商品も運用も、なぜコンバージョン分析がうまくできないのか？

この記事では、コンバージョン分析の必要性と重要性、運用と製品によるコンバージョン分析の実施方法、コンバージョンステップの分解方法、コンバージョン中にユーザーが離脱する4つの主な原因と解決策について説明します。

なぜコンバージョン分析が必要なのでしょうか?

製品の場合、ユーザーをいかに効果的に変換するかが、ユーザーが製品に留まり、価値を生み出せるかどうかの重要な要素となります。

運用においては、ターゲットユーザーを見つけるために幅広いチャネルを開設し、より良い成果を得るためには、有料チャネル（下図参照）を選択して配信することが必要です。ここでは、チャネルがボリュームをもたらす効果を評価し、測定する必要があります。量だけでなく質も知る必要があります。そうしないと、毎日ユーザー数が増加しているのに、なぜ利益がまだ少ないのかという疑問が生じます。

異なるチャネルから来るユーザーの質は異なり、製品内でのコンバージョンにも影響します。このとき、プロダクトマネージャーはそれについて考える必要があります。さらに、ユーザーが製品をより良く使用し、製品のコンバージョンをより良く改善できるようにする方法についても考える必要があります。ここでは、次のような多くの実際的な問題があります。

• 運用側が日々トラフィックをリダイレクトしているにもかかわらず、製品ユーザー数がなかなか増えないのはなぜでしょうか?
• 商品のコンバージョン（サービス/商品の購入）を向上させるには？
• この新機能の効果はどうでしょうか?
• 2 つの製品ソリューションのうちどちらが優れていますか?

したがって、コンバージョン効果はあらゆるオペレーションとプロダクトマネージャーに密接に関係しており、私たちが行うことの多くは、最終的にはより良い製品コンバージョンを達成することを目的としています。ただし、変換は 1 つのステップで完了するプロセスではなく、各リンクを最適化すると、より良い結果が得られる可能性があります。

トランザクション製品プロセスにおけるユーザー行動を例に挙げてみましょう。トラフィックはさまざまなチャネルから来て、ランディング ページに到達します。興味を持ったユーザーはページを閲覧し始め、最終的に購入が成功するまで購入プロセスを開始します。このプロセスでは、マーケティング、製品マネージャー、および運用部門がツールを最大限に活用して、より良いコンバージョンを達成する必要があります。

次に、変換プロセスに従って分解します。

まず、トラフィックのソースが良好であることを確認してください。トラフィックのソースに問題がある場合、コンバージョンは難しくなります。たとえば、来るユーザーがまったくターゲットユーザーではない場合などです。ユーザーが来るのはわかりますが、コンバージョンすることはできません。

次に、製品内でのユーザーのコンバージョンがスムーズであること、モジュール設定やバグなどの問題によりユーザーが離脱しないことを確認します。

チャネルトラフィックのコンバージョン分析をどのように実施すればよいですか?

最初にチャネルのトラフィック転送能力を測定するときは、トラフィックの量に注目する場合があります。次に、トラフィックを測定するための直帰率、滞在時間、ページビューなどのデータ指標をさらに確認できます。ただし、これらの指標は補助的な指標です。チャネルの直帰率は低くないかもしれませんが、このチャネルのコンバージョン率が良好であるとは保証できません。

そのため、トラフィック ソースとコンバージョン データを関連付ける必要があり、これが洗練された操作の基礎となります。

1. チャネルコンバージョン分析

ここでのコンバージョンは、登録や注文の支払い完了などの商品コンバージョン、または商品の収集、いいね、コメントの閲覧など、チャネルの品質を判断および分析するために使用されるユーザー行動のいずれかになります。ユーザーが製品内で実行するアクションが増え、コンバージョンが増えるほど、ユーザーが製品に留まる可能性が高くなります。

この時点で、評価を行うにはいくつかのデータが必要です。

2. 悪意のあるトラフィックの区別

チャネルトラフィックを監視するプロセスには、オペレーターが嫌う悪意のあるトラフィックも含まれます。悪意のあるトラフィックには、特定のグループの人々が特定の時間に集中してサイトにアクセスする、比較的固定されたハードウェアデバイス、特定のブラウザを使用するなど、常にいくつかの特性があるため、低品質のトラフィックと高品質のトラフィックをどのように区別するかが重要です。

昨年、一部のAPP企業はデータ分析を通じて、特定のチャネルに大量のiPhone 5Cユーザーが出現した場合、問題がある可能性があることを発見しました。偽物をより本物らしく見せるために、トラフィックを増やす一部の企業は本物の電話を使用して不正行為をしますが、コストを考慮して、比較的安価なiPhone 5Cを選択し、このモデルが頻繁に出現するようにします。

悪意のあるトラフィックは常に痕跡を残しますが、どのように調査すればよいのでしょうか?

