仮説を立てるのも何気に難しいですよね。
A/Bテストを行うにしても、仮説をうまく立てられないと、「！！結果がほぼ同じだった！」「うーむ、結局元のほうがいいのか・・・」などなりかねませんよね。結構、仮説を立てるのも大変。
仮説を立てるには、それなりにスキルが必要で、かつ、これが正解というのはありません。しかし、以下のような最低条件は存在するかと思います。
1.データをいつも見ている
当たり前だろ！と思うかもしれませんが、結構そうじゃないケースも多いのではないでしょうか。
なぜ、そう思うかというと、例えばGoogleアナリティクスでは、必要なデータを見るのにはちょっとコツが必要だったりするからです。
例えば、カートの遷移を見てみたい、何でこんなに遷移率が低いんだろう。・・・って、そもそもそのデータ、目標設定で目標到達プロセスを設定しませんと見れません。もしくは、コンテンツ＞サイトコンテンツ＞すべてのページで、特定ULRを正規表現で絞り込まないと見れません。
というように、実はグロースハックのために見るべきデータというのは、おうおうにしてデフォルトでは見れないことが多いのです。アドバンス セグメントや、正規表現、マイレポート、カスタムレポートなどのスキルを身につけましょう。
2.施策に絶対の自信を持っている
「これ、数字低いんじゃね？」「何で、こんなに遷移しないんだ？」などは、そもそも「俺の作った導線なら、100%遷移するでしょ！」と、自分の施策に対して絶対の自信を持っている人のほうが仮説立案のモチベーションになっているケースが多いです。
その絶対的自信が崩れ去るからこそ、その反動をバネにして、仮説立案に激烈に思案するはず。ここで「そんなもんだよね・・」と、柔軟に対応できてしまう心持ちでは、ユーザーを導くことは出来ません。
来たからには逃さない、何で俺の施策がうまくいかないんだ！という圧倒的な情熱が、仮説立案の源泉となることが多いはずです。
3.ケーススタディを怠らない
とはいえ、ゼロベースから仮説を立てるのは、やはり壁が高いでしょう。
しかし、普段から他者の事例や、ケーススタディを行っていれば、「他でうまくいってるのに、なぜ自社でうまくいないんだ！」といったモチベーションにつながるはずです。そもそもテストをしてみようという気にもなるはずです。
＞＞A/B・多変量テストのネタを集めるサイトまとめ | VOYAGE GROUP UIO戦略室ブログ
こちらでは、A/Bテストの参考になるサイトをまとめてくれています。ある程度のセオリーは存在するわけですから、先人に学びましょう。
勿論、現状とはまるっきり逆な仮説を立てるですとか、既成概念に囚われず立案するですとか、柔軟性や発想の柔らかさは必要かとは思いますが、最低条件としては、こういった感じかなあというのをまとめてみました。
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