サイトのコンバージョンを増やします。 順を追った説明

RuNetには、変換を増やすための多くのレシピとヒントがあります。登録フォームを単純化するか、ボタンの色を変更することで、サイトでの売り上げを増やした事例があります。 多くのマーケティング担当者は、これが機能することを疑うことなく他人または過去の経験を活用しています。 私もこれを行い、IT企業でインターネットマーケティングを行いました。 数回、彼らはメインページのどのバージョンが最高のコンバージョンを示すかについてCEOとさえ議論しました。



しかし、このアプローチはうまく機能しません。ほとんどの場合、私が提案しテストした仮説は時間とお金の無駄です。 なぜこれが起こったのですか？ コンバージョンの増加をプロセスとは見なさず、方法論の一部のみを使用しました。 1つの簡単なことを理解する必要があります。サイトでのコンバージョンを増やす魔法のテンプレート、デザイン、素晴らしいボタンはありません 。 ランディングページへの動画の導入によってコンバージョンが20％増加した方法を説明する各ケースについて、動画がコンバージョンを低下させたケースがあります。 専門家の意見に基づく個人的な経験と仮説は、プロセスのほんの一部にすぎません。



テストが成功する可能性が高いと仮定すると、変換の増加を4つのステップで構成される連続的な循環プロセスと見なすことができます。

1. データの収集と分析。
2. 仮説のリストを作成します。
3. A / Bテストを実行します。
4. サイトに変更を加えます。

これはまさに、ウェブサイトのコンバージョンを増やすために作業するときに使用するアプローチです。 これらの手順を見て、それぞれに役立つツールを検討してみましょう。

ステップ1.データの収集と分析

すべての仮説はデータによって裏付けられなければなりません。 図5は、データ収集の主なソースを示しています。







テクニカル分析



これはデータ収集の最初の段階であり、以下が含まれます。

• クロスブラウザおよびクロスプラットフォームのテスト、
• 異なるブラウザ/異なるデバイスでのコンバージョン率の推定、
• サイトの速度評価。

すべてのブラウザをインストールして、iPadの友達に数日間尋ねる必要はありません。 また、複数の仮想マシンを上げることは必ずしも意味がありません。 有料（ saucelabs.com 、 crossbrowsertesting.com ）および無料（ browsershots.org 、 IE Testerなど）の特別なWebサービスを使用できます。



Google Analyticsがインストールされている場合は、 [オーディエンス]> [テクノロジー]> [ブラウザーとOS]に移動します。 目標を設定すると、各ブラウザのコンバージョン率がここに表示されます。







[オーディエンス]> [モバイルデバイス]に移動すると、ユーザーがサイトを開いたデバイスと、各デバイスでのコンバージョンが表示されます。 そのため、さまざまなブラウザやさまざまな「デバイス」で、訪問者がターゲットアクションを完了するのを妨げる深刻な問題をすばやく見つけることができます。







同じGoogle Analyticsを使用して、サイトの全体的な速度と個々のページの読み込み速度を評価する。 [動作]> [サイトのダウンロード速度]セクションで、問題のあるページを特定し、全体的なダウンロード速度を評価できます。 [ ダウンロードの高速化]セクションでは、 PageSpeed Insightsを使用して推奨事項を自動的に取得できます。







ヒューリスティック分析



ユーレカ！ -アルキメデスを叫び、静水圧の基本法則を明らかにした。 「発見的」はギリシャ語の「発見」に由来します。 ヒューリスティック分析の本質は、得られたデータからの厳密な結論ではなく、サイトの分析プロセスにおける専門的な考慮事項に基づいているという仮説です。 ここで、コンバージョンの改善に関する経験と専門家の意見が役立ちます。



この段階では、専門家の基準に基づいて明白な問題を特定し、アイデアと解決策を提供できる設計者、ユーザビリティスペシャリストをつなぐことが役立ちます。 専門家を引き付けることが問題である場合は、そのような分析を自分で行うことができます-これをまったく行わないよりはましです。



ヒューリスティック分析の5段階：



1.顧客がサイトで解決する主なタスクを書き留めます。



例：

• 最も人気のある製品に関する情報を検索します。
• あなたの家に最も近い店を見つけます。
• サイトで注文します。
• レビューを残すには登録してください。
• オンラインチャットでテクニカルサポートにお問い合わせください。

