Google、Airbnb、Amazon、Didi...すべてがコンバージョン率最適化の秘密を使っている

経済的な観点から定義すると、成長とは経済的事実の継続的な変化、つまり単位時間あたりの増加または減少を指します。

インターネット分野では、ページのUV、訪問IP数、ユーザーの訪問時間、滞在時間、利用時間など、収益ビジネスに関わる指標の増加や改善も成長のカテゴリーにまとめることができます。電子商取引やインターネット製品の社内購入には、GNV、LTV、平均注文額などの指標も含まれます。インターネットソーシャル分野では、共有、いいね、再投稿などの指標があります。

成長に関しては、従来の方法は、訪問販売の実施、ユーザーへの補助金やプロモーションの提供、オンラインとオフラインの活動の企画、広告、トラフィックの直接購入など、新規顧客を引き付けることです。しかし、トラフィックはますます高価になり、コストは上昇し、継続的な投資は実際の価値を生み出していません。これは持続不可能な成長方法です。

ユーザーの行動を刺激することで得られる顧客ロイヤルティは低いことが多く、ユーザーエクスペリエンスも悪くなります。新興または比較的成熟したインターネット企業は、成長を達成するためにグロースハックと呼ばれる手法を使用します。

長期的には、グロースハッカーは顧客体験、つまり顧客維持、活性化、口コミによる推奨に重点を置きます。これは、海賊モデル、A AR RR モデルと呼ばれます。全体的なユーザー成長モデルは、新規ユーザーの獲得、アクティベーション、維持、口コミ、マーケティング、収益の 5 つの部分に分かれています。成長を実現するために、これら 5 つのリンクを継続的に最適化および改善します。

AARRR 海賊モデル、コンバージョン率を向上させる 5 つのステップ

ステップ1: 新規訪問者を引き付ける

新規ユーザーの初回訪問のコンバージョン率は 100% で、これはすべてのトラフィックですが、すべての訪問が価値があるわけではありません。ユーザーが 2 回目の訪問時にページに長く滞在する場合、これは優れた新規ユーザーであるとみなすことができます。このタイプの新規ユーザーは 100% ではないかもしれません。ユーザー訪問のうち、比較的良い訪問に変換されるのは 70% だけです。私たちを離れていないこのタイプのユーザーには、わずか 5 セントしか価値がありません。

ステップ2: アクティベーション

新規ユーザーの獲得からユーザーの活性化までのコンバージョン率は大きく変化しました。プラットフォーム上で多くのアクションを実行したユーザーはわずか 30% であるため、コンバージョン率はわずか 30% です。このような良い体験をしたユーザーにとっては、その価値はおそらく 25 セントほど高くなるかもしれません。登録を生成できるユーザーの数はさらに少なくなる場合があります。 100 人の訪問者のうち、登録できるのは 5 人だけなので、各ユーザーの登録価値は 1 ドルになります。登録コンバージョン率が 5% から 10% に上昇するとどうなるでしょうか?最終値は 2 倍になる可能性があります。

ステップ3: 保持

リテンションとは、ユーザーがサインアップするだけでなく、製品を繰り返し使用することを意味します。このようなユーザーは、全ユーザーの 3% または 2% とかなり少なくなり、そのユーザー価値はおそらく数ドルほど高くなります。保持プロセスを 3% から 4% に最適化すると、ビジネス量を 3 分の 1 増加できます。

ステップ4と5: 口コミマーケティング、有料ユーザーへの転換

この変換率は最も低いかもしれませんが、得られる価値は最も高くなります。良い口コミマーケティングの価値は 10 元かもしれませんが、良い有料ユーザーは 25 元以上の価値をもたらす可能性があります。口コミや収益面でのコンバージョン率を向上させることができれば、その効果はさらに顕著になるでしょう。 1% から 2% への増加は、増加が 2 倍になることを意味します。

