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ABテストのためのGA4ブーストパッケージ

プロ仕様のGA4で、効率的なサイト改善と正確なABテスト検証を。

Section titled “プロ仕様のGA4で、効率的なサイト改善と正確なABテスト検証を。”

導線のクリックやコンテンツの視認などの、 ユーザーの行動を明らかにする詳細なデータが、 短納期・低価格であなたのGA4に送信されます。

なぜこのブーストパッケージが必要か?

Section titled “なぜこのブーストパッケージが必要か?”

その1.ABテストの効果検証を正確に行うため

Section titled “その1.ABテストの効果検証を正確に行うため”

正確な効果検証を行うと、より良い示唆が得られ、確度の高い展開案を生み出せます

そのためには、ABテストから得られたデータを詳細に分析することが重要です。

たとえば、1つのABテスト施策によりCVRが改善したとしても、

その結果に満足して終わるのではなく、得られたデータを深掘りして新たなABテストに繋げることで、

最終的にCVRの上昇幅を2倍にまで引き上げる、といったようなことを実現できます。

美容系ECサイトを運営するA社の事例

A社は、カート画面にあるCTAボタンのテキストを、

「会員登録して購入」から「購入者情報を入力」に変更するABテストを行いました。

その結果、テストパターンの方が 売上・CVRともに 1.1倍(110%) という非常に高いパフォーマンスを示しました。

しかし、私たちがさらに細かくデータを分析して、展開案として新たなABテストを実施したところ、

最終的には 売上・CVRともに 1.2倍(120%) にまで引き上げることができました。

Section titled “最終的には 売上・CVRともに 1.2倍(120%) にまで引き上げることができました。”

最初のABテストと比べると、2倍の改善幅(+10% → +20%)を実現できたことになります。

詳細なデータ分析により明らかになった事実は、次の通りです。

  1. CTAボタンのクリック率は 1.3倍(130%) にまで増加
  2. CTAボタンのクリックで遷移するフォームの突破率は 0.85倍(85%) に減少
  3. フォーム項目を1つでも入力したユーザーの割合は 0.8倍(80%) に減少
  4. フォーム項目を1つでも入力したユーザーのフォーム突破率は 1.1倍(110%) に増加

つまり、CTAボタンのクリック率は大きく改善したものの、その後のフォーム突破率は悪化しており、

差し引きしてトータルでは売上・CVRが改善する結果となっていたのです。

さらに、フォーム項目を1つも入力しないまま離脱したユーザーの割合が増えていたことから、

「フォーム突破率が悪化した主な要因は、フォームの中身ではなくフォーム上部のテキストにあるのではないか」

という仮説が立案されました。

実際に、テストパターンのフォーム画面には「会員登録」というテキストが残っており、

購入者情報を入力」というカート画面でのCTAボタンとの整合性が取れていませんでした。

この点を踏まえ、カート画面のCTAボタンに合わせてフォーム上部のテキストも変更することで、

フォーム画面での離脱を抑え、最終的な売上・CVRを最大化することができました。

その2.ABテストの勝率を高めるため

Section titled “その2.ABテストの勝率を高めるため”

新しいコンテンツの設置や改修、CTAのテキストや購入フローの変更を行うにしても、

サイト全体のCVRや、特定ページのPV数、参照元などの基本データだけでは、クリティカルなテスト内容にはなり得ません

詳細なデータ分析により、ABテストの勝率を高めることができます。

ABテストを実施する前に、テスト対象のコンテンツに関するデータを計測・分析しておくことで、

そのコンテンツの変更がどれほど多くのユーザーに影響を与えうるのかを確認し、

効果のないABテストを実施してしまうという事態を未然に防ぐことができます。

ブライダル系サービスを運営するB社の事例

B社は、LPにて「競合比較表」での訴求内容を改修するABテストを行いましたが、

オリジナルとテストパターンに有意な差はないという結果に終わりました。

しかし、相談を受けた弊社が改めてデータを深掘りしてみると、

そもそも該当コンテンツをきちんと視認したユーザーは10%にも満たないという事実が判明しました。

「競合比較表」は横に長く、スマホでは横にスクロールしないと全体を見ることができないようになっており、

きちんと全体を視認しているユーザー数が、B社の想定よりもかなり低かったのです。

これでは、いくらコンテンツの効果が高かったとしても、CVRは改善されにくいでしょう。

このようなデータ分析を、ABテストを実施する前に行うことで、より成果に繋がりやすいテストを立案することができます。

実際に、データ分析の結果をもとに、

訴求内容はそのままに、スマホの横幅に収まるようにデザインを刷新して再度テストを実施したところ、

テストパターンの方が CVR 1.05倍(105%) という高いパフォーマンスを示しました。

GA4は、初期設定のままでは計測できるデータが少なく、

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効率的なサイト改善や正確な効果検証は難しいでしょう。

このブーストパッケージは、すでにGA4を導入されている方に向けて、

追加で「サイト改善や効果検証を十分にできるGA4」を構築する、安価でミニマムなパッケージとなっています。

導入後、できるようになること

Section titled “導入後、できるようになること”

ユーザーのすべての行動をトラフィック。

Section titled “ユーザーのすべての行動をトラフィック。”

ページの良し悪しを、PV数やCVRという基本指標だけでなく、 「どこがクリックされているか」「どこまでスクロールされているか」 などの観点も含め、多面的に評価できるようになります。

ABテストの成功率が上がり、効率的なサイト改善が可能に。

Section titled “ABテストの成功率が上がり、効率的なサイト改善が可能に。”

ABテストを実施する前に、 対象ページを詳細に分析しておくことで、 効果のないテストを防ぎ、成功率を上げられます。

また、ABテストから得られたデータを詳細に分析することで、 展開案として新たなABテストを実施し、 より良いパターンを見つけることもできます。

サイト改善・効果検証のためのGA4ブーストパッケージ

Section titled “サイト改善・効果検証のためのGA4ブーストパッケージ”


✔️ クリックやスクロール等の詳細データを送信

✔️ 構築後、データの抽出方法までレクチャー

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