仮説検証サイクルを活用してデジタルマーケティングの成果を生み出す秘訣
仮説検証サイクルとは、ビジネスの課題や目標に対して、仮説を立ててから実際に試してみて、収集したデータを分析し、結果に基づいて改善策を立ててゆく一連の流れを進めることです。
特に、デジタルマーケティングの分野では、仮説検証サイクルは、ウェブサイトや広告などの施策の効果を伸ばすために欠かせない手法です。
仮説検証サイクルには、4つのステップがあります。代表的なフレームワークがPDCAサイクルで、
Plan（仮説を立てる）／Do（プランを実行する）Check（データを検証する）Action（改善策を考える）サイクルの略です。最後のActionが終わったら、また最初のPlanに戻り、プロセスを循環させ続けるサイクルを繰り返します。それぞれのステップを具体的に解説してゆきます。
仮説を立てる
ビジネスの課題や目標を明確にし、それに対してどのような施策が効果的かを考え、仮説を立ててゆきます。
アクセス解析を行ったり、主要キーワードの検索ボリュームや競合サイトの分析などから検証したり、リサーチを行いユーザーの行動背景にある心理や潜在意識への理解を深め、仮説を立ててゆきます。
一例をあげると、新製品の告知用ランディングページのコンバージョン率を伸ばすためには、キャッチコピーを見直す必要がある等の仮説が立てることが出来ます。
プランを実行する
立てた仮説を検証するために、実際に施策を実施し、データを収集する必要があります。一例で上げた仮説を検証するためには、いくつかのキャッチコピーを考えて、コピーを変更したバージョンと従来バージョンのランディングページを用意して比較検討するためのデータを取集してみます。
デジタルマーケティングでは、A/Bテストと呼ばれる手法で、検証データを効果的に集めることができます。
仮説を立てた後には、実際にやってみて、検証するためのデータを集めることが大切になります。
データを検証する
プランを実行して得られたデータを統計的に分析し、仮説が正しいかどうかを検証してゆきます。
例えば、キャッチコピーを変更したバージョンのランディングページの方が、変更しないバージョンよりも成約率が高いという結果がでれば、変更した方が効果的であることを判断することが出来ます。
変更しないバージョンの方がコンバージョン率（成約する割合）が高ければ、従来のキャッチコピーの方が効果的である可能性が高いということになります。
データの検証は、データを測定する期間や検証するサンプル数により、結果が異なる可能性が高いので、分析に主観が入り込まないよう注意することが大切です。
データは、仮説で予測したようなデータが出ないことが良くありますので、統計的に正しい検証ができるようにデータを蓄積するようにしてゆきます。
データの蓄積が不十分な状況では、判断が難しい場合もありますので、仮説検証を繰り返す中で、分析の精度を上げてゆくことが求められます。
改善策を考える
データ検証の結果に基づいて、次の改善策を検討します。
例えば、検証をして一番数字の改善が見られたパターンのキャッチコピーへ変更したランディングページを今後のメインバージョンとして使うというプランを選択します。
同時に他に改善策が無いかを検証してゆきます。
この作業は、最初に考えたプランを再設計することが重要なので、難しく考えすぎず、次の実験を行うための準備だと考える方が得策です。
こうした改善策を考えるためには、いろいろな仮説を立ててゆくことが求められます。
こうした一連の仮説検証サイクルは、一度ではなく繰り返し行うことで、施策の効果を徐々に高めていくことができます。デジタルマーケティングでは、データの測定が細かく補足しやすい特性があるため、仮説検証サイクルを活用することが求められます。
常に市場や顧客の動きに合わせて、最適化された施策を運用することで成果が最大化することができます。
デジタルマーケティングの成果を生み出す秘訣は、仮説をしっかりと立て実行に移し、実行したプランの分析に主観が入り込まないように検証して、新たな改善策を粘り強く試し続けてゆくことです。
