ウェブサイト分析: 主要なデジタル E コマース コンテンツのオンライン最適化 (パート 2)

【1号につき1文】

イノベーションを効果的に保護しなければ、イノベーションは生まれません。私たちにはスティーブ・ジョブズやマーク・ザッカーバーグがいない。それは国民の質のせいではなく、私たちのシステムのせいだ。

【序文】

このシリーズの前の 2 つの記事 (最初の記事はこちら、2 番目の記事はこちら) では、e コマースの主要なパフォーマンス数値を最適化する方法の 2 つの側面、つまり主要な要因の特定と分析の開始、主要な要因の改善の試みについて説明しました。このセクションでは、主要な推進要因を改善するための取り組みが最終的に成果を達成できるように、いくつかの具体的な方法を使用する方法を説明します。

【文章】

先ほど説明した最適化パスを覚えていますか? このパスでは、まず KBR を定義し、次に KBR のパフォーマンスに影響を与えるドライバーを分類し、これらのドライバーのうちどれが基本ドライバーでどれが非基本ドライバーであるかを判断することに重点を置いています。次に、基本ドライバーを分析して、改善を開始します。同様に、非基本ドライバーを分析して、改善を開始します。その後、改善が効果的かどうかをテストし、効果的な改善を修正します (最適化)。最適化はあらゆる人々や興味の対象を対象とすることはできないため、最終的には最適化に基づいた動的な処理（カスタマイズ）を実行する必要があります。

図1

今日は、テストとカスタマイズについて、そしてこれらがどのように最適化の取り組みを実現するのかを見ていきます。

分析がすべてではない

Web 分析であれ、デジタル マーケティング分析であれ、どちらも私たちにとって「分析」の重要性を無意識のうちに強調しています。

分析は確かに重要です。特に私たちが住んでいる国では、そして真実と偽りを区別するのが難しい複雑な混沌の中ではなおさらです。真剣で独立した、事実を尊重する分析がなければ、さまざまな欠陥を発見したり、多くの真実を学んだりする方法はなく、私たちが崇拝し崇拝しなければならない力にさらに騙されてしまうでしょう。しかし、最適化したいウェブサイトの商業目的の場合、分析がすべてではありません。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

以前にも述べましたが (http://www.chinawebanalytics.cn/10rules-for-using-wa-tools-1/、原則 5)、ほとんどの場合、Web サイト分析ツールは何が起こったか (what) を教えてくれます。しかし、なぜそのようなことが起こったのか (why) という理由を直接的に答えることはできません。可能な限り原因を見つけるために、私たちは最も基本的な方法であるセグメンテーションを使用し、謎を解明して真実を復元しようとします。しかし、多くの場合、これが原因であると断言することは困難です。私たちは、これが理由かもしれないとだけ言います。次の例はこの状況を示しています。

理由を知りたい

長年にわたり、私は多くの奇妙な現象の原因を理解しようとしてきましたが、解決したものもあれば、解決していないものもあります。何か原因があるのではないかと推測することしかできませんが、確信はまったく持てません。

2010 年 6 月の蒸し暑い夏の日、私はある疑問に悩まされていました。どのような Web サイト要素が注文をより効果的に促進できるだろうか?このウェブサイトは、ユーザーにオンラインホテル予約サービスを提供する旅行ウェブサイトです。このウェブサイトには、次のとおりいくつかの種類のページがあります。最初のステップは、どのページがコンバージョン率に最も大きな影響を与えるかを見つけることです。

図2

これは私にとっては問題ではありません。Google Analytics の e コマース監視を適切に実行し、適切な目標とステップを設定した Web サイトの場合、1 つのツールでこの問題を解決できます。GA の $Index です。この指標は、各ページのコンバージョンへの貢献度を測定するために使用されます。各コンバージョンは一定額の収益を意味するため、1 回の訪問で 10 ドルのコンバージョンが生成され、このコンバージョンを生成するためにこの訪問で合計 10 ページが閲覧された場合、各ページは平均してこのコンバージョンに 1 ドル貢献します。つまり、この訪問では、ページの $Index = 1 ドルになります。したがって、ページの $Index が高い場合、そのページはコンバージョンにとって重要です。

図3

実際、常識的に考えて、このツールがなくても、予約ページがコンバージョンに与える影響は間違いなく大きかったと言えます。そこで私たちは予約ページに主な取り組みを集中しました。

