仕事をひとことで言うと
CROスペシャリストは、今あるトラフィックのうち、コンバージョンする割合を増やします。CROはコンバージョン率最適化の略で、仕事の中身は実験です。どのページやフローをテストするかを決め、対抗するバリエーションをつくり、トラフィックを2つに振り分け、データに勝者を選ばせます。グロースチームでは、ジャーニーを担当するライフサイクルマーケターや、どの施策がテストに値するかを決めるグロースPMと並ぶ役割です。
実際に何をテストするのか
対象は具体的です。ランディングページ、登録とオンボーディングのフロー、料金ページ、プロダクト内のジャーニーです。CROスペシャリストは、料金ページのCTAをスプリットテストしたり、2つのオンボーディングのバリエーションを競わせたり、短くした登録フォームを現行のフォームと比べたりします。測定できるコンバージョンのステップがあるものなら、何でも対象になります。対象が1枚のページでも複数ステップのフローでも、同じループが当てはまります。
テストのループ
規律の核心は有意性
難しいのはテストを回すことではなく、結果を正直に読むことです。2つのバリエーションの差はノイズかもしれません。そこでCROスペシャリストは、統計的有意性、つまりその差が偶然によるものではない可能性に達するまで待ちます。Optimizelyの用語集もNielsen Norman GroupのA/Bテスト入門も、同じことを指摘しています。十分なトラフィックが集まる前に早々と勝者を決めると、何の効果もない変更や、かえって害になる変更を、気づかないまま実装してしまいます。
勝者は実装し、敗者は取り下げる
ほとんどのテストは勝ちません。それは仕事が意図どおりに機能している証拠です。CROスペシャリストは、元のバージョンに勝ったバリエーションを実装し、負けたものや引き分けたものを取り除きます。差が出なかった結果は、勘で実装していたかもしれない変更を除外してくれます。CXLのCROガイドが述べるように、この分野は小手先のテクニック集ではなく、リサーチのプロセスです。チームが推測をやめ、根拠にもとづいて判断するようになるからこそ、成果が積み重なります。
チームの中での位置づけ
CROは、より大きなシステムの中の1つの専門分野です。グロースPMが施策のバックログに優先順位を付け、グロースエンジニアがテストで測るイベントを計測できるようにし、CROスペシャリストがコンバージョンの起こる場所で実験を回します。この3つはグロースの8つの役割のうちの3つで、1人ですべての役割を兼ねずに済むように分かれています。
クリックの後をテストする
fromHelloは、ランディングページや料金ページのスプリットテストは行いません。テストするのは、クリックの後に起こることです。ジャーニー内の「A/B分岐」ステップは、選んだ成功指標に照らして、人を2つの経路（2通りのメール、2通りの待機時間、2通りのシーケンスなど）に振り分けます。ジャーニーの結果画面には、データが少ないうちは勝者を判定しない、リアルタイムの有意性表示が出て、勝者が決まるとアラートが届きます。ファネルでは、漏れているステップがわかります。MCPクライアントは、ジャーニーとテンプレートの成果を読み取り、バリエーションを新しいジャーニーとしてつくれます。そのジャーニーは、公開されるまで下書きのままです。エージェント経由で公開するには、お使いのAIクライアントでの確認ステップが必要です。それ以外の編集（セグメントやテンプレートの変更など）は保存した時点で反映されるため、すでに稼働中のジャーニーにも影響する場合があります。おなじみのツールと比べるなら、fromHello vs Customer.ioをご覧ください。