コンバージョン率の最適化は、AARRR グラフ内の各リンクから次のリンクへのコンバージョン率です。つまり、新規ユーザーが 100 人いて、そのうち 10 人がアクティブ化した場合、コンバージョン率は 10% になります。10% のコンバージョン率を 20% まで上げることができれば、アクティブ化される新規ユーザー数は 2 倍以上の 20 人になります。これがコンバージョン率最適化の考え方です。

すべてのコンバージョン リンクで最適化を実現できれば、最終的な収益の伸びは大幅に向上します。

コンバージョン率の最適化は、売上を増やすための最も効果的かつ費用対効果の高い方法です。新規ユーザー獲得からアクティベーションまでのコンバージョン率を 10% から 20% に上げると、新規アクティベート ユーザーの数が 2 倍になります。次のいくつかのリンクのコンバージョン率が変わらない場合、収益は 2 倍になり、大きな成長となります。コンバージョン率の最適化がなければ、成長は困難です。

本質的には、製品、マーケティング戦略、運用戦略を継続的に改善する必要があります。

企業にとって、ビジネス目標を最大化し最適化することが必要です。新規顧客の獲得を担当している場合は、新規顧客からアクティベーションまでのコンバージョン率をできるだけ高くしてください。収益化を担当している場合は、維持から収益への変換率を改善します。

顧客にとって、コンバージョン率を最適化するとユーザーエクスペリエンスも向上します。ユーザーエクスペリエンスが悪いと、99% のユーザーが製品を使用しなくなります。

コンバージョン率を最適化するとどのようなメリットが得られますか?

1. 顧客獲得チャネルの拡大

オンライン広告もオフラインプロモーションも、良いコンバージョンを生み出していません。 10 万元を費やして 1 万人のユーザーを獲得したとしても、登録時に 90% のユーザーが離脱し、最終的に残ったのは 1,000 人だけだったとします。このチャンネルは 1,000 人のユーザーを獲得することしかできません。しかし、コンバージョン率を最適化し、解約率を 90% から 50% に下げれば、このチャネルは 1,000 ユーザーではなく 5,000 ユーザーを獲得できるため、顧客獲得チャネルを積極的に拡大できます。

2. すべての市場活動をより効率的にする。

コンバージョン率を最適化することで、新規ユーザーが忠実なユーザーや有料ユーザーになる可能性が高まります。この場合、市場により積極的に投資することができます。

結局、10,000 元で 1,000 人のユーザーを獲得でき、最終的に 100 元の収益がもたらされました。今、1 万元で 5,000 人のユーザーを呼び込み、15,000 元の収益を生み出すことができます。この時点で、市場を積極的に拡大できるようになり、市場行動がより効果的になります。

3. 新たな効果的な成長チャネルを導入する

忠実なユーザーは、口コミマーケティング ユーザーへのプロモーションや変換にも役立ちます。口コミが広まると、友人の推薦を通じて他のユーザーが訪れるようになり、それ自体が新たな成長チャネルとなります。他の要素で獲得したユーザー数は同じですが、コンバージョン率の向上により収益が増加しました。

4. ユーザーエクスペリエンスとユーザー満足度の向上

サービスが改善されました。有効化後、ユーザーはアプリが非常に便利であることに気づき、より長く利用し続けるようになります。なぜ彼は口コミマーケティングのユーザーになるのでしょうか?このサービスは期待を上回っていたため、彼は友人たちに紹介すべきだと感じました。この製品が特定の問題を解決し、特定の支援を提供できること、そして他の製品よりも優れていることを彼は知っていました。これがコンバージョン率最適化の最大かつ最も重要な価値です。

5. 改善の余地を探し続ける

コンバージョン率を測定基準として使用し、コンバージョン率を最適化するために常に改善の余地を探します。グラフと表を使ってコンバージョン率を見てみましょう。最外層から、各レベルでの変換は徐々に小さくなり、変換値は一定に増加しています。コンバージョンの各レベルにはより高い価値があり、コンバージョン率の各レベルの増加は実際のビジネスの成長をもたらします。

最適化方程式を解くとき、目標はシンプルです。それは、コンバージョン率です。コンバージョン率を最大化すること、その目標は非常に明確です。予算や人的資源、物的資源の制限、ユーザー数自体の制限、戦略の影響などがあるかもしれません。

コンバージョン率最適化方程式

制約がある場合、この方程式の解の変数は何ですか?

