Webチャネルでの獲得数強化において、LPのCV率は最も重要な指標の一つです。
ゆえに、施策の結果を基にサイト改善を実施する「ABテスト」は、多くの企業で用いられているポピュラーな手法です。

しかしながら、多くの企業様から、
「ABテストの成果が伸びどまっている」「ABテストの勝率に差が出ない」
といった声をよく伺います。
実際とある調査によると、ABテストの成功率は20%程度であるとも言われています。

では、どうすれば勝率を上げることができるのしょうか？
成否を分けるカギは、ABテスト実装前の「仮説立案」にあります。
ともすると「ボタンの色を変更する」「文言を変える」等、目についた改善施策テストを繰り返すことに陥りがちですが、
最も成果に繋がるポイントを見つけ出すためには、仮説立案の精度がABテストの成否を分けます。

今回のセミナーでは、ABテストで勝率を上げる、
「仮説立案の精度の上げ方」について事例を交えつつお伝えします。

第1部：成功率を上げるABテストの実践方法のご紹介
第1部では、ABテストツールを提供するDLPO株式会社が、
成功率を上げるABテストの実践方法について、普遍的なメソッドを事例を交えつつご紹介します。

第2部：行動データを基に仮説立案をする新手法「シーケンス分析×ABテスト」のご紹介
第2部では、UX改善ツールを提供する株式会社ビービットが、
データを用いた仮説立案手法、「シーケンス分析」についてご紹介します。