今年、全世界のeコマースの売上は5兆ドルを超えると予想初めて、小売業全体の売上高の20%以上を占めました。記録的なオンラインセールスは、偶然に起こるものではありません。成功するすべてのeコマースブランドの背後には、確固たるものがありますコンバージョン率の最適化(CRO) 戦略。
What is コンバージョン率の最適化(CRO)?
コンバージョン率最適化(CRO)は、Webサイトを強化して生成するリードの数を増やすプロセスです。CRO は、コンテンツの強化、分割テスト、ワークフローの改善によって実現されます。CROに対して適切なアプローチをとる企業は、質の高いリード、収益の増加、買収コストの削減というメリットを享受できます。
コンバージョンに影響を与えるものは何ですか?
コンバージョンにはいくつかの要因が影響します。これには、顧客の購入意向、サイトのUX、何も購入するつもりがないまま単に閲覧している顧客などが含まれます。その他の理由には、サイトでのカスタマーレビューの欠如や、訪問者があなたのブランドに対する信頼を失うデータプライバシーの懸念が含まれる場合があります。
コンバージョン率を最適化するための5つのステップ
段階的なアプローチを使用すると、問題点特定する、テストの強化、および結果の測定指標を行うことができます。
1. 「なぜ」から始める
調査を行う前に、コンバージョンの目標を決定する必要があります。これらは、製品の売上を倍増させる、キャンペーンのリードを改善する、サービスに登録する新規加入者の数を増やすなど、ビジネスの種類と密接に関連している必要があります。
マイクロコンバージョンに焦点を絞る
主なコンバージョン目標に加えて、マイクロコンバージョンにも注目する必要があります。これらは、消費者がコンバージョンする可能性が高いことを示すアクション(カテゴリページの閲覧、メールニュースレターのサインアップ、製品ページの閲覧)であり、ファネルの効果も示しています。
ウェブアナリティクス、ヒートマップ、スクロールマップ、セッション録画など、さまざまな定量的データ分析ツールを使用することで、これらのマイクロコンバージョンを調査し、セールスファネルの弱点を特定し、ドロップオフポイントを特定することができます。
定量的データ分析では何が機能していないかがわかりますが、定性的データ分析(世論調査、オンサイト調査、満足度調査を通じて実施された調査)では、訪問者がカートを放棄したり、サイトから離脱したり、リードフォームに記入しなかったりする理由がわかります。
2. 仮説を立てる
定量的および定性的なデータ分析からのインサイトに基づいて、テストおよび測定できる仮説を構築する準備が整います。仮説は、「フォームから住所フィールドを削除すると、登録が増える」というようなものです。
3. 優先順位を付ける
おそらく、テストしたい仮説の長々としたリストがあるでしょう。しかし、どちらを優先すべきかをどのように決定しますか?ここで、PIEフレームワークの出番です。まず、どれだけの改善が可能かという可能性を見てから、重要性(ページやエクスペリエンスの価値)を比較検討し、次にテストのしやすさ(テストのしやすさ)を見ていきます。 経験則として、ほとんどのブランドは通常、最初にトラフィックの多いページ、または最も収益の可能性があるページの最適化を検討します。
4. テストと実験
仮説に基づいて、ページまたはプロセスのさまざまなバージョンをテストできるようになりました。基本的な A/B テストでは、トラフィックが 2 つのバリエーションに分割されます。コントロールバージョンにはオリジナルのコンテンツとデザインが含まれていますが、もう1つは新しいバリエーションです。新しいバリエーションには、異なる見出し、異なる色、異なるコールトゥアクションのメッセージ、または異なるレイアウトやデザインが含まれる場合があります。
5. 学習、テスト、繰り返す
A/Bテストを実施するたびに、ユーザーの行動に関する新しいインサイトが明らかになる可能性があります。これらの発見は、どんなに小さくても、変更を実装する前に検証するためにさらにテストする必要があります。コンバージョンの最適化は反復的なプロセスですが、その学習はコンバージョンの向上だけでなく、UXの向上にもリードします。
サイト内検索とそれがUXに与える影響
第一印象を与えるチャンスは二度とないので、優れたUXがすべてです。そして、直感的なサイト検索が重要です。訪問者の中には、自分が何を探しているのかをすでに正確に知っている人もいれば、正しい方向に優しく促す必要がある人もいます。お客様が必要なものを見つけるのが早ければ早いほど、コンバージョンの可能性が高くなります。
聞いたところではフォレスターでは、小売サイトのユーザーの43%が検索バーに直接アクセスしています。統計によると、購入を完了した訪問者の39%は、関連する検索の影響を受けています。パーソナライズされたエクスペリエンスと関連するレコメンデーションの提供に関しては、AIドリブン検索などの顧客中心のソリューションにより、各訪問者の意図を判断し、最も関連する検索結果を提示することができます。
Sitecoreがどのように役立つか
Sitecore Discoverリアルタイムでパーソナライズされた製品検索結果と、個々の買い物客に合わせたレコメンデーションを提供します。AI主導の検索テクノロジーは、顧客がより迅速かつ適切な購入決定を下すのに役立ち、その結果、コンバージョン率が向上し、ロイヤルティが向上します。
検索エクスペリエンスの向上の詳細については、記事「魅力的な訪問者体験のためのオンサイト検索で必須の機能トップ10."