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サイトに流入してきたユーザーのCV率を向上させる、仮説の立て方とシナリオ設計のコツ


Repro株式会社

CustomerSuccessManager

駒谷徹

一橋大学経済学部卒業。株式会社ビービットに新卒入社しマーケター向けSaaSツールWebAntenna、Usergramのカスタマーサクセスとコンサルタントとして従事。2018年よりRepro株式会社に入社し、カスタマーサクセスチームにて既存クライアントの成果創出にコミットしている。アプリではDAU1.3倍、ウェブサイトでは会員登録率2倍等の実績を創出。BtoB×SaaS×CSコミュニティ主催者。



今日はECの売上を上げる、成功するがテーマなのですが、サイトのコンバージョンレートを上げるという点にフォーカスして、ここからお話させていただければと思っています。


会社概要

Reproの駒谷と申します。もともと株式会社ビービットというWEB改善の会社でウェブコンサルタントとして活動していました。昨年Reproに入社しReproWebという商品を開発しています。

Repro自体はアプリのマーケティングツールを提供していて、世界59カ国6,500以上のサービスに提供しています。またWEBサイト改善のサービスは昨年の12月にリリースしまして、まだまだ若いサービスですが、ただ、EC事業者様を中心に多くのコンバージョン実績も出しています。

まず、今日のゴールですが、今日から改善に向けた活動ができるようになれたらと考えており、そこを目指してお話ししていきたいと思っています。現在サイト改善やコンバージョンレートを上げるという活動をやっている方、これからやるという方、それぞれに向けたアクションをお伝えできればと思います。アジェンダとしては、まずコンバージョンレート改善です。サイトを改善する際の成功のプロセスをお話しまして、次に実際にどんな具体的なやり方があるのかについてお話していきます。その後に弊社で成功した事例、これをやっていれば成果が出やすいという点もお話します。


コンバージョンレート改善

では、こういうことありませんか?というお話をさせていただきます。サイトの課題とかやった方が良い施策はたくさんあります。良い施策はたくさんあり、やればやるほどコンバージョンが上がります。しかし、使いにくい、あのツール良いらしいなど、社内から課題がたくさん挙がってきます。いろいろな課題に対してやった方が良さそうなことがたくさんありますが、優先順位がついていないことはありませんか?良さそうな改善施策があって目途がついていても、なかなか実行に踏み切れないという場合もあると思います。


例えば、大手向けですがリコメンドエンジンという成果が出やすい施策があります。しかし、費用が月30万円以上掛かるため、上長の方としてはどれくらいの効果が出るのか、リコメンド施策で本当に数字が上がるのかなど気になると思います。運営の担当サイドからすると「そんなこと言われても困る…」という感じだと思います。実際にやらないと数字が出ないので、上長の方の言うことも担当者の言いたいことも両方分かります。


では、どうすれば良いのか。

これからやるべき施策はどんどんやっていて欲しいのですが、一通りやってみてどこをどのように伸ばすかとなったときに、改善確度の高い課題をきちんと選ぶ必要があります。1つ目のポイントとして改善確度の高い課題を選ぶことが挙げられます。

選んだら、低コストで早期に効果がでる施策をたくさん打ちます。この「たくさん打つ」というのが2つ目のポイントです。早くPDCAを回して小さな成功実績を作ります。


小さな成功事例が出来ると、社内で通しやすくなりますし、いろいろなチャレンジとなる施策もやりやすくなります。上司もきちんと結果出ているから安心だという話になります。ここをお土産にもっと大きな予算を取りにいって大きな施策を打ち、どんどん売上を上げていきましょうというのが3つ目のポイントになります。この3つだけやれば社内の信頼も取れて、大きなことがやりやすくなると思います。


分析手法

では次に、これをどうやってやるのかという話です。まず改善確度の高い課題を抽出することがポイントの1つとなります。なんとなく使いにくいとかダサいという直感も大事ですが、確度の高い観点だとユーザーがコンバージョンするかどうか、とういう点に直接関係する要因という点が必ずあります。それをデータベース、ファクトに基づいて読み解きます。

