レポートサンプル
以下、アクティブコアのad insightの活用例と効果レポートのサンプルです。
導入サイト例 | 人材・転職サイト | 教育・学習塾サイト | EC・通販サイト |
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ターゲット顧客 | 会員登録者と会員未登録者への業種別訴求 | 現役生徒と浪人生に講座内容の訴求と導線改善 | 新規ユーザとリピートユーザへの商品訴求と購入動機 |
抽出方法 | 会員未登録者は過去のページ閲覧履歴から興味ある職種を判別する。会員は、希望職種の登録情報から判別する。 | キーワードやページ閲覧履歴から関心が高い講座を判別する。受講手続きへ誘導する訴求コンテンツは、受講ステップにおけるページの閲覧履歴と進入階層から判別する。 | キーワードと流入元ホストからユーザの関心事を判別する。広告クリック後の直帰したユーザを潜在顧客として、注文ページから離脱したユーザを見込顧客として判別する。 |
最適化箇所 | トップページと業種別トップページにて最適化。 | トップページとカテゴリトップページにて最適化。 | ランディングページとトップページと注文ページにて最適化。 |
効果検証 | 希望職種へ誘導効果と 新規登録数と応募件数を改善。 |
受講案内に誘導する導線効果と受講申込み数を改善。 | 注文ページへの送客数と購入件数を改善。 |
画面は、アクティブコア社の行動ターゲティングLPOサービス「ad insight ASP」にて提供されるレポート機能の例を示します。
コンバージョンページへの送客数を検証するレポートです。

まとめ
ウェブ担当者は、サイトにおける成約数や購買量を増やすために、広告やSEOの費用対効果やサイト内の導線効果を改善するなど、絶えずいくつもの課題に直面しています。これまでアクセス解析や広告測定の分野において様々な取り組みが繰り返されてきましたが、「ネットユーザの行動特性」に対する理解が課題解決の糸口です。ウェブサイト全体の効果を最大化するためには、ユーザ特有の行動パターンを正確に理解することが重要となり、ユーザ行動の変化に対応することが求められます。
行動ターゲティングLPOのコンセプトは、「サイト訪問者の行動パターンからターゲット顧客を抽出」し、そして「ユーザ行動の変化に対応」し、「あらゆるページをターゲット顧客に応じて最適化する」ことです。つまり、サイトの集客効果とユーザの導線効果を同時に高めることで成約率を最大化する行動ターゲティングLPOは、いかなるタイプのサイト運営においてもマーケティング戦略上、欠くことのできない“仕組み”であると言えるでしょう。「行動ターゲティングLPO」が、ウェブ担当者や広告担当者の方々が抱える課題の解決に繋がるカギとなれば幸いです。