Workship上で募集をABテストする方法について説明いたします。
Workshipにはアナリティクス機能があります。
この機能を活用することで、より閲覧される、エントリーが増える募集の書き方を知ることができます。
ここでは、ABテストの実施方法をお伝えします。
1. ABテストとは
どちらがより効果が高いかを検証することを「ABテスト」といい、マーケティングやサイト改善では頻出の用語です。
どちらが良いかを判断する時にはコンバージョン率（CVR）といった指標を基準にします。計測手段として、
などの計測や分析のためのツールを活用して効果測定をします。
Workship内でも同様に募集の効果測定ツールとしてアナリティクス機能があり、こちらを確認しながらABテストを実施することができます。
2. WorkshipでA / Bテストを実施する方法
アナリティクス機能については「アナリティクス機能を活用しよう」で説明していますので、確認してください。
ここでは、ABテストの実施イメージをご紹介します。
次のステップで進みます。
- （１）仮説をつくる
- （２）実行する
- （３）結果を確認する
（１）仮説をつくる
検証する仮説をつくるにあたり、ゴールから確認しましょう。
たとえば、「〇〇個のエントリー数を集める」がゴールだとします。このゴールに対して、現状掲載している募集をどのように改善するために、何を実施するかを決定します。
【改善項目】
- タイトル
- 記載内容
- 例 ) 業務内容、働き方、ツール、募集金額 など
- 表現
- カバー画像
一度に2つの項目で実施すると正確な検証結果を得にくいので1つずつ実施することをお勧めします。
（２）実行する
ゴールと改善項目が定まれば、募集を作成していきます。
基本的には「読みやすく」「ターゲット人材像に刺さる」文章を書く必要があります。ターゲットや募集内容によるところがあり、確定的なことは言えませんが、基本的には「「エントリー」が増える募集の書き方」に記載されているポイントを押さえて書くことで、より魅力が伝わりやすくなります。
3. 結果を確認する
実施した結果を、アナリティクスで確認します。
期間に指定はありませんが、1〜2週に一度を目処とすることをお勧めします。募集ごとに数値が表示されるので、どちらの募集のほうがより効果的だったかを判断するために、PV数、エントリー数を確認します。
次にそれらの数値と「面談数」「受発注発生数」を照らし合わせましょう。
その上で、設定したゴールから考えた時に、ゴールを達成できる募集だったかが判断できます。
ゴールを面談数とした場合、もしPV数やエントリー数が多くても面談数が少なければ良い募集とは言えないでしょう。
得られた結果をもとに新たな仮説を立て、検証のために募集を出し、ABテストを再度実施して改善サイクルをまわしていきます。
募集をいくつか出していると次第にデータが蓄積され、傾向が見えてきます。下記はグラフ例です。
募集を掲載すればするほど、データは蓄積していくため、活用している企業ほど効率よくフリーランスにアプローチできる可能性が高いです。
Workshipではサービスの仕様上、新しい募集を出さなければすでに掲載している募集が埋もれてしまい、フリーランスに閲覧されにくくなります。
ABテストの方法と合わせて、募集のコンスタントな掲載も有効な場合があることは、知っておきましょう。