登録コンバージョン率を正確に向上させたいなら、この3つの要素を知っておく必要があります。

登録コンバージョン率を正確に向上させたいなら、この3つの要素を知っておく必要があります。
インターネット実践者なら、コンバージョン率指標はよくご存知でしょう。登録コンバージョン率、購入コンバージョン率などのコンバージョン率に注目することがよくあります。これらのコンバージョン率指標は、当社のウェブサイト運営と密接に関係しています。登録コンバージョン率は、当社のウェブサイトのユーザー獲得能力を測定でき、購入コンバージョン率は、当社のウェブサイトの収益創出能力を測定でき、当社の収益に直接影響します。 トラフィック サイズが似ている 2 つのe コマースWeb サイトがあるとします。いずれかの Web サイトの購入コンバージョン率が高ければ、その Web サイトの収益も一般的に高くなります。 1. コンバージョン率に影響を与える3つの主な要因 本日のコースは主に、 O2O 、P2P、コンテンツ コミュニティ、その他の Web サイトを含むオンライン トランザクション Web サイトを対象としています。ご存知のとおり、コンバージョンに影響を与える要因は多数あり、すべてをリストすることは不可能です。これまでの業務経験に基づいて、トラフィック チャネル、ユーザーマーケティング、Web サイト/アプリ エクスペリエンスという 3 つの主要な観点から分析できます。 

 これら 3 つの要素は、実際には外部 (チャネル トラフィック)、内部 (ユーザー マーケティング)、内部 (Web サイト/アプリ エクスペリエンス) の関係です。チャネル トラフィックは、Web サイトの外部から取得されるものです。ユーザーマーケティングとは、当社が獲得したユーザーや既存のウェブサイトにすでにいるユーザーに対して行う一連の業務やマーケティング作業のことです。ウェブサイト/アプリのエクスペリエンスは、社内の製品、デザイン、エンジニアリングなどの部門を通じて最適化することができ、内部要因でもあります。  2. トラフィックチャネル 

 最初の要素はチャネル トラフィックであり、これは主にチャネルの最適化と定量的な割り当ての 2 つのステップに分かれており、コンバージョン率を向上させる方法を分析します。 「優先チャンネル」とは何ですか? マーケティングや運営を行う際には、複数のチャネルを選択しますが、その中には良いチャネルと悪いチャネルがあります。チャネルの品質はコンバージョン率に直接反映され、最終的にはウェブサイトの収益に影響します。 「チャネルの最適化」とは、品質の良いチャネルを選択し、品質の悪いチャネルを放棄し、一定の広告予算の効果を最大化するように最善を尽くすことを意味します。 「定量的配分」とは何ですか? チャネル最適化の最初のステップを完了した後、比較的品質の良いチャネルが 10 個得られたとします。ここで疑問が生じます。予算が固定されている場合、10 のチャネル間でリソースをどのように割り当てるべきでしょうか?これまで、当社は経験やビジネス理解に大きく依存し、非常に主観的な方法でチャネル リソースを割り当てていました。今日では、ビジネス理解と組み合わせて、定量的または数学的な観点から、さまざまなチャネルにリソースを正確に割り当てる方法を検討する傾向が高まっています 

 事例: 電子商取引サイトの購入コンバージョン率 これは、ECサイト全体の購入コンバージョン率です。GrowingIOの[Funnel Analysis]機能を使用して、ウェブサイトの各ステップの購入コンバージョン状況を取得しました。ユーザーは、ホームページからリストページ、詳細ページ、ショッピングカートに移動し、最終的な支払いを成功に導きます。一方、赤いボックスでは、全体的な購入コンバージョン率は 1.5% であり、実際にはそれほど高くありません。 [ファネル分析]の[ディメンション比較]を選択すると、異なるチャネルから来たユーザーのコンバージョン関数を比較できます。下の図に示すように、赤いボックスは訪問元 1 と訪問元 2 の各ステップでのコンバージョン率の比較を示しています。 