2.あなたがクライアントであると想像し、すべての問題を解決しようとします。 タスクを完了するときに、すべての問題と疑念を記録します。 コメント付きのスクリーンショットを撮ることをお勧めします。これにより、次のステップで分析が容易になります。



3.分析用の既製のチェックリストがある場合は、それを調べて、すべての欠点を書き留めます。 Dr. Pete Myers（moz.com）によって、 優れたユーザビリティ分析の専門家チェックリストが作成されました。使用してください。



4.レポートを作成し、ピボットテーブルのすべての問題領域を修正します。



5.すべての問題を重要度の順に並べます。 これは、仮説を策定する段階で、コンバージョンに大きな影響を与え、売上を増加させる改善に焦点を当てるのに役立ちます。 結局のところ、誰もがルール「20/80」を知っていますか？



ユーザーテスト



ターゲットオーディエンスがサイトをどのように使用しているかを調べることは、定性的仮説を立てるためのデータを取得する最も効果的な方法の1つです。 この方法の本質は、特定の一連のタスク（スクリプト）を作成し、実際のユーザーが自分の考えや行動について大声でコメントすることでそれらを解決することです。 ヒューリスティック分析のように聞こえますか？ はい。ただし、ターゲットユーザーがサイトをテストします。



Google Analyticsは、訪問者が落ちたページを表示します。 Yandex.Metricaのフォーム分析は、人々に困難をもたらす分野を示しています。 Webvisorは、サイト上の潜在的なクライアントのすべてのアクションを表示できます。 次に、ユーザーでサイトをテストするのはなぜですか？ 最も重要な質問への答えを見つけるために-なぜ。 訪問者がターゲットアクションを完了しなかったのはなぜですか？ なぜ彼は競合他社に注文しましたか？



以前に部屋を借りる必要があった場合（実験室）、特別な機器を準備し、フォーカスグループの人を探し、プロセス自体を制御します。

• usertesting.com 、 trymyui.com （西側ベンダー、ロシア語プロジェクトには適さない）、
• userpoint.ru （ロシア語を話すテスターをベースとするロシア語のアナログ）。

ユーザーテストの段階：



1.研究の目的の定式化。

理想的には、テストごとに1つの特定の目標があるはずです。 サイトですべてを一度に探索することはできません。 たとえば、購入者が精算プロセス中に抱えている問題を特定することを目標にします。 明確な目標は、適切なシナリオを作成し、良い結果を得るのに役立ちます。



2.テスターの選択。

テスターを選択するための主な基準は、ターゲットユーザーを代表することです。 上記のWebサービスには膨大なユーザーベースがあり、その中から任意のパラメーターに従ってユーザーを選択できます。

テストには何人のユーザーで十分ですか？ これはまだ科学界で議論されています。 Jacob Nielsen（ユーザーテストの先駆者の1人）による調査では、5人のユーザーが使いやすさの問題の85％を見つけることが示されていますが、科学者による最近の研究では、少なくとも10人のテスターを使用する必要があることが示唆されています。



3.スクリプトとタスクの作成。

スクリプトは、テスターが実行する4〜5個のタスクのシーケンスです。 スクリプトを渡す最適な時間は約20分です。 タスクは、幅が広い（好きなサイトで冬用ジャケットを選ぶ）か、特定（9月に家族で休暇をとるトルコの5つ星ホテルを1人あたり3万から4万ルーブルの価格で選ぶ）のいずれかです。



4.パイロットテスト。

初めて完璧なシナリオを作成することはほとんど不可能です。 グループ全体のテストを開始する前に、タスクと質問を1〜2人のユーザーでテストする必要があります。 友人に質問やタスクの評価、テストの実施、スクリプトの問題領域の分析、修正を依頼することができます。



5.ユーザーテストを実施し、テスターのすべての問題と困難を修正します。



ウェブ分析



分析システムは、主要なデータソースの1つであり、すべてのインターネットマーケティング担当者の神聖なものです。 Google AnalyticsはYandex.Metricaよりも機能的なシステムですが、Metricにはデータ分析用の優れた無料ツール（ヒートマップ、Webvisor、スクロールマップ）があるため、まず両方のカウンターをサイトに配置することをお勧めします 。







ロシア市場でのRuwardのレポートによると、Liveinternetのトップ3の最も人気のあるWeb分析システムは一貫して人気がありますが、私は長い間使用していません。 なぜ良いのか教えていただければ、喜んで読みます。