これでは一般論の話になりますので、具体的にお勧めの分析手法を3つお伝えしていきます。右側が計上データの分析で、コンバージョン貢献度分析という名前を付けています。訂正データの分析なのですが、ユーザーテストと言います。実際にユーザーさんにサイトを使ってもらって感想を教えてもらうなど、どんな動きをするのか観察する手法です。最後に事例収集ですが、これはベンチマークする会社を見つけて、アパレルであればZOZOTOWNさんやAmazonさんなど、たくさん投資しているのでどんな施策をしているのか見ます。またECzineさん、ECのミカタさんなど、いろいろなメディアで情報収集することが挙げられます。


データをもとに分析していく場合は、大体Googleアナリティクスを使って行います。しかし、Googleアナリティクスを真面目に見ようとすると、1日掛かって何もできずに終わってしまいます。そこで今日は、効率の良い分析手法をお伝えします。その方法とは、アクセスログだけではなく、ユーザーの意見を聞くなど、実際に他の会社がどのようなことをやっているかを知ることです。自社の分析と他社の施策を参考にバランス良く組み合わせて、確度の高い課題を洗い出すことが可能です。


では、実際に方法をお話していきます。まず1つ目はコンバージョン貢献度分析です。

いきなり仰々しいサンプルが出てきましたが、これはどこから改善したら良いかという注力領域を見つけることと、コンバージョンに繋がる要素、繋がりにくい要素を知ることを目的としています。

そこで、いきなり問題なのですけれども、このグラフから改善すべきページと改善すべきではないページ、改善のヒントを得るページを見抜けるようになっていますので、考えていただければと思っております。

グラフの見方を解説すると、横軸がページビュー、縦軸はコンバージョンレートです。プロートされている点は何かというと、各ページのカテゴリーです。商品一覧だとページ数は多くてコンバージョンレートは低めになっています。上のお気に入りリストだとあまり見られていませんが、コンバージョンレートは高いとなっています。

改善すべきページは商品一覧と商品詳細です。理由はシンプルでボリュームが大きいからです。純粋にボリュームが多いので、改善してコンバージョンレートが上がれば全体が上がります。それだけの理由です。

次に改善すべきではないページは、特集ページとランキングです。根拠は、まずボリュームが少ないので、ここを改善しても大してコンバージョンは増えません。しかも、商品一覧や商品詳細と比べてもコンバージョンレートが低めです。つまり、ここを見ることで買いたくなるどころか、買いたくなくなっているのではないかと思われるくらいのページです。こういうところは手を入れがちですが、入れると残念なことになります。特に特集は作るのが大変なので、上手に出さないと頑張ったわりに数字が上がらないので気を付けたいところです。

次にヒントを得るページです。あまりボリュームは大きくないがコンバージョンレートはまあまあ高いページです。ここにユーザーを遷移させればコンバージョンレートが上がるのではないかと仮説を立てて進めていくことができます。内容としては、ご利用ガイドやお気に入りリスト、カート投入です。これは実際に2カ月前に私が担当したお客様のデータを変えて出していますが、ご利用ガイドを経由するとコンバージョンレートが高くなるという分析結果がよく出ます。ご利用ガイドは、送料無料になる規定や返品交換、各種受け取れるサポートなど、購入する際に重要となる情報が入っているわりに、その情報がご利用ガイドにしか載っていません。しかし、わざわざご利用ガイドを見に行く方はいません。Amazonのご利用ガイドをわざわざ見に行く方はいないと思います。ですから、すごくもったいないパターンとなっています。補足でご利用ガイドやお気に入りリスト、カート投入を経由するとコンバージョンレートが上がるので、ご利用ガイドの内容とかお気に入りリストにどんどんユーザーを持っていったほうが良いと仮説が立てられます。


