コンバージョン率を最適化するための5つのステップ

今年、世界の電子eコマース売上高は初めて5兆ドルを超え、小売売上高全体の20%以上を占めると予想されています。記録破りの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-eコマース ブランドの背後には、堅実なコンバージョン率最適化(CRO) 戦略があります。

コンバージョン率最適化(CRO)とは何ですか?

コンバージョン率の最適化(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、A/Bテスト、ワークフローの改善によって実現されます。CROに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、獲得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?

いくつかの要因がコンバージョンに影響を与える可能性があります。これには、顧客の購入意向、サイトのUX、顧客が何も購入するつもりがないのに単に閲覧することが含まれます。その他の理由としては、サイトにカスタマーレビューがない、データプライバシーの懸念などがあり、訪問者はブランドへの信頼を失います。

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により、問題点、テストの機能強化、および測定指標の結果を特定することができます。

1. 「なぜ」から始める

調査を実行する前に、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2倍にしたり、キャンペーンリードを改善したり、サービスにサインアップする新規サブスクライバーの数を増やしたりするなど、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目を向ける必要があります。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(カテゴリページビュー、メールニュースレターのサインアップ、製品ページのビュー)であり、ファネルの有効性も示します。

Webアナリティクス、ヒートマップ、スクロールマップ、セッション記録などのさまざまな定量的データ分析ツールを使用して、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。

定量的データ分析は何がうまくいっていないかを示しますが、定性データ分析(世論調査、オンサイト調査、満足度調査を通じて調査)は、訪問者がカートを放棄したり、サイトから跳ね返ったり、リード フォームを完了しなかったりする理由を教えてくれます。

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洞察に基づいて、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、サインアップが増える」というようなものになります。

3. 優先順位を付ける

おそらく、検証したい仮説の羅列があるでしょう。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。最初に可能性を見てください:どれだけ改善できるか、次に重要性(ページまたはエクスペリエンスがどれほど価値があるか)を比較検討し、次に使いやすさ(テストがどれほど簡単か)を見てください。 経験則として、ほとんどのブランドは通常、最初に高トラフィックのページ、または最も収益の可能性の高いページを最適化することを検討します。

4. テストと実験

仮説に基づいて、ページや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 テストとは、トラフィックが 2 つのバリエーションに分割されることを意味します。コントロールバージョンには元のコンテンツとデザインが含まれていますが、もう一方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、異なる行動喚起メッセージ、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. 学び、テストし、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洞察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、その学習リードコンバージョンの向上だけでなく、UXの向上にもつながります。

サイト内検索とUXへの影響

第一印象を決めるチャンスは二度とないので、良いUXがすべてです。そして、直感的なサイト検索が鍵となります。訪問者の中には、自分が探しているものをすでに正確に知っている人もいれば、正しい方向への穏やかな後押しを必要とする人もいます。顧客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。

Forresterによると、小売Web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%が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を提供する場合、AI主導型検索などの顧客中心のソリューションは、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のに役立ちます。

サイトコアができること

サイトコア Discover は、個々の買い物客に合わせた個別の商品検索結果とレコメンデーションをリアルタイムで提供します。AI主導の検索テクノロジーは、顧客がより迅速かつより良い購入決定を行うのに役立ち、コンバージョン率の向上とロイヤルティの向上につながります。

検索エクスペリエンスの向上の詳細については、記事「