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コンバージョン率最適化（CRO）は、ユーザーやウェブサイト訪問者のうち、望ましい行動（製品の購入や連絡先の残し方など）を取る割合を増やすプロセスです。[1] [2]
歴史
オンラインコンバージョン率最適化（またはウェブサイト最適化）は、ドットコムバブルの余波で、テクノロジー企業が支出についてより意識的になり、ウェブサイト分析にさらに投資し始めたときに、eコマースマーケティング担当者がウェブサイトのパフォーマンスを向上させる必要性から生まれました。バブル崩壊後、ウェブサイトの作成がより容易になったため、ユーザーエクスペリエンスの悪いページが大量に作成されました。2000年代初頭にウェブ上での競争が激化すると、ウェブサイト分析ツールが利用可能になり、ウェブサイトのユーザビリティに対する認識が高まり、インターネットマーケティング担当者は、戦術の測定可能な指標を作成し、ウェブサイトのユーザーエクスペリエンスを向上させるよう促されました。
2004年、新しいツールの登場により、インターネットマーケティング担当者はウェブサイトのデザインやコンテンツのバリエーションを試し、どのレイアウト、コピーテキスト、オファー、画像が最も効果的かを判断できるようになりました。テストはよりアクセスしやすく、知られるようになりました。この形式の最適化は、2007年に無料ツールのGoogle Website Optimizerが導入されたことで加速しました。[3]今日、最適化とコンバージョンは多くのデジタルマーケティングキャンペーンの重要な側面です。たとえば、2017年にインターネットマーケティング担当者を対象に実施された調査では、回答者の50％がCROは「全体的なデジタルマーケティング戦略にとって重要」であると考えていることが示されました。[4]
コンバージョン率最適化は、ダイレクトレスポンスマーケティング（追跡、テスト、継続的な改善を重視するマーケティング手法）と多くの原則を共有しています。ダイレクトマーケティングは20世紀初頭に普及し、1917年に設立され、後にデータ＆マーケティング協会と改名され、 2018年5月31日の発表後に全米広告主協会に買収されたダイレクトマーケティング協会などの業界団体の設立によってサポートされました。 [5]
現代のコンバージョン率最適化と同様に、ダイレクトレスポンスマーケティング担当者も、A/B分割テスト、レスポンス追跡、オーディエンステストを実施して、メール、ラジオ、印刷キャンペーンを最適化しています。[6]
方法論
コンバージョン率の最適化は、ページやプロセスの代替バージョンを系統的にテストし、ユーザーエクスペリエンスの障害を取り除き、ページの読み込み速度を改善することで、特定のアクション（多くの場合、Webフォームの送信、購入、試用版への登録など）を実行するWebサイト訪問者の割合を増やすことを目指します[要出典]。そうすることで、企業はWebサイトのトラフィックにさらにお金を投資することなく、より多くのリードや売上を生み出すことができ、マーケティングの投資収益率と全体的な収益性を高めることができます。[7]
統計的有意性は、テストの結果が単なる偶然に基づいて達成されるのではないことを理解するのに役立ちます。
コンバージョン最適化にはいくつかのアプローチがありますが、ここ数年は主に 2 つの考え方が主流になっています。1 つは、ウェブサイト、キャンペーン、またはランディング ページのコンバージョン率を向上させる最善の方法を見つけるためのテストに重点を置いています。もう 1 つは、最適化プロセスの事前テスト段階に重点を置いています。[8]この 2 番目のアプローチでは、最適化会社は、オーディエンスを理解し、その特定のオーディエンスにアピールするターゲット メッセージを作成するためにかなりの時間を費やします。その後で初めて、コンバージョン率を向上させるためのテスト メカニズムを導入する意思が生まれます。
コンバージョン率の計算
コンバージョン率は、サイト所有者が設定した目標を達成した訪問者の割合として定義されます。コンバージョンの合計数を、Web サイトを訪問した人の総数で割って計算されます。
たとえば、 Web サイトに 1 日に 100 人の訪問者が訪れ、そのうち 15 人の訪問者がメール ニュースレターに登録します (測定対象として選択したコンバージョン)。その日のコンバージョン率は 15% になります。
参照
- 観客スクリーン
- 行動ターゲティング
- コンバージョンマーケティング
- コンバージョン率
- デジタルマーケティングエンジニア
- ダイレクトマーケティング
- インターネットマーケティング
- 多変量テスト
- プロモーション
- 分割テスト
- ウェブパーソナライゼーション
- A/Bテスト
- ユーザーの意図
- 検索エンジン最適化
- Google ページスピード ツール
参考文献
- ^ Saleh, Khalid; Shukairy, Ayat (2010 年 11 月 1 日)。コンバージョン最適化: 見込み客を顧客に変える芸術と科学。カリフォルニア州セバストポル: O'Reilly Media。p . 2。ISBN 9781449397692. OCLC 733752533 . 2021年5月7日閲覧。
- ^ Ash, Tim; Ginty, Maura; Page, Rich (2012 年 4 月 24 日)。ランディング ページの最適化: コンバージョンのテストとチューニングに関する決定版ガイド (第 2 版、イラスト入り)。インディアナポリス: Wiley。p . 13。ISBN 9780470610121. OCLC 751127244 . 2021年5月7日閲覧。
- ^ Page, Rich (2012).ウェブサイトの最適化: 1日1時間. Wiley . ISBN 9781118196519. OCLC 940552907.
- ^ Davis, Ben (2017年10月11日). 「調査によると、2017年にはCROを「重要」と考えるマーケターは減少しているが、この分野は誤解されているのか？」Econsultancy . Centaur Media . 2020年7月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年5月7日閲覧。
- ^ 「ANAがDMAを買収」（プレスリリース）。ニューヨーク市：全米広告主協会。2018年5月31日。2021年1月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年5月7日閲覧。
- ^ Caples, John; Hahn, Fred E. (1997). Hahn, Fred E. (編). Tested Advertising Methods (第5版、改訂版).ニュージャージー州: Prentice Hall . ISBN 9780132446099. OCLC 924986866.
- ^ Goward, Chris (2013). 「テストすべきこと: より多くのリード、売上、利益 のためのコンバージョン最適化」または「最適化されたマーケティングの芸術と科学」。ニュージャージー州ホーボーケン: Wiley。ISBN 9781118301302. LCCN 2012951871. OCLC 1159801038.
- ^ McFarland, Colin (2012 年 8 月 17 日)。実験!: A/B テストと多変量テストによる Web サイトのコンバージョン率の最適化。カリフォルニア州バークレー: New Riders。ISBN 9780133040081. OCLC 817741617. 2021年5月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年9月13日閲覧。