離脱率を改善する4つの工夫
2019年02月13日
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カスタマーサクセス の窪田です！
今回はヒートマップによるWeb解析で離脱率を改善する簡単な手法を思いついたものを掻い摘んでご紹介します。
主に紹介するのは下記の内容です。
- ターゲットに合わないコンテンツは排除
- 適した内部リンクを設置
- ホームに戻らせない
- コミュニケーション齟齬による機会損失を防ぐ
①ターゲットに合わないコンテンツは排除
アテンションヒートマップで、何を重視しているか、どんなコンテンツが刺さるかを調べることができます。なるべく意図通り閲覧されていないものはデザインや言葉、配置、除去など変化させてみましょう。
②適した内部リンクを設置
アクセスした人を様々な属性にわけ、グループ分けしてください。
その人たちが求める情報ごとに適したコンテンツを作成し、より適したページに誘導します。
内部リンクも活用し、「求めている情報がない」ではなく
「他のページにありそうだ」と逃がさず流れを作り訪問者と接する時間を出来るだけ延ばします。
ランディングページでも同様で100%狙い通りのターゲットが来ることはなく、必ず離脱が発生します。
同様に、来訪者に対してより深いコミュニケーションが取れるよう、工夫しましょう。
下記はユーザーの興味の抽出方法です。
“何を”求めているか
ユーザーは何に興味関心を示していましたか？
想定の範囲内でしたか？それとも範囲外でしたでしょうか。
しかし、ご覧いただいているヒートマップが事実です。
改めてユーザーのニーズを考えてみましょう。
ですが、ヒートマップをただみただけでは不十分です。
ユーザーが刹那的に求めているものだけを提供し続けても
会社として伝えていきたいメッセージが届きません。
企業にもよりますが、大抵は”LTVを向上させたい”と考えているはずです。
【LTVが高い顧客】=【会社が伝えたいメッセージが伝わっている顧客】
ではありませんか？
LTVを最大化させるためには顧客のライフサイクルのステージに合わせた
接触方法をとる必要があります。
その”ユーザー”は、”誰”か
Ptengineのセグメント機能を使いましょう。
このセグメントの計算処理エンジンは、AWSの処理エンジンでは追いつかない計算を
300台のサーバーで実施し数秒で可能にしています。
(数値レポートやヒートマップなどでこの処理が瞬時に行えます。)
このセグメントを使うことで”誰”がどのコンテンツに興味を持っているかを突き止められます。
基本的には下記の穴埋めだと思います。
[ Who ] は [ What ] に興味を持っている
例えば、
LTVの高いユーザーは、〇〇に興味を持っている
とすると、LTVを高めていくためのコンテンツを厚くしてけば良いということになります。
しかしもちろんそんなに簡単にいきません。
LTVを高めていくためのステップがあります。
新規で訪問したユーザーは、〇〇に興味を持っている
再訪問し検討しているユーザーは、〇〇に興味を持っている
購入したユーザーは、〇〇に興味を持っている
会員登録したユーザーは、〇〇に興味を持っている
InstagramやFacebookで拡散してくれるユーザーは、〇〇に興味を持っている
この”誰”に対して、Webサイトという手段で
ライフサイクルステージを次の段階へと進ませる努力をしていくことが大切です。
③ホームに戻らせない
これは主にフォームについてです。
テンプレートでヘッダーやフッターがそのまま付いていませんか？？
せっかくフォームに到達したのに意外とヘッダーやフッターがクリックされています。
極力フォーム入力に専念できる環境にしましょう。
早速Ptengineで確認してみてください。
④コミュニケーション齟齬による機会損失を防ぐ
流入したときに求めているコンテンツがあるか、表示されたものに興味が湧くか、というのは非常に重要です。
それをデザインや、タイトル、ページの作りで直感的に訪問者に伝えることは離脱率低減に非常に効果的です。
ユーザーが流入前に何をみたか、その次にどのような行動をとったかをトラッキングし、チャンスを最大限活かしましょう。
そのための手順を説明します。
“何”をみて流入したか
バナーやリスティング、検索エンジン上で検索したワード、検索結果に表示されるタイトル、こちらは全て把握していますか？
把握してください
広告でもほとんどの場合、ユーザーに対しての問いかけか、リンク先のタイトルになっていると思います。(商品リスト広告でない場合)
確認してください
ページにリンクしたあとはちゃんとユーザーの回答になっているコンテンツですか？
求めている情報がなければ買うわけもないですし、
瞬時に退却してしまいますよね？
その情報もPtengineで確認できます。
方法は
①[数値レポート]>[コンテンツ]>[入口ページ]で、各ページの入口数(訪問開始数)や直帰率を確認し、
改善すべきページを探す
②ヒートマップのスクロール到達率でファーストビュー直帰、読了直帰をみる
です。
そのページをみた人が、何人
・ファーストビューで直帰したか
・ファーストビューで他ページへ回遊したか
・読了ポイントより前で直帰したか
・読了前で直帰したか
・読了してから他ページへ回遊したか
これらを確認してみましょう。
このデータをちゃんと確認するにはセグメント機能をフル活用します。
①「入り口ページ」のセグメントで、閲覧開始ページに絞る
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例えばhttps://aaa.jp/service/detail.html
というページであれば、そのページを検索し、チェックを入れ、絞ってください。
②場合により直帰訪問(回遊しなかった)、非直帰訪問(回遊した)のセグメントを切り替えてください。
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これで、広告や検索エンジンからの接触が問題なくできているか、
機会損失がどれだけされているのか、それを改良することでのROI最大化が試算できますね。
そこで得られた情報を元に、例えば
a.ページタイトル、広告クリエイティブを変える
b.ファーストビューやコンテンツがaのアンサーになるようにする
というアクションを起こし、どこまで改善できるのか、実践しましょう。
Ptengineでできる離脱率防止策、皆様の業務におけるヒントはありましたでしょうか。
納得できる部分があれば早速業務フローを作成し、
チームで課題に向けて取り組んでいきましょう。