製品レベル

製品 UI の配色、製品機能、ユーザー エクスペリエンス プロセスから、コピーライティング、ユーザーの使用を促進する方法、UI のレイアウトなど、あらゆる側面の詳細、推奨アルゴリズム、除外アルゴリズム、バックエンド システム アーキテクチャの技術レベルまで、これらすべてがコンバージョン率に影響します。

運用レベル

商品の外でオンラインとオフラインでどのような活動が行われるか、ユーザーにどのような補助金やプロモーションが行われるか、コピーライティング、ソーシャルシェア、普及、さまざまなビデオ、これらはすべて変数です。これらの変数を継続的に調整することで、制約内でコンバージョンを最大化できます。これが最適化方程式です。

非常に強力なコンピューターがあれば、方程式の変数、制約、目標を入力して、最適な方法、配色、テキスト、アルゴリズムを計算できます。これは存在しません。この最適化方程式の解空間は無限であるため、数学では無限の解レベルで最適点を見つけることは不可能です。

どうすればいいですか？

非常に強力な脳を持ち、どのようなUI、製品、運用が最高のコンバージョン率をもたらすかを計算することを考えるだけでは不十分で、製品レベルと運用レベルで常に改善を重ね、最適解に限りなく近づくまでコンバージョン率を継続的に最適化する必要があります。

MVPを通じて製品を最適化する

初期の製品、操作、サービスは、最も簡単な方法でユーザーに提供される可能性があります。ユーザーや消費者からのフィードバックに基づいて、当社はテクノロジー、創造性、分析、アイデア、A/B テストを通じて改善を続けます。

上の図に示すように、最初にホイールを組み立て、次にシャーシと車のモデルを組み立てて、車が完成するわけではありません。これは MVP の反復ではありません。

車が登場する前は、まったく商品はありませんでした。これが伝統的な商品です。従来の業界では MVP の概念が曖昧であったり、この反復的な手法を活用できるメリットがなかったりします。しかし、インターネット代理店やオンライン製品の場合、新世代の製品でもこの方法がまだ使用されていると、市場から排除される可能性が高くなります。

2 番目の方法も間違っています。最初にスクーターを作り、次に自転車を作り、次にユーザーにバイクを提供し、最後に自動車を作ります。これはもちろん顧客にとって継続的な反復の方法です。しかし、コストが高すぎて蓄積がなければ、軽量化の反復と改良を通じてスクーターを自転車に変えることはできませんし、自転車を簡単にオートバイや自動車に変えることもできません。

したがって、正しい MVP の反復は、最初にみすぼらしい小さなトラックをユーザーに提供し、それを改装し、改良し、ユーザーのニーズに応じて拡張し、最後に豪華に装飾することです。これが MVP です。まず、ユーザーに使用可能な小さな壊れた車を提供し、その後、継続的に反復して貨物スペース、乗客コンパートメントを追加し、装飾します。これは、新世代の最適化と反復手法です。

最適化の方向性は何ですか?

