変換最適化のステップは何ですか-変換フレームワーク

「コンバージョンを改善する必要があります。」

「このコンバージョン率は業界で低いです。」

「より多くの顧客をプレミアムバイヤーに変えるために何ができるでしょうか？」

上記のフレーズは、eコマースの世界で広く普及しています。 より高いコンバージョンを獲得することは強迫観念になっています。

この執着の問題は、ショートカットとコンバージョンへの最速のルートを探している人々が常にいるということです。 コンバージョン率を一貫して向上させることが、忍耐と一貫した努力を必要とするプロセスであることを十分に理解している人はいないでしょう。

この記事では、コンバージョン率の最適化プロセスとそれに伴うすべてについて説明します。

飛び込みましょう！

良好なコンバージョン率は、多くの要因に依存します。 これは、あなたが設定した個々の目標、業界の平均コンバージョン率を使用したベンチマーク、または完全に任意の何かである可能性があります。

購入に使用したデバイス、地理的な場所、トラフィックソースなど、コンバージョン率を左右する追加の要因があることに注意してください。

Shippyproは、農産物、食品および飲料、赤ちゃんと子供など、さまざまなeコマースニッチの結果をまとめました。

変換率は0.87％から1.50％以上の範囲です。

出典：ShippyProブログ

コンバージョン率は、サイトにアクセスして実際の顧客になる訪問者の割合を示します。

コンバージョン率の最適化とは、さまざまな方法で顧客となる訪問者の数を増やすことです。

あなたがeコマースビジネスの所有者であるか、あらゆるタイプのオンラインビジネスを運営している場合、コンバージョン率の最適化（CRO）について学ぶことは不可欠です。

なんで？

ええと、私たちは圧倒的な選択の時代に生きているからです。 これは、あなたが彼らのニーズを満たしていない場合、何百万とは言わないまでも何千もの他のビジネス顧客が行くことができることを意味します。

ニーズといえば、彼らは顧客自身と同じくらい気まぐれです。 オンラインストアの読み込み速度から使用する色まで、すべてがコンバージョンを増減させる可能性があります。

購入の過程のどの段階でも採用できる、実績のある強力なコンバージョン率最適化手法のツールキットがあると、大きな利点が得られます。

コンバージョン率の最適化サイクルには5つのステップがあります。 各ステップで下がるのは次のとおりです。

1.調査フェーズ：ここで、調整が必要なコンバージョンファネルの部分を見つけます。

2.仮説フェーズ：これは、メトリックと調査に基づいて作業仮説を作成する場所です。

3.優先順位付けフェーズ：これは、最適化のために最初に何を攻撃するかを理解する場所です。

4.テストフェーズ：これは、既存のバージョンのWebサイトに対して仮説を立てる場所です。

5.学習フェーズ：これは、勝利した仮説を展開し、将来のテストと計画のために情報を収集することです。

ステージ1：調査とデータ収集

CROの最初の部分では、テストに情報を提供するためにデータを適切に収集する必要があります。

この段階は長いプロセスになる可能性がありますが、多くの時間と将来の頭痛の種を節約するために適切に行う価値があります。

顧客獲得コスト、顧客生涯価値、月間経常収益、販売サイクル期間などの主要業績評価指標を参照して、データ収集を開始します。

定量的データとも呼ばれる冷たくて難しい数値は、顧客のクリック率、サイトでの時間などを明確に示すことができます。

このタイプのデータは、ヒートマップ、調査、KPI分析、およびA/Bテストを通じて収集できます。

冷酷な数字は素晴らしいですが、必ずしも最も鮮明な絵を描くとは限りません。 そこで、定性的データが登場します。データの種類によっては、解釈の余地が大きくなり、主観的に分析することができます。

