップを活用して、ユーザーの行動をより深く掘り下げ、最適化する必要があるものを特定することが容易になります。 VWO Mobile Insights を使用すると、次のような質問に対する回答を見つけることができます。

• 訪問者は検索機能をどのように使用していますか? (例: カテゴリと指摘された特定の製品を探すため)
• オートコンプリートはコンバージョンに影響しますか?
• 検索履歴を表示することは、以前に購入した商品の売り上げを伸ばすのに効果的ですか?
• 検索エクスペリエンスに問題を引き起こしているのは何ですか?

試すことができる例

観察に基づいて A/B テストを通じて仮説を策定し、検証することができます。

どこから始めればよいか迷っている場合は、インスピレーションを得るために参照できるいくつかの実際の例を次に示します。

例 1 – カテゴリ別の検索結果

アプリ検索の最適な実装のいくつかは、Instagram や YouTube などのソーシャル メディア サイトにあります。 Instagram の検索バーに入力を開始すると、アカウント、オーディオ、タグ、場所などのカテゴリ別に整理された結果が表示されます。Instagram と YouTube は検索履歴を表示し、ユーザーはワンクリックで以前の検索フレーズを再試行できます。

例 2 – 製品の提案を含む検索結果

アメリカの e コマース プラットフォームである GOAT は、ユーザーが必要なものをすばやく見つけることができる印象的な検索機能を実装しました。 下部のナビゲーション バーにある検索アイコンをクリックすると、参照するいくつかの製品カテゴリが表示され、選択したカテゴリの下のアイテムがページに表示されます。 検索バーをクリックして何かを入力し始めると、対応するテキストと画像を含む製品の提案が表示されます。

工夫できるテスト

たとえば、検索結果のクリック率を改善したいとします。 前述の目標を達成するために、上記の例に基づいてテストできる 2 つの仮説を次に示します。

テスト 1アイデア
仮説 1:検索結果を人、場所、グループなどのさまざまなカテゴリにグループ化すると、ユーザー エンゲージメントが向上します。

コントロール:検索結果は商品一覧として表示されます。

バリエーション: 「グループ化」フィルタとともに表示される検索結果。

テスト 2 のアイデア
仮説 2:検索結果とともに画像を表示すると、製品提案のクリック率が向上します。

コントロール:テキストのみの製品提案を示す結果。

バリエーション:テキストと画像の両方を含む製品の提案を示す結果。

このようなテストは、VWO のモバイル A/B テスト プラットフォームにわずか数ステップですばやく実装できます。 以下は、たとえば Java を使用して構築された Android アプリケーションの仮説 1 に基づくテストの作成に関連する手順を示すビデオです。 VWO は、Flutter、Cordova、React-Native などのフレームワークもサポートしています。

VWOの舞台裏

VWO は、iOS、Android、およびすべての一般的なバックエンド言語用の軽量 SDK を提供します。 モバイル アプリ SDK の追加は、1 回限りの統合プロセスです。その後、VWO は、iOS アプリと Android アプリの両方のアプリの初期化に使用できる API キーを生成します。 手順の詳細な説明が必要な場合は、この包括的なガイドを参照してください。

バリエーションを作成し、コンバージョン目標を追加して、モバイル アプリのテストを開始しました。 次の重要なステップは、テスト結果を分析して洞察を引き出すことです。 VWO のSmartStats エンジン は、ベイジアン統計に基づいて、実行可能な洞察を引き出すために分析できる、使いやすいレポートとして正確なテスト結果を計算して提示するために大変な作業を行います。 VWO のレポートは包括的で、結果を日付と訪問者セグメントで絞り込み、テストで複数の目標のパフォーマンスを比較することもできます。

2. ナビゲーション実験

ナビゲーションは、グループ化、設計、機能の発見の容易さなど、複数の複雑さを伴うため、構築するのが最も難しいものの 1 つです。 専門家は、「ツリー テスト」を使用して、アプリでどの程度「見つけられる」かのベースラインを設定することを推奨しています。 これは、ユーザーがアプリ内でどれだけ早く何かを見つけられるかを確認するために実施されるクローズド テストです。 この記事は、ツリー テストを開始するための優れた記事であり、ナビゲーションを改善するための実験を設計するための重要な最初のステップとしても役立ちます。