あるページが他のページよりもコンバージョンに大きな影響を与えていることがわかれば、問題解決に一歩近づきます。次のステップは、このページのどの要素がコンバージョンに最も影響を与える可能性が高いかをさらに発見することです。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

私たちのアプローチは、予約ページのクリック ヒート マップを作成することです。クリック ヒート マップは完璧なツールではありません (最近 chinawebanalytics.cn で公開した「Web サイト分析における世間の常識への挑戦」という記事シリーズで、クリック ヒート マップの長所と短所についていくつか紹介しました)。しかし、少なくとも 1 つの答え、つまり、このページのどの領域がユーザーの興味をそそり、さらに探索を続けさせるのか、という答えを得ることができます。

図4

このクリック ヒート マップ レポート (左と右の 2 つの画像は、実際にはページの上部と下部です。元のページが長すぎるため、2 つの画像に分割しました) では、いくつかの明らかな注目ポイントがわかります。「引用の展開」、「画像」、「近くのホテル」、「引用の非表示」は、より多くのクリックを獲得しました。意外なのは、「コメント」が予想ほど注目されなかったことです。

「コメント」への注目度が低いことは、明らかに私たちを困惑させます。Web サイトの分析ツールは「何」を非常によく教えてくれますが、「なぜ」については明確に教えてくれません。 「コメント」があまり注目されていない理由は、理想的な位置を獲得できなかったためだと推測できますが、これは今のところ推測にすぎません。 （「ウェブ解析における群衆の知恵への挑戦」シリーズでは、この推測をさらに検証するために使用できるツールと方法を紹介します）

このような混乱は、Web サイトの分析を行うときによく発生します。多くの場合、私たちは、より多くを知ることは良いことではないかもしれない、そしてより多くの未知のことに耐えなければならないかもしれない、とため息をつかずにはいられません。

ケーススタディはここで終わりではありません。コンバージョン率に最も大きな影響を与える要素は何かという疑問に取り組む必要があります。そこで、最も多くのクリックを獲得し、重要だと考えたこれらの要素がコンバージョンにどの程度影響を与えたかを調査しました。変換データに基づいて、次の表を作成しました。

図5

各列は、特定の要素のクリック数と、これらのクリック後に発生した注文コンバージョンの対応する数を示します。上記の表からわかるように、ユーザーがコメントや写真を閲覧した場合、他の要素をクリックした場合よりもコンバージョンの可能性が高くなります。特に「コメントを読む」は、クリック数は多くないものの、コンバージョン傾向が最も高いです。

この時点でのデータから、いくつかの点については確信できますが、さらに疑問も残ります。この場合、レビューが最もコンバージョン率を高めるように見えるのはなぜでしょうか? すべての種類のレビューがコンバージョン率を高めるのでしょうか、それとも一部のレビューだけがコンバージョン率を高めるのでしょうか? 価格を非表示にすると価格を表示するよりもコンバージョン率が高まるのはなぜでしょうか? これらは、特にレビューの内容に関連する質問については、Web サイト分析ツールが直接答えられるとは思えません。

しかし、答えがないからといって最適化が達成できないわけではありません。次の内容は、他の方法でこの問題を解決するのに役立ちます。

上記の例では、ウェブサイト分析ツールを通じて、ウェブサイトの一部の要素がコンバージョンにとってより重要であることがわかりますが、コンバージョンをさらに促進するためにこれらの要素をどのように変更すればよいかはまだわかりません。分析はどこに取り組むべきかを教えてくれます。しかし、どのような努力をすべきかという答えは与えてくれません。

答えはどこから来るのでしょうか?

さて、あなたと私は両方とも質問をしたいと思っていますが、どうすれば答えが得られるのでしょうか?

