コンバージョンレートとは?【定義から改善方法まで徹底解説!】

サイト改善|更新:2019.07.04|公開:2017.08.30

こんにちは。アクセス解析の人工知能「AIアナリスト」マーケティングチームの横山です。
今回はコンバージョンレートについて基礎からご紹介します。

コンバージョンレートはWebサイト運営において最も基礎的かつ重要な指標です。
Web担当者の方々にとっては日頃からよく耳にするワードかと思いますが、意外にきちんと理解できていない方も多いようです。
コンバージョンレートの理解が曖昧では、成果につながるアクセス解析は到底できません。

そこでこの記事では、コンバージョンレートの定義から、コンバージョンレートの向上の方法までご説明します。
コンバージョンレートをしっかり理解して、成果につながるアクセス解析を目指していきましょう!

目次

コンバージョンレートとは?

コンバージョンレートとは、サイトの訪問者数のうち、”サイト運営者の想定する成果”に結びついた訪問の割合のことをいいます。
コンバージョン率とも呼ばれ、CVRと略します。

サイト運営者の想定する成果をコンバージョン(CV)と呼び、このコンバージョンの達成率をCVRと呼ぶのです。
ちなみに、コンバージョンは英語で書くと「Conversion」となります。「転換」という意味です。「それまで投入したコストが成果に転換する」という意味合いです。

サイト運営者の想定する成果はサイトの種類などによって変わりますが、以下のようなものがあります。

サイトの種類 コンバージョンの一例
ECサイト 商品の購入
サービス・ブランド紹介サイト 予約・サービスの申込み
人材系サイト 応募
採用サイト 採用応募

コンバージョンに関する基礎知識やGoogleアナリティクスの設定方法については、別記事「コンバージョンとは? Googleアナリティクスでの設定方法まで解説」で詳しく紹介していますので是非ご覧ください。

これらのコンバージョンの数を訪問数で割れば、コンバージョンレートを算出することができます。
つまり、

コンバージョンレート(%)=コンバージョン÷訪問数×100

ということになります。

例えば、サイトに1000人の訪問者があり、その内200人が商品を購入してくれたとすると、コンバージョンレートは20%ということになります。

コンバージョンレートから何がわかるの?

コンバージョンレートから何がわかるのか、例を見ながら理解していきましょう。

 

コンバージョンだけではわからない、本当に重要なページがわかる!

例えば、サイトをアクセス解析したところ、以下のようなアクセス状況であることがわかりました。

  訪問数 コンバージョン数 コンバージョンレート
ページA 100 20 20%
ページB 1000 100 10%

まず、サイトの目標にあたるコンバージョン数を見比べてみると、ページBの方がページAの5倍のコンバージョンを獲得できています。

しかし、より改善すべきページはページBです。
なぜなら、ページBはページAの10倍もの訪問数があるにも関わらず、ページAと比べてコンバージョンレートが半分しか無いからです。
コンバージョンに繋がるチャンスの多くを無駄にしてしまっている”もったいない”状況にあることがわかります。
ページのレイアウトを変更したり、購入ボタンを大きくしたりするなどの改善を行い、コンバージョンレートの向上を図る必要があります。
コンバージョンレートの高いページAを参考にするのも良いかもしれません。

ページAのように、訪問数を増加させるには広告を出稿するなどコストがかかる対策となる可能性がありますが、ページBの場合にはページ内を改善することが主な対策となるため余計なコストがかかりません。
改善にかかる手間やコストの面から考えると、この場合にはコンバージョンレートに注目してページBを改善した方が、効率的なコンバージョン向上策といえるでしょう。

サイトの目標をわかりやすく数値として表してくれるコンバージョン数ばかり気になってしまいがちですが、コンバージョンレートも重要な指標です。コンバージョン数だけではわからない、本当に改善すべきページを発見できるのです。

コンバージョンレート向上につながる課題が発見できる分析方法

ここでは、コンバージョンレート向上のための分析方法の一例をご紹介します。

コンバージョンを増やしたいからといってサイト内のページを手当たり次第に改善しても、コンバージョン数向上の効率的な対策とは言えません。訪問者があまり多くないページを大量に改善するよりも、ボリュームゾーンを探し出して集中的に改善を行った方が、効率的なコンバージョン数向上対策となります。

 

1) ボリュームゾーンを把握する

まず始めに、ボリュームゾーンを特定します。ボリュームゾーンとは多くのユーザーが訪問する場所のことです。

サイトのCV数を上げようと思っても、あまりユーザーの見ていないページを改善しても全体への影響はほとんど出ません。サイトを改善する際は、よくユーザーに見られているページから改善していくことで効率的にCV数を増やしていくことができます。