ここで気づかれた方もいるかもしれませんが、ご利用ガイドを見たらコンバージョンレートが上がるというのは、2つ解釈の仕方があります。相関プリンタと言いますが、ご利用ガイドを見たからコンバージョンレートが上がったのか、コンバージョンの確度の高い方がたくさんのページを遷移していた中でご利用ガイドを見ただけなのかの2つです。相関の場合は、真剣に検討するユーザーさんがご利用ガイドを見ているだけなので、ご利用ガイドにコンバージョンが上がるヒントはありません。ですから、解明ヒントはないので諦めた方が良いです。一方で、ご利用ガイドを見たから何らかの購入の後押しをしてもらった、不安が解消できコンバージョンが生まれたという可能性はあります。これはどちらもあるので、どちらかというのは自分で仮説を立ててやっていくことが必要です。


ただ、これでは確度が全然上がらないので、できる方はユーザーテストも一緒にやるとハッキリわかります。ユーザーテストとは何かと言いますと、実際にユーザーにサイトを使ってもらって行動を観察することと、そのときどう思ったのかを全部話もらうサービスのことです。これをやると、なぜご利用ガイドを見るとコンバージョンするのかしないのか、理由やご利用ガイドの中でもどの要素が一番引っかかるのかが分かってきます。


コンバージョンレートが上がらない理由として、商品の入れ替えが上手くいかないことがあります。アパレルで春や夏なのにずっと冬物を出しているランキングが載っていたり、ワインで、赤、白、スパークリングの種類で分けて載せずに、混ぜてランキングに載せてしまい見にくかったりと、ユーザーさんに聞いてみると細かいところで意外と上手くいかないことがよくあります。


実際の事例ですが、初めて買うユーザーがサイトを見たときに、店舗受け取りであれば送料不要と書かれています。しかし、この方は普通にカート投入して、その後フォームにいってしまいます。実は上の方に小さく「初めての方送料無料」と書かれていますが、読み飛ばして下の方に「初めての方以外は5,000円以上なら送料無料」と出てきます。そこを読んで、「あ、私は5,000円以上買わないと送料無料じゃないんだ」と勘違いしてサイトを離脱してしまいます。


この会社さんはブランドレギュレーションが厳しいので、大きく初回送料無料と書くのは止めてほしいということで、サイトの世界観を崩さないように小さく文言を記載していました。しかし、ユーザーさんが気づかないので書いている意味がなかったという事例です。筋は良くてもこのように細かいところで損してしまうのはよくある話です。こういう場合はきちんとユーザーテストをするとかなりハッキリします。行うのは大変ですが、最近では安価に外注してユーザーさんがどうやって使ったのかを動画で納品するサービスもあるので、導入しても良いと思います。


ユーザーテストはとても強力で、私の先輩がAIアナリストという会社で、研究所の所長をしていますが、デジタル人材即戦力雇用保険というものを出して、この5つをやっていればどこでも即戦力です、というのができます。そのうち3つ目にあるのが、自社サイトの使われ方を目の前にユーザーを呼んで観察するというものなのですが、ユーザーテストを1回やればデジタル人材即戦力のうち1個終了となるので、それくらい重要な手法だったりします。


いろいろこのようなことをやっていくと、確度の高い施策が集まってくるので、サイトマップみたいなものを書いて、躓いてしまっているタイミングをまとめて、優先順位をつけて潰していきます。ECではリピートがすごく重要ですし、商品をたくさん持っている会社ですと、商品一覧や商品詳細にそのまま飛んで来るパターンも多く、対応方法が違うこともあります。新規の方なのか購入済みの方なのか、トップから入ってきたのか商品一覧から入ってきたのかをそれぞれ分けて対応を整理していくことが大切です。


ここまでで確度の高い改善ポイントを一通り洗い出すパートは終わりです。この後は施策をどんどん打っていって結果を出さなければいけないので、その話を進めていきます。その前にECではありませんが、阿久悠さんを知っている方いらっしゃいますか? 「もしもピアノが弾けたなら」など、昭和のヒット曲を多く作った方です。なぜヒット曲を量産できたのか。答えはシンプルで、生涯で55,000曲作ったので、この中のいくつかがヒットしたわけです。これは5,000本打って年数本ヒットが出るみたいな感じなので、とても打率が悪いです。しかし、5,000曲作ったから昭和の大作家で一番の作家と言われるようになりました。50年だとしても年間100曲作っているわけです。春先に曲を出して売れなかったら歌詞のニュアンスや言い方を微妙に変えて、また夏に出します。そうすると秋にはいい感じにチューニングされた歌詞ができて、これが刺さっていくという仕組みになっていたようです。