ロシアでは、ビジネスプロセス（ KissMetricsなど）に深く統合された複雑な分析システムも使用されています。 視覚的なファンネルとグラフを作成する機能、コホート分析は、多くの場合有用であり、実装の高コストを正当化します。



各ツールの問題を探す方法については触れませんが、それらについては何十冊もの本が書かれています。ネット上で多くの有用な資料を見つけることができます。 勉強することをお勧めします：

• お金を失っている場所を示す10のGoogle Analyticsレポート。
• 10人の専門家が最も重要なGAレポートについて話します。
• 十分に活用されていないコンバージョンレポート。

問題を特定して正しい仮説を立てるのに役立つ分析システムと連携する主な原則：



1. KPIを決定し、目標を設定します。

もちろん、分析システムの素晴らしい世界を探索し、数字、グラフ、魅惑的なヒートマップをスマートに見るのに何日も費やすことができます。 ただし、コンバージョンに影響を与える業界の最も重要な指標に焦点を当てることをお勧めします。

オンラインストアはありますか？ 素晴らしい。 過去2か月間の訪問者がサイトで過ごす時間が10秒短く、悲しいことをご覧になりましたか？ 実際、この指標は店舗にとってそれほど重要ではありません。 訪問者が何をしているかを分析するために、目標とイベントを適切に設定します。 購入のあらゆる段階でのコンバージョンが最も重要です。



2.セグメントを探索します。一般的な指標は重要ではありません。

店舗のウェブサイトでの売り上げの全体的なコンバージョン率が3％だとします。 年齢と性別の分析によると、最も高いコンバージョン率（5％）は25〜35歳の女性であり、収入の80％以上をもたらしています。 このカテゴリの顧客向けに、この品揃えにさらに製品を追加する価値があるかもしれません。 ここに、実証された仮説があります。



3. KPIベースのチェックリストを作成し、ダッシュボードをセットアップします。

重要なサイトメトリックのチェックリストを作成し、レポートをカスタマイズします。 これにより、新しい仮説を分析して提示するプロセスが高速化されます。



フィードバックと投票



訪問者からのフィードバックは、正しく仮説を立てるのに役立ちます。 調査やアイデアや問題の収集と分析は、主にユーザーの関心事を理解し、サイトのコンバージョンを正しい方向に改善することに焦点を当てるのに役立ちます。



ユーザーは、サイトのランディングページでいくつかのアクションを実行する必要があります。 調査を作成する必要があるのは、これらのアクションの周辺です。 たとえば、製品説明のあるページのオンラインストアでは、ターゲットアクションは製品をバスケットに追加することです。 このページでユーザーにどのような質問をすることができますか？ なぜ今すぐカートにアイテムを追加しないのですか？ さまざまなオプションを試してください。







また、かなり頻繁に、世論調査は商品の購入後しばらくしてオンラインストアを実施します。 私たちに手紙が送られ、サービスの質に満足しているかどうか尋ねられます。オンラインストアのウェブサイトで改善することをお勧めします。



調査ツールはたくさんあります。 これらは、スクリプトとGoogleフォーム、人気のあるCMSの無料プラグイン、およびsurveymonkey.comやqualaroo.comなどの専門サービスです 。



フィードバックは、他のチャネルを使用して収集および分析することもできます。

• 標準的なフィードバックフォーム、
• オンラインチャット
• フォーラム、コミュニティ、ソーシャルネットワーク、
• コールセンター
• 顧客との個人的なコミュニケーション。

ユーザーからの100％のフィードバックを決して信用しない



もちろん、人々はあなたのプロジェクトの機能を改善するために素晴らしいアイデアを共有し、その開発に参加することさえできます。 しかし、多くの場合、ユーザーのアイデアは誤解を招く可能性があります。 バイヤーがあなたのビジネスの複雑さに精通している可能性は低く、彼らにとって明らかな決定はあなたにとって有益ではないかもしれません。 ユーザーが欲しいので、無料で商品を配ることはありませんか？ しかし、彼らはそれを望んでいます。

したがって、ユーザーのフィードバックを他の調査方法のデータと常に比較してください。 たとえば、訪問者の意見が分析のデータと一致する場合、ユーザーは棚に女性向けの製品を追加するように求められ、性別と年齢の分析では、25歳から35歳までの女性が収入の80％をもたらすことが示されています。これは、実験を実施し、おそらく、この聴衆。

ステップ2.仮説のリスト

したがって、最初のステップの後、サイト上のすべての問題領域を見つけ、適切な結論を導き出し、次の実験とA / Bテストの仮説を立てるのに十分なデータを受け取りました。