 訪問ソース 1 と訪問ソース 2 の 2 つのチャネルの全体的なコンバージョン率が非常に低いことがわかります。同時に、アクセス元 1 からのトラフィックが非常に大きいことがわかりました。現時点では、当社の経営判断により、以下の 2 つの状況が考えられます。 最初の状況: このチャネル自体の品質が比較的低い。 2 番目のケース: おそらく補助チャネルです。このチャネルへの投資は多くはないかもしれませんが、金額は特に大きいです。 これら 2 つの状況では、カテゴリに応じて問題を解決する必要があります。このチャネルの品質が比較的低いが、ボリュームが大きい場合は、広告コンテンツ、キーワード、ランディング ページのデザインなど、このチャネルの配信を最適化し、一定期間観察することを検討できますか このチャネルの品質は悪くないが、補助的なチャネルに過ぎない場合は、現時点では様子見戦略を採用し、後で最適化するためにその開発動向を観察することができます。 チャンネルを選別した後、比較的質の高いチャンネルが 10 個残ります。では、この 10 個のチャンネルにリソースをどのように割り当てればよいでしょうか。以下は、GrowingIO によって監視されている Web サイトのさまざまなチャネルからのトラフィックです。 

 ビジネス経験と合わせて考えると、検索エンジン チャネル (Baidu SEOSEMなど) の顧客マッチング精度は比較的良好であり、さらに投資する必要があることがわかります。しかし、具体的にはどれくらいの金額を投資すればよいのでしょうか?最適なソリューションを得るには、数学的手法を使用して、さまざまなチャネルと全体的なコンバージョン率の関係を定量化する必要があります。 

 上の式、コンバージョン率 = F (チャネル 1_PV、チャネル 2_PV、...、チャネル n_PV) は、最終的なコンバージョン率が各チャネルのトラフィックの関数であることを示しています。つまり、まず、コンバージョン率と各チャネルのトラフィック間の関数関係を決定する必要があります。では、この機能的な関係をどのように判断するのでしょうか? ビジネス実践や業界経験を組み合わせることができます。 方法1: 線形モデル 線形モデルは比較的シンプルで理解しやすいモデルです。チャネル トラフィックと最終的なコンバージョンの固定比率がグラフ上で直線で表されます。もちろん、これは非常に極端な状況です。 方法2: 時系列 別のケースでは、季節サイクルの変動との関係を示します。おそらく第 1 四半期と第 2 四半期は上昇傾向にあるものの、第 3 四半期と第 4 四半期には下降する可能性があります。 同時に、彼の以前のコンバージョン率も、当社の現在のコンバージョン率と関係があります。ここでのコンバージョン率は、当社の現在のコンバージョン率を指します。時系列会社では、変換率は t-1 であり、この t-1 変換率は前のサイクルの変換率を指します。 チャネル トラフィックと総コンバージョン率の関係を見つけたら、次にこの大きな F の値を解く必要があります。この大きな F がコンバージョン率です。同時に、総コスト M という制限条件があります。  最適化問題の最終的な解決策は、最適化された配信の組み合わせであり、これは係数のセットです。数学的に言えば係数ですが、実際のビジネス用語では、異なる配信の組み合わせです。 

