商品画像A/Bテストの設計シート：変更点と終了条件を先に決める

一つの変更に一つの仮説を付ける

たとえば「主画像の商品の占有率を変えると、一覧から詳細へのクリック率が変わるか」と書きます。背景、文言、価格、商品サイズを同時に変えると、どれが理由か分かりません。Shopifyの画像テスト記事は候補の考え方を扱いますが、他店の結果を自店の改善率にはできません。

参照: Shopify：Product photography A/B tests ↗

1. Aを現行画像、Bを一つの変更を加えた画像として保存する。
2. 対象商品と表示箇所を決め、価格・在庫・配送条件などを固定する。
3. 画像を見る人をどう同時期に割り当て、再訪者をどう扱うか確認する。

開始前に十二項目を埋める

記録表は勝ち画像を自動判定するツールではありません。配信と集計には、店舗側で利用できる実験機能や解析の設定が必要です。SokuPhotoにトラフィックのランダム配信機能があるという意味ではありません。

小さな差を、そのまま勝ちと呼ばない

架空の計算例として、Aが1,000表示で20クリック、Bが1,000表示で23クリックなら、クリック率は2.0%と2.3%、差は0.3ポイントです。これは有意差や売上改善を示す検証結果ではありません。クリックと購入も別の指標です。

必要標本数は、元の率、検出したい最小の差、採用する統計手法などから計画します。「100クリックあれば十分」と一律に決めません。毎日結果を見て良く見えた瞬間に終了することも、事前にそのための手法を設計していない限り避けます。

流量が足りないなら、まず誤解を探す

十分な標本が集まらない場合、無理に勝者を決めず、想定顧客に何が届く商品か、どのサイズか、何が付属するかを説明してもらいます。誘導する質問を避け、理解できなかった部分を記録します。これは定性的な改善で、転換率の優劣を測ったものではありません。

計測不具合、欠品、大幅な流入変化があれば経緯を残します。終了後は採用・継続・判断保留を分け、画像の見栄えだけでなく事前の指標に戻って判断します。

次の作業へ

添付のMarkdown記録表は自分の商品の撮影条件を書き込むためのものです。空欄を推測で埋めず、確認できない項目は未確認として残してください。

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