ファネル分析を正しく使用してコンバージョンを向上させるにはどうすればよいでしょうか?

シンプルなファネルツールでは、ユーザーがどのステップで迷っているかしかわかりません。どのような行動経路があるのか、各経路をたどるユーザーの割合はどれくらいなのか、ユーザーが離脱する理由は何か、どのように改善すればよいのかはわかりません。

では、ファネルツールを使用してコンバージョン率を向上させるにはどうすればよいでしょうか?

GrowingIO スキルカード第 3 号、実際のファネルツールを使用してコンバージョン率を向上させる方法。 1. ビジネスニーズを整理し、コアとなる変換パスを決定します。

2. 顧客喪失の原因を複数の側面から詳細に分析し、反復を最適化します。

コンバージョンパスを特定する

コンバージョンのブラックボックスを解明する最初のステップは、製品内でのユーザーのコンバージョンパスを特定することです。現実には、ユーザーは製品内で多くのコンバージョンパスを持つ可能性があるため、ビジネスニーズに基づいてコアコンバージョンパスを決定する必要があります。一般的に、ユーザー変換パスには次の 2 種類があります。

1.明確で単一のコンバージョンパス登録フローや電子商取引製品の支払いプロセスなど、一部のコンバージョンパスは比較的明確で単一です。このコンバージョンパスでは、ファネルツールで対応するコンバージョンステップを選択するだけです。

10段階の変換をサポート

イベントの上にマウスを置くと、過去 7 日間のイベント定義とデータも表示されます。

ユーザーによってコンバージョン目標も異なります。ニーズに応じて特定のターゲットユーザーを選択できます。

2.その他のパスユーザーのコンバージョンパスはすべて明確で単一というわけではありません。製品内でのユーザーの行動の軌跡は、製品や操作の予想を超えることがよくあります。実際の訪問では、ユーザーは多くのループや頻繁なインタラクティブ操作（頻繁なクリックなど）を実行することがよくあります。

このような状況では、無効なループや頻繁なクリックを除外し、重要なノードだけを残す強力な「スマートパス」機能が必要です。最終的なコンバージョン目標を選択するだけで、すべてのコンバージョンパスとそれに対応する割合が表示されます。

この機能は、ユーザーの重要なノードを製品に真に復元し、最初に結果を事前設定し、ポイントを設定し、統計データを収集し、データを分析するという経験と直感で駆動する時代を、分析ニーズに応じてデータとパスを表示し、データを分析し、さらに製品を最適化するというデータ駆動の時代に変えます。

さらに分析したいコンバージョンパス、または最も高い割合のコンバージョンパスを選択し、ファネルとして保存して直接分析することができます。

損失原因の分析

ユーザーはコンバージョンプロセスのあらゆる段階で離脱する可能性がありますが、離脱の理由は何でしょうか?強力なファネルツールを使用してドリルダウン分析を実行し、問題と最適化の方向性を見つけることができますか?答えはイエスです

1.ディメンション比較分析コンバージョンに影響を与える理由は多数ありますが、たとえば、さまざまなブラウザの適応性、さまざまな地域での運用活動の影響、さまざまなチャネルから来るユーザーの質の違いなどが挙げられます。最適化の方向性を見つけるには、ユーザー損失の理由を見つけるために、ディメンションの比較分析を実行する必要があります。

本当に強力なファネルは、多次元のドリルダウン比較をサポートします。

さまざまなディメンションのオプションをクリックすると、さまざまな比較を行うことができます。

実際の例を挙げると、ある電子商取引ウェブサイトが GrowingIO ファネルを使用してトランザクションのコンバージョンを測定したところ、アプリのユーザー数はウェブサイトのユーザー数より多かったものの、コンバージョン率はウェブページよりも低かったことがわかりました。

具体的な手順を見ると、ユーザーの送信から支払いまでのコンバージョン率は、Web ページ上のコンバージョン率よりも大幅に低いことがわかります。注文を送信したユーザーは購入意欲が強かったものの、支払う代わりに前のステップに戻ることを選択しました。ウェブサイトとアプリの決済ページの情報構造を比較すると、アプリの決済ページには注文商品や受取人住所、連絡先などの詳細な記載がなく、多くのユーザーが確認のために前のステップに戻ってしまうことが分かりました。これもユーザーの躊躇を招き、コンバージョン率の低下につながります。そこで、プロダクトマネージャーはウェブサイトの情報構造を参考にして詳細情報を補足し、決済プロセス中に失われたユーザーを呼び戻しました。

決済リンクの最適化による効果はファネルのトレンドチャートから確認できます。アプリ上での注文送信から決済までのコンバージョン率が大幅に向上し、ウェブサイトでのコンバージョン率をわずかに上回るなど、全体のコンバージョン率も向上しています。同時に、ファネル内でリコールするユーザーをターゲットユーザーとして選択し、リコール後のコンバージョン率の変化を観察して、このリコール活動の有効性を評価します。

このようなコンバージョンの問題は、直感だけで発見するのは難しく、プロダクトやオペレーション担当者に高度なデータ感度と洗練されたビジネススキルが求められます。これは、コンバージョン分析が高度な段階にあることの表れでもあります。問題を発見した後、プロダクトの最適化を実行し、最適化の効果をファネル内で監視します。継続的な反復を通じて、プロダクトは着実に成長します。

2.異なる次元でのセグメンテーション比較に加えて、ユーザーグループ比較分析では、より高度な操作も実行できます。

異なるグループのユーザーの比較分析は、ディメンションだけでなく、さまざまなユーザーの行動に基づいて行うこともできます。たとえば、30 日以内に機能 A を 2 回クリックしたユーザーや、7 日以内にコメントを投稿したユーザーなどは、このディメンションに基づいて比較ファネルを作成し、より詳細な領域にドリルダウンできます。

この機能を使用すると、A/B テストを非常に効果的に実行できます。

たとえば、ある電子商取引プラットフォームは、最近非アクティブなユーザーを呼び戻そうと、ユーザーを 2 つのグループに分け、一方に割引クーポンを、もう一方に割引クーポンを与えました。どのクーポンのコンバージョン率が上がるか知りたいですか?

このとき、「一定額以上の購入でクーポンを受け取ったユーザー」（2,010 人）と「即時割引クーポンを受け取ったユーザー」（1,080 人）の 2 つのユーザーグループを作成できます。ファネルユーザーを比較する場合は、この 2 つのユーザーグループを選択し、期間をユーザーがクーポンを受け取ってからの期間に調整します。その後、2 つの異なるユーザーグループのコンバージョン率を比較できます。

ツールと効率性が競争するこの時代では、コンバージョンの向上に役立つ、より優れたスマートなデータ分析ツールが必要です。

この記事の著者は@GrowingIOで、(Qinggua Media)が編集・出版しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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