Web接客が失敗する企業の共通点

こんにちは。Ptengineを提供するPtmind の窪田と申します。

Ptengineはサイトの分析から施策までワンストップでやっちゃうツールですが、その会社で色々やっています。

肩書きちょいちょい変わりますが、下記のような形で露出させていただいたりしてますので自己紹介までにご覧ください。
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PtengineもWeb接客機能があるのですが、Web接客をただのポップアップツールとして真価を見いだせない方が非常に多いです。

ツールの活用支援もしている私の経験ですが、ワークしない企業様にはいくつかの共通点があるのでご紹介出来ればと思います。


たいていKPIツリーを作っていない

まず指標の粗さは根本的に直さないといけません。CVR、CVは目標として当然ですが、結果指標であり途中の体験の改善には使えないですよね。

身振りや表情、言葉、間、頻度といった複数の要因でその人の人柄が認識できるのと同様に、サイトでの体験もチェーンのように繋がっているため、一部だけ変化させたとしても売上やコンバージョンに寄与するのは微々たるものだと認識をおいたほうが良いです。

もちろんかなりユーザー視点に立てば、1つの施策がCVRを押し上げることもあります。

ただし、それには全体を俯瞰して弱点を導き出すセンスか、ユーザー動線における各ポイントでの定量的な情報が前提にないと土台無理な話です。

つまり、「とりあえずやってみる」というのは無駄骨になってしまうのです。

そこで体系的にやることで成功率を高める為にやることの一つがKPIツリーをつくるという行為です。

KPIツリーの例

売上に起因する数値を分岐に分岐を重ねてドリルダウンすることですね。

例えばコンバージョンは訪問数×CVRで導き出せますが、それぞれも更に分解できます。

CVRは基本的に流入から離脱するまでのステップにおける離脱率の足し算を100%から引いたものなので、直帰率+中間ページ離脱率+フォーム離脱率、、、といった形で指標を枝分かれさせることができますね。

訪問数であれば、検索エンジン+広告+SNS、、など流入元で分けられます。

新規訪問+リピート訪問といった形でも分けられますね。

このように分ける方法は様々ありますが、より課題を得られやすい形で分けます。

するとどの指標をどの程度あげるとどの程度CVに影響するかが計算できます。

つまりこのツリーを元に施策を回せば目的を持った活動になり、ワークするようになるのですね。

良かったのか悪かったのかレビューできない

さあ、今実施しているキャンペーンのポップアップ出しました。その経由からコンバージョンした人が何人かいました。

しかしコンバージョン数の変動がこのポップアップが起因しているか判断できないはずです。

「前月よりちょっと増えたかな?」
「前月よりちょっと減ったけど時期的な問題かな?」

これで今後も同じ施策を工数かけてやっていくかどうか判断できるでしょうか。

その施策にどの程度の給与レベルの人の何時間の工数が割かれましたか?

その工数が新たに生まれたCVの価値と見合うかどうか判断するには、そのポップアップを出したときと出さなかったときの差が出ないといけません。

これはいわゆるコントロールグループという考えのABテストが必要です。

コントロールグループとは
科学者は、テストグループとコントロールグループに対して可能な限り同様の条件を作成することにより、特に実質的な変動が研究対象の受信または受信のみである場合に、誤った結果を排除することで、テストしたい何かの真の効果を判断できます。

https://www.netinbag.com/ja/science/what-is-a-control-group.html

簡単にいうと、そのポップアップを出したグループと出さなかったグループで指標への影響度をテストする、ということです。

ですのでPtengine にはその機能があるのですね。出した場合と出さなかった場合でどの程度指標に起因したのか一目瞭然でわかるようになっています。

Ptengine A/Bテスト結果レポート


浅い仮説でやってしまう

そのポップアップは誰のどのような機会を作るものですか?その誰は訪問ユーザーのどの程度の割合いますか?

「サービスについて知らない人が多そうだから初めてガイドを出してみよう」としたとすると、サービスについて理解がある人は対象外となりますよね。

「サービスについて知らない人、知りたいと思っている人」がどの程度いるか、そのユーザーがどのような情報を知りたいかを深く考えて仮説を立てなくてはなりません。

Ptengine ではセグメント機能付きのヒートマップがあるので、初めてきたユーザーがどのように行動したかがわかり、どのような情報を求めているかがわかります。

また、初めてきたユーザーというグループを作ってそのユーザーのみに配信することができるので、先ほどの情報と併せて、最適なユーザーに最適なコンテンツを提供することができます。

配信対象となるユーザーグループの指定


このようにデータをみながら仮説を立てることで、結果的にユーザー視点でかつデータドリブンな活動になります。


片手間で運用する

ここまで見ていただいた通り、思いつきでのWeb接客は給料泥棒になりかねないだけでなく、成果に直結するか曖昧と判断されやめてしまうことで成長機会をみすみす逃してしまうことになります。

すぐに出せるから、とすぐに片手間で施策に走るのではなく、上記のような段階を踏める環境の上で実施することで成功に近づける投資を行うことをおすすめします。

Ptengine ではトライアルもできるのでうまくいかなかった人は是非試してみてくださいね✊

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