事例2本分!サイト改善で申込数を2倍にした分析のステップをご紹介します

鐙谷直貴


事例2本分!サイト改善で申込数を2倍にした分析のステップをご紹介します

こんにちは!株式会社WACULの鐙谷(あぶみや)です。
前回と前々回は、主にGoogleアナリティクスの設定や使い方について解説いたしました。

過去2回の内容は分析の初歩でしたが、実際にサイト改善をおこないすぐに成果が出るかというと、なかなかそうもいきませんよね。
毎日Googleアナリティクスを眺めているけど、「実際にどうやって課題を見つけて、どのように改善すれば良いのかまだよく分からない」という方も多いのではないでしょうか。

そこで連載3回目の本記事では、実際に弊社でおこなったサイト改善事例を2つご紹介します。
どんな手順で分析したのか、どのようにサイトを改善したのかまで説明するので、ぜひご自身が運営しているWebサイトでも改善に挑戦してみてくださいね。

紹介する事例
・ネットプロバイダの紹介サイトで、申し込み数を2倍に増やした事例
・古本のECサイトで、ネット買取申し込み数を1.4倍に増やした事例

▼目次

  • 事例1:サイト改善でネットプロバイダ紹介サイトの申込数が2倍に!
    • 分析後、あがってきた課題
    • どんな改善手法で成果を出したのか
  • 事例2:サイト改善で古本ECサイトのネット買取申し込み数を1.4倍に!
    • 分析後、あがってきた課題
    • どんな改善手法で成果を出したのか
  • 成果をあげるサイト分析の手法とは
  • ページの訪問数と経由後のコンバージョン率を出す3つのステップ
    • 1.Googleアナリティクスでセグメントを作成する
    • 2.すべてのページで見るべきデータを表示する
    • 3.Excelでデータをバブルチャートに変換する
  • やっぱり分析が面倒なら人工知能に代わってもらおう

事例1:サイト改善でネットプロバイダ紹介サイトの申込数が2倍に!

1つ目の事例で紹介するのは、法人向けのインターネット・プロバイダを提供するサイトです。
オフィス向けの光ファイバーや、営業マン向けのモバイル回線を提供しており、Webサイトからのサービスお申込み数を増やすことがサイト改善の目的でした。

分析後、あがってきた課題

このサイトを分析する際に、まず全てのページにおいて、「訪問数」と「そのページを経由した場合のコンバージョン率(申込率)」を可視化しました。(※このように可視化する手順は、記事の後半で紹介します)

すると、「プラン詳細ページ」の訪問数は少ないにもかかわらず、コンバージョン率が高いことが判明しました。

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「プラン詳細ページ」は、価格や回線速度など、ユーザーが申し込みを検討するうえで不可欠な情報が載っているため、申し込む際に見てもらう必要のあるページです。そのため、「プラン詳細ページ」の訪問数を増やすサイト改善案を考えました。

どんな改善手法で成果を出したのか

「プラン詳細ページ」にユーザーが至らない原因として考えられたのは、「プランの一覧ページ」で紹介しているプラン数が多すぎて、ユーザーがプランを選べずに離脱しているというものでした。
当時のサイトでは、光ファイバーの紹介だけでも10種類以上のプランがあり、ユーザーにとって各プランの違いが分かりづらい状態でした。

そこで行ったのは、「Webサイトで紹介するプラン数を1つに絞る」です。
トップページから「光ファイバー」のメニューを選択すると、「光ファイバー詳細ページ」に遷移するように変更しました。実際には、複数のプランが存在するため、価格は「●●円~」という見せ方になります。

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そして、ユーザーにとって分かりづらい「プランの選択」は、申込フォーム内で自然に選べるようにしました。「戸建て / 集合住宅」など、フォームに入力していくだけで、ユーザーに合ったプランが表示される仕様に変更しました。
この改善の結果、「プラン詳細ページ」訪問数が増えて、結果として申し込み数が2倍にまで伸びました。

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事例2:サイト改善で古本ECサイトのネット買取申し込み数を1.4倍に!

次に、紹介するのは、古本ECサイトの改善事例です。個人顧客向けの古本ECサイトで、古本の販売とあわせてネットでの買取申し込みサービスも行っています。
当時は、集客面では特に問題ないものの、サイト改善によって買取申し込み数を伸ばしたいという課題をお持ちでした。

分析後、あがってきた課題

1つ目の事例と同様に、全てのページにおいて、「訪問数」と「そのページを経由した場合のコンバージョン率(申込率)」を可視化しました。
すると、「買取金額査定ページ」を見たユーザーの訪問数は多いが、コンバージョン率が低いことが判明しました。

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ネットでの買い取りを希望するユーザーの多くは、引っ越しなどの理由で大量の本を処分したいと考えています。
ユーザーが「ネットから手軽に買取を申し込みたい」と想定している場合は「金額だけでも見てみよう」と考えるので、金額査定のページは自然と訪問数が多くなります。

しかし、ユーザーがいざ自分の売りたい商品の金額を査定したら、予想よりも低い金額が提示されたことで売るのをやめてしまったということも想定されます。そのため、金額査定ページの訪問数を減らすことが申し込み率の向上に直結すると考えました。

