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2018年1月4日

コンバージョンをアップする分析手法を紹介! 効率的に成果を出す方法

webサイトを運営していて、思ったように売上や問い合わせ(コンバージョン)が伸びないのはよくある悩みです。

この記事では、業種・業態を問わず、webサイトでのコンバージョンをアップさせるために必要な考え方を紹介します。

<目次>
コンバージョンアップの基本的な考え方
CVを上げる方法①  |  アクセス数を上げる
CVを上げる方法②  |  ページのコンバージョン率を上げる

コンバージョンアップの基本的な考え方

コンバージョンをアップさせる方法は、大きく分けると2つだけです。自社サイトの状況に合わせて、まずはこのどちらに手をつけるかを決めます。

上の考え方のとおり、コンバージョンには2つの要素しかありません。そのため、やるべきことは下のどちらかです。

 

①アクセス数・ユーザー数を増やす

②コンバージョン率を高める

 

2つの方法を詳しく解説する前に、どちらを優先するべきか判断できない場合は、現状分析をしてみましょう。具体的には、Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを用いて、コンバージョン率とサイトに訪れるユーザー数(アクセス数)のどちらに課題があるかを調べます。

 

なおコンバージョン率は、ビジネスモデル(商品の価格、課金方法)やコンバージョンのカウント方法によって大きな幅があるので、平均値やマイルストーンがありません。ですが、0.01%台(1万セッションでコンバージョン1件)など、自社のビジネスと照らし合わせて明らかに違和感がある場合は、改善の余地があります。

 

ユーザー数についても同様ですが、地域を問わずに利用できる商品・サービスの場合は月間1万セッションを最低ラインの目安にしてみると良いでしょう。

 

CVを上げる方法①  |  アクセス数を上げる

まずはアクセス数を上げる方法です。

アクセス数を上げるには、広告を出している場合と、自然検索が中心の場合で以下のような方法が考えられます。

広告を出している場合

大まかではありますが以下のような考え方ができます。

・クリック率はそれほど悪くないが、リーチ数が少ない:
ターゲットを拡大する、予算を増やす

・クリック率が低い:
クリエイティブを見直す、媒体を変える(≒ターゲットを見直す)

 

ターゲットの拡大は、潜在顧客の発掘のためにも可能な限りしたほうが良いといえますが、その分自社との相性が良くないユーザーが含まれる可能性も増えるので、コンバージョン率が下がるリスクもあります。広告はこのバランスを調整しながら運用し続けていくことが重要です。

 

自然検索の場合

広告と比較して、自然検索は結果が出るまでに時間がかかります(半年〜1年スパン)。そのため、すぐに見切りをつけずに、必要なコンテンツを追加することや、既存のコンテンツの内容やタイトルを見直して随時アップデートする努力が必要です。

また、検索順位が上がってくるまでの間に、メルマガやSNSなど、自社で持っているほかのチャネルからコンテンツに誘導させることも並行すると良いでしょう。

 

また、これらの施策によってアクセス数が増えても、受け皿となるページでコンバージョンまでの導線がわかりづらくCVRが低い場合は成果が増えません。

そのため、すでにある程度のアクセス数がある場合は、CVRを高める施策を行ったほうが良いでしょう。

 

CVを上げる方法②  |  ページのコンバージョン率を上げる

次に、ページのコンバージョン率を上げる方法です。

まず、CVRを上げる施策を始める前に、”コンバージョン率を改善するべきページ”を把握する必要があります。

 

広告などの場合はランディングページごとにコンバージョン率が把握できるため、どのページに問題があるかはっきりしています。しかし、サイトに流入するチャネルが多い場合は、ランディングページが分散し、かつユーザーはページ間を行き来するため「どのページを直せばいいか」が分かりづらいです。そのため、まずは問題のあるページを先に特定しましょう。

 

問題があるページの発見方法

問題があるページは、ページのフロー(誘導率)を考えるとかんたんに特定できます。

ページのフローの例(ECサイトの場合)

ここではイメージがしやすい、ECサイトを例にとります。

ユーザーがECサイトで取る行動の流れとしては、

TOPページで興味があるカテゴリを選ぶ

カテゴリページの中から条件(価格、人気順、新着順など)を選び商品詳細ページに行く

商品情報を見て、購入したいと感じたらカートに投入する

が一般的です。その中で「次のページへの遷移率が低いステップ」に注目します。

たとえば、上の図で考えてみましょう。

「カテゴリページから商品詳細ページへの遷移率は15%と、他のステップと比較しても低い」

ということがわかります。ほかのステップよりも改善しやすい、あるいは改善効果が出やすい、「インパクトの大きい」改善箇所を探し出しましょう。

 