デジタルマーケティングも同じです。PDCAを回すのも大事ですし、施策をたくさん打つのが大事です。テレビCMと違ってサイトって簡単に変更できますし、広告もどんどんクリエイティブを変えられますので、とにかくたくさん打つのが重要です。グロースハックで有名なグリーさんだと月30本施策をリリースしています。同じく有名なリブセンスさんだと40日で53回テストを行っています。

右はReproの事例ですが、Reproを入れたから施策の本数リリースが10倍くらいになって、とてもPDCA回って改善しましたという感じで成功されている方はとても施策の数が多いです。しかし、きちんとした施策を考えると時間なくなってしまいますが、最初は雑でもやった方がいいと思います。最初は雑でも大丈夫ですので、ひたすら回した後にどんどん丁寧にしていきます。


これは広告の事例ですが、広告はテキストよりバナー広告の方が絶対に効果がいいです。さらには動画の方が良いのですが、この本には初期はテキストで回しても良いと書かれています。なぜならテキストを作る方が簡単だからです。バナー広告を作る間にテキスト広告5本くらいを作成できます。動画広告も1個作る前にバナー広告が5個とか6個作れます。なのでテキストで訴求軸の傾向の把握から始め、そこからバナーを作ったり、バナーが成功したら動画を作ったりというやり方もできます。ここが刺さるというのが分かっていれば、いきなり動画やっても良いのですが、自信がなければ、まずは簡単なものから試すのがおすすめです。


先ほど広告の話で、サイトでやる場合どうなるのかという話ですが、サイトを改修するにはそれなりのインフラと人員リソースが必要です。できない場合は制作会社さんとかに頼んでいきますが、今はweb接客ツールがお勧めです。

web接客ツールは、サイトにGoogleアナリティクスのように計測タグを入れるとユーザーのどんどんデータを収集し、特定のユーザーだけに特定のポップアップメッセージを出すことができます。


事例として、QVCジャパンさんでは、こういう検索をすると購入してくれる傾向を把握しており、注目の検索ワードを補足するというポップアップを出したりします。またエルメスさんでは、羊みたいなキャラクターが案内してくれたり、ZOZOTOWNではカートに物が残っていると、物が残っているよ、と吹き出しを右上で出したりと、このようなことがサイトに手を入れないで簡単にできます。ベストなUXではありませんが、こういうことをやればどんどん施策を往復で回すことができます。こういう訴求がいいのではないかということを簡単に回すことができます。


もうweb接客ツールにはメリットがあって、ユーザー一人ひとりに合わせて適切な対応ができます。通常は新しく入ってきたユーザーも、たくさん購入してくれているユーザーも同じ対応なのですが、WEB接客ツールを使うと、新しく入ってきたユーザーには初回送料無料だけ言えばいいですし、カート投入した人にはカートに物が残っています、もうすぐ売り切れますということが言えます。また優良顧客の方には違うメッセージを、というようにお客様に合わせて対応することができます。昨年noteでバズったのですが、サイトではなくて店舗でウブな男子学生がたくさんレディース服を売れるようになったという話です。何をやったのかと言うと、店舗に入ってきたお客様がどの商品を手に取ったのかをひたすら監視します。そして試着室に入った段階で1回手に取ったけど、試着室には持ち込まなかった商品を置いておきます。そうすると「なんで私の好みわかるのですか?」という話になり、そこから会話が生まれて、その商品を買ってくれるという話です。

