コンバージョン率を最適化するための4つの重要な要素

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米国のEconsultancy社が発表したConversion Rate Optimization Reportは、企業がコンバージョンを改善するのを助けるために実践している戦術とプロセスの調査結果を示しています。

55%の企業がコンバージョン率の最適化を全体の戦略の中で極めて重要と考えており、デジタルやeコマースの成功においては特に不可欠です。

本稿では、コンバージョン率の改善に貢献する4つの重要な要素をご紹介します。

増加した予算

調査によると、半数以上の企業がCRO(コンバージョン率最適化)の予算を来年増加させる予定である事が分かった。

多くの企業の投資の増加は、よく良い結果を出すために努力や技術を以て実験する位置にいるという事を意味する。

73%の企業は、既にコンバージョン率の最適化のための予算を増加しており、コンバージョン率の改善が見られている。そして、投資と結果の間に明らかな相関関係が見られている。

【図】あなたの組織(もしくはあなたのクライアント)のコンバージョン率最適化への予算は来年どのように代わりますか?

構造化アプローチ

出たとこ勝負のアプローチではなく、適切かつ明確な目標設定で計画的かつ構造的なアプローチを行う必要があります。

また企業がデータを収集し、顧客痛点を理解した上で構造化アプローチを行うこともきわめて重要です – つまり、いつ、どこで、なぜ、顧客はWebサイトやeコマースサイトから離脱したのかという事を定量的に把握しましょう。

これらを深化させることで、コンバージョン率を最適化するための良いアイデアや機会を発見する事ができます。

結果を見ると、企業の35%はコンバージョン率の改善のために構造化アプローチを講じており、内52%の企業が著しく売上を伸ばしています。

 

【図】あなたの組織は、コンバージョン率の改善に構造化アプローチを持っていますか?

定期的なテスト

半数以上の企業はA/Bテストや、多変量テストは最も価値があると考えており、またテストの実施頻度も近年、増加傾向にあります。

現在は、企業の11%が少なくとも付き3回のテストを実施しているようです。

 

【図】WebサイトにおいてA/Bテストもしくは、多変量テストを月間で平均何回実施していますか?

多変量テストとは

多変量テストとは、Webページ内にある複数の要素のそれぞれの違いが、そのページの印象や効果に対してどのように影響するのかを知るためのテスト手法です。A/Bテストは2種類のページの比較テストですが、一度に複数の要素の違いを検証できるのがメリットです。Googleアナリティクスのウェブテストでは、この多変量テストは対応しておらず、「最大10パターンのページを同時にテストする」というA/Bテストと多変量テストの中間的なテスト方法が用いられています。

出典:多変量テストとは|意味・解説|アナリティクス用語辞典

 

パーソナライゼーション

コンバージョン率の改善のためのパーソナライゼーションは最も難しい方法であるにも関わらず、未だにそれは最も効果的な方法の一つです。

56%の企業が、Webサイトのパーソナライゼーションは非常に価値が高いと考えています。そして重要な戦略は、顧客のエンゲージメントデータを使ってパーソナライズされた顧客体験を考案する事です。

【図】パーソナライゼーションを実行できる顧客データ収集のための戦略もしくは、プロセスを明確にしていますか?

さらに詳細な情報を得たい場合はこちらから調査データをダウンロードできます。(英語)

参考:

Conversion Rate Optimization Report 2016

 

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