ステップ1: 関連する機能を見つけるための多次元比較

下の写真は各チャンネルの変換状況です。チャンネル3の1段目の変換効率が非常に低いので、この時点で問題がある可能性があります。

チャネル 3 からユーザーを取り出し、地域、ブラウザなどの他のディメンションを使用してセグメント化しました。さまざまなブラウザのコンバージョン率を調べたところ、特定のブラウザのコンバージョン率も異常に低いことがわかりました。

ステップ2: 関連する機能を相互比較する

問題が発生する可能性のあるブラウザを見つけた後、ブラウザのバージョン分布を調べたところ、このチャネルのユーザーが使用しているブラウザのバージョンの中で、古いバージョンのブラウザが大幅に増加していることがわかりました。

ステップ3: 時間軸で確認する

通常のアクセス時間は M 字型で、朝と夕方の 2 つのピーク時間帯がありますが、トラフィックが最も少ないのは深夜です。チャンネル 3 のユーザーは 1 日 24 時間アクセス可能で、早朝と深夜でも非常に高いため、基本的にこのチャンネルに問題があると断定できます。

そのため、トラフィック変換データを統合し、チャネル評価を実施し、データ分析ツールを使用して問題を特定して発見する必要があります。

変換手順を分解するにはどうすればよいでしょうか?

ユーザーがさまざまなチャネルを経由して製品にアクセスすると、私たちは製品内のコンバージョン ステップを細分化し、最適化の余地を探し始めます。

変換ステップを分解する方法は 2 つあります。

• 垂直方向にプロセスを細分化して、完了した登録の数と成功した購入の数を調査します。
• ディメンションや人口グループごとに横に細分化すると、変換結果が期待と異なるため、横に細分化して比較分析を行います。

これまでにも多くのユーザーから次のような質問を受けてきました。「私のコンバージョン率は業界内で高いのか低いのか？」最適化の余地はありますか?実際のところ、ベンチマーク データは必ずしも必要ではありません。一方で、そうしたデータの多くは企業秘密です。また、第三者の計算方法は、必ずしもあなたの計算方法と同じではないかもしれません。

業界データがなくても、独自のコンバージョンデータには多くの情報が含まれています。時間ディメンション（毎日のコンバージョンを分析、アクティビティと毎日のコンバージョンを分析）、プラットフォームディメンション（iOSとAndroidの状況）など、他のデータディメンションから分析することができ、最適化の余地がたくさんあります。

ユーザーのコンバージョンロスの4つの主な原因と対策

コンバージョンのステップごとに損失が発生する理由は異なります。魅力がないことによるものもあれば、使用中に問題が発生することもあります。

解約の理由はさまざまですが、解約には主に 4 つのカテゴリがあります。

• 要件の不一致
• 製品の機能/サービス/商品が期待を満たしていない
• インタラクティブな体験が乏しい
• 「不思議な」理由

次に、これらのユーザー離脱操作を1つずつ分析し、事例に基づいて解決策を検討します。

カテゴリー 1: 需要の不一致

需要の不一致にはさまざまな状況があります。1 つは、製品がユーザーの需要を刺激できるが、ユーザーがそれを認識していないという状況です。もう 1 つは、製品がユーザーのニーズをまったく満たしていないという状況です。

私たちの製品がユーザーの需要を刺激できるのに、ユーザーがそれを認識できない場合。現時点では、ユーザーが適切なコンテンツを適切な場所で見られるようにする必要があります。主要なロケーションデータの統計とヒートマップを通じて、ウェブサイト上のユーザーのクリック行動を分析し、最適なロケーションを見つけて、最も適切なコンテンツを配置することができます。

ユーザーのニーズが満たされていない場合は、ニーズのこの部分を分析する必要があります。実際のところ、検索結果が表示されないという経験をしたユーザーは、あなたが思っているよりも多くいます。結果ページがないウェブサイトの検索用語情報を収集することで、ユーザーの満たされていない具体的なニーズを見つけることができます。同時に、検索ボックスでの検索数と比較することで、この需要に応える特別なコンテンツ、サービス、製品が開発されているかどうかを測定します。

カテゴリー2: 製品の機能/サービス/商品が期待を満たしていない

製品の機能、サービス、または製品がユーザーの期待を満たしていない場合、ユーザーのコンバージョンを促進する製品内のさまざまな機能がプラスの役割を果たしていないかどうかを分析できます。このとき、特定の操作を行ったユーザーをグループ化することができます。たとえば、 eコマースプラットフォームでは、商品レビューページを閲覧したユーザーをグループ化して、レビューが最終的なコンバージョンを促進しているかどうかを確認できます。

下図の通り、コメントを読んで登録を完了したユーザー（下図の右側）のコンバージョン率は53.1％と全体よりも高くなっています。全体よりも低い場合は、コメントの設定に問題がある可能性があります。

カテゴリー3: ユーザビリティインタラクションエクスペリエンスの問題

よくある状況は、デバイスまたはブラウザに互換性がないことです。ブラウザまたはデバイスのディメンションで区別すると、コンバージョン率は非常に低くなり、問題を発見して特定し、時間内に修復する必要があります。

カテゴリー4: ユーザー喪失のその他の理由

確認した結果、上記に問題がない場合は、ユーザーの本来のアクセス軌跡を確認する必要があります。ユーザーの中には、コンバージョンパスの大部分を完了しているものの、最後のステップで諦めてしまう人もいます。そのようなユーザーが多い場合は、特定の商品と組み合わせて見る必要があります。

平均注文額が高すぎてユーザーがこのステップで躊躇する場合は、ユーザーを後押しする必要があります。ユーザーの行動とユーザー ID を結び付けて、さらにターゲットを絞った操作を実行する必要があります。たとえば、これらのユーザーにバウチャーや割引クーポンを送信して、コンバージョンを促進します。

コンバージョン分析は、製品と運用のあらゆる側面に関係する体系的なタスクです。コンバージョンを改善するための前提条件は、コンバージョンステップを完全に細分化し、トラフィックのソースからコンバージョン効果を評価し、多次元データを利用して問題を特定することです。