たとえば、 Google は製品の UI など、最適化が必要な領域を探します。UI デザインの変更は、ユーザーの製品理解に影響を与え、コンバージョン率を向上させる可能性があります。コピーライティングの内容が「今すぐ申し込む」から「すぐに申し込む」に変わりました。この単語一つに注目しないでください。コンバージョン率が大きく変わる可能性があります。例えば、「カートに追加」機能を「クリックして賞品を受け取る」に変更すると、クリック率が上がることがわかります。ページレイアウトを改善することでユーザーの操作効率を向上させることも、古典的な最適化手法です。

製品機能の面では、いくつかの新機能を追加して、より良いユーザーエクスペリエンスを提供し、リテンションを高め、コンバージョンを向上できるかどうかを確認したいと考えています。また、アーキテクチャを改善してユーザーの効率性を高めることができるかどうか、推奨アルゴリズムをどのように改善できるかなど、バックエンドの技術的な側面も含まれます。これらはすべて調整および最適化できます。

前述の比較実験方法を使用して、変更後に改善があるかどうかを確認します。改善があった場合は、それを公開します。

登録率、維持率、共有率、ユーザーアクティビティ、コンバージョン、ユーザー行動はすべて最適化の方向性です。

A/B テストは、1 つの条件のみを変更する単盲検実験です。 A/B テストを行う理由は何ですか?

A/B テストの利点は何ですか?

こちらはAirbnbのデータです。データが増えていることがわかります。真ん中に赤い期間があり、それが約 1 か月間続いていることがわかります。この期間に何が起こったのでしょうか。 Airbnb は新しい製品機能を発表しましたが、その日の終わりまでにオフラインになりました。

この赤い期間中、データは増加し続けています。大きな問題は、外部環境がデータに非常に大きな影響を与えるため、この画像からは、オンラインになってから 1 か月が経過したこの製品機能がユーザーの成長に影響を与えたかどうか、またどのような成長を遂げたのかがまったくわからないことです。

したがって、A/B テストや科学的な検証が行われていない場合、製品、運用、マーケティング戦略において非科学的な決定が行われる可能性があります。おそらく、-20% のマイナスの影響を与えた決定があったのでしょうが、それを検証する実験を行っていないため、わかりません。あるいは、バックエンド技術者が注文量を 5% 増やす推奨アルゴリズムを簡単に開発できる場合もあります。しかし、彼らが受注するのは全体の 5% なので、私たちにはそのことはわかりません。このようにして、私たちはこの貴重な経験を失ってしまいます。

この図から、A/B テストのみが、製品機能が発売前と発売後にどのような影響を与えるかを知ることができることがわかります。すべての製品の反復と戦略の立ち上げが A/B テストを通じて最適化されれば、成長曲線はこの青い線と同じになる可能性があります。おそらく、私たちが好む指数関数的成長や直線的成長ではないかもしれませんが、それは常に成長です。

A/B テストを行わないと、データは赤い線のように継続的に変動する可能性があります。短期的には赤い線と青い線は似ているかもしれませんが、時間が経つにつれて赤い線は青い線よりはるかに遅れるようになります。これが A/B テストが継続的な成長を促進する方法であり、Google のベスト プラクティスでもあります。

A/B テストはどのように機能しますか?

ランダム トラフィックの選択を検討する必要があります。複数の変数、単一の変数、複数の実験、単一の実験を同時にサポートするにはどうすればよいでしょうか。実験バージョンをより便利に選択し、信頼できる結果を得るのにどれくらいの時間がかかるかを知るにはどうすればよいでしょうか?適切な統計ツールがなければ、実行間隔が正しく計算されず、実験結果が不正確になります。

現時点では、サードパーティの A/B テスト ツールの使用を検討できます。製品業界やマーケティング業界では、サードパーティの A/B テスト SDK にアクセスする場合、反復的な計画の設計に集中できます。これらのソリューションは、サードパーティのプラットフォームを通じてユーザーまたは消費者にリリースされ、その後、実験トラフィックを自由に調整して、1% のユーザーにこのソリューションを試してもらい、5% のユーザーにそのソリューションを試してもらいます。データ フィードバックに基づいて、ソリューションの長所と短所を分析できます。これは、A/B テストの実践で使用される方法です。

正確で効率的な A/B テストとはどのようなものでしょうか?