数字が言うことを単に受け入れるのではなく、定性的なデータは「なぜ」を尋ねます。

• なぜトラフィック数が非常に少ないのですか？

• ユーザーがサイトでどのような問題を抱えている可能性がありますか？

• カートの放棄率が非常に高いのはなぜですか？

これらは、定性的なデータが答えることができる質問です。

このデータを収集するための一般的な方法には、顧客インタビュー、フォーカスグループ、およびその他の観察方法があります。

このデータを効果的に収集したら、それが実際に何を意味するのかを理解する必要があります。 顧客調査を例にとってみましょう。 調査の回答を収集したら、その中で使用されているパターン、反対意見、言語を確認する必要があります。

繰り返される言葉、強調された言葉、「抵抗のポイント」、またはあなたからの閲覧や買い物を困難にした場所に注意してください。

最後に、これらの調査で使用された言語のトーンを綿密に分析します。 それらは、社会的証明、セールスコピー、およびその他のパーソナライズされたメッセージのための強力なツールとして機能します。

最近のGoogleAnalyticsではほとんど何でも追跡できます。

すべてのビジネスには独自の主要業績評価指標と異なる優先順位がありますが、業界/ニッチに関係なく、ほぼ同じであるコンバージョン指標があります。 この記事を確認して、追跡する価値のあるコンバージョン指標を特定してください。

Google Analyticsは素晴らしいツールですが、完璧ではありません。

先ほど触れた頭痛の種を覚えていますか？ まあ、これらはあなたがすべての間違ったデータを収集するのに時間を費やしたときに起こる可能性があります（これは絶対に悪いですが、そうでない場合よりも頻繁に起こります）。

悪い選択をしたり、データに惑わされたりすることを避け、GoogleAnalytics監査を実行する方法を学ぶためにここにアクセスしてください。  

ステージ2：仮説

仮説は、アクションの論理的および経験的な結果を試すための暫定的な仮定です。

CROトークでは、これは「Xを変更するとY効果がある」という（あなたの研究とデータに基づく）実用的な理論を意味します。

仮説のリストを作成したら、そのリストに最も緊急なものからそれほど差し迫っていないものまで優先順位を付ける必要があります。 これについては、次の章で詳しく説明します。 その前に、仮説の構成要素を見てみましょう。

出典： Optimizelyブログ

コンポーネント1：変数（IF）

• これは、変更、追加、または削除して、目的の結果を得ることができるWebサイト要素です。

コンポーネント2：結果（THEN）

• 予測される結果（例：召喚状のクリック数の増加、ランディングページへの登録数の増加など）。

コンポーネント3：理論的根拠（原因）

• これは、結果が調査（定量的および定性的）によって通知されたために発生したことを示す場所です。

実行するのは簡単なことのように見えますが、正しく実行すれば実行できますが、多くのeコマースビジネスオーナーは、CROプロセスで実際に針を動かすのに十分な詳細を仮説に示していません。

これは、より弱く、あまりにも一般的な仮説の例です。

「ランディングページのコピーをより非人格的にすると、以前のコピーは一般的すぎて冷たく感じたと顧客が調査で言ったため、クリックスルーが増えるでしょう」。

これで、より強力で詳細な仮説は次のようになります。

「ヒートマップ、調査結果、および定量的データに基づくと、製品ページ＃3は長すぎ、訪問者は召喚状を表示するために一番下までスクロールしないため、コンバージョンに至りません。 コピーを短くし、主要な機能を強調表示し、召喚状を折り畳みの上に置くと、コンバージョンは現在の0.8％からサイト平均の2.6％になります。」

ステージ3：アイデアの優先順位付け

優先順位、優先順位、優先順位。 彼らは私たちが良い決断を下し、私たちの人生の選択を導くのを助けます。 私たちが優先することは、私たちを自分らしくします。 CROプロセスでは、これも適用されます。

アイデアや仮説に優先順位を付けることは、ビジネスで最も差し迫った問題を解決するのに役立つだけでなく、将来の最適化の実践のために従うことができる前例を作成します。

適切に行われると、効果的なテストシステムがすべてに対応できるようになります。

優先順位付けは素晴らしいではありませんか？ いくつかのよく知られた優先順位付けフレームワークを見てみましょう！

PIEフレームワーク

おいしいデザートではありませんが、 Potential For I mprovement 、Importance、Easeの略です。

出典：実用的なeコマース

「改善の可能性」の側面は、仮説が全体的な改善をもたらす可能性がどの程度あるかを調べます。 「重要性」とは、観察された問題の重大さを指し、「容易さ」は、仮説を実行するために必要な労力（時間、日、週など）をよく調べます。

