CROの進め方｜何から検証するべきか（チェックリストと判断軸）
CROで迷うのは、A/Bテストの前に「何を達成し、どこで勝ち、何で良し悪しを見るか」が決まっていないことが多いからです。本記事は手法の羅列ではなく、その前提設計→ファネル→検証の順だけを載せます。
よくある誤解
「CROすれば上がる」「データがあれば上がる」「A/Bすれば上がる」——いずれも手段が目的化した状態です。手法は、次の前提が言語化されたあとに選びます。
| 順 | やること | 出力例 |
|---|---|---|
| 1 | 前提設計 | 「申込完了率を、LPから+0.5pt、3ヶ月で」 |
| 2 | ファネル | 流入→LP→フォーム→完了のどこで落ちるか |
| 3 | 仮説 | 「フォーム項目を3→2にすると完了が増える」 |
| 4 | 検証 | 期間・母数・終了条件を固定したA/B |
| 5 | 展開 or 撤退 | 効果と副作用（問い合わせ・解約）を見る |
5分診断（実践前）
Q1：目的・判断指標は1文で言えるか？
- No → 指標と期限を決めてから施策に入る
- Yes → Q2へ
Q2：ファネル上のボトルネックは特定できているか？
- No → ステップ別の完了率・離脱率を出す
- Yes → Q3へ
Q3：改善サイクル（測定→学び→次仮説）は回っているか？
- No → 1施策1学びの記録テンプレを作る
- Yes → 優先度の高い1仮説から検証
ファネルとボトルネック
典型的なB2Bサイト例：
流入 → LP閲覧 → CTAクリック → フォーム開始 → 送信完了ボトルネックの見方：隣接ステップの転換率が最も低いところ。全体CVRだけ見ると、上流の質の変化に気づきにくいです。
心理学は「1画面1原理」
損失回避・アンカー・社会的証明などを同時に盛ると、何が効いたか分からなくなります。行動経済学×Web改善のトリガー表から1つ選び、検証後に次を足してください。
A/Bテストの最小ルール
- 仮説・指標・終了条件を開始前に書く
- 途中で「有意だから止める」を避ける（サンプル不足の罠）
- 効果量とビジネスインパクトをセットで見る（p値だけにしない）
- 統計の型 → 統計で判断を壊さない 等を参照
- 判断の癖（サンクコスト・「あと少し」等）→ Human Insight — 人間理解シリーズ