 上の写真は、当社のチャンネル開設前と開設後の効果の比較です。左側はさまざまなチャネルのリソース割り当て、右側は最終的なコンバージョン率です。 2014 年の全チャネルの配信組み合わせ (左側の青) の最終コンバージョン率 (右側の緑) は比較的低かったのですが、チャネルの最適化を新たに行った後、2015 年の全チャネルの配信組み合わせ (左側の黄色) の最終コンバージョン率 (右側のオレンジ) は大幅に増加しました。 この事例は、リソースが限られている場合でも、チャネルの最適化と定量的な割り当てを通じてコン​​バージョン率を効果的に向上できることを示しています。  3. ユーザーマーケティング  ユーザーマーケティングとは何ですか? 実際、これは新規ユーザーの誘致、活性化、覚醒アクションなど、自社ウェブサイト上でユーザー向けに実施する一連の運用活動です。これらの活動を通じて、ユーザーは当社のウェブサイトで繰り返し購入を行います。さらに、そのような購入は効率的であり、そのような操作やマーケティングは正確です。この方法でのみ、全体的な購入コンバージョン率を向上させるという目標を達成できます。 ユーザーマーケティングをどのように実施すればよいですか? ステップ 1: ビジネス シナリオを決定し、ユーザー ポートレートを描いてターゲット ユーザーを特定します。 ステップ 2: 最初のポイントに基づいて、ターゲット ユーザーを見つけた後、これらのターゲット ユーザーが当社の Web サイトで購入を行い、最終的なコンバージョン率が向上するように、いわゆるアクティベーションまたは覚醒である精密マーケティングを実行する必要があります。 ユーザーポートレートを作成するには? 業界で最も経験豊富な使用法の 1 つは、ユーザーの価値を評価することです。ユーザー価値について話すとき、この用語は実はかなり曖昧です。この価値を正確に評価するにはどうすればよいでしょうか? 

 私たちは業界で一般的に使用されている RFM モデルを採用しています。R は Recency (最新性) を表し、これは最後の購入から現在までの時間を表します。F は Frequency (頻度) を表し、これはユーザーの購入頻度を表します。M は Monetary (金額) を表し、これはユーザーの購入金額を表します。これら 3 つの側面に基づいてユーザーを分類し、8 つのカテゴリに分けることができます。これらの 8 つのカテゴリで、説明したいユーザーの価値をカバーできます。たとえば、製品を最近高頻度かつ高消費で購入または使用したユーザーを、当社の Web サイト、プラットフォーム、またはアプリの高価値ユーザーとして定義できます。 この区分により、ユーザー全体をさまざまなレベルに分けることができます。ただし、この分類を理解するには、実際のビジネスと組み合わせる必要があります。 たとえば、私たちが電子商取引のウェブサイトを運営しており、より高価なデジタル製品を販売するためのプロモーションを実施しているとします。現時点では、ウェブサイトのすべてのユーザーにアクティビティをプッシュするのではなく、価値の高いユーザーを見つけて、そのユーザーにアクティビティをプッシュする必要がありますその理由は、価値の高い顧客は当社の新しいデジタル製品を購入する可能性が高く、それらを正確に推進することによってのみコストを節約し、効率を向上させることができるからです。 

 RFM モデル分類に加えて、他の分類方法も利用できます。 
  1. ユーザーの性別、都市、デバイス、ログイン回数などの属性に基づいてメンバーを分類します。
  2. ユーザーは、アクティビティ レベルに応じて、未変換メンバー、新規メンバー、アクティブ メンバー、休眠メンバーに分類されます。未変換メンバーとは何ですか?登録はしたが、購入したことのないユーザーを指します。
  3. ユーザーの購入嗜好と実際の購入シナリオに応じて分類します。同時に、予約プラットフォームやプロモーション チャネルに対するユーザーの感度に基づいてポイントを付与することもできます。
  4. PC/APP/H5などの登録ソースもあります。当社のウェブサイトのメンバーのほとんどが APP を通じて登録していると仮定します。アクティベーションアクティビティを実行する場合は、PC や H5 などのポートを選択するのではなく、APP に重点を置く必要があります。
4. ウェブサイト/アプリの体験  O2O、P2P、コンテンツ コミュニティの Web サイトなど、支払いプロセスのスムーズさ、ページがシンプルで操作しやすいかどうか、画像の品質が鮮明かどうか、検索が正確で一致しているかどうかなど、いくつかの一般的な重要なエクスペリエンスの問題が購入コンバージョン率に重大な影響を及ぼします。 
  1. 支払いプロセスのスムーズさ。支払いプロセスがスムーズであれば、ユーザーの離脱の可能性は大幅に減少します。
  2. ページはシンプルで操作が簡単です。例えば、 Alibaba 、JD.com、 Ctripなどの大規模なウェブサイトでは、ページ上に多くのボタンがあります。しかし、実際には、コンバージョンプロセス全体におけるボタンや出口が多すぎるため、最終的なコンバージョンプロセスに影響を与えることがあり、ユーザーが迷いやすくなります。
  3. 画質。たとえば、ウェブサイトで商品を購入する場合、画像の解像度が低い、透かしが入っている、照明が不十分といった要素が商品の判断に影響し、最終的な購入のコンバージョンに影響を及ぼしやすくなります。
  4. 検索の完全一致、例えばユーザーがマンゴーを検索したのに、最終結果がドライマンゴーやマンゴーキャンディーなどだった場合、それは実際にはユーザーのニーズに正確に一致していません。その結果、ユーザーエクスペリエンスに重大な影響が及び、満たされないニーズによるユーザー損失につながります。
 事例: 電子商取引サイトのコンバージョン率 