1から10までのスケールを使用して、仮説は最低から最高にランク付けされます。

このモデルの問題は？

潜在的な部分は、多くの場合、定量化/推定するのが困難です。 第二に、1から10の優先順位付けスケールは、重要な結果を達成することを期待して、一部の企業が小さな問題に優先順位を付けるように導く可能性があります。

HotWireフレームワーク

旅行ウェブサイトHotWireには、A/Bテストから感情を取り除く付加的な優先順位付け方法があります。

アイデアが要件を満たしている場合、1ポイントが与えられます。 要件を満たしていない場合は、ゼロになります。

次に、これらのポイントがスプレッドシートに合計され、各アイデアに10点満点の総合スコアが付けられます。これらのアイデアは、総合スコアに従ってランク付けされます。 このフレームワークの詳細と同様のフレームワークの構築については、このブログ投稿を確認してください。

この方法は、バックログに数百、数千の最適化アイデアがある大企業だけでなく、アイデアを迅速に実装したい中小企業にも最適です。

PXLフレームワーク

人気のある変換ブログConversionXLのPeepLajaによって作成されたこのフレームワークは、アイデアの優先順位を上げるために、ユーザーの行動に関する一連の質問に焦点を当てています。

この方法の目標は、「潜在的」または「影響」の評価をより客観的にし、データに基づいた文化を育み、「実装のしやすさ」の評価をより客観的にすることです。

フレームワークの質問は次のようになります。

• 折り目の上の変化はありますか？ →折り目の上の変化はより多くの人に気づかれ、テストが影響を与える可能性が高くなります。
• 変化は5秒以内に目立ちますか？ →人々のグループがコントロールし、次にバリエーションを表示します。5秒間見た後、違いがわかりますか？ そうでない場合は、影響が少ない可能性があります。
• 何かを追加または削除しますか？ →気を散らすものを削除したり、重要な情報を追加したりするなどの大きな変更は、より大きな影響を与える傾向があります。
• テストはトラフィックの多いページで実行されますか？ →トラフィックの多いページでの相対的な改善は、より多くの絶対的なドルをもたらします。

このフレームワークの確かな側面は、基本的にデータに根ざしていることです。

観察されたすべての問題が、ユーザーテスト、マップ/ヒートトラッキング、またはその他の分析ツールで発見されたかどうかを尋ねます。 これにより、優先順位が「Xに焦点を当てるべきだと思う」から「数字はYとZがコンバージョン率の低さの2つの最も可能性の高い原因であると言っています」に変わります。

TIRフレームワーク

TIRは、Time、Impact、およびResourcesの略です。 スケールを除くTIRモデルのランキングシステムは1から5まで実行されます。

時間–このテストが最大の効果を達成するには、何暦日、工数、開発時間などが必要ですか？

「実行と影響の実現にかかる時間が最も短いプロジェクトには、5のスコアが与えられます。」

影響–テストが成功した場合に変化する収益（またはコストの削減）の量。 顧客ベース全体でテストしていますか、それとも一部だけでテストしていますか？ 3％の増加または15％の増加を見ていますか？

「実行と影響の実現に最小限の時間を費やすプロジェクトには、5のスコアが与えられます。」

リソース–このテストに関連するツール、人員、およびその他すべての費用はどのくらいかかりますか？

「必要なリソースが少なく、プロジェクトで利用できる場合は、スコア5が与えられます。」

コンバージョン率の最適化のベテランであるブライアンアイゼンバーグによって設立されたTIRモデルは、コンバージョン率の最適化の人間的な側面を掘り下げることをお勧めします。