私たちは二つのことに頼る必要があります。第一に、宇宙が私たちに与えてくれた大きな財産、つまり経験と直感です。第二に、これらの経験と直感が検証された後に形成された事実です。

上記の例では、「レビューを見る」がコンバージョン率と強い相関関係にあることがわかっています。また、「レビューを見る」はあまり注目されていないこともわかっているので、経験と直感を活用して、この問題の解決策として有効と思われるものを考え出しました。

1. 「コメントを表示」ボタン、またはコメント自体をページ上のより目立つ位置に配置し、ユーザーの注目を集めるためにより明確なガイダンスを提供する必要があります。

2. 「コメントを見る」がコンバージョン率と高い相関関係にあるのは、肯定的なコメントが果たす役割によるものと考えています。他のユーザーの不安を払拭するために、より多くの肯定的なコメントを投稿するようにユーザーを誘導する必要があります。

これら 2 つの解決策は効果があるでしょうか? 経験豊富な専門家は効果があると言うでしょうが、本当に信頼できるのでしょうか? これらの変更を行う前に、効果を 100% 保証できる人はいません。私たちだけでなく、すべての占星術師も同様です。

分析の最適化担当者の場合、自分自身と会社を「守る」最善の方法は、上司に次のように伝えることです。「これらの対策は、コンバージョン率のさらなる向上にプラスの効果をもたらすと信じていますが、念のため、実際に効果があるかどうかを確認するためにテストを行う必要があります。これらのテストにより、ユーザーの習慣やアイデアに関する重要な情報がさらに得られます。」

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

そう言って頂ければ本当に嬉しいです。アナリストの最大の特徴は、簡単には判断せず、少し優柔不断なところにあります。あなたの友人は今、あなたをこのように評価していますか? おめでとうございます。あなたはすでに有能なアナリストです。

テスト

疑いなく、テストは神が私たちに与えてくれた最大の武器です。テストは公式なものではなく、不合格になったとしても、それは単なるテストだったと言うだけです。そのため、私たちはより大きな自由とよりリラックスした心構えを持つことができ、それは本当に価値のあるものを見つけるのに非常に役立ちます。

テストのもう一つの重要な意義は、1 人の人間がすべてのユーザーを代表することはできないということです。上司の意見、運用部門の経験、そしてあなた自身の直感は、ユーザーの気持ちではありません。不機嫌になったことはありませんか？ - 上司の意見によって、2か月間考えてきた計画がたった1分で水の泡になってしまいます。上司は、自分の意見がユーザーの気持ちを最もよく代表していると思っているのに、あなたはそうではないかもしれないとわかっていても、説得する方法がなく、ほんの少しのプラスの影響すら及ぼす可能性がないからです。この時点で、実際のユーザーが参加して投票し、誰が最も正しいかを証明するためのテストを行う必要があるかもしれません。

テストがなければ最終的な勝利は得られず、一時的な挫折が勝利につながることもあります。いずれにせよ、テストによって真に根拠のある結論を得ることができます。そうでない場合、分析は宙に浮くだけになり、作業も宙に浮くだけになるか、単にデータを生成していくつかのレポートを作成するだけになるかもしれません。

下の図に示すように、テストには多くの種類があります。実際、多くのユーザー ユーザビリティ実験自体が一種のテストです。

図6

AB テストは最も重要かつ最も一般的に使用されるツールです。残念ながら、私のブログには AB テストについて具体的に説明した記事すらないので、引用する場所がありません。この記事は、あまり基本的な内容について話すつもりはありませんが、ABテストに関しては、Webサイト分析、さらにはすべての分析にとって最も重要な基本タスクの1つであると言いたいです。そのため、次の引用部分でABテストを紹介します。すでによく知っている場合は、直接スキップできます。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

ABテスト

比較しなければ真実は存在しない。

隣国では、政府が国民に外部情報の入手を許可していないため、この国がIT人材を派遣してこの国で働かせた際、世界中が「この人たちの脳が「汚染される」のを恐れないのか？」と叫んだほどです。この国が外部情報を許可しないのは、国民に比較をさせたくないからです。

しかし、ウェブサイトの分析は比較する必要があり、私たちは常に比較しています。セグメンテーションは比較のためです。私がいつも言っている「セグメンテーションがなければ真実はない」というのは、実際には比較がなければ真実はないという意味です。

AB テストは比較を実現するのに役立ちます。 AB テストがうまく機能する理由は、公平な比較環境を提供するからです。つまり、象とカバを比較するのではなく、象同士を比較するのです。

