パターンごとに効果を比較
複数視点で施策の評価を

ページ内の複数のブロックを一括で変更しABテストを行うなど、ページ全体の効果を確認できます。1つの配信条件で複数パターンがある場合は、訪問数とゴール数をパターンごとに集計し、効果を比較。見た目の印象による反応と、クリック効果を分けて評価できます。

さらに、「何もしなかった場合」と比べて、リフトアップ率や信頼度を計算することも可能です。

ブロック単位で効果を自動計測
ヒートマップのように課題を洗い出す

表示ユーザーやクリック率、経由ゴール率などの効果をブロックごとに確認できます。これにより、ページ内のどの要素がユーザーの行動やコンバージョンに寄与しているかを詳細に把握できます。ブロックごとに効果を評価できるため、効果の悪いブロックは、すぐさま改善に向けて検証することが可能です。

セグメントごとの反応の違いを発見
バブルチャートやテーブルで可視化

A/Bテストの結果をユーザーセグメントごとに深掘りし、反応の違いをバブルチャートやテーブルで確認できます。特徴的なセグメントはバブルの大きさから直感的に把握できます。

「思ったような結果が出なかった施策」も、実は一部のユーザーには効果があった、といった気づきを得られます。

ユーザーの実行動を動画で再生
行動を追体験し、インサイトを発見

サイトを訪問したユーザーのページ閲覧の様子を、動画で確認できます。配信したブロックがどのように閲覧されたか、ユーザーの行動に影響を与えたかを確認することが可能です。

施策の結果につながった要因の仮説を立てたり、次の改善に活かすヒントが得られます。