改善ポイントが絞れたら、次は仮説を立てます。たとえば次のように、

「もしかしてカテゴリページで魅力的な商品提案ができてないのでは?」
「商品の読み込みが遅すぎて離脱している人が多いのかも?」

といった仮説を立てることができます。この仮説は分析ツールなどでは見えないこともよくあるので、データとマーケターの肌感覚をバランスよく動員して思考することが大切です。

 

今回はECサイトの例でしたが、あなたのサイトの場合はどういったステップが考えられるでしょうか。

 

改善ポイントを見つける方法

改善するページを特定した後は、具体的に直すポイントを決めます。このとき、PVや滞在時間といった数値を眺めるだけではそのポイントが見つかりません。

大切なのは「ユーザーの行動をイメージすること」です。

この作業はツールがなくてもできます。自分がユーザーになりきり、「〇〇を購入したいと思ってこのサイトに訪れた」という設定で、実際にサイトを使用してみます。「ユーザー視点を持つ」と言葉にすると簡単ですが、見慣れたサイトを初めて来たつもりで閲覧するには、慣れが必要です。

この作業によって、「商品が欲しいんだけど、探しづらい」「サイズを検索するにはいちいちメニューを開かないといけない」など、使いづらいポイントが見えてきます。

慣れないうちは、「コンバージョンにたどりつくまでのクリックの数(=ページ読み込みで待たされる頻度)」や、「導線(ボタンなど)のわかりづらさがないかどうか」を見てみましょう。

また、このときに競合サイトを見るのも有効です。どっちが探しやすく商品の魅力が伝わるのか、またそれはなぜか。これらが改善のヒントです。

 

改善ポイントを直す順番

抽出した改善ポイントは、以下の2つの観点を総合的に判断して、どのような優先順位で対応するか、あるいは対応をあえてしないのか検討します。

 

① そのポイントを改善することによる影響の大きさ:

「サイト全体の使いやすさに影響する部分なのか」「閲覧する人がどのくらいいるページか」などの観点で、改善ポイントごとに重要性を判断します。

 

② 修正に必要なコスト

重要な改善ポイントでも、修正に多大な費用や時間がかかる場合は、その改善によってどれだけのCVや売上がリターンとして得られるのか、事前に試算しておきましょう。

また、「重要なものから手を付ける」というやり方の他に、「すぐできることから試す」というのも考え方としてはありです。

 

ユーザーの行動はどうやったらデータ化できるのか

上に紹介した改善ポイントの抽出方法は、基本的には目視(ヒューリスティックと言ったりもします)で分析することが多いです。

しかし一方で、「アクセス解析のように、改善ポイントも数字を使って上司やクライアントへロジカルに提案したい」という人もいることでしょう。

そんなときに使えるツールの1つが、ヒートマップツールです。

ヒートマップツールとは、ページを訪問したユーザーの行動をひと目で、視覚的に検証・分析できるツールです。

自分の中で、「ページの中のこの部分で離脱が起きていそう」といった仮説がある場合に、実際にそれを確かめることができます。あるいは、今まで気づかなかったユーザーの行動傾向がヒートマップを見ることで明らかになるケースもあります。

たとえば、ミエルカヒートマップ(https://mieru-ca.com/heatmap/)のトップページ(スマホ閲覧時)のクリックを見てみましょう。

上の画面の赤枠で囲った部分に、ユーザーのクリック(タップ)が集中していることが分かります。ここから、

・ロゴや無料トライアルといった、”クリックできないのにクリックしている箇所”がある=ボタンだと誤解されている

といった、「ユーザーから見たサイトの姿」を的確に分析することができます。

こうした現状分析をふまえて、たとえば次のような改善を行うことができます。

仮説:ユーザーはトライアルの申し込みページに移動したくてタップしているのではないか?
施策案:「無料トライアルはこちら」といった分かりやすいテキストとリンクを設置し、フォームへ誘導するように設定する

 

このほかにも、ページの中でユーザーが注視する箇所や、飽きてしまう箇所などを、データを元に分析できるのがヒートマップツールです。

あなたのウェブサイトのコンバージョン率を効率よくアップさせる大きな武器として、活用してみるのも一つの手です。

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著者プロフィール

写真 ミエルカ研究所 所長
ミエルカ研究所は、人工知能と言語処理の力で、「言葉」の持つ可能性を追及、研究していくための研究所です。
コンテンツマーケティングKPI管理、言語レコメンドツール「ミエルカ」を提供するFaber Companyが母体となってます。

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