データ駆動型設計: 登録コンバージョン率を向上させるには?

データ駆動型は流行語です。

多くのインターネット企業、特にシリコンバレーの急成長企業は成長について語っています。急速な成長は、インターネット企業の評価額​​上昇の中心的な原動力です。すべての評価の中心は「成長」に基づいており、これが一部のインターネット企業の評価額​​が高い理由です。 「成長」の背後には、ユーザーエクスペリエンス、アクティビティ、維持率、収益化の有機的な組み合わせがあります。グロースハックの核となるのは、製品化、データ化、運用化です。

分析的思考と技術的実装能力はテクノロジー製品の中核です。分析的思考の内部形式はエンジニアリング製品思考であり、外部形式はデジタルマーケティング思考です。つまり、エンジニアリング製品の手法とデータ分析手法を組み合わせて、ユーザーとビジネスの成長を促進できるのです。

この種のエンジニアリングと分析の思考は、大きな問題を一連の小さな問題に分解し、それぞれの小さな問題を迅速に改善することです。多くの小さな反復が蓄積され、全体的な製品エクスペリエンスが大幅に向上し、最終的には大きな商業的効果を生み出します。

ユーザーの登録とアクティベーションは成長の始まりです。今日は「登録」を例に、データ駆動型製品の観点から登録プロセスの開発と反復方法についてお話します。

登録プロセスの各ステップで効果的にコンバージョン率を獲得

まず、サインアッププロセスの各ステップでコンバージョン率を監視する必要がある場合、どのように計画しますか?私の計画は次のとおりです。

この方法は、非常に基本的な成長モデルを作成するのに役立ちます。製品を段階的なコンバージョン ファネルとして想像してください。同時に、製品の情報構造ではなく、ユーザーの視点から考える必要があります。

これまで、多くの製品マネージャーが、製品の機能と情報フレームワークの観点から製品設計について考え始めていることがわかりました。これにより、ユーザーの実際の体験と一致しない多くの設計アイデアが生み出され、実際のユーザー体験を把握できなくなることがよくあります。

そのため、製品オペレーションや製品マネージャーが登録フローを検討する際には、単に登録から始めるのではなく、ユーザーが一般的にどのチャネルから来るのかを想像し、エントリーユーザーエクスペリエンスから始めます。たとえば、新しい訪問者が登録ページやアプリのダウンロードページにアクセスした場合、何が表示されるかなどです。

単純なレポートから将来の予測や予想まで

運用分析レポートに「時間」インジケーターを追加することで、各ステップのコンバージョン率をすぐに確認できます。

基本的なコンバージョン ファネルを構築すると、サインアップ フロー全体がどのように変換されるかがわかります。

ただし、各ステップのコンバージョン率だけでは、何をすべきかはわかりません。次に、このモデルを予測可能にし、将来の目標を定量的に追跡して、さまざまな意思決定シナリオで見られる効果をシミュレートする必要があります。たとえば、2 番目のステップの登録効果が 5% 増加した場合、どのくらいの成長を達成できますか? 3 番目のステップが 20% 増加した場合、どのくらいの成長を達成できますか? このようにして、どのステップを最適化すれば、最良かつ最大の効果が得られるかを決定できます。

上記のコンバージョン率を例にとると、第 1 ステップのコンバージョン率は 16%、第 2 ステップのコンバージョン率は 39%、第 3 ステップのコンバージョン率は 92% となります。ステップの 1 つを最適化したい場合、コスト効率の高い方法は、すでに完璧である 92% の最後のステップではなく、減衰が最も高い部分、つまり最初のステップを最適化することです。これは大きな前進です。何が起こっているのかわからない状態から、歴史の中で何が起こったのかを理解し、将来の新規ユーザーの増加の可能性を予測することができます。

ユーザー獲得には複数の要因が影響するため、毎日の登録コンバージョン率を継続的に観察する必要があります。登録率が急激に増加または減少していることが判明した場合、すぐに根本的な原因を突き止め、次の製品の反復に役立てることができます。

実例

ある企業向けサービス Web サイトには、2 つの登録フローがあります。1 つは各ステップで入力する必要のある情報は非常に少ないですが、ステップ数が多く、もう 1 つはステップ数が非常に簡単ですが、各ページで入力する必要がある情報は多くなります。プロダクトマネージャーは、どちらのほうがコンバージョン率が高くなるかを知りたいと思っています。