プロダクトマネージャーは1 日に数十件、7 日間で数百件の A/B テストを実行できます。 100 回の実験のうち 60 ～ 70 回では、コンバージョン率は増加も減少もしません。良いと思っていても、実際には悪いことが 12 個か 20 個あるかもしれません。そこから教訓を得ることもできます。ユーザーにリリースして最終的に収益の 20% をもたらすほど優れたものは、ほんのわずかです。毎週 20% ずつ結果が向上する実験、または複数の実験を合計して 20% 向上する実験を行った場合、1 か月半後には競合他社より 2 倍も先を行くことになります。

サードパーティの A/B テスト プラットフォームを使用すると、簡単なリビジョンの実装、ワンクリックでの公開による大量の QA テストの実施、トラフィックの取得、ワンクリックでのロールバック、バグが見つかった場合の即時実験の終了など、実験を簡単に実行できます。正確な実験結果をリアルタイムで取得し、実行間隔の収束を加速し、多数の同時実験をサポートするなど、さまざまな機能を備えています。

このシステムを自分だけで構築しないでください。このシステムをうまく構築した企業の多くは、少なくとも 2 年間の人的資源と物的資源、数千万ドルの費用を費やしており、さまざまなバグに遭遇する可能性もあります。

Airbnb と Google は A/B テストをどのように実施しているのでしょうか?

エアビーアンドビー

Airbnb の重要なページへのすべての変更とプロセスの最適化は、まず 1% ～ 5% のユーザーにリリースされます。実際のデータを見て、訪問時間、維持率、注文数に改善が見られるかを確認し、全面的に解除するか、キャンセルするかを決定します。

新世代の企業は、初日からこの認識と能力を持っています。彼らは同僚に、なぜ A/B テストを行う必要があるのか​​、なぜこの方法で持続可能な成長を達成できるのかを伝えます。

グーグル

私は Google の広告収入の増加に貢献するために、Google で多くの A/B テスト実験を行いました。非常に興味深い現象がいくつか見つかりました。たとえば、広告スペースを 1 ピクセル左に移動すると、収益が増加します。2 つ左に移動してから 1 ピクセル移動すると、損失が発生します。

これには理論的な説明がまったくありません。プロダクト マネージャーが、1 ピクセル左に移動すると成長がもたらされると言ったとしても、私は絶対に信じないでしょう。しかし、A/B テストを行うと、これが事実であることがわかります。したがって、製品の変更や最適化を行うには、リリース前に A/B テストを行う必要があります。

効率的なABテストのための8つの実践的経験

1. 驚くべき結果

小さな変化が大きなマーケティング KPI につながります。たとえば、ピクセル、色、コピーは大きな影響を与える可能性があります。

2. 忍耐力テスト

しかし、ほとんどの変更は劇的な改善にはならないことは容易に理解できます。ユーザーがこれをまったく気にしない場合は、何度変更しても効果はありません。

3. トゥイマンの法則

予想外のグラフが表示されるのは、通常、データが統計的に間違っているためです。実験結果が非常に良好である場合、データ統計が間違っている可能性が非常に高くなります。

4. あなたは違う

他の人の経験をコピーしても、多くの場合、何の結果も得られません。

5. スピードが重要

ユーザーの応答時間を短縮できる変更は、間違いなく KPI の大幅な改善につながります。したがって、技術者、製品、またはマーケティング代理店が、H5 の読み込み時間を短縮し、ユーザーの応答時間を短縮できると主張した場合は、ぜひそうすることをサポートする必要があります。

6. 製品の品質に重点を置く

クリック率を上げるのは簡単ですが、重要なのはユーザーの実際の体験を向上させることです。

たとえば、eコマース企業では価格表示を重視することがあり、これによりショッピングカートに商品を追加するクリックスルー率が低下します。ある電子商取引会社は、ユーザーが価格をより明確に確認できるように商品価格の表示方法を改善しました。しかし、商品をショッピングカートに追加するクリック率や商品閲覧率が半分以下に低下し、改善効果があまり見られなかったことが判明しました。しかし、これは実際には非常に成功した改善であり、製品の品質が向上し、ユーザーの購入率と GME が大幅に増加します。なぜ？ユーザーが購入したい製品を見つけやすくなるため、ユーザーエクスペリエンスが向上し、売上が増加します。

