2020年10月30日(金)
ABテストにおける10個の統計的な罠：オプティマイザーのためのパーフェクトガイド
コンバージョン率の増加やUXの向上を目的としたABテストは広く行われています。有益なテストデータが得られ、コンバージョン率やUXの改善につながることもあります。
しかし、ABテストの結果を読み誤ると、貴重な気づきを見逃したり、実装した施策がマイナスの効果を与えてしまうこともあるでしょう。
今回は、そんなABテストにおける「落とし穴」を解説したCXLの記事を紹介いたします。
あなたのABテストがどれほど綿密に計画され、戦略的に行われたとしても、実際にテストを実行すると、明確な有意性も重要な解釈も導き出されないことがある。
不正確な統計学的アプローチが採用された場合は特に、エラーが起こりやすい。
この記事では、あなたが気をつけるべき、よくある10個の統計学的な落とし穴を紹介したいと思う。さらには、それらを避けるための方法も解説する。
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SEO Japan
2002年に誕生した株式会社アイオイクスが運営する日本初のSEO情報サイト
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