このモデルでは、テストする前に3つの重要な質問について考えることができます。

1.誰を説得しようとしていますか？

2.彼らにどのような特定の行動をとってもらいたいですか？

3.彼らは実際にどのような行動を取りたいですか？

訪問者に実行してほしいアクションは、必ずしも訪問者が実行したいアクションと同じではないことがよくあります。 これは、実際の顧客からのフィードバックが役立つところです。

顧客調査やその他のデータ収集ツールからこれらの実用的なポイントを実際に深く掘り下げて掘り下げると、特定のページやメールファネルなどをより強力に改善できます。

ステップ4：実装とテスト

仮説に優先順位を付け、どのテストが最も差し迫ったものであるかがわかったので、次はそれらの仮説を実行に移します。

ゲームを変える可能性のあるテストでは、最高のツールを自由に使用できる必要があります。 これを行うのに役立つように、実験に使用する上位のツールのリストを次に示します。

1）Optimizely

Optimizelyは、世界をリードする実験プラットフォームの1つであり、マーケティングチームと製品チームがあらゆる種類のデジタルエクスペリエンスをテスト、展開、レビュー、および展開できるようにします。 具体的には、Optimizelyを使用すると、メッセージングを効果的にターゲットにして、よりパーソナライズされたキャンペーンを開始できる一連のA/Bテストツールにアクセスできます。

2）バウンスを解除する

それがあなたのホームページであろうとサインアップページであろうと、あなたはそのページから「最も多くのジュースを絞り出す」のを助けることができる堅実なツールを必要とします。 Unbounceはランディングページ最適化のリーダーであり、最も重要なページのさまざまなバージョンを簡単にカスタマイズしてテストすることができます。 次に、コンバージョン率を向上させるために、どのバージョンが最も効果的か（およびその理由）を調べることができます。

コーディングやグラフィックデザインに煩わされたくない場合は、数分以内に美しく応答性の高いページを取得できるため、Unbounceはさらに魅力的になります。

3）使いやすさのハブ

Usability Hubは、実際のユーザーで検証することにより、設計上の決定から当て推量を排除するリモートユーザー調査プラットフォームです。 ユーザー調査のスイスアーミーナイフとも呼ばれ、ファーストクリックテスト、プリファレンステスト、5秒テストなど、さまざまなテストを実行して仮説を確認できます。

このツールを使用すると、「ユーザーが好む色だと思います」や「ユーザーがこのカラーパレットに最も反応することが証明された調査とテスト」がなくなります。

この投稿の包括的なテーマはもう取り上げていますか？ あなたのデータソースがあなたのアイデアをサポートしているので、それはあなたの決定においてできるだけ確実に近づくことについてです！

4）ABおいしい

AB Tastyは、オールインワンのコンバージョン率最適化プラットフォームであり、ほぼすべてのテストで多数のテストを実行できます。 AIを活用した実装とパーソナライズにより、ユーザーインサイトをすばやく取得し、実験し、パーソナライズし、エンゲージメントとコンバージョンを増やすことができます。

AB Tastyをテストプラットフォームとして使用しているさまざまな業界で最も有名な企業のいくつかを使用すると、コンバージョン率の最適化に関して、市場で最高の製品の1つを使用していることを確認できます。

5）グーグルオプティマイズ

Google Optimizeは、GoogleAnalytics上に構築された最適化プラットフォームです。 これは、既存のGAデータを使用して、何を改善できるかをすばやく確認できることを意味します。 また、高度な統計モデリングツールと一連の高度なターゲティングツールの恩恵を受けることができます。

6）VWO

VWOは、コンバージョン率を最適化するためのもう1つのオールインワンプラットフォームであり、訪問者の調査、最適化ロードマップの作成、継続的な実験の実行に役立ちます。

将来の実験のために常にゼロから始める必要がないように、確実な変換実験システムを作成することの重要性について話しました。 VWOはプロセス主導の最適化に根ざしており、ユーザーエクスペリエンスを継続的に改善する方法を見つけるのに役立ちます。

