【CV改善】前期間からCV数3倍の改善の手法（AI活用事例あり）

こんにちは、Web365の野田です。
普段、Web365というフリーのWeb担当として、クライアント企業へのWebから売上増を目標に、Webサイト分析改善（分析・制作・マーケティング）をワンストップでサポートしております。
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以前の週報で取り上げた、業務、【LP改善】3ヶ月でCVR約 2.70倍の改善達成について解説します。どうぞ。

【CV改善】前期間CV3倍の改善達成

概要:

• LP改善でCVR2.7倍を達成した具体的手法を紹介

価値:

• 数値改善の実績を示し、LP最適化の重要性を伝える

• 具体的な手法を共有し、即実践可能に

メリット:

• 効果的な改善策を短期間で実施できる

• 成果を可視化し、再現性のあるノウハウとして活用可能

関連サービス（こんなことができます）:

• LP診断＋改善コンサルティングサービス

• A/Bテスト＋ユーザーテストパッケージ

【CV改善】前期間CV3倍の改善達成の手法（AI活用事例あり）

数値状況

改善までの流れ

箇条書きでやったことをあげます。1－6のサイクルを進めていくと数値が改善されます。

1. 現状把握

2. 課題抽出

3. 改善施策立案

4. 施策実装

5. 効果測定

6. 現状把握へ戻るサイクル

具体は

1. 現状把握

   • GA4でサイト全体の重要数値を確認

   • ヒートマップ（Clarity）でLPのユーザー行動を確認

2. 課題抽出

   • 現状把握からの流れで「課題抽出」する

   • GA4

     • LP（記事）流入数、フォーム到達数、CV数、各項目の率、流入媒体内訳の確認
       （Looker studioでダッシュボード作成　※今後記事化）

     • フォームの入力項目率（GTMでイベント作成＋探索レポートのファネル）
       「【GA4 探索】フォーム各入力率をファネル分析の設定例を解説」

   • ヒートマップ（Clarity）

     • CTAのclick数、click箇所

     • スクロール率、離脱率、離脱率箇所
       【ヒートマップ_Clarity】アテンションでユーザー関心度の高いコンテンツを把握分析→施策立案する方法（AI活用事例あり）

3. 改善施策立案

   • 課題抽出の流れから、ユーザー行動の仮説

     • 例　高い離脱箇所

       • →LPの遷移前の期待値が違う

       • →コミュニケーションの流れを改善

       • →流入、LP、各コンテンツ、CTA、フォームまでスムーズな設計

         • 期待値を満たすような情報を質量で訴求（質は下記２つ）

         • 行動を換気する訴求

         • ハードルをさげる訴求

       • 施策

         • 離脱前、コンテンツ改善

         • 離脱前、CTA追加

         • CTA・フォーム等、次行動の文言修正

4. 施策実装

   • 施策を実装、ABテスト、期間比較テストで効果測定へ

5. 効果測定

   • 施策による効果測定で数値を比較、数値が上向きであれば本格実装

   • 数値が上向きと判断しづらい場合、継続か施策の微修正で再度測定

6. 現状把握へ戻るサイクル
   

現状把握はできた→どう改善するの？

上記の流れ、改善は行動喚起とハードル下げの2軸でセクションの情報を充実させるといいです。
さらに改善具体案の出し方ですが、下記３つをやります。

• 自分の頭で考える（ユーザー憑依、過去の知見や発想）

• 競合サイト、類似サイトを参考にする（参考情報から検討）

• AIに聞く（次段落で例提示）

自分の頭で考える（①ユーザー憑依、②過去の知見や発想）

これは、自分の頭で考えるアプローチが２つあります。
①ユーザー憑依（ユーザー行動を辿ってみる）
実際に流入からCVまでの導線をユーザーになったつもり「憑依」して辿ってみることで気づきが得られます。

ざっくり主要な行動と箇所を箇条書すると下記です。

1. 流入

2. LP

3. CTA

4. フォーム入力

5. フォーム完了

上記を今回例で追記しますと、

1. 流入
   たとえばGoogle検索から、特定キーワードで検索し、検索結果の一覧、広告とオーガニックの掲載状況、それらのタイトル、説明、自社と競合サイトをざっとみたうえで「クリック」つまり「流入」したときのユーザーの期待値

