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  • 最終更新日:2017年09月04日

「何を実験するべきか?」を解決する7つのTips

▼この記事はこんな方に役立ちます。
・コンバージョン最適化に関して「何を実験するべきか?」悩んでいる
・実験プランを検討している
・Googleアナリティクスのデータ分析から実験アイデアを検討したい

何を実験するべきか?

コンバージョン最適化に関して「何を実験するべきか?」と質問されることがよくありますが、この問いかけから始めると、大抵の場合は間違った方向に進んでしまうようです。

「何を実験するべきか?」は、質の高いリサーチと実験にいたる確かな理由に基づく仮説から導かれるものだからです。

「何を実験するべきか?」という質問から始めると、他の誰かがやっているからという理由だけで、CTAのカラーをどうするか?のような瑣末なことを実験する道に進んでしまう傾向にあります。

そのかわりに、少しだけユーザーリサーチとアナリティクスのデータ分析を組合せると、コンバージョン最適化の可能性がある領域を見つけることができます。

この記事では、特にGoogleアナリティクスを掘り下げて、サイトの改善エリアを見つけ出す方法をご紹介します。アナリティクスのデータ分析は、ビジネス上の独自の疑問と回答を探す最適なアプローチですが、最適化の施策リストではありません。しかし、何を実験するべきか?どこで始めるか?に目を向けた時、過去、何度も私を助けてくれたリストです。

注:この記事では、Googleアナリティクスに関する一定の知識と基本的な実装が完了していることを前提としています。

サイト内で最適化が必要なページを見つけるには?

サイト内でどこから最適化を始めるとよいのでしょうか?まず、訪問者の入り口となるランディングページは、全て同じように機能している訳ではありませんので、より大きな機会があるページから優先順位をつけてみることが重要です。

アプローチ方法はたくさんありますが、直帰率などのエンゲージメント指標について、ランディングページとサイト平均を比較する手法も有効です。

これはとても簡単です。
行動>サイトコンテンツ>ランディングページに移動し、画面の右側にある比較機能を使います。
次に、ドロップダウンメニューから[直帰率]を選択します。

すべてのページが表示されますが、もっと細かく見たいと思う場合があります。たとえば、商品カテゴリページがある場合は、そのカテゴリのページのみを絞り込むことができます。

注:目標のコンバージョン率などの他の指標も比較できます。ポイントは比較機能です。最適化を開始するページを推測するのではなく、その特定の指標のサイト平均に対して、どれが上回っているのか、下回っているのかを確認できます。

A/Bテストの優先順位を設定する際には、どのフレームワークを使用するにしても、「影響度」を考慮するとよいでしょう。A/Bテストは実験が実際に及ぼす影響、または潜在的な可能性に大きく左右されます。平均コンバージョン率が低く、トラフィックが多いページは改善の余地が非常に大きく、潜在的に最も大きな影響を与えます。

トップページは本当に重要なページか?

ほとんどの人はトップページが最も重要なページだと考え、トップページから最適化を始めます。もちろん、それが正解の場合も多いのですが、トップページは本当に重要か?チェックすることは必要でしょう。

[行動]> [ランディングページ]レポートでもこれを確認できます。
この情報を棒グラフに変換し、セッションごとに並べ替えます(これがデフォルトです)。
これは、最もセッションの多いページを表示します。

上記のGoogleアナリティクスのデモアカウントのケースでは、トップページが明らかに最も重要なページで、合計セッションの約60%を占めています。

このレポートは、実験の潜在的な効果を素速く、簡単にチェックできます。もし成果を上げていないページがあれば、もちろん、そのページの改善を図る必要がありますが、重要なことは実験が影響を及ぼすユーザーの数です。訪問者がいないページであれば、例えUXが壊れていても気にすることはありません。しかし、セッションの60%が始まるページがあれば、そこに力を注ぐ価値があります。

特定のコンテンツを見た後に何人がコンバージョンするのか?

コンテンツマーケティングを始めた人にとって、この指標のレポートは特に興味深いでしょう。私達は常にコンテンツを配信し、セッション、メールオプトイン、ソース/メディアによるトラフィックなどの指標を追跡しますが、特定のコンテンツを閲覧した後に購入する人の数はどのくらいか、把握しているでしょうか?

