【入門編④】サイトの質を向上させるA/Bテスト方法

【入門編④】サイトの質を向上させるA/Bテスト方法

前回までの記事
【入門編①】スタートアップこそ実践すべき!Dot Metrixを用いたWeb解析
【入門編②】Webサイト改善に必要な考え方、ファネル分析を学ぶ!
【入門編③】サイト改善の精度を上げるセグメント分析

前回はセグメントに分類してサイト改善を行う手法についてご紹介しました。その中でも触れているように、サイト改善を大きく分類すると、訪問者を増やすパターンとコンバージョン率を高めるパターンの2種類が方向性が存在します。第4回目となる今回は、コンバージョン率を高めるためにサイトの質を向上させる「最適化」についてご紹介いたします。

Webサイトの課題をみつける

まず、Webサービスにたどりついてから、求めている商品や情報を見つけるまでに通る画面数(ステップ数)は、なるべく少ない方がユーザー体験としては好ましく、コンバージョン率も向上します。しかし、膨大なコンテンツの中から、希望に合った条件のものを見つけるには、検索機能や絞込機能などが必要になりますし、そもそもサイトのユーザービリティ(ユーザーの使用性)に課題があるかもしれません。

4つの視点で最適化施策を考える

いきなりサイト全体の課題を洗い出すことは難しいので、ユーザーの行動ごとに最適化施策を検証します。まずは、以下の4つに分類から施策検討するのがよいでしょう。

  1. “ランディングページ”の最適化(LPO)
  2. “サイト内の検索性”の最適化
  3. “レコメンデーション”の最適化
  4. “エントリーフォーム”の最適化(EFO)

ランディングページとは、ユーザーがサイトを訪問して最初に表示するページのことです。ランディングページの最適化の頭文字をとってLPOと言います。このLPOを実施することにより直帰率を下げ、有効訪問数を増やす効果があります。

検索を利用するということはユーザーが何かしらの目的を持っているということを表しています。サイト内における検索性を最適化することによってコンバージョンにつながるページへのトラフィックを増やすことができます。

ECサイトを例にすると、商品詳細ページなどで関連商品やオススメ商品を掲載しているケースがあります。その場合、それらの掲載位置やレコメンデーションロジックの最適化によってコンバージョン率の向上が見込めます。また、併売による顧客単価の増加もあります。

会員登録や商品購入における入力フォームの使用性を改善できれば、フォーム入力の完了率が高まり、コンバージョン率の向上が見込めます。

それぞれの施策を検討するにあたり、現状数値を把握し、目標設定と施策実施した際にどのくらい効果がでるのかのシミュレーションを行います。

A/Bテストを使ってどちらが効果率が良いかを判断する

A/Bテストとは、Webページの一部分、またはページそのものを複数パターン用意して、どちらがより効果の高い結果が得られるかを実験する方法で、スプリットテスト、スプリットランテストとも呼ばれています。

Dot metrixのA/Bテスト機能を使うことで、効果の高いページデザインを比較することができます。
ABテストを作成する
左メニューの「A/Bテスト」をクリックします。ページ右上にある「新しいA/Bテストを作成する」からA/Bテストの計測を行います。
新規ABテストの作成
開始地点と到達地点を選択します。開始から到達地点までの経路をパターンとして設定します。パターンはA、Bだけでなく複数設定することも可能です。ただし、あまり多く設定し過ぎず、改善箇所を絞るようにして行きます。

レストラン紹介サイトを例にしてみます。まず、このサイトでは、会員登録するとレストラン予約が行えます。目標は会員登録完了とレストラン予約ですが、初見のユーザーが興味を持たないと、会員登録には進みません。
そこで、初回訪問者が会員登録を開始するまでに、どのページを見ていると到達率が良いかを調べることにします。

ABテスト事例

図を見ると、メニューを見て会員登録を初めるユーザーがボリュームとしては大きいです。注目すべきは、シェフの紹介ページからの到達率です。ボリュームに対して到達率が高いので、ここの露出を見直すことでランディングページからの会員登録率が向上すると仮説がたてられます。このようにA/Bテストを活用し、最適化の仮説検証をすることができます。

Webサイトの最適化を行うことで、トラフィックを増やす施策を行った際の効果が格段に上がります。

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