CX経営キーワード集
第20章 A/Bテストでリスクを下げ、改善スピードを上げる
A/Bテスト
異なる2つ（またはそれ以上）の案を同時に提供し、どちらがより良い結果をもたらすかを客観的に比較する検証手法。推測や主観的判断ではなく、実際のお客様の行動に基づいて意思決定を行います。詳細ステップは本書第20章参照。
統計的有意性
偶然ではなく、真の差であることを統計的に証明できる水準。A/Bテストでは適切なサンプルサイズと期間を設定し、信頼できる結果を得ることが重要です。
サンプルサイズ
統計的に信頼できる結果を得るために必要なテスト参加者数。業界や期待する効果の大きさによって異なり、事前に適切な規模を設定する必要があります。
コントロール群
A/Bテストにおいて従来のパターン（Aパターン）を体験するグループ。変更を加えた群（Bパターン）と比較するための基準となります。
変数の統制
A/Bテストにおいて一度に一つの要素だけを変更すること。複数要素を同時変更すると、どの変更が結果に影響したかが分からなくなります。
テスト環境
A/Bテストを実施するための技術的基盤。ユーザーの無作為な振り分け、異なる体験の提供、結果測定のしくみを含みます。
データドリブン意思決定
データと分析結果に基づいて意思決定を行うアプローチ。個人の主観や経験ではなく、客観的な事実を判断基準とします。