上記のコンバージョン ファネルでは、最後のステップであるショッピング カートのクリックから支払いのクリックまでのコンバージョン率が特に低いのですが、なぜこれほど低いのでしょうか。 ユーザーはなぜショッピングカートをクリックして購入の意思を示したのに、最終的に支払いに失敗したのでしょうか? 通常のデータ分析製品や大まかなファネルでは、その理由を見つけることができません。このステップでのコンバージョン率が低いことしかわかりませんが、その理由はわかりません。その結果、製品マネージャーは最適化の方法がわからず、マーケティング運用スタッフはどこから調整を始めればよいかわかりません。 [ユーザーセグメンテーション] 機能を使用して、「ショッピングカートに入ったが支払いをクリックしなかった」すべてのユーザーをグループ化し、このステップで失われたユーザーに何が起こるかを正確に確認します。 

 グループ化が終わったら、[ユーザー詳細チェック](GrowingIOがリリースした強力な新機能で、各ユーザーのWebサイトでの閲覧、クリック、滞在、入力などの行動を正確にチェックできます)を見てみましょう。 私たちは特に興味深い現象を発見しました。このグループのユーザーが特定のページを開き、ショッピング カートの列で [1 つ購入] をクリックし、チェックアウトを計画したのです。しかし、ログインしていないことに気づき、ログイン情報を入力しましたが、失敗しました。そこで、「パスワードを忘れた場合」をクリックし、パスワード取得ページに入りました。 重要な問題は、通常の理解によれば、パスワード取得ページでパスワードを設定した後、正常にログインできることです。しかし、このユーザーは立ち直り、パスワードを忘れてはパスワードを回復し続けました。なぜこのようなことが起こるのでしょうか?その後、私たち自身で試してみたところ、パスワード変更ページにバグがあり、パスワードを変更できないことがわかりました。つまり、ユーザーはこの手順を何度も繰り返すことができず、最終的にはユーザーの喪失につながることになります。 このように、ファネルを比較し、ユーザーをセグメント化し、ユーザーを詳細にチェックすることで、データが段階的に追跡され、最終的に問題の原因を正確に特定できます。この方法でのみ、製品マネージャーはどこに修正を加えるべきかを知ることができます。そうでなければ、製品マネージャーは試行錯誤を繰り返し、さまざまな推測を行い、無駄な作業に時間とエネルギーを浪費するしかありません。要約する 3 つの主要な次元 (チャネル トラフィック、ユーザー マーケティング、Web サイト/アプリ エクスペリエンス) から購入コンバージョン率を向上させる方法を検討し、それをさまざまな次元でセグメント化し、より詳細な分析を行い、それをビジネスと組み合わせ、最後にデータを使用してビジネスの成長、成長、成長を継続的に促進します。

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この記事は@GrowingIOのアナリストZhao Xiaoによって書かれ、(APP Top Promotion)によって公開されました。この記事を転載するにはTop Promotionの承認が必要であり、この記事へのリンクを添付してください。

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