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実験を作成する

CheckoutOSでA/Bテストを設定する手順を説明します

最終更新日：2025-01-16

CheckoutOSのA/Bテスト作成は簡単です。このガイドでは、仮説から開始までの実験設定を案内します。

始める前に

テスト前のチェックリスト

  • 仮説を定義 — 何が起きると予想するか
  • 変数を1つ選ぶ — 一度に1つの変更をテスト
  • 成功指標を設定 — 何を測るか
  • サンプル数を見積もる — テストにどれくらいの期間が必要か
  • 関係者の合意を得る — 全員がテストに同意しているか確認

実験の作成

1

A/Bテストに移動する

CheckoutOS → A/B Testing → Create Experimentに移動します。
2

実験に名前を付ける

「アップセル見出しテスト — 2025年1月」など、分かりやすい名前を使います。
3

テスト対象を選ぶ

アップセルオファー、チェックアウト拡張機能、バンドルなどの要素を選びます。
4

バリエーションを作成する

対照となる現在の体験と、新しい変更版を設定します。
5

トラフィック配分を設定する

訪問者を各バリエーションにどう分けるか決めます。
6

成功指標を設定する

コンバージョン、平均注文額など主要指標を選びます。
7

開始する

設定を確認し、実験を開始します。

実験の種類

アップセルオファーのテスト

商品、割引、メッセージを変えてテストします。

アップセルのA/Bテスト
{
  "experiment": {
    "name": "Premium Product Upsell Test",
    "type": "upsell_offer",
    "variants": [
      {
        "name": "Control",
        "weight": 50,
        "offer": {
          "product_id": "standard-upsell",
          "discount": "15%",
          "headline": "Add this to your order"
        }
      },
      {
        "name": "Premium Offer",
        "weight": 50,
        "offer": {
          "product_id": "premium-upsell",
          "discount": "20%",
          "headline": "Exclusive: Save 20% on this upgrade"
        }
      }
    ],
    "success_metric": "upsell_acceptance_rate"
  }
}

価格テスト

割引額や価格戦略を変えてテストします。

価格のA/Bテスト
{
  "experiment": {
    "name": "Discount Format Test",
    "type": "pricing",
    "variants": [
      {
        "name": "Percentage",
        "weight": 50,
        "discount": {
          "type": "percentage",
          "value": 20,
          "display": "20% OFF"
        }
      },
      {
        "name": "Fixed Amount",
        "weight": 50,
        "discount": {
          "type": "fixed",
          "value": 10,
          "display": "$10 OFF"
        }
      }
    ],
    "success_metric": "revenue_per_visitor"
  }
}

配置テスト

チェックアウトの流れでの表示位置をテストします。

配置のA/Bテスト
{
  "experiment": {
    "name": "Upsell Placement Test",
    "type": "placement",
    "variants": [
      {
        "name": "Post-Purchase",
        "weight": 50,
        "placement": "post_purchase_page"
      },
      {
        "name": "Thank You Page",
        "weight": 50,
        "placement": "thank_you_page"
      }
    ],
    "success_metric": "conversion_rate"
  }
}

バリエーションの設定

各バリエーションで次を変更できます。

バリエーションのオプション

  • 表示する商品やオファー
  • 割引額と種類
  • 見出しと説明の文章
  • ボタンの文言と色
  • 画像やメディア
  • 配置場所
  • オファーが表示されるタイミング
明確に異なるバリエーションにする

意味のある違いを設けてください。14%と15%の割引を比較しても、行動につながる知見は得られません。

多変量テスト

上級ユーザー向けに、CheckoutOSは複数の変数を同時に比較する多変量テストに対応しています。

多変量テスト
{
  "experiment": {
    "name": "Headline + Discount MVT",
    "type": "multivariate",
    "factors": [
      {
        "name": "headline",
        "levels": ["Save Big!", "Exclusive Offer", "Don't Miss Out"]
      },
      {
        "name": "discount",
        "levels": ["10%", "15%", "20%"]
      }
    ],
    "success_metric": "upsell_acceptance_rate"
  }
}
サンプル数への注意

多変量テストには、はるかに大きなサンプルが必要です。上の例には9通り（3×3）の組み合わせがあり、統計的有意性には9倍のトラフィックが必要です。

実験のスケジュール

実験の実行期間を管理します。

予約した実験
{
  "schedule": {
    "start_date": "2025-02-01T00:00:00Z",
    "end_date": "2025-02-28T23:59:59Z",
    "auto_conclude": true,
    "minimum_runtime_days": 14,
    "minimum_conversions": 500
  }
}

効果的な使い方

実験設定のヒント
  • 最初に仮説を書く — 「XによってYがZ%改善すると考える」
  • 分かりやすい名前を使う — 後で自分が助かる
  • 50/50で始める — 均等な配分で最も早く結果を得る
  • 最低実行期間を設定 — 途中の結果を見て早く終了することを避ける
  • すべて記録する — 理由と結果を残す

関連トピック

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実験データの解釈方法

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