どこにポップアップを入れるのが正解？コンバージョン影響度分析機能をリリースしました

もし CVR が上がっても効果が出ないページに接客シナリオを入れてしまったら？A/B テストに費やす時間を無駄に過ごすことになります。

もし不正確なデータを使って A/B テストを実施し、間違った判断をしてしまったら？この場合はさらに良くありません。効果が出ていると思った改善が、実は全く成果につながっていないという可能性もあります。

Sprocketでは、消費者1,000人を対象としたアンケート調査の結果から、Webサイトの顧客体験を向上するオンライン接客についてまとめた資料を公開しています。ぜひダウンロードしてご活用ください。

Sprocket の分析機能が目指すもの

こういう問題が起きないように、Sprocket では以下のような点にこだわって分析機能の開発をしています。

１．正確性

ウェブサイトへのアクセスデータやシナリオの成果が正確に計測できること。

２．有用性

指標の意味が明確で、お客様がアクションを起こすことができる有用な情報を提示できること

３．即時性

セグメント条件などビューの切り替えがストレスなく行えること

４．透明性

プラットフォームで保持しているデータはできるだけ抽出を可能にすること

５．拡張性

今後も増え続ける大量のデータを取得、処理できること

有用性は特に重要です。Google Analytics など、一般的な Web 解析ツールは仮説を発見するために利用することがほとんどです。このアプローチの問題点は、サイトや利用するツールについてかなりの前提知識を必要とすることです。Sprocket では「マーケティング初心者でも分析結果をすぐに施策に活かすことができる」、そういった分かりやすい分析機能の開発を目指しています。

コンバージョン影響度分析

Sprocket 社内には、クライアントを支援するために、いくつもの社内分析ツールがあります。すぐに施策に活かすことができる有用性が高い社内ツールは何かを検討した結果、新管理画面のリリースに合わせて、新機能「コンバージョン影響度分析」を公開しました。この機能を使うことで、接客シナリオを導入すべき優先度を容易に特定でき、効率的に A/B テストを進められます。

コンバージョン影響度分析機能は Web サイトのページアクセス情報（PV情報）を分析の元データとして活用し、接客シナリオの効果が出た場合に CV 数が増えやすいページを上から順番に並べることができます。もちろんデバイスごとの集計も可能です。

Sprocket では、A/Bテストに入る前に、以下の流れで分析を行うことを推奨しています。

１．サイト基礎分析

ユーザー行動やヒートマップ分析を活用し、サイトを訪れているユーザーのペルソナや興味を持たれているコンテンツ、サイト内の回遊動線について把握する。

２．シナリオ企画のための分析

コンバージョン貢献度分析を使って施策を導入するべきページを特定する。

コンバージョン影響度分析は、サイト基礎分析の後、A/B テストに入る前のシナリオ企画段階で活用されることを想定しています。

今後の機能拡張

Sprocket では、サイト内のユーザー行動を「行動データ」として定義できます。行動データは「ページ閲覧」、「ページスクロール」、「ページ内要素のクリック」で送ることができます。PV というローデータでなく、例えば特定ディレクトリ（https://www.sprocket.bz/blog）以下のページへのアクセスなど、サイト内の行動にメタ情報をつけられる（情報を集約することができる）のが特徴です。

現在はコンバージョン行動として特定 URL の閲覧しか指定できませんが、今後の機能拡張としてコンバージョン行動を「行動データ」で指定できるようにする予定です。これにより、「特定ディレクトリ以下全てのページアクセス」や「特定ボタンのクリック」など、コンバージョン行動をより柔軟に指定して各ページの影響度を分析できるようになります。

まとめ

Webの改善施策を進めるうえでは、実施よりもむしろ計画により多くの時間をかける必要があります。限られた時間、リソースの中で効率的に PDCA をまわすためには、充分な事前分析が欠かせません。コンバージョン影響度分析機能はロジック的にはシンプルです。しかし、A/Bテストの優先度を決めるうえで、そのロジックのシンプルさからは想像できないほど有益な示唆を得られる機能だと考えています。

あなたが A/B テストを企画することになったら、その施策が本当にサイト改善に効果があるのか、まずコンバージョン影響度分析機能を使って確認してみてください。

(by Sorakubo )