どんな改善手法で成果を出したのか

実施した施策は、思い切ってサイトから金額査定への導線を削除することでした。

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これにより、サイトを訪れたユーザーが、申し込みページにすぐ遷移することができて、買取を申し込みたいという意思をもったまま、すぐに目的を達成できるようになりました。
実際、ユーザーにとっては金額よりも「本を処分したい」という意思の方が強いため、事前に金額を知らなくても申し込み数の減少には繋がりづらいと考えられました。

この改善により、買取の申し込み数は1.4倍まで増加しました。
また、申込完了後に査定金額が提示されて、ユーザーが納得した上で買取完了となるので、ユーザー満足度が下がることはありませんでした。

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成果をあげるサイト分析の手法とは

ここまで、「ページ毎の訪問数」と「経由した場合のコンバージョン率」を考慮してサイト改善方針を考える分析手法を紹介してきました。ここからは、Googleアナリティクスを用いてどのようにデータを抽出するのかを説明します。

※Googleアナリティクスを導入していない方は、こちらのページで導入方法をご覧いただけます。

しかし、この手順はやや複雑なため、慣れていない方や時間のない方には難しい点があります。そういう方には「AIアナリスト」がおすすめです。
このツールであれば、全てのページのアクセス状況を網羅的に分析した上で最適な改善案を自動で提案してくれるので手間がかかりません。

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改善案は無料版でもチェックできるので、もし興味があればぜひ試してみてくださいね。

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ページの訪問数と経由後のコンバージョン率を出す3つのステップ

それでは、Googleアナリティクスを使って、具体的にどのような手順で、分析するのかご紹介します。
最終的には、以下の画像のようにページをバブルチャートでデータを見れるようになるので、ぜひお試しください!

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1.Googleアナリティクスでセグメントを作成する

まず、ページ上部の「+セグメント」をクリックして、「+新しいセグメント」を選択しましょう。

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そして、左エリアの「条件」をクリックして、「設定するコンバージョン名」を選び、「セッションごと」「≠」「0」と入力します。
セグメントの名前は、「資料DL」のようなコンバージョンの名前に設定しましょう。

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ちなみに、「目標の完了数」は、Googleアナリティクスに目標を設定している場合のみ選択できます。まだ目標設定されていない方は、ぜひ以下のページから設定方法をご覧ください。

2.すべてのページで見るべきデータを表示する

左メニューの[行動 > サイトコンテンツ > すべてのページ]の順番にクリックしてください。この画面で、各ページ単位でのページビュー数と、コンバージョン数が2行で表示されます。

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また、メニューの右上から分析したい期間も絞り込みましょう。基本的には直近の1ヶ月でデータを取得すれば問題ありません。

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ただし、直近1ヶ月のコンバージョン数が合計50件に満たない場合、信頼できる分析結果とならない場合があります。コンバージョン数が50件を超えるように期間を伸ばして設定してください。

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このデータをExcel形式でエクスポートを選択してデータをダウンロードしてください。

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3.Excelでデータをバブルチャートに変換する

ダウンロードしたファイルを開くと以下のような形式になっています。

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この状態から、まずはC列の「セグメント」順にデータを並べ替えます。C列全体が選択されている状態で、「昇順」を選びましょう。

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次に、A列「ページ」とE列「ページ別訪問数」以外のデータは不要なので、削除して表を見やすくしましょう。また、コンバージョンしたセグメントの訪問数の値を、全体の同じURLの訪問数の値の右側にうつし、さらに[ コンバージョン数 / 訪問数 ]でコンバージョン率を出しましょう。

そして、左から各ページの訪問数・コンバージョン率・コンバージョン数が並ぶ表を完成させましょう。

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ここで、表全体を選択して、[挿入]タブの[グラフ]グループにある[3-D効果付きバブル]を選択します。

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すると、縦軸にCVR、横軸に訪問数、バブルの大きさがCV数を表わすようにバブルマップが完成しました。
もしページ数の多いWebサイトでバブルが多くなる場合は、一定の訪問数、もしくはコンバージョン数に満たないページを除外して見やすいバブルチャートを作成してみてください。

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このバブルマップをもとに、ページ単位で以下のように4分割することで、改善方針をたてることができます。
上の事例でご紹介したのは、4分割したときの「右下ページ」「左上ページ」の改善方法です。

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やっぱり分析が面倒なら人工知能に代わってもらおう

このように紹介した分析手法について、定期的に検証する時間が取れない方のために、人工知能が紹介した分析を無料でやってくれるサービス「AIアナリスト」を紹介します。
このサービスは、サイトの分析からどこを改善すべきかという提案まで出してくれるので、サイト改善を実行に移しやすいです。

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裏側では、似たページ群(例:商品詳細ページ)をまとめる、流入元別で分析する、入口ページ別で分析する、デバイス別で分析する… と更に高度な分析をして提案をだしているので、上記の手法よりも改善インパクトの大きい提案が出てきます。

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鐙谷直貴
この記事を書いた人
鐙谷直貴

外部ライター 東京

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