LP改善はヒートマップの分析から
LPを利用した物品販売やサービスのお問合せ獲得を狙う企業様にとって、LPの改善は売上を左右する大きな関心事です。実際にほとんどの企業様が、ヒートマップを利用したLP分析が当たり前になっているかと思います。ですが、ヒートマップを使ったロジカルな分析が本当にできていますでしょうか？
今回は私がLPの分析を行う際に見ている、行っているポイントを整理してお伝えします。是非ともロジカルなヒートマップの分析を身につけて、効果の上がるLP改善をおこなってください。
ヒートマップを使った分析って？
LPの分析を行う場合、ヒートマップツールの使用が必須です。市場には様々なツールが存在していますが、基本的に見る項目は”スクロール率”、”熟読率”、”クリック”の３つに絞られます。
＜スクロール率の分析＞
LPに流入したユーザーが、”ページのどの部分まで読み進めたか”を見るための項目です。
スクロール率の分析で確認したい項目は次の３つです。
- ファーストビューでの離脱は、どれくらい起きているか
- お問合せボタンまで到達したユーザーは、全体の何割になるのか
- 商品やサービスを売る上で、重要な内容のコンテンツにユーザーはたどり着いているか
＜熟読率の分析＞
ユーザーが、どこで”スクロールを止めて「見る/読む」といった行動をしているか”を、見るための項目です。熟読率の分析で確認したい項目は次の３つです。
- ”読ませたいテキスト”が、読まれているのかどうか
- ”読みにくい/わかりにくい”ために、熟読率が上がっているコンテンツはないか
- 動画が視聴されているのかどうか
＜クリックの分析＞
ユーザーが”ボタンや画像リンクなどをクリック/タップしているか”を見るための項目です。
クリックの分析で確認したい項目は次の３つです。
- お問合せボタンや遷移リンクがクリック/タップされているかどうか
- LPの途中にあるボタンやタブがクリック/タップされているかどうか
- ユーザーがボタンやリンクと誤認しているものがないか
ヒートマップではスクロール・熟読率・クリックの状況を分析します
LPの改善対象となるパーツ
LP改善をするにあたって”LPのどの部分を修正するのか”を定める事は非常に重要となります。企業様や商品によってLPの構成や内容は異なりますが、基本的に重要なパーツは共通しています。ですので、LP改善を考える際には次の４点を必ずチェックしてください。
＜ファーストビュー＞
ファーストビューは全てのユーザーが最初に目にする、非常に影響力の強いパーツです。ファーストビューでは、ファーストビュー直後の離脱率をみましょう。
LPで一番重要なパーツといえます
ファーストビューでの離脱が少なくなれば、”ユーザーの期待と内容がより一致している”ということが言えます。また、”次のコンテンツの閲覧が進み、申込や購入数が増加する”結果につながります。
＜問合せボタン＞
問合せやフォームへの遷移ボタンは、”LPで意図したアクションをユーザーに完結してもらうため”に用いるパーツです。ボタンの評価は”ボタンへの到達率”と”ボタンのクリック状況”によって判断できます。
ボタンはLPの下部にある場合が多く、到達数も重要な分析項目となります
多くのLPでは、アクションを促すボタンが下部に設置されていますので、ユーザーがボタンに到達しているのか？ということも分析する必要があります。十分な数の到達数がある事を確認した上で、どれだけボタンが利用されているのか？という事をみていきましょう。
＜見てもらいたいコンテンツ＞
LPを構成するコンテンツは商品やサービスによって異なりますが、”ユーザーの購買意欲を高めたい”、”商品に対する興味関心を持ってもらう上で見てもらいたい”コンテンツがあるはずです。それらの評価をするために、”該当コンテンツへの到達率”を見ていく必要があります。
見せる必要のあるコンテンツまでユーザーは到達しているかをみます
せっかくユーザーの興味を得られるコンテンツでも、閲覧される前に離脱が起きてしまえば元も子もありません。コンテンツの閲覧が十分でない場合は、コンテンツの位置を上げたり、間のコンテンツを修正するなど対策が取れますので確認を行いましょう。
＜読んでもらいたいコンテンツ＞
見てもらいたいコンテンツの中でも、より情報量が多いテキスト量が多いコンテンツは、”該当コンテンツへの到達率”と合わせて”該当コンテンツの熟読率”もチェックが必要です。
テキストの場合、コンテンツへの到達と熟読が求められます
内容が濃い・情報量の多いコンテンツであっても、ユーザーには「文字が多いばかりで、面倒くさいコンテンツ」と捉えられているかもしれません。ですので、実際にそのテキストが読まれているのかどうかを、チェックすることが重要となります。
ユーザーセグメントを分けて分析する
ユーザーセグメントを分けて、LPの閲覧状況を分析することは重要です。例えば、商品購入につながったユーザーと、そうでないユーザーの閲覧行動の違いや、自然検索から流入したユーザーと広告経由で流入したユーザーの閲覧行動の違いを把握し、適切なLP改修をする必要があります。
＜ツールによって設定できるセグメントは異なる＞
ユーザーセグメントの切り分けが重要な一方で、ツールによっては分けることのできるセグメントに違いがあります。今回は”PTエンジン”と”Mieruka”を一例として挙げてみます。
PTエンジン
Mieruka
コンバージョンの発生した閲覧、新規/リピートユーザーの区別、流入元別のセグメント、など非常に多岐に渡ってセグメントを切り分けることができます。
Mierukaでは流入元ごとにセグメントを切り分けることができます。コンバージョンの発生した閲覧や新規/リピーターの区別ができないため、分析の精度はやや落ちてしまいます。
まとめ
ヒートマップを使うことで、LPの閲覧状況は視覚的になり、理解がしやすくなります。
一方で、その明確さゆえに分析が感覚的なものになってしまいがちです。ですので、本記事でご紹介した内容を意識し、理論立てた分析を行うことで、視覚的で非常にわかりやすいデータに、ロジカルな解釈を加えることができます。
LPの改善は、売上や成果に直接つながる影響度の高い試作ですので、是非とも分析のクオリティーを向上して、効果の最大化を達成してください。