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title: "実験を作成する｜CheckoutOSドキュメント | Chargezen"
description: "CheckoutOSでA/Bテストを設定する手順を説明します。Chargezen CheckoutOSドキュメント「A/Bテスト」より。"
url: "https://chargezen.com/ja/docs/checkoutos/ab-testing/creating"
lang: "ja"
updated: "2025-01-16"
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Canonical URL: https://chargezen.com/ja/docs/checkoutos/ab-testing/creating

# 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

```json
{
  "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

```json
{
  "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

```json
{
  "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

```json
{
  "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

```json
{
  "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

[

### トラフィックの配分

高度なトラフィック配分戦略

詳しく見る



](https://chargezen.com/ja/docs/checkoutos/ab-testing/traffic)[

### 結果の分析

実験データの解釈方法

詳しく見る



](https://chargezen.com/ja/docs/checkoutos/ab-testing/results)

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