追跡する指標

検索を改善するための実験で行ったのと同じように、監視しておく必要があるいくつかの指標を次に示します。

• アイテム発見率
• 機能または製品を見つけるのにかかった時間
• ユーザーが最初のクリックで正解した回数
• 時間を見つけることの変動性

これらのメトリクスのパフォーマンスを定性調査の洞察と組み合わせることで、アプリのナビゲーションを強化するための効果的な戦略を決定できます。

試すことができる例

例 1 – カード ナビゲーション

ナビゲーションのインスピレーションを探しているなら、私のお気に入りの 1 つが瞑想アプリの Calm です。 それらのレイアウトは一連のドアに似ており、それぞれが入り口として機能します。 カードはさらに「メンタル フィットネス」、「おすすめコレクション」、「クイック & イージー」などのカテゴリに分類されています。 ハンバーガー メニューは、このナビゲーション スタイルの代わりになる可能性がありますが、見つけやすさが低く、ユーザーのクリック数が減少しているため、その使用は減少しています。 それどころか、カード スタイルのナビゲーションは、そのユーザー フレンドリーなデザインのためにますます勢いを増しています。

例 2 – シンプルなタグ ナビゲーション

Google マップは、ユーザー フレンドリーなナビゲーションを備えた別のアプリです。 場所を入力すると、道順、共有、場所の保存などのオプションが、わかりやすいフィルター ボタンの形で表示されます。 さらに、フィルター ボタンとしてよく使用される施設も表示され、入力した場所の近くのレストラン、ショッピング モール、ATM、および公園を探索するのに役立ちます。 Google マップのナビゲーションはシンプルで、ユーザーがアプリを最大限に活用するのに役立ちます。

工夫できるテスト

ナビゲーションからの製品のクリック率を改善することは、通常、アプリのナビゲーション エクスペリエンスを改善しようとする e コマース オーナーの主な目標です。 それがあなたもやろうとしていることである場合、テストする2つの仮説を次に示します。

テスト 1アイデア

仮説 1:ハンバーガー メニューをカードベースのナビゲーション タイルに置き換えると、コンバージョン率が向上します。

コントロール:ハンバーガー メニューには、ユーザーが探索できるさまざまな製品カテゴリが表示されます。

バリエーション:カード レイアウト形式で表示される製品カテゴリ。

テスト 2 のアイデア

仮説 2:日常的なユース ケースのフィルター ボタンを表示すると、ユーザーは関連する情報をより迅速に見つけて、より頻繁に使用するようになります。

コントロール:機能検索バーは、フィルター ボタンなしでアプリの上部にとどまります。
バリエーション:検索バーが上部にあり、日常的なユース ケースのフィルター ボタンが画面の上部と下部にあります。

両方のテストを並行して実行したい場合は、データの偏りを気にせずに VWO で実行できます。 VWO には、モバイル アプリで相互に排他的なテストを実行する機能があります。 これにより、あるキャンペーンに参加しているモバイル アプリ ユーザーが、相互に排他的なグループの一部である別のキャンペーンに参加しないことが保証されます。 複数のキャンペーンを相互に排他的なグループに追加して、どのキャンペーンでも訪問者が重複しないようにすることで、これを実現できます。 VWO で相互に排他的なグループを作成すると、モバイル アプリが一貫したエクスペリエンスを提供し、あるキャンペーンの結果が別のキャンペーンの影響を受けず、コンバージョンが適切なキャンペーンに関連付けられることが保証されます。

3. オンボーディング実験

アプリのオンボーディング エクスペリエンスは、製品、カテゴリ、対象ユーザー、目標などによって進化するため、ほとんどの場合変更される可能性があります。 オンボーディング エクスペリエンスは製品の機能によって大きく異なりますが、すべての優れた製品にはいくつかの共通点があります。 彼ら：

• アプリの価値提案を復活させる
• ユーザーに機能と利点を理解してもらう
• アプリの採用を成功させる
• 顧客がアプリの使用から望む価値を引き出すまでの時間を最小限に抑える

したがって、アプリの最適化エクスペリエンスを改善したい場合は、最初にいくつかの関連する質問への回答を見つけることをお勧めします。

• アプリのオンボーディング プロセスに時間がかかりすぎていませんか?
• オンボーディング プロセスの中で、人々はいつ価値を認識しますか?
• オンボーディング プロセスのどのステップをオプションにする必要がありますか?
• ユーザーはオンボーディングのヘルプとサポートを求めていますか?