通常は、[行動]> [すべてのページ]などのレポートに移動し、ページあたりのコンバージョン率またはトランザクションアカウントを確認しますが、この方法は機能しないかもしれません。

なぜ、このページはコンバージョンに至らないのか?を解決するためには、少しステップを進めて、アドバンスセグメントを活用する必要があります。

分析したいページのURLをコピーします。
[+セグメントを追加]をクリックします。
左側を見て、オプション “条件”と “シーケンス”を見つけてください。

アドバンスセグメントを作成する場合「条件」を使われることが多いかもしれませんが、この場合は「シーケンス」を使用します。これは「シーケンス」で順序を指定しないと、コンバージョンした後にコンテンツを閲覧するケースが含まれるためです。

このケースでは、セグメントをセッションベースではなく、ユーザーベースで設定しますが、状況によってはセッションベースが気になるかもしれません。早い段階でコンバージョンするユーザーと、閲覧後に時間をおいてコンバージョンするユーザーをより深く分析するためは、両方の指標をみるとよいでしょう。

この分析は、最もトラフィックの多いページを分析して、ユーザーが閲覧後にコンバージョンを達成しているかどうかを確認できます。

さらに、アドバンスセグメントを保存すると、どの国から来たのか、年齢、訪問したページに関連した購入かなど、何でもわかります。高度なセグメントによる深い分析と洞察は、驚くような可能性に溢れています。

特にコンテンツマーケティング担当者にとっては信じられないほど洞察に満ちています。私達の事例では、最も高いオーガニックのトラフィックを持つページでも、ビジネス上の価値としては機能していない場合があります。このタイプの情報は、コンテンツ計画や、どのコンテンツが顧客にとって最も有用かを確認する際に役立ちます。

訪問者はどのファネルで離脱するのか?

ファネルを持つサイト(ほとんどの場合)は、目標到達プロセスの視覚化から始める必要があります。このGoogleアナリティクスのレポートは設定が簡単で、各目標到達プロセスの段階でどれだけのトラフィックが離脱しているかがわかります。たとえば、ここには3つのステップのファネルがあります。

全てのステップで多少の離脱がありますが、最初のステップが最も離脱が多いことがわかります。

しかし、サイトや状況によっては、これは悪いことではありません。人々はページに来て、見て回った後に去り、またモバイル端末から戻ってきたりするものです。一般的にトップページは目標ページへの直線的な動線を想定していません。

しかし、一度ターゲットを絞ったリニアステージのファンネルに入って最も流出が多いのはどこからなのでしょうか?Subscribeページは、25.78%だけが次のステップに進んでおり、明らかに最適化を始めるのに適しています。おそらく、興味とコンバージョン意思を持っているため、このステップの流出を改善するのが最も簡単でインパクトがある方法です。

この方法はeコマースだけではなく、複数ステップのサインアップ、お問い合わせフォーム、ページナビゲーションなど、さまざまな目的で活用できます。

どのプロモーション画像が最適か?

eコマース設定を行っている場合、Googleアナリティクスで詳細データを得る機能が全て利用できます。例えば、プロモーション用画像が実際どれぐらいコンバージョンに至っているかもわかります。

季節や期間により、この傾向は頻繁に変わる傾向にあります。自動ローテーションするスライダーで個別のバナーがどれぐらいコンバージョンに至っているか分析する方法はご存知ないかもしれません。

上記の確認は、[コンバージョン]> [マーケティング]> [サイト内プロモーション]に移動するだけです。これは、ビュー、クリック、クリック率、目標/コンバージョンデータなど、追跡するように設定したサイト内プロモーションに関するデータを表示します。

もちろん、これはeコマースでも有効です。 コンバージョンをプルダウンメニューなどの別の目標に設定することができます。

Googleアナリティクスでの実験後分析

実験プラットフォームのデータを分析するだけでなく、それ以外の場所にデータを送信することもできます。幸いにも、OptimizelyはGoogleアナリティクスにデータを簡単に送信できます。

この方法でデータをスライスし、隠された洞察を明らかにすることが可能です。また、任意のシステムのデータの整合性を再確認するのに役立ちます。

最も一般的な事後テスト分析の1つは、特定のセグメントでより大きな影響を探すことですが、統計的に多重性の問題に陥る可能性に注意が必要です。

Googleアナリティクス(または別のデータ収集システム)に実験データを渡すことの本当の価値は、設定した目標の先にある行動の違いを分析できることです。これは、今後の実験のためのより大きな仮説をもたらし、また、より深くお客様の理解を深める方法になります。

まとめ

この記事では、Googleアナリティクスを使用してコンバージョン最適化の機会を見つける方法をご紹介しました。

これらは広範囲に及ぶものではなく、また個々の事業で特有の方法でもありません。しかし、セグメンテーション、細分性、ファンネル分析、好奇心などの基本的なレポートとその原則を活用すると、自サイトで同様の分析を行うことができます。

この記事は、Optimizely社の以下記事を翻訳、編集しております。
How to Solve the ‘What Should I Test?’ Problem

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