ヒートマップ(SiTest)×記事LPで紐解くユーザーの動き | SiTest (サイテスト) ブログ

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ヒートマップ(SiTest)×記事LPで紐解くユーザーの動き

記事などの評価を用いる場合に「読了率」や「スクロールデータ」を元にユーザーにとって良い記事なのか?良い記事でないのか?を評価する事があるかと思います。

それは記事LPも同じです。ブログ記事などと同様に如何に「読ませる」事ができるのか?が重要です。

記事LPは通常のLPに比べて文字量が多くユーザーに文字を読ませて興味・関心を引き上げて次のページへ誘導させる事を目的としています。

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SiTestのスクロールデータでは訪問者はどこまで読み、どこに興味を持っているのか?或いはどの箇所で離脱しているのか?を知る事により改善に活かす事ができます。

スクロールデータで読み解く

0%地点ユーザーがページに到達した数値でそこからどんどん減少し100%まで到達したユーザーを5%刻みで表示させています。

縦軸は「到達地点」、横軸はページのある地点に対する平均閲覧時間と到達数( 到達率に切替可能) をグラフ化して表示します。
上記の画像では0%地点の到達数が2,472から始まり、そこからどんどん減少している事がわかりますがある地点から減少が多い箇所は非常に要注意です。

上記の画像では0%地点から30%地点までの間で約1,000減少している事がわかります。
上記からユーザーが求めていた情報が不足していたのか?或いはユーザーが求めていた内容ではなかったのか?などの仮説を立てる事ができます。
しかし、一見ユーザーが記事を「よく読んでいる」ように見えるデータにも落とし穴があります。

スクロールデータや読了率以外に注目すべき点とは?

上記のLPでは「記事LP→LP→ショッピングカート→購入」の流れで誘導していますが
どんなに記事の内容を読まれたとしても次の遷移ページへ誘導できなければ記事LPの場合は意味がありません。

例えば記事LPに1,000アクセスがあったとします。その内10%がLPへ遷移した場合は100アクセスLPに到達した事になります。
次に商品を購入しようと考えたユーザーの10%ショッピングカートへ遷移した場合は10アクセスがショッピングカートへ到達した事になります。
さらに10%のユーザーが購入した場合は起点となった記事LPから最終的に商品購入に繋がった数は1となります。

起点となる記事LP1,000アクセスから最終的に商品購入に繋がった数は1ですからCVRは0.1%です。
つまりどこまで読まれたか?だけではなくどこまで読まれてどれだけ次のページへ遷移したのか?までを計測し改善する必要があります。
もちろん記事LP→ショッピングカート→商品購入の遷移も同様にどれだけの数がショッピングカートに遷移したのか?を計測すべきです。

まとめ

WEBサイトやLPには色々なチャネルから流入されます。
例えばリスティング広告ではキーワード(クエリ)、マッチタイプ、広告文、時間帯、エリアなどのターゲティングで質の高いユーザーの流入をさせる事ができるかもしれません。
しかし、本当に質が高いユーザーなのか?質が高いユーザーの動きはどんな動きをしているのか?を可視化しさらにCVRを高めるようにしていきましょう。


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