追跡する指標

目標と議論を効果的にサポートするには、データに依存し、データがテスト ロードマップを操作できるようにすることが不可欠です。 以下にリストされているような基本的な指標を追跡すると役立つ場合があります。

• オンボーディング完了率
• Time to value (オンボーディングからアプリから最初の価値を得るまでの時間)
• アクティベーション率は、新規ユーザーがアプリをどのように認識しているかを反映しています
• 特定の期間に生成されたオンボーディング サポート チケットの数

試すことができる例

アプリのオンボーディング プロセスをテストして改善するきっかけとなるいくつかの例について説明します。

例 1 – オンボーディング フローでの複数のログイン オプション

ユーザーのオンボーディング中にメール、ソーシャル ログイン、またはその両方を提供する必要があるかどうか疑問に思いますか? 米国を拠点とする食事配達プラットフォームの Every Plate では、ユーザーは 2 つのログイン オプションのいずれかを選択できます。

例 2 – マルチステップのオンボーディング フロー

アプリのオンボーディング プロセスにはいくつのステップを含める必要がありますか? Duolingo がどのように成功したかをご覧ください。ユーザーの関心を失うことなく、巧妙に作成された複数ステップのオンボーディング プロセスを成功させることができることを証明しています。 語学学習アプリは、学習体験を向上させるために、オンボーディング中にユーザーにいくつかの (まだ関連性のある) 質問をする一連の画面を表示します。

工夫できるテスト

何人の人がオンボーディング プロセスを完了したか、または何人のサポート チケットが発行されたかを知りたいですか? 次のテストのアイデアを試すことで、これらの目標を追跡できます。

テスト 1アイデア

仮説 1:電子メールと共にソーシャル ログインを提供すると、ステップ 1 のコンバージョンが向上する可能性がある

コントロール:メールまたは電話でログインするだけ

バリエーション:メール ログイン + Google + Facebook

テスト 2 のアイデア

仮説 2:オンボーディング中にプログレス バーを表示すると、ユーザーがオンボーディング プロセスを完了するよう促される。

コントロール:プログレス バーなしで表示される複数ステップのオンボーディング プロセス。

バリエーション:すべてのオンボーディング画面の上部にプログレス バーが表示される複数ステップのオンボーディング プロセス。

VWO のようなツールを使用すると、テクノロジー、訪問者の種類、時間などのさまざまなパラメーターに基づいて、テストのターゲット ユーザーをカスタマイズできます。セグメント ギャラリーからターゲット セグメントを選択するか、カスタム セグメントを作成できます。

前のテスト例のコンテキストで、ユーザー調査により、ユーザーが電子メールとパスワードを入力することを嫌い、より柔軟なログイン オプションを好むことが示されているとします。 この調査に基づいて、まずメキシコなどの遅い市場のユーザーをターゲットにして、ソーシャル ログイン オプションを提供することで肯定的な反応が得られ、最初のオンボーディング ステップを完了するユーザーの数が増えるかどうかを確認できます。 これを実現するには、カスタム セグメントに移動して条件を追加し、対応する属性 (国) と値 (メキシコ) を選択します。

さらに、「AND/OR」演算子を使用して、より正確なオーディエンスを選択できます。 たとえば、学習アプリケーションが主にメキシコの中堅専門家を対象としているとします。 その場合、カスタム変数オプションを選択し、名前フィールドに「年齢」を入力し、値フィールドに年齢層 (35 ～ 45 など) を入力します。 次に、両側のブラケットを選択し、「And」操作を選択できます。 または、いずれかのグループのパフォーマンスを追跡する場合は、オーディエンスの選択で「OR」演算子を使用できます。

詳細については、カスタム セグメントに関する短い記事をご覧ください。

4. 価格実験

割引やクーポンの提供は、売り上げを伸ばし、顧客をアプリに引き付けるために必要です。 しかし、価格戦略がビジネスの成長に役立っていると確信するにはどうすればよいでしょうか?

