LPOコンサルティング・A/Bテスト

PHASE 01 現状LPの診断と課題抽出

ヒートマップ・GA4・広告媒体データを統合的に分析し、LPの課題を洗い出します。離脱箇所、読了率、クリック偏りなどから改善優先度を決定します。

PHASE 02 改善仮説の立案と優先順位付け

抽出した課題に対する改善仮説を複数パターン立案します。
仮説は「問題→洞察→予測インパクト」の形式で言語化し、インパクト・確信度・実装工数によるICEスコアリングで優先順位を決定。独自開発のAIが行動データからパターンを検出し仮説候補を抽出するため、人力だけの場合と比べ仮説の量と網羅性が大きく向上します。
そのうえでテスト設計（対象ページ・セグメント・主要指標）を行います。

PHASE 03 A/Bテストツール導入・構築

クライアントの要件に合ったA/Bテストツールを選定・導入。テスト環境・計測連携まで構築します。

PHASE 04 テストパターン制作

改善仮説に基づきテストパターンを制作します。
独自開発AIによるコピー・構成案の下書き生成と、制作会社ルーツの内製デザイン・実装体制を掛け合わせ、複数バリエーションを短期間で制作。外注に依存する場合と比べテスト回転数を最大化できます。
下記は6ヶ月支援の標準スケジュールです。テストパターン制作は2ヶ月目以降、A/Bテスト実施と並行して継続的に回していきます。

1つの改善仮説から複数のテストパターンを展開し、テストごとに仮説・結果・展開判断を管理シートで可視化。感覚ではなくデータで意思決定できる状態を作ります。

▼1つの改善仮説から複数パターンへ展開

▼テストパターン管理シートの例

仮説の具体化からテスト配信開始までは最短7営業日。AI×内製体制でテストの回転数を最大化します。

PHASE 05 テスト実施と結果分析

事前に設計したサンプルサイズ・テスト期間を守ってテストを実施します。
「有意差が出た気がした時点で打ち切る」のは誤判断のもとです。主要指標を1つに絞り、十分なデータが集まるまで待ってから統計的有意差を判定。独自開発AIがテスト結果を常時モニタリングし、異常値やセグメント別の傾向を早期に検知します。

PHASE 06 勝ちパターンの全面展開

特定した勝ちパターンを全ユーザーに展開。他のLP・広告クリエイティブへの横展開も実施し、改善効果を最大化します。

効果測定項目

• テスト結果・統計解析
  • ・統計的有意差・検出力の判定
    ・セグメント別の勝ちパターン分析
    ・主要指標＋補助指標の変化検証
    ・偶然勝ちの排除（再現性確認）
• ユーザー行動・ページ内解析
  • ・ヒートマップ・スクロール到達率
    ・クリック分布・離脱箇所の特定
    ・フォーム遷移率・離脱率（EFO）
    ・流入セグメント別の行動差分
• 成果・ビジネスインパクト解析
  • ・CVR・CPAの改善インパクト
    ・売上・利益への貢献試算
    ・勝ちパターンの横展開効果
    ・次サイクルの仮説候補の抽出

PHASE 07 継続的なテストサイクル・ナレッジ化

LPOは一度の改善で終わりません。継続的なテストサイクルを回し、勝ちパターンをナレッジ化して蓄積。長期的にCVRを積み上げます。