ボリュームゾーンは、

  • サイト閲覧時のデバイスは何か
  • どこからサイトを訪れたか
  • サイト訪問時に最初に見たページはどこか

の3つの側面から絞っていきましょう。

単にページだけを見て、このページが最も見られている、と判断しても、そのページを見ているユーザーがPCで見ているのか、スマホで見ているのか、によってサイトの運用の仕方は大きく異なります。また、検索から流入してくるのか、広告をクリックして流入してくるのか、によってもユーザーの状況は異なるためやはりサイトの運用の仕方は異なります。
そのうえ、最初に見たページがトップページか個々の記事ページかによっても、ユーザーの求めているものは異なります。
そのため、「サイト閲覧時のデバイスは何か」「どこからサイトを訪れたか」「サイト訪問時に最初に見たページはどこか」の3つの組み合わせで、最もボリュームゾーンとなる部分を特定するのです。
例えば、アクセス解析の結果、

  • スマホ使用
  • Google検索からサイトを訪問
  • ページAを最初に見ている

という条件のユーザーがボリュームゾーンであれば、まずはその条件にあてはまるユーザーのみをターゲットとしてサイト改善を行うことが全体のCV数アップに直結します。

 

2) コンバージョンレートが高いのにあまり見られていないページ/コンバージョンレートが低いのによく見られているページを抽出する

サイトのボリュームゾーンを把握したら、そのボリュームゾーンの中で、CVRが高いのにあまり見られていない/CVRが低いのによく見られているページを抽出しましょう。
これは、バブルマップを作ってみるとわかりやすいです。

バブルマップ

縦軸にCVR、横軸に訪問数、バブルの大きさがCV数を表わすようにバブルマップを作成します。
このバブルマップを見ると、どのページがCVに影響を与えているのかを視覚的に判断することができます。
バブルマップの左上にあるページは、CVRが高いのにあまり見られていないページです。ここに位置するページをもっと見せるようにすれば、全体のCV数が効率的に増やせます。
逆にバブルマップの右下にあるページは、CVRが低いのによく見られているページです。ここに位置するページを見せないようにする、またはCVRが上がるように改善すれば、全体のCV数が効率的に増やせます。
なお右上にあるページは、訪問数が多く、CVRも高いので、現状改善の必要のない良いページとして考えられます。左下にあるページは訪問数も少なくCVRも低いので、特に運用の必要のないページでしょう。

このように、ボリュームゾーンの中でCVRが高いのにあまり見られていない/CVRが低いのによく見られているページを抽出することで、全体のCV数を効率よくアップさせるための課題が見つかるのです。
この手法については、詳しくはこちらの記事を見てみてください。

ちなみに、先ほどの例で見てみると、

  • スマホ使用
  • Google検索からサイトを訪問
  • ページAを最初に見ている

というボリュームゾーンのユーザーが見たページを調べてみた結果、ページBは見たユーザーのCVRが高いにも関わらずあまり見られていない(つまりバブルマップの右下に位置するページ)、というアクセス解析結果が得られたとします。

その場合、ページAからページBへの動線を強めれば、効率的にCV数を増やすことができます。
つまり、アクセス解析の結果、ページAからページBへの導線が弱い、というCV数アップにつながる課題が得られたということです。
また、同様に、ページCは見たユーザーのCVRが低いにも関わらずよく見られている(つまりバブルマップの左上に位置するページ)、という結果が得られたとします。
その場合は、ページAからページCへの導線を弱めるか、ページCをよりCVしてもらいやすいページに改修する、という改善が有効です。

まとめ

コンバージョンレートの定義、活用法と、コンバージョンレートを向上させる具体的な方法についてご紹介しました。
コンバージョンレートは訪問数のうちどれくらいの人がコンバージョンに至ったのかという割合です。コンバージョンレートを用いれば、コンバージョンだけではわからない本当に重要なページがわかります。しっかりと理解してアクセス解析に活用していきましょう。

とはいえ、本記事でご紹介したような分析を細かく正確にやろうとすると、1サイトあたり数日はかかってしまうでしょう。それを毎月行っていくとなると、それだけでかなりの工数になってしまいます。

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これを読んでGoogleアナリティクスを賢く使いこなしていきましょう!

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この記事を書いた人

横山 崇

マーケティングチーム所属。工学系の大学院生です。

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