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「デジタル行動観察」で実現するUX改善(PR)

ツールのROI目標は利益ベース500%!数字にシビアなIDOM流グロースハックは「定性分析」で爆速に

セッション単位の計測では限界がある

――実際に、ユーザグラムを導入して実施した施策についてうかがえますか?

保坂:中古車を買いたい人向けと売りたい人向けのそれぞれで、シナリオグロースハックに取り組みました。前提として、これまでの経験から、単にサイト遷移の動線を整備するだけでなく、誘導のタイミングも重要だと思っていました。

 たとえば、問い合わせのポップアップも、サイト内で希望の車種を検索して在庫が少なかったときにすぐ出すほうがいいのか、少しスクロールしてもらって5秒後に出すほうがいいのか。ユーザーの視点に立つと、いつ何をどう出すかが重要で、そのタイミングを逃すともう興味がそれてしまうのではないかと。

「プロに無料でクルマを探してもらう」のポップアップ
「プロに無料でクルマを探してもらう」のポップアップ

 ですが、これはセッション単位ではなくユーザー単位でみないとわからないので、これまでやってこなかったことなんです。そこでユーザー単位の行動シナリオをユーザグラムで明らかにして、そのシナリオを最適化していくグロースハックに取り組みました。

ユーザー行動観察で顧客行動をセグメントして最適化

――なるほど。では、中古車を買いたい人向けの施策から教えてください。

保坂:どの会社もそうだと思いますが、「ガリバー」など指名ワードで検索する人はブランドエンゲージメントができており、問い合わせ率や成約率が高いので、その人たちに対するインサイトを深めることで効率的にCVを引き上げられると考えました。

 当社では単にサイト内で検索条件を設定して車を探すだけでなく、買いたい車が明確でない方に向けて営業スタッフが条件に合った車を提案する「相談フォーム」への誘導に注力しています。この相談フォームを利用する人の行動をユーザグラムで複数調べてタイプ分けしました。

 すると、(1)販売のトップページから直接相談フォームに流入する人、(2)ボディタイプのページから流入する人、(3)車種一覧の(ある程度車種が決まっている人向け)ページから流入する人、の3タイプがあるとわかりました。しかも、(2)と(3)の人は相談フォームと直前のページを行き来していました。

3つのパターン
相談フォームに至るまでの3つの流入パターン「トップバナー」「車種で探す」「ボディタイプで探す」

――まず、「ガリバー」で検索して訪問するユーザーの現状を把握したわけですね。

保坂:はい。(1)の販売トップページから流入してフォームでCVする人はよいとして、(2)のボディタイプページから流入する人と、(3)の車種ページから流入する人は、流入元のページとフォームを行き来していた。

 (1)販売のトップページから直接相談フォームに流入する人、(2)のボディタイプページから流入する人と、(3)の車種ページから流入する人は、サイト内行動からみて、それぞれ違ったタイプの人だとわかりました。この人たちを、同じ訴求クリエイティブでフォームに誘導するのは無理があります。(2)と(3)についてはクリエイティブを改善する余地がある、と思い至りました。

 (2)のボディタイプページから流入してフォームと行ったり来たりしているタイプについては、初心者向けコンテンツも閲覧していて特定の車種ページの閲覧は少ない傾向があることから「選び方がわからない」と推測できました。

 そこで、「従来からあるバナーや遷移先フォームのクリエイティブでは、ボディタイプから流入する、希望条件が言語化できていないユーザーには敷居が高く感じられている。それで、フォームに遷移しにくく、フォームに遷移しても入力しにくいのではないか」と仮説を立てました。

 (3)の車種ページから流入してフォームと行き来しているタイプに関しては、表示される在庫数が多い、少ない条件を試してから、フォームを見て、ためらっているようでした。

 これは、すでに希望条件を入力して探しているのに車が見つからない人に対して、「あなたの希望条件で探せる提案サービス」と訴求しているために、自分で検索条件を設定する場合と、ガリバーにおまかせして車を提案してもらう場合の違いがわからないから離脱してしまうのではないか、という仮説に至りました。

 これら仮説をもとにバナー、遷移先フォームでの訴求クリエイティブを新たに作り、まずA/Bテストで定量の結果を得て、次にユーザグラムでフォーム改善がユーザー体験の改善に本当に影響したのかをみていきました。おおむね仮説が正しいという手応えがあったので、定量分析と定性分析を繰り返して、改善の精度を上げているところです。

ユーザー一人ひとりの行動を捉える!デジタル行動観察ツール「ユーザグラム」はこちら

ウェブサイトに訪れる一人ひとりのユーザー行動を追うことで、ユーザーが離脱していたり、つまづいているポイントを把握できるので、成果が上がるUX改善の施策につながります。

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成長速度は「いい仮説を立てられるか」にかかっている

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この記事の著者

高島 知子(タカシマ トモコ)

 フリー編集者・ライター。主にビジネス系で活動(仕事をWEBにまとめています、詳細はこちらから)。関心領域は企業のコミュニケーション活動、個人の働き方など。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2018/07/04 13:00 https://markezine.jp/article/detail/27440

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