さらに、VWOはエンタープライズレベルのテストを処理するように構築されているため、パフォーマンスを低下させることなく、A/Bテストを大規模に実行できます。

7）ブランド変更

Rebrandlyは、カスタムの短縮URLを作成および管理するためのよく知られたプラットフォームです。 また、ウェブサイトでコンバージョン率の最適化テストを実行するのに役立つ強力な分析ツールでもあります。

カスタムの短縮URL（またはブランドリンク）を使用して、クリックに基づいて大量のソースデータを収集できます。このデータを使用して、ボタンからナビゲーションメニューオプションなど、作成するページの小さいながらも重要な要素をテストできます。

A/Bテストと分割テストと多変量テスト

出典：Wingate Media

A / Bテストでは、同じページの2つ以上のバージョンを比較して、ビジネスに重要なコンバージョン率と指標（クリック数、表示回数、登録数など）を確認します。

例：ランディングページのタイトルを変更すると、すべてのランディングページを一度にターゲティングでき、それらは同じグループのバリエーションと見なされます。 このグループは、特定のテストに付ける名前または観測タイトルです（例：ランディングページタイトルtestgroup1）。 うまくいけば、あなたはもっとクールなグループ名を持っていますが、あなたは絵を手に入れます。

最後に、A / Bテストは、迅速な結果を取得し、テスト時間を達成して最大化するための優れた方法です。

サイトへのトラフィックが多く、ページの主要なセクションをテストする場合は、ここで多変量テストを実行します。 A / Bテストではページ全体に変更を加えることを検討しますが、多変量テストではページの主要なセクションとそれらが相互にどのように相互作用するかを検討します。

そうは言っても、多変量テストは、より多くのレイヤーが関係しているため、A/Bテストよりも複雑です。 さまざまな主要なセクションをテストすると、経験豊富なマーケティング担当者でない場合は、対処するには圧倒的すぎる可能性のある膨大な数の組み合わせを取得できます。

この投稿をチェックして、多変量がどのように見えるかを理解してください。

分割テストでは、ページ上の1つの要素をテストし、そのページの結果が元のバージョンとどのように異なるかを確認します。 これは同じであるため、A/Bテストに似ているように見える場合があります。

A / Bテスト（別名分割テスト）と多変量テストの違いは、前者は1つのバリエーションをテストするのに対し、後者は一度に複数の組み合わせをテストすることです。  

A/Bテストの上位要素

テストする上位の要素を決定するのは難しい場合があります。 あなたのウェブサイトのすべてのランダムな側面をテストすることは明らかに逆効果です（あなたがそうするための時間とリソースを持っていない限り）。 これを支援するには、上記の章の優先順位付け方法を参照してください。

ページでテストを開始するための明白な場所で有利なスタートを切るために、マーケティングの第一人者であるNeilPatelからの役立つリストがあります。 あなたが従うべきコンバージョン率の最適化テクニックを持っている「マーケティングの第一人者」がいるなら、それは彼です。

この記事では、タイポグラフィ、色、ポジショニング、価格設定スキーム、ビデオ、画像などのテストの背後にあるロジックを紹介します。

ニールは尊敬されているデータ主導のマーケティング担当者ですが、彼が言及する要素のいくつかは、特定のビジネス目標と一致していない可能性があることを忘れないでください。 それはまったく問題ありません。

多くのコンバージョン率の最適化は主観的なものであり、ビジネスごとに異なる目標があることを忘れないでください。

A / Bテストはどのくらい続く必要がありますか？

多くの要因が関係しているため、これは難しい質問です。 サンプルサイズ、統計的信頼性、季節性、サンプルの代表性、タイミングなどの要因。 A /Bテストがどれだけ短くまたは長く続くべきかについての明確な答えはありません。なぜなら…ドラムロール…それは他の多くの要因の中であなたの業界に依存するからです。

ただし、それは1〜2日間のテストの実行で十分であることを意味するものではありません。 一般に、データ収集が正しく行われ、条件が異常ではなく、テストが経験豊富なマーケターによって実行された場合、数週間から1か月の範囲はテストの安全な領域と見なすことができます。