AB テストにより、私たちが最も恐れていた問題を回避することができました。まず、比較は時間などの多くの外部要因の影響を受けます。同じことを異なる時期に比較することができます。たとえば、あるウェブサイトが 6 月 1 日に新しいホームページを公開したとします。5 月全体と 6 月全体のホームページのパフォーマンスを比較することができます。しかし、問題は 5 月と 6 月の間に多くの違いがあることです。たとえば、6 月にはプロモーションがあったり、5 月のトラフィック ソースは主に検索エンジン トラフィックであるのに対し、6 月は主にダイレクト トラフィックであったりします。第二に、比較自体もサンプルによって影響を受ける可能性があります。特に、ユーザー ユーザビリティ テストを実施する場合はそうです。ユーザビリティ テストのために 10,000 人をランダムに選択することは考えられません。したがって、選択したサンプルの一部が大多数を代表できると想定することしかできませんが、実際には、どの個人も大多数を真に代表することはできません。

ウェブサイト分析に AB テストを適用すると、これら 2 つの大きな問題を解決できる理由は、同時に発生するランダムな集団 (サンプルを制限したい場合を除き、サンプルではない) の比較を実現できるためです。この文章は少しわかりにくいですね。簡単に言うと、ABテストは、すべてのユーザーに基づいて、2つ以上の異なる比較対象を同時に比較することができます。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

ウェブサイト分析の一般的な例を見てみましょう。ホームページがあまり良くないと感じたので、デザイン部門に新しいホームページのデザインを依頼します。新しいホームページは素晴らしいですが、現在のサイトユーザーが気に入ってくれるかどうかはわかりません。そこで、AB テストを実施し、元のホームページ (ページ A) と新しくデザインされたホームページ (ページ B) を同時にオンラインにしました。ユーザーは以前の Web サイトのドメイン名を入力したままで、すべてのトラフィック チャネルは以前のホームページ (ページ A) を指し示していました。しかし興味深いのは、すべてのトラフィックがページ A に送られるにもかかわらず、一部のユーザー (通常はユーザーの半数) はページ A ではなくページ B を表示し、引き続きページ B を表示する一方で、他の一部のユーザーはテストの終了までページ A を表示し続けることです。ページ B を閲覧するユーザーは、私たちによって特別に選択されたものでしょうか? いいえ、まったくそうではありません。ページ B には完全にランダムに割り当てられます。

図7

したがって、AB テストは、同じページの異なるバージョンを分析するのに最適です。テストは同時に実行されるため時間の影響を受けず、すべてのユーザーがテストに参加でき、ユーザーの割り当ては完全にランダムであるためサンプルの影響を受けません。

ここで、覚えておく価値のある 2 つの概念について説明します。元のページ A に割り当てられたユーザーはコントロール グループと呼ばれ、ページ B に割り当てられたユーザーは露出グループと呼ばれます。

AB テストは 2 つのオブジェクトをテストするだけでなく、実際には 2 つ以上のオブジェクトをテストするためにも使用できます。2 つ以上のオブジェクトをテストする場合、それに応じてコントロール グループが増加し、各オブジェクトに割り当てられるユーザーの割合がそれに応じて減少します。

ABテストの原理はとてもシンプルですが、他にも注意点や使用方法がいくつかあります。本日の記事ではそれらについては触れません。今後の記事で特別に紹介する予定です。

AB テストは確かにいくつかの難しい問題を解決するのに役立ちます。前のホテル Web サイトの例では、AB テストを使用して、どのような写真やコメントがコンバージョンを増やす可能性が高いかを判断できます。

プロダクトマネージャーは、経験上、清潔なバスルームの写真はホテル全体に対する人々の印象を良くすることができると教えてくれました（実際、この経験はウェブサイト分析、つまりバスルームの写真がより多く見られるかどうかを通じて検証できますが、写真の場所の影響により、この検証は少し面倒です）。そこで、ホテルの写真を3つのカテゴリーに分けました。1つはバスルームのない写真（A）、もう1つは特別な最適化をしていない普通のバスルームの写真（B）、そして最後は選択的に最適化して撮影したバスルームの写真（C）です。これを基に、このホテルの予約ページの特別バージョンを 3 つ作成しました。これらは写真以外はまったく同じです。

元のタイトル: ウェブサイト分析: 主要なデジタル E コマースのオンライン最適化 (パート 2)

キーワード: ウェブサイトのポイント、ビジネス、キー、数字、最適化、各問題、1 つの文、イノベーション、保証、米国、ウェブマスター、ウェブサイトのプロモーション、収益化