ブランド買取F社様┃ヒートマップ解析、仮説立てからA/Bテストまでトータルな実施で問い合わせ数が 2倍以上にアップ! | SiTest (サイテスト) ブログ

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ブランド買取F社様┃ヒートマップ解析、仮説立てからA/Bテストまでトータルな実施で問い合わせ数が 2倍以上にアップ!

導入事例:ブランド買取専門店 F社様

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F社様は、様々なブランド品買取を行っており、東京や大阪にも店舗を構えている人気のブランド買取店です。
インターネットでの情報発信や査定も早くから行っており、宅配買取、出張買取、店頭買取以外にも、写メールや LINE を使ったかんたん査定など、様々な方法で気軽に査定、買取を行えるようなメニューをお持ちです。
ブランドごとや品目ごとに様々なページを運営しており、弊社では各ページの最適化を承っております。
今回は、ヒートマップ解析、A/Bテスト を駆使した PDCA サイクルによって、コーポレートページからの問い合わせ数が増加した事例をご紹介いたします。

1.ヒートマップ解析で課題点を見つけ出す

このブランド買取専門サイトは、圧倒的にスマートフォンからの流入ユーザーが多く、PC からの流入ユーザーのおよそ4倍でした。そのため、まずはスマートフォンサイトの最適化を優先することにしました。

どのような構成だったのか?

元のサイトはこういう構成でした。
ウェブサイトを長く運営されており、コンテンツがどんどん増えてしまったことで、構成が複雑となり、ユーザーが本当に見たい情報をすぐに探し出せない状態となっていました。
スクロールを見るヒートマップの結果です。

そこで、構成を変えた2つのパターンを作成し、オリジナルを含めた3パターンで ABテスト を行うことにしました。

2.仮説を実際に検証する

SiTest では、中のエディタでかんたんに A/Bテスト を作成することができます。
【ヘルプ:ABテストについて
今回、オリジナルを含めた3パターンで A/Bテスト を行いました。

A/Bテストで、あっという間に CVR アップ!

その結果がこちらです。コンバージョンポイントは、買取申込みのサンクスページに設定しました。

オリジナルパターンに比べ、2倍以上の CVR になっています。
パターン1のヒートマップデータはこうなりました。

ユーザーの動きが、目に見えて変わっていることがわかります。

大規模サイトでなければ、なかなか1回のテストで有意な差のつくデータは得られにくい事が多いです。優位な差がつくまで長期間に渡り同じテストを継続するよりも、ある程度の段階で傾向を把握しながらまた仮説を立て、A/Bテスト次々と行っていくほうが、サイト改善には望ましいと考えます。今回のテストも、この結果で終わりではなく、何度も仮説を立てながらテストを繰り返し現在に至ります。

3.いろいろな視点で、テストを繰り返すことが必要

今回は、1回のテストを実例に上げさせていただきましたが、この会社様は引き続き、現在に至るまで、Google Analytics によるアクセス解析、SiTest によるヒートマップ解析から課題点を見つけ出し、A/Bテスト で検証する作業を繰り返し、申込みの件数を増やし続けています。
何度も繰り返すことで、よりそれぞれのサイトのユーザーにフィットしたサイトへと近づいていきます。地道な作業ですし、時には結果が出ないときもあるかと思いますが、諦めないで PDCA サイクルを回し続けていただき、結果へとつなげていただければと思います。

弊社では、自社で全てができないというお客様のご要望にお応えし、解析レポート、ABテストコンサルなど、様々なサービスをご用意しております。
(参考:サイト改善サポート・運用代行・サイト制作サービス
弊社のコンサルタント、アナリストが全力で貴社のビジネスに寄り添い、結果へとつなげてまいります!


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