Sprocket は、企業とユーザー間のコミュニケーションの質を向上することを目指しています。ファンを増やすことが企業価値に直結する今の時代、ユーザーのことを理解したうえで、最適なメッセージを届けることが必要です。
適切なコミュニケーションのためには正確なユーザー理解が欠かせません。そのため、Sprocket では最近も、ユーザーを把握・理解するための新機能を2つリリースしています。
【分析関連の最近の新機能リリース】
2018年9月26日
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
2019年4月10日
ユーザーの興味に合った接客ができていますか？ - シナリオ企画に使えるヒートマップ機能をリリースしました
コンバージョン影響度分析では ページビュー（PV） を、ヒートマップ機能ではユーザーの ページ閲覧箇所・滞在時間 をデータとして計測します。これらの開発を進める中で、Web接客のために収集する情報には、いくつかの種類・カテゴリーと、重要度の違いがあると考えるようになりました。
今後 Sprocket プラットフォームを拡張していくにあたり、サイトで活用できるデータを網羅的に整理しておくことは、Sprocket にとってもクライアント企業にとっても価値があるはずです。そこで、この記事ではWeb接客で使うデータの種類とその重要性について考察してみます。
今回はコンバージョン影響度分析に続き、新しい分析機能の第二弾リリース、ヒートマップ分析についてご紹介します。唐突ですが、みなさんはユーザーの興味をどれだけ把握してWeb接客のシナリオを作ったり、サイト内コンテンツを改善していますか？
業界人間ベムの「「ABテスト」って・・・」という投稿で、
それってAからZまで考えてからABテストしてるのかな？AとBのふたつだけ考えてどっちがいいかなんて、もしかするとどっちが一番ひどいクリエイティブかを選別するYZテストかもしれないよね？
業界人間ベム「「ABテスト」って・・・」 より引用
というセリフがあります。これは痛い指摘です。
もしユーザーニーズから外れたシナリオをリリースしてしまったら？まさに YZテスト を実施することになります。テストに費やす時間を無駄に過ごすことになるでしょう。デジタルの人間としては、YZテストではなくABテストにどうに近づけていくか、これを真剣に考える必要があります。
Sprocket で分析機能に力を入れているのは、こういった時間のロス、改善スピードのロスをなくしたいからです。変化が早いデジタルの世界で効率良く PDCA をまわすためには、シナリオ導入前にしっかりとした現状把握を行うことが欠かせないのです。
Sprocket では、Web接客に関連した機能開発に加えて分析機能の開発に力を入れています。効率良く PDCA をまわすためには、まずシナリオ導入前にしっかりとした分析を行うことが欠かせないからです。
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。
コンバージョン向上のために重要な「A/Bテスト」。複数のパターンを同時に実施最も効果の出るのがどれかを検証するA/Bテストはすでにおなじみという人も多いでしょう。
A/Bテストで効果を上げるためのコツと結果分析での注意点を紹介します。
「実店舗での接客」もサイトのコンバージョン最適化の参考になります。「Web接客ツールの提供」という仕事柄、実店舗での接客をリサーチすることがよくありますが、店頭の販売員の接客プロセスは概ね図表のようになっています。
トップマーケーターが300人以上集結する合宿形式のカンファレンス「マーケティングアジェンダ」。2018年は、5月9〜12日の3泊4日で沖縄県のロイヤルホテル 沖縄残波岬にて開催されました。
売り上げがKGIにならないサイトのKPIツリーとして、資料請求・体験/来場予約系サイトを取り上げます。このタイプのサイトは、サイト内でビジネスが完結しない点がECサイトや予約系サイトとは大きく異なります。
旅行やホテルなどの予約系サイトでのKPIツリーを考えてみましょう。予約系サイトはECサイトの一種になりますが、物品の授受を伴わないなどの違いがあるためコンバージョン最適化においては、ECサイトとは区別して考えます。
