A/B テスト(スプリットテストとも呼ばれます)を使うと、チェックアウトウィジェットの 2 つのバージョンを比較し、どちらのパフォーマンスが優れているかを判断できます。A/B テストは現在 Standalone ウィジェットでのみ利用可能で、Pages ではまだサポートされていません。各バージョンはチェックアウトトラフィックの一部に表示され、パフォーマンスが個別に追跡されるため、より成果の高いバージョンを特定できます。
オファーのバリエーションをテストすることで、コンバージョン率を改善し、収益を増やし、アップセル戦略についてデータに基づいた意思決定ができます。
このページはチェックアウトウィジェットの A/B テストのみを扱います。購入後オファーをテストしたい場合は、購入後オファーの A/B テストを参照してください。 Shopify の Checkout Extensibility API の制限により、チェックアウトウィジェットは Shopify Plus マーチャントのみ利用できます。
A/B テストは現在 Standalone ウィジェットでのみ利用可能です。Pages はまだ A/B テストをサポートしていません。
- 商品: 異なる商品、商品タイプ、レコメンデーション戦略(特定の商品 vs. AI レコメンデーション vs. 最も高額な商品)
- 割引: 異なる割引額や割引タイプ(パーセント vs. 固定額)
- ウィジェットモード: 単一商品 upsell、複数商品 upsell、チェックマーク upsell
- Blank (Skip): 空のバージョンをコントロールとして使い、upsell の表示がチェックアウトのコンバージョンを助けているか損なっているかを測定
コンテンツウィジェット(トラストバッジ、テスティモニアル、カートコントロール、メモ、テキスト、画像、リワードバー) - テストできる項目:
- 異なるバッジやテスティモニアルの内容
- 異なるメッセージやコピー
- コンテンツウィジェットの表示 vs. 非表示(Blank/Skip をコントロールとして使用)
Standalone ウィジェットに新しいバージョンを追加する際は、3 つのテストタイプから 1 つを選択します。
Duplicate content は、既存バージョンのコピーとして新しいバージョンを作成します。割引額や商品の変更など、他の要素をすべてそのままにして小さな変更をテストしたい場合に使用します。開始点が同一なので、パフォーマンスの差はあなたが加えた 1 つの変更によって生じた可能性が高くなります。変数を最小限に抑え、結果を解釈しやすくするため、A/B テストの出発点として最も一般的です。
New content は、ゼロから設定する空のバージョンを作成します。異なるウィジェットモード、まったく異なる商品カテゴリ、異なるトリガー戦略など、根本的に異なるオファーをテストしたい場合に使用します。New content バージョンは完全な柔軟性を提供しますが、セットアップに時間がかかります。このタイプは、単一の漸進的な変更ではなく 2 つの異なるアプローチを比較したい、より広範なテストに最適です。
Blank (Skip) は、割り当てられた顧客に何も表示しない空のバージョンを作成します。ウィジェットがまったく表示されない場合に何が起こるか、というベースラインを測定するためのコントロールグループとして使用します。Blank バージョンをアクティブなオファーと比較することで、ウィジェットがチェックアウトのコンバージョンを助けているか損なっているかを理解できます。特定の顧客セグメントでウィジェットの表示がチェックアウト離脱を増やすかもしれないと懸念している場合に特に有用です。
- Shopify 管理画面から Aftersell アプリを開きます
- 左サイドバーの Checkout に移動します
- Standalone widgets セクションまでスクロールします
- 鉛筆(編集)アイコンをクリックして既存の Standalone ウィジェットを開くか、Create widget をクリックして新規作成します
- ウィジェットエディター内で新しいバージョンを追加します
- 3 つのテストタイプ(Duplicate content、New content、Blank (Skip))から 1 つを選択します
- 新しいバージョンを設定します。商品、割引、ウィジェットモードなど、テストしたい設定を行います
トリガーは個々のバージョンではなくウィジェットに属します。Select triggers カードはバージョンタブの上にあり、Version A と Version B は同じ条件で配信されます。バージョンごとに設定するものはなく、ターゲティング自体を A/B テストすることはできません。
利用可能なトリガーオプションの一覧は、チェックアウトトリガーを参照してください。
ステップ 4: Shopify チェックアウトエディターで配置を確認する
- Shopify 管理画面から Shopify チェックアウトエディターを開きます