価格設定が高すぎると顧客が遠ざかる可能性があり、価格が低すぎると収益を逃す可能性があります。

追跡する指標

価格設定が効果的かどうかを判断するには、アプリの次の収益関連指標を分析します。

• ライフタイム バリュー – ユーザーがアプリをインストールした時点からのユーザーあたりの収益
• 購入頻度 – ユーザーが特定の時間内に行う平均購入回数。
• インストール単価 – 有料広告から新規ユーザーを獲得するために支払われる価格。

これらのメトリックは、VWO で構成できます。 数値が期待どおりではないと思われる場合は、A/B テストの料金プランを検討する時期かもしれません。 そうすることで、損失のリスクを冒さずに収益を最大化できます。

試すことができる例

例 1 – 割引された年間料金を加入者に提供する

人気のあるフィットネス アプリである Strava では、高度な機能にアクセスするには、ユーザーが月額または年額のサブスクリプション料金を支払う必要があります。 顧客は、月次または年次の請求サイクルを選択でき、後者について言及されている節約の可能性があります。 この割引により、ユーザーは年間プランを選択するようになります。

例 2 – 時間制限のある動的価格設定の表示

注意喚起！ は、携帯端末を額にかざし、画面に表示される単語やフレーズを友達の手がかりに基づいて推測する人気のゲームです。 元の価格に取り消し線が引かれていることに注意してください。時間制限が表示され、切迫感が生まれ、ユーザーに迅速な行動を促すことができます。

これらの価格表示方法に基づいて、効果的なアプリ テストを作成できます。

工夫できるテスト

アプリでのトランザクション/有料サブスクリプションの数を増やしたいとしましょう。 以下は、実験できるテストのアイデアです。

テスト 1アイデア

仮説 1:サブスクリプション プランの節約の可能性を示すと、ユーザーはより長いプランを選択するようになります。

コントロール:月間サブスクリプション プランと年間サブスクリプション プラン。

バリエーション:毎月および毎年のサブスクリプションには、上記の両方のプランで節約できる可能性があります。

テスト 2 のアイデア

仮説 2:緊急性や元の価格を打ち消すなどの心理的戦術により、この割引オファーを選択するユーザーの数が増える可能性があります。

コントロール:新しい価格が書かれたシンプルな割引バナー。

バリエーション:元の価格が取り消し線で表示され、割引価格が表示され、オファーの利用可能性を示すタイマーが表示された、鮮やかな割引バナー。

ヘッズアップの例に触発された割引テストなど、前に説明した実験の 1 つで、多腕バンディット (MAB) と呼ばれるより高度なアプローチを調べてみましょう。 前に説明した A/B テストとは異なり、多腕バンディットアプローチはもう少し複雑で、異なる方法論を伴います。

テストする複数のバリエーションを含む時間的制約のある割引オファーがあり、機会損失を最小限に抑えるために、最もパフォーマンスの高いバリエーションをできるだけ早く特定する必要があるとします。 最適なバリエーションを決定することに重点を置いた A/B テストとは異なり、MAB はより良いバリエーションをより迅速に取得することに重点を置いています。 最適化ウィンドウが小さい場合、MAB は価格設定、割引、サブスクリプションなどの機会損失を最小限に抑えるのに適しています。それらが勝者のバリエーションの一部である場合は変換されます。 VWO での MAB の詳細については、こちらをご覧ください。

素晴らしいテストのアイデアでアプリの成功を加速させましょう!

この記事で説明した A/B テストのアイデアがお役に立てば幸いです。 ただし、優れたアイデアは、正しく実装された場合にのみ有益です。 そのため、軽量の Android/iOS SDK、複数の言語に対する 24 時間年中無休のテクニカル サポート、テスト用にカスタム オーディエンスを選択する機能、信頼性の高いリアルタイム レポートなどの包括的な機能を提供するプラットフォームを探している場合は、 、VWO Mobile App Testing が一番の選択肢です。 さらに、Mobile Insights の完全なリリースが間近に迫っているため、ユーザーの行動をより深く理解し、コンバージョン指標を改善し、最も重要なこととして、アプリの全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 無料のデモをリクエストして、VWO がモバイル アプリのユーザー ジャーニーをどのように改善するかを確認してください。