2. LP（ランディングページ）
   今回だとLPは記事、検索からの期待値、つまり検索KWに込めた課題とそれを解決できそうなページとして、自社記事を見ている状況
   →FV（ファーストビュー）での印象、期待値ズレはないか
   →そこから次の解決情報を読みたくなるか（スクロール）

3. CTA
   →さらに次の行動（CV、資料DLするためのフォーム遷移ボタン、CTAを押したいか）がしたくなるか

4. フォーム入力
   →LPからCTAへの期待値とズレがないか、FV、フォームを閲覧
   →フォーム入力する（面倒くささはないか）
   →送信ボタンをクリック

5. フォーム完了
   →サンクスページはなにがあるか？
   →自動返信メールを閲覧

上記のように、ユーザーがこの箇所でなにを期待しているか、それを提供できているか、を考えながら、仮説だて、差分を埋めに行くことが改善施策の立案です。

計測データでこれらの行動を計測し、その数値情報で課題箇所を絞ってから進めると効率的にユーザー行動からの仮説改善だてができます。

②これまでに経験値があれば活用する、発想してみる
これはそのままですが、ある程度、セオリーができていきます。
CV率の改善のセオリーは、

「CVに近い箇所から改善」です（下記の優先順位）

1. 商材設計（そもそもCVしたい商材なのか）

2. CV（商材検討の次の判断に値するCVなのか）

3. フォーム

4. CTA

5. LP

6. 流入媒体

この優先順位から判断すると、CV率にインパクトが大きいので、変化、つまり改善されやすいです。

事例具体的な課題発見と改善５つ

今回例ですと、下記です。

競合サイト、類似サイトを参考にする（参考情報から検討）

これは、現在の改善作業を同様に競合も進めています。さらにいえば、改善良好の結果が現在のLPである可能性が高いです。
よって競合や類似のサイトを参考に施策を検討することも有効です。

サイトのリストアップは

• 競合（商材が同じ）

• 類似（商材が違うが、業界が同じ・近い、ユーザーが同じ・近いなど）

また、競合のLPの改善履歴も確認できたらする↓（近日記事化、週報）

AIに聞く（次段落で例提示）

質問は下記（これまでの流れをただただペースト）

AIの回答↓

考えた課題と改善点はとても理にかなっていますね！特に「CTAの期待値とフォームページの期待値ズレ」に注目している点が良いです。いくつか補足・追加の視点を挙げてみますね。

課題への補足

1. CTAのクリック率（フォーム遷移率）

   • 記事の読了率とCTAのクリック率を比較し、CTAを適切な位置に配置できているか検討する（記事の途中やサイドバーにも配置するなど）。

   • CTAのデザインやボタン文言のABテストを実施する。

2. フォーム入力率

   • 入力の手間がかかる項目（例：電話番号、住所など）がないかチェックし、本当に必要な情報のみを残す。

   • 必須項目と任意項目を明確に分け、必須項目を少なくする。

3. 期待値ズレ（CTAとフォームページの差異）

   • CTAに「ダウンロードまで○秒で完了」といった所要時間を記載することで、心理的ハードルを下げる。

   • フォームの上部に「この資料で得られること」を明確に記載する。

4. フォーム入力中の離脱

   • フォーム途中離脱率を計測し、どの項目で離脱しているかを分析する。

   • フォーム入力支援（例：オートコンプリート、入力補助）を活用する。

改善案の追加提案

1. フォームページの信頼性を向上

   • 企業ロゴや「○○社も利用！」といった信頼性を高める要素をフォームの上部に設置。

   • 口コミや利用者の声を軽く掲載するのも効果的。

2. ステップ型フォームの検討

   • 一度にすべての入力項目を見せるのではなく、ステップごとに進めるUI（例：「次へ」ボタンでページ遷移）を試す。

3. CV後の体験向上

   • ダウンロードページに「関連資料」や「次に読むべき記事」のリンクを設置して、関心を維持する。

   • フォーム送信後、すぐに資料をダウンロードできるようにし、メールだけに頼らない。

すでに考えた施策と合わせて、上記のポイントを取り入れると、より高いCV率が狙えそうですね！この中で特に実装しやすいものはどれでしょうか？

以上、AIの回答です。
上記のような回答から使えそうなものを活用するといいです。

今後

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