この SaaS 製品に 4 つの登録ページがあるとします。

この視覚的な仮想登録フローを確認したら、次のステップは各ステップ間の商品のコンバージョン率を測定することです。 ここでは、GrowingIO、Google Analytics、Mixpanelなどのデータ分析製品やその他の洗練された運用ツールを使用するか、独自のデータベースにこれらの指標を確立する必要があります。

上記の表から、どのステップでユーザー減衰が最も大きいかがわかります。次のステップは、登録プロセス全体を可能な限り短縮するなど、この減衰をどのように減らすかです。

モデルがどのように機能するかを確認するために、サインアップ フローから 3 ページ目を削除し、必要な情報を 2 ページ目に移動してみましょう。変更後、次のようになります。

次のステップは、このような調整によって登録コンバージョン率が向上するかどうかを確認することです。

ステップ 1 : 簡素化されたサインアップ プロセスのドラフト モデルを作成し、各ステップでのコンバージョンを測定するためにレポートを改良し続けます。

ここで最も重要な変更点は、もともと 2 ページ必要だった情報が 1 ページにまとめられたことです。モデルには、3 つのページ機能間のジャンプ レートが含まれており、たとえば、登録率が 5.83% から約 8% (約 30% の増加) に増加します。実行する前に、この変更が価値があるかどうかをすぐに考える必要があります。より大きな改善を達成するためのより良い方法はあるでしょうか?最も重要なのは、データ分析ツールを使用して実際のコンバージョン効果を測定できるように準備することです。

ステップ 2:エンジニアを通じてこれらの設計変更を実装します。ここでは多くの詳細は省略されています。

ステップ 3:簡単なデータ分析を実行します。

1.1 データ結果をチェックして、変更が期待どおりであるかどうか、全体的なコンバージョン率が向上しているかどうかを確認します。

1.2 コンバージョンファネルを細分化し、さまざまな側面から分析します。たとえば、ブラウザ別にコンバージョン率を分類すると、Chrome のコンバージョン率は 12% であるのに対し、IE のコンバージョン率は 1.4% と、10 倍近くの差があることがわかります。ただし、IE のページビューも大きく、全体の 20% 近くを占めています。したがって、次の最適化の目標は、IE のコンバージョン率が低い理由を突き止め、それを修正することに重点を置くことです。この修正の結果、IE ユーザー数が増加し、次の製品反復サイクルに入ることが期待されます。

1.3 すべての変更が期待どおりになるわけではありません。多くの場合、変更に問題があることが判明することがあります。たとえば、コンバージョン率の低下が見られる場合、変更を直ちにキャンセルする必要があります。

製品の反復において非常に重要な点は、製品の変更から重要なデータを取得することです。このデータは製品とユーザーから取得され、期待と比較するために使用されます。これにより、製品に対する直感力がますます高まり、さらに重要なことに、製品の改善の長所と短所を検証するために多くの時間とリソースを無駄にすることがなくなります。

データ駆動型の核となる結論は、製品マネージャーが特定の製品に関する決定について体系的に考えるのを支援することです。同時に、製品仮説を迅速に検証できます。デザイン自体に最良や最悪というものはなく、白黒はっきりした答えは決して得られませんが、感情や直感（思考）に基づいた製品変更よりも、データ駆動型の方が間違いなく優れた選択です。成長は体系的かつ継続的なプロセスであるため、科学的かつ体系的なアプローチは継続的な成長に確実性と測定可能性をもたらし、測定可能性は持続可能性の必要条件です。

多くのインターネット起業家は、データ分析製品を購入した後、「すぐに」結果を確認する必要があります。これは非現実的です。なぜなら、データ主導の成長は、毎日、毎週、毎月、毎年、継続的に注力して実行する必要があるものだからです。実行と最適化を継続すれば、幾何学的な結果が確実に得られます。 Facebook、LinkedIn、Twitter、Airbnb、Uber などのシリコンバレーの成功したインターネット企業、および国内の成功したインターネット企業がこのフレームワークの有効性を検証しました。まだ待っていますか?

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この記事は、@GrowingIO の創設者兼 CEO である Zhang Ximeng 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。