CRO | コンバージョン率最適化の手法(第4回)

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今回は各業界・各社・各サイトによって異なるコンバージョン定義についてご紹介させていただきます。
<前回のおさらい『CRO | コンバージョン率最適化の手法(第3回)』>

STEP 1|自サイトのコンバージョン定義

これまで「コンバージョン」が何を意味するのかを明確にすることの重要性についてはご紹介させていだいております。
そしてコンバージョンは各社がそれなりに設定し、把握されていることでしょう。それでも、改めてコンバージョンについて考えていただきたいのです。

・購入やサービスの導入につながる最終コンバージョン
・その初期段階、会社名とサービス名を知った時のコンバージョン
・資料請求した時のコンバージョン
・DMリストを獲得するためのコンバージョン
これらのように定めたコンバージョンの種類によっては、深度も難易度もまったく異なるのです。

最適化戦略を開始する前に測定対象を知り、最適化を試みるためには絞り込む必要があります。これらのコンバージョンが種類や用途によって変化することを理解することも重要です。

STEP 2|ベース値を求めて設定する

まずコンバージョンの種類によって、コンバージョンに関連する数値を十分に把握していることが重要になります。

コンバージョン戦略は、いくつかの重要な指標の値とユーザー数に基づきます。コンバージョン改善の作業をするためには、まず自サイトの平均値を理解する必要があります。これをベース値といいます。ベース値を把握しているのであれば、現在のパフォーマンスを確認するだけで、改善のための変更作業を測定できます。つまり、比較する数値がない限り、実施した最適化のための施策が本当に有効だったのかが分からないということですね。

「こんなの当たり前じゃん!」そんな声がたくさん聞こえてきますw
それはそうです。気温だって商品の価格だって基準となる値があるからこそ、気温が暑いのか寒いのか、価格が高いのか安いのかが分かるというものです。
では、なぜこんな当たり前のことをここであえて復唱するかというと、ことコンバージョンに関してはいくつかの理由があるからです。
・最終のコンバージョンだけではなく細部に至る測定が必要
・細部の数値ほど後からGoogle Analyticsで見つけ出すのが困難な場合もしばしば
・集客に関わる部分は数値化されていない可能性がある
・ページ内のパーツのクリック率やスクロール率まで把握していない可能性も
・成功した数値と、コンバージョンしないユーザ数値を分類して把握する必要がある

結構ありますね。。。
しかし、各社が血眼になってコンバージョン向上に向けた施策を行っているわけですから、比較の基準を確立するための “やっておくべきこと” もある程度決まっています。
目標数値を確認する
目標に関連する指標を決める
   ・現在のコンバージョン率
   ・コンバージョンに最適なトラフィック源
   ・定性テスト(ユーザアンケートなど)を行い、ユーザ行動の問題を確認

では、これらの “やっておくべきこと” とは、具体的にどのような方法で計るべきなのかをご紹介いたします。

Google Analytics

いわずもがなのGoogle社が提供する基本無料のアクセス解析ツールです。一度導入すれば、自動でトラッキングを継続してくれます。重要な指標はデフォルトの画面で見やすく整理されているので使いやすいですね。

LVT測定、eコマースビュー、UID紐付け購入行動記録、オーディエンスセグメンテーション、コンバージョントラッキング、行動/ゴールフロー、アトリビューション、SEO計測、Adwords連動といった高度な分析ツールを備えており、これがあればほぼ十分とも言えるツールです。

ユーザアンケート

「Google Analytics」はユーザに関する数的情報を多く獲得できますが、どのような心理状態でどのようにサイトを見ているのかまでは分かりません。知る方法はいたってシンプルで「直接聞く」こと。数値で測れない情報は直接ユーザから聞くことで、問題点の確認ができます。

(母集団の数にもよりますが)アンケートユーザ数の適正値は、誤差か信頼度いずれかの適正値から求めることができます。判定は誤差と信頼度、いずれかで母数が決まります。
誤差5%ベースでも信頼度99%ベースでも、最低200~600程度が必要ですが、そこまで集まれば全対象ユーザ分をカバーできるサンプルとなることでしょう。

<参照:SurveyMonkey『アンケートのサンプルサイズ』>

ユーザテスト

Optimizely(米国のA/Bテストツールとして有名)やその他のテストツールのようなソフトウェアであれば、ユーザがアナタのサイトとやりとりする様子を直接観察することができるようになります。潜在的な変化をテストを行いつつもこの “観察” によって、実際にどのように行動するかを数値化できます。

これらのツールや手法の導入で、変更箇所を測定できるようになりました。何かを変更するときはいつでも値を確認し、前と後のパフォーマンスを比較してください。
アクセス解析は変化がダイレクトに前後比較ができますが、アンケートは変化後に再度募集する必要があります。インセンティブなどを出してアンケートを取る場合、最低2回分のインセンティブを用意するのを忘れずに!

そしてもう一つとても重要なことを。
アナタや同僚といった “一般ユーザではない” アクセスが除外されていることを確認してください。ウッカリこれを忘れてしまうと、次以降のステップが完全に無駄になります。

STEP 3|仮説を設定する

それではコンバージョンを上げるための施策を実行する前に、まずはコンバージョンの障壁となっているウイークポイントを探しましょう。これを怠ると、ただ闇雲に鉄砲を打つことになります。偶然、コンバージョンが上がることもあるかもしれませんが、それはあくまでもマグレ。次に同じ手を使ったところで、同様の成果が得られるとは限りません。

ウイークポイントを探すコツとしては、コンバージョンを低下させている原因を羅列し、優先順位を付けていくことで浮き彫りになってきます。以下のような症状が問題点である場合が多いようです。

・極端に短い平均滞在時間(10秒未満)
・クリックされないボタン
・そもそも直帰率が高いページ
・コンバージョンページの侵入率(ページ遷移率)

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