7. 高速かつ軽量な反復処理

多くの変更を伴う大規模で複雑な実験は行わないようにしてください。これにより、1 つの効果を生み出すために 10 か所を変更するのではなく、どのような変更がどのような効果を生み出したかなど、原因を追跡しやすくなります。これら 10 の変更は私に良い影響を与えるでしょうか?不確か。

8. ユーザー数は基本数です

効率的な予測を実行するには、数千または数万人のユーザーが必要です。

インクウェザー

彼らは天気予報の共有率を高めることを期待して、興味深い実験を行いました。シェアボタンが改良され、3つの異なる改良方法が見つかりました。それぞれ、元の方法と比べて変更点があります。一見5%改善したように見える手法がありますが、実行範囲は-1%～+10.4%です。これはどういう意味でしょうか？つまり、共有率は 1% 低下した可能性があります。しかし、3番目のオプションは特に理想的です。共有率を平均18％増加させることができ、実行範囲は11.9％〜23.6％です。つまり、共有ボタンをオンラインでリリースすると、共有率が少なくとも11.9％増加する可能性があります。

ディディタクシー

Didiはドライバーを募集する際に、ドライバーの転換率を向上させるためのさまざまな最適化プランを検討します。中間プランでは、1日1件の注文を完了でき、ガソリン代が簡単に稼げるため、登録率が18%上昇します。最後のプログラムである自動車所有者の募集により、登録率が 21% 増加しました。プラットフォーム上でのこのような A/B テストの結果は、ドライバー登録率の向上という成果をもたらしただけでなく、製品マネージャーやマーケティング担当者にも役立ちました。

当初のマーケティング戦略は、ハンサムなドライバーとその家族を紹介することでした。このような戦略は必ずしもドライバーを引き付けるとは限りません。なぜでしょうか?おそらくタクシーに乗りたい人の多くがタクシーの広告だと思ってクリックしたのでしょう。この方法により、パートタイムのドライバーの登録を促すことができます。

中間のソリューションでは、クリックした人が車両登録、運転免許証、銀行口座番号などをアップロードするのが面倒であり、コンバージョン率は理想的ではありません。

しかし、車のオーナーを募集するのは違います。Didiのドライバーになりたいという気持ちは明らかです。この時点で登録率は上昇し、将来の市場戦略に大いに役立つでしょう。

アマゾン

Amazon のショッピングカートボタンは、ページがどのように変更されても変更されません。クリックすると、緑色のプロンプトパターンが表示されます。 Amazon はなぜこのようなデザインを採用しているのでしょうか?多数の A/B テストを実施した結果、このようなテキストと UI のみで最高のコンバージョン率を達成できることがわかったためです。

Amazon は、クレジットカード申し込みのコンバージョン率を高めるためのテストなど、多くの興味深い A/B テストも実施しています。当初は、商品表示ページでAmazonクレジットカードが利用可能でした。衣類をショッピングカートに入れると、Amazonクレジットカードもショッピングカートに入れることができましたが、このようなクレジットカードのプロモーションは基本的に無視されていました。最終的に、運営チームは非常に興味深いアイデアを思いつきました。それは、ユーザーがチェックアウトするときにクレジットカードを宣伝できるのではないか、というアイデアです。まず、広告スペースを節約でき、商品ページに表示する必要がない。次に、非常に高いコンバージョン率を生み出す。最後に、これは Amazon が毎年 1 億ドルを稼ぐことに貢献している。

誰もが知っているこれらの体験はすべて、A/B テストと継続的な最適化と反復を通じて生み出されます。

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この記事の著者は@Mantou Business SchoolのWang Yeです。 （APP Top Promotion）が編集・発行しました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。