- この Standalone ウィジェットのアプリブロックが希望の場所に配置されていることを確認します
- 配置が完了するまで、ウィジェットは顧客に表示されません
これで A/B テストが公開されました。
チェックアウト A/B テストでは、2 つのアクティブなバージョン(Version A と Version B)の間で 50/50 の分割を使用します。トラフィックは自動的に均等配分され、手動で調整することはできません。
バージョンを一時停止すると、すべてのトラフィックが残ったバージョンに向かいます。有効な A/B テストを実行するには、両方のバージョンを稼働させたままにしてください。
A/B テストの実行中は、ウィジェットエディター内からいつでも管理できます。
Manage A/B test メニューを開き、Pause version A または Pause version B を選択します。一時停止したバージョンはトラフィックの受信を停止し、残ったバージョンがすべてを受け取ります。50/50 の分割に戻すには Reactivate split test を選択します。バージョンごとのアクティブトグルはありません。ウィジェットヘッダーの Active スイッチは、両方のバージョンを含むウィジェット全体を制御します。
バージョンを開いて直接変更します。正確な結果を得るため、テストの実行中にバージョンへ大きな変更を加えることは避けてください。パフォーマンスの差が何によって生じたのかを解釈しにくくなります。
バージョンを削除すると、ウィジェットから完全に削除されます。削除されたバージョンとそのデータは復元できません。すべてのトラフィックは残りのアクティブなバージョンに向かいます。
テストを終了して 1 つのバージョンに確定する準備ができたら:
- アナリティクスに基づいて、パフォーマンスの高いバージョンを特定します
- 負けたバージョンを一時停止または削除します
- 勝ったバージョンがトラフィックの 100% を受け取るようになります
A/B テストの実行中は、Checkout ダッシュボードでウィジェットの隣にある棒グラフアイコンをクリックすると、Version A と Version B のパフォーマンスを確認できます。表示される指標はウィジェットタイプによって異なります。upsell ウィジェットとコンテンツウィジェットでは異なる指標が表示されます。
ウィジェットレベルの全指標、バージョンごとのアナリティクス、Analytics タブの Checkout グラフの完全な内訳については、チェックアウトアナリティクスを参照してください。
Aftersell の A/B テストは、同じウィジェットタイプの 2 つのバージョンを比較します。たとえば、2 つの異なるトラストバッジ構成を比較したり、upsell オファーを Blank (Skip) と比較したりできます。異なるウィジェットタイプをまたぐ A/B テストはできません。たとえば、同じ A/B テストでトラストバッジウィジェットと画像ウィジェットを比較することはできません。
A/B テストは現在 Standalone ウィジェットでのみ利用可能です。Pages はまだ A/B テストをサポートしていません。
異なるウィジェット配置の A/B テスト(たとえば、upsell が注文サマリー内と支払いセクションの上のどちらで良い成績を出すかのテスト)はできません。A/B テストは、固定された配置における単一ウィジェット内のコンテンツを比較します。
複数の要素を一度に変更すると、どの変更が結果をもたらしたのかわからなくなります。明確で実行可能なインサイトを得るために、テストごとに変数を 1 つに絞ってください。
良い例: 10% 割引 vs. 20% 割引(変更した変数は 1 つ)
避けるべき例: 10% 割引 + 商品 A vs. 20% 割引 + 商品 B(一度に 2 つの変数を変更)
Blank (Skip) をコントロールとして使う
- 特定の商品 vs. AI レコメンデーション vs. 最も高額な商品
- 補完商品 vs. 同一商品(リピート購入)
- 10% オフ vs. 20% オフ
- パーセント割引 vs. 固定額割引
- 割引あり vs. 割引なし
- 単一商品 upsell vs. チェックマーク upsell
- 複数商品 upsell vs. 単一商品 upsell
- アクティブなオファー vs. Blank (Skip) で upsell 表示の正味の影響を測定
コンテンツウィジェットのテスト
- 特定のバッジあり vs. なしのトラストバッジ
- 異なるテスティモニアルの内容
- 異なるメモやテキストのメッセージ
- アクティブなコンテンツ vs. Blank (Skip) でコンテンツウィジェット表示の影響を測定
A/B テストは統計的有意性に達すると自動的に停止しますか?
チェックアウト A/B テストのセットアップや分析についてご質問がある場合は、アプリ右下のライブチャットからサポートチームにお問い合わせください。 