表に問題を書き留め、各問題の重要性を評価します。



重大な問題（ユーザーが購入プロセスを完了できない、テキストエラー、明らかなバグなど）を見つけた場合は、A / Bテストをバイパスして、直ちにサイトに変更を加える必要があります。



重要度に応じて、各問題の評価を設定します。 Pip Layaは、著書「変換最適化の要点をマスターする」で、問題の重要性を評価するための2つの主要な基準について説明しています。



1.ソリューションのシンプルさ。

問題を解決するのに数か月かかり、プログラマに多くのリソースを費やす必要がある場合、これは明らかに最初に対処する必要がある問題ではありません。



2.結果への影響。

問題を解決することで得られる利益を少なくともおよそ評価してください。コンバージョンはどの程度増加する必要がありますか？ 収益はどのくらい増加しますか？



Pipは次の表を使用して問題を分析します（少し簡略化しました）。







問題を仮説に変換する



各仮説は、得られたデータに基づいており、次に何をする必要があるかについての推奨事項を含める必要があります。 仮説が定式化されるほど、肯定的な結果が得られる可能性が高くなります。



例を挙げましょう。 注文の段階でユーザーテストを実施する際、数人の人々はコンサルタントに連絡できないことに困惑していました。 Google Analyticsは、この段階で直帰率が高いことを示しています。 仮説：チェックアウトページで相談のためのオンラインチャットを導入すると、コンバージョンが20％増加します。 A / Bテストを行う時間です。

ステップ3. A / Bテストの実施

A / Bテストは、サイトのページのどのバージョンが最適なコンバージョンを提供するかを判断できる調査です。



ほとんどの場合、 Google Analyticsに組み込まれている無料のツールが動作するのに十分なものがあります：Behavior> Experiments ：







もちろん、複雑な多変量テストを可能にし、分析システムと統合し、トラフィックのセグメンテーションを可能にし、その他の便利な機能を備えた、より機能的なサービス（通常は有料）があります。

• optimizely.comは、おそらく西洋市場の専門家にとって最も強力なツールです。 結果をセグメント化し、ヒートマップを作成し、想像できるすべてのものと統合できます。
• changeagain.me-ビジュアルエディターとGoogleアナリティクスとの統合を備えたロシア語のサービス。
• abtest.ru-ロシアのサービス（これまで無料）、
• convert.com 、
• vwo.com 。

テストに必要な時間を計算し、サンプルサイズを決定するには、Optimizelyの計算機を使用できます。 また、トラフィックの少ないサイトをテストする方法に関する記事を読むことをお勧めします。 通常、科学的アプローチ（統計は科学全体）に基づいて最良の結果を決定するアルゴリズムは自動的に機能し、テスト用のサービス内で「配線」されます。

ステップ4.サイトに変更を加える

このステップでは、A / Bテストの分析に基づいてサイトを変更する必要があります。 あなたの仮説がA / Bによって確認された場合-テストは新しいページがコンバージョンを増加させることを示しました-それは素晴らしいです。 変更を加えます。 A / Bテストの結果が疑わしい場合、または仮説が確認されない場合-これは正常であるため、テストを実施する必要があります。 次の仮説に進みます。



変更は販売目標到達プロセスの最初の段階でコンバージョンを増やすことができますが、最終的な結果（お金）をもたらすことはできないことを忘れないでください。 私の経験から悪い例を挙げます。 過去5年間、私はSaaS製品のマーケティングを行ってきました。 再設計後、登録フォームが複雑すぎて変換が少なくなるように思えました。 Yandex.Metrica（フォーム分析）を調べたところ、一部のフィールドはユーザーにとって困難なことがわかりました。 それらをできるだけ削除するか、できる限り単純化することにしました（「タスクの説明」フィールドと電話を入力するフィールドを削除し、一部のフィールドをより明確に再編成しました）。 テストの結果、登録段階でコンバージョンが1.5倍に増加したことがわかりました。登録ページを変更しました。 結果は何ですか？ 実際、登録数は増加しています。 しかし、より多くの支払いがありますか？ いや 販売に変換されない不適切な登録がさらにあります。 製品が本当に必要な人にとっては、フォームにフィールドがいくつあるかは関係ありません。 この変更により、サポートサービスとセールスチームの負荷が増加しただけです。

したがって、常に最終結果を分析してください-サイトで変化をもたらした経済的利益は何ですか？