リアル店舗では、こういう細かいおもてなしができると思いますが、最近ではテクノロジーの進化によってwebサイトでもできるようになってきています。こういうところまでやっていくとサイトが良くなって数字も上がっていきます。最近はAIも発達して、Amazonがダイナミッククライシングと言って、一人ひとりに価格を別で提示することをやってウォールストリートジャーナルで昨年賞を取っています。最近ではそれをAIや機械学習でやることが流行っています。


しかし、一つ注意ポイントがあります。事例を一つお話します。レシピアプリのリコメンド導入事例ですが、検索された食材に対してお勧めのレシピをプッシュ通知で提示するものです。「牛すね」で検索をすると、「牛すね」のお勧めレシピを提示してくれるのですが、結果が微妙でした。なぜかと言うと、「牛すね」と検索して翌日にプッシュ通知が届くので、当日に「牛すね」の調理は完了していてもう冷蔵庫にはないのです。翌日に「牛すね」と言われても、もう冷蔵庫にないという話になってしまいます。考えれば当たり前なのですが、こういうことが稀に起きます。これは結局ユーザーさんの状況とか、このタイミングでこのユーザーさんはどの情報が欲しいのかを、きちんと考えていなかったから起きた失敗です。


リコメンドはとても成果が出やすいのですが、きちんとユーザーが理解していないと失敗します。手動の改善をしっかりしていれば、このタイミングでこの情報が欲しいだろうことがサイト内でたまっているので安心して導入できます。今そういう話が進んでいるなら手動の改善も並行して行うようにしてください。


最後に弊社のお客様、ビデオマーケットさんの事例をお話します。HuluやAmazonプライムと同じで、映画、ドラマ、アニメなどを有料で買うサイトです。トップページの改善はしっかりやっていて成果が良かったのですが、初月会員無料トライアルということを前面に押し出してはいたものの、分析してみると実際はトップではなく動画の詳細から入ってくるユーザーが圧倒的に多かったため、トップを改善しても実はあまり効果が出ていませんでした。むしろ、動画詳細から入ってくるときに、動画詳細のページを磨きこむことが大切です。初月無料とトップに書かれていますが、動画詳細のところには何も書いていませんでした。これでは初月無料トライアルをやっていることさえ分からず、ここから入ってくる方には全くわからない状態でした。

ですから、Reproのシステムで動画詳細から入ってくる方に初月無料トライアルと言ってコンバージョンする導線を作ると、当たり前のように数字が上がりました。ここまではわりと普通ですが、少し気を付けることがあります。動画詳細に直接入ってきたユーザーさんはすごく数字が上がりましたが、トップから動画詳細に入った方は、逆にポップアップを出すことによって数字が下がったことが分かりました。


そこで、これどういうことなのか考えました。まず、トップから入る方は初月無料と書かれているのでトライアルがあることを知っているので、今更言われなくても分かります。且つトップから動画詳細に入っている方は、いろいろな商品を見てみたいはずですですが、メッセージが邪魔で見にくくなって数字が落ちていたのではないかということです。動画詳細に直接入ってきたときは良かったのですが、トップに入ってくるユーザーさんだけ導線解析をして、お勧めの関連アニメ動画を出して勧誘しやすくなる導線を作ったところ、こちらも数字が上がりました。このような形できちんとユーザーさんの動きに合わせて、きめ細かくコミュニケーションを取ると、しっかり数字が上がります。


ReproはWEB接客のツールと課題分析やPDCAの移動を人力でサポートしている会社になります。コンバージョンレートを上げたい方、ご自身が忙しい場合やスピードをもっと上げたい方は、ぜひ私たちにご相談いただければと思います。


Repro株式会社  駒谷徹
Repro株式会社 駒谷徹

一橋大学経済学部卒業。株式会社ビービットに新卒入社しマーケター向けSaaSツールWebAntenna、Usergramのカスタマーサクセスとコンサルタントとして従事。2018年よりRepro株式会社に入社し、カスタマーサクセスチームにて既存クライアントの成果創出にコミットしている。アプリではDAU1.3倍、ウェブサイトでは会員登録率2倍等の実績を創出。BtoB×SaaS×CSコミュニティ主催者。

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