専門家が犯す勝者と間違いの決定

テストの有効性の判断は、次の3つのステップで実行できます。

ステップ1：最小サンプルサイズを計算する

テスト結果に必要な信頼度を定義し（例：90〜95％は、主に目標とする確実な目標と見なされます）、その数値に基づいてサンプルサイズを計算します。 これにより、バリエーションに必要な最小の訪問者数が得られます。

ステップ2：セグメントの不一致を確認します

テストを完了する前に、訪問者をセグメント化する方法を知っておく必要があります。 最小限のサンプルとセグメントを使用して、大きな不一致がないかどうかを確認し、不一致がない場合は、残りを実行し続けます。

ステップ3：ビジネスサイクルを評価する

上記のように、ビジネスサイクルと季節性は、最適化テストの有効性に大きな役割を果たす可能性があります。 さまざまなサイクルでテストを実行し、それらが互いにどのように運賃を支払うかを比較します（例：訪問者と売上高は、クリスマス/新年の第4四半期と他の年と同じですか？）

世界のすべての正しい数でさえ、なされるべき間違いがあります。 これは、プロでさえ犯すトップテストの間違いの要約です：

• 十分なトラフィックやコンバージョンなしでA/Bテストを行う
• 仮説に基づいてテストを行わない
• GoogleAnalyticsにデータを送信しない
• 最初のテストが失敗した後にあきらめる
• 誤検知を理解できない
• 定期的にテストを実行していない

これらは、A/Bテストでよくある多くの間違いのうちのほんの一部です。

それはあなたのお尻を何度も蹴る永続的なプロセスですが、あなたがそれを受け入れることを学ぶならばあなたのビジネスを次のレベルに連れて行くでしょう。 これは、初心者にも専門家にも当てはまります。

結果の分析

製品の無料トライアルにサインアップする人の数を増やしたい場合は、サインアップページにアクセスする人と、実際にラインを越えてサインアップする人の目標を設定することをお勧めします。 。

どのテストプラットフォームを使用する場合でも、実行中のテストと、その新しいバリエーションによってコンバージョンが改善されたかどうかを示す何らかの指標が表示されます。 2つの数値（元のバリエーションと新しいバリエーション）を注意深く見て、成長のパーセンテージと、元の数値を上回る可能性（パーセンテージ）を見てください。 そのパーセンテージが理想的な90〜95％の目標を下回っている場合は、最適化を続け、その目標を達成するためにテストを実行し続けます。

結論が出ない場合は、次のことができます。

1）データをセグメント化する

多くの場合、個々のセグメントは、一括セグメントよりも明確なデータを示します。 トラフィックソース、デバイス、およびビジネスで意味のあるその他のものなどのセグメントを見てください。 特にA/Bテストでは、明確にするために数値をさらに深く掘り下げる必要がある場合があります。

2）関係のないことをテストしないでください

結論が出ないもう1つの理由は、多くの場合、ビジネスにとって実際には重要ではないものに対して実行されたテストです。 かゆみを伴う指でページ上のすべてのものをテストする前に、すべてのテストが仮説によって裏付けられ、明確に優先順位が付けられていることを確認してください。

3）仮説に挑戦する

プロセスを実行しても決定的な結果が得られない場合は、仮説を修正し、すべてをまとめて廃棄する時期になる可能性があります。 同じ仮説で新しいバリエーションをテストするか、設計図に戻って、収集したデータをよりよく理解し、より強力な仮説を立てることができます。

この記事では、変換最適化プロセスの5つの段階について学習しました。

データを収集するための最良の方法について学び、データ駆動型の仮説を立てる方法を発見し、仮説に優先順位を付けるための最良の形式を発掘し、それらのアイデアを取り入れて、世界。 最後に、研究に結論を導き、仮説に挑戦する方法を学びました。

注意：コンバージョン率の最適化は進化するプロセスです。

CROプロセスのほぼすべての段階に大きな学習曲線があり、時には圧倒される可能性があります。 プロセスを学ぶことを約束し、定期的に最適化することを約束し、常により良い結果を目指し、成長を約束します。

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