コンバージョン率とは？計算式と最適化

コンバージョン率は、製品やソリューションがお客様にとってどれだけ魅力的かを測る、マーケティング部門にとって重要な指標です。コンバージョン率は、業界、ビジネスの種類、主要なビジネス目標、ブランド、お客様セグメント、コンバージョン目標、時期、製品のリリース、マーケティング活動など、多くの要因によって異なります。

ここで重要なポイントは以下のとおりです。

• webサイトやアプリのコンバージョン率は、企業がオンラインプラットフォームを使用して、トラフィックを売上に転換している効果を示します。
• セールスファネルのコンバージョン率は、オンラインプラットフォームで、利用者をコンバージョンファネルに誘導している効果を示します。
• コンバージョン率の計算から最も的確な結果を得るには、コンバージョン率に関するビジネス上の問いを明確にすることが重要です。

主な内容：

• コンバージョンとは？
• コンバージョン率の計算式と例
• トラフィックとコンバージョンの測定
• コンバージョン率の最適化とベストプラクティス
• コンバージョン率を最適化する

デジタルマーケティングにおいて、コンバージョンとは、ユーザーがwebサイト、オンラインアプリ、その他のデジタルプラットフォーム上で目標とするアクションやゴールを完了することです。これには、購入やフォーム送信などのイベント (コンバージョンイベントと呼ばれる)、または一定期間内のリピート訪問数などの指標が含まれます。ユーザーが取ることのできる目標アクションは多様ですが、中には特に重要なものもあります。デジタルマーケティングとエンゲージメントの文脈において、目標アクションとはオンラインビジネスにとって価値があるか、成功を示すアクションのことです。

具体的には、購入の完了、新規ユーザーアカウントの作成、動画の視聴、サブスクリプションへの登録などが挙げられます。これらのアクションは、webサイトやアプリのユーザーが、自社の製品やサービスに関心を持ち、積極的に活用し、または購入していることを示しています。

コンバージョン率は、購入、フォーム送信、アカウント作成などの目標アクションを訪問者が完了する頻度を測定します。コンバージョン率を向上させる一般的な方法としては、A/Bテスト、パーソナライゼーション、コンテンツマーケティング、ランディングページの最適化などが挙げられます。

基本的に、コンバージョン率とはコンバージョンにつながった訪問者または訪問の割合です。使用する計算式は、答えたい問いに応じて異なります。

主なコンバージョン率の計算式

最初の2つの計算式はコンバージョン数と総トラフィックを比較し、残りの2つはコンバージョンに至ったトラフィックの割合を測定します。ビジネス上の問いに最も適した計算式を選んでください。

セグメント別コンバージョン率

分子と分母の両方を特定のセグメントに限定することで、訪問者コンバージョン率の計算式をあらゆるオーディエンスセグメントに適用することができます。例：

新規訪問者コンバージョン率 = (コンバージョンした新規ユニーク訪問者 / 新規ユニーク訪問者) × 100

同じ手法をリピーター訪問者、デスクトップおよびモバイルユーザー、またはその他の分析対象セグメントにも活用することができます。適切な計算式は、オーディエンスとコンバージョンイベントの定義によって決まります。

コンバージョン率の計算例

ある小売の工具店のツールカテゴリページでA/Bテストを実施しているとします。

1. エクスペリエンスA (コントロール): 標準ページ、オファーなし。
2. エクスペリエンスB (テスト): 同一ページにツール購入の割引を追加。

各バージョンを閲覧した訪問者と、その訪問者によるツール購入のみを計測する手順は次のとおりです。

1. エクスペリエンスA: 255件の購入 / 2,525人の訪問者 = 10.09%
2. エクスペリエンスB: 382件の購入 / 2,540人の訪問者 = 15.04%

エクスペリエンスBは訪問者コンバージョン率を49%向上させました。この例では、訪問者数とコンバージョン数の両方をツールカテゴリページに限定しています。テストを閲覧しなかった訪問者やページ外での購入を含めると、結果が歪んでしまいます。オーディエンスとコンバージョンの定義は、計算式と同様に重要です。

ファネルコンバージョン率

ファネルコンバージョン率は、チェックアウトなど複数のステップで構成されるプロセスを、訪問者が入口から最後まで完了する効率性を測定します。時系列での完了トレンドの追跡や、離脱が発生しているポイントの特定に活用することができます。

ファネルの起点は、各組織の定義によって異なります。チェックアウトをファネルの開始点と定義する組織もあれば、カートや商品詳細ページなど、より前の段階を起点とする組織もあります。

ファネルコンバージョン率を計算するには、次の情報が必要です。

• ファネル開始の訪問者または訪問: 最初のステップに入ったユニーク訪問者または訪問。
• ファネルコンバージョンの訪問者または訪問: 最終ステップを完了したユニーク訪問者または訪問。

ファネル訪問者コンバージョン率 = (ファネルを完了した訪問者 / ファネルに入った訪問者) × 100

ファネル訪問コンバージョン率 = (ファネルを完了した訪問 / ファネルに入った訪問) × 100

逆の指標であるファネル離脱率を計算することもできます。

ファネル訪問者離脱率 = 1 − (ファネルを完了した訪問者 / ファネルに入った訪問者), × 100

ファネル訪問離脱率 = 1 − (ファネルを完了した訪問数 / ファネルに入った訪問数), × 100

企業のタイプや目標、KPIに基づき、デジタルプラットフォームでのトラフィックをどのように測定するかによって、計算式の分母の値が決まります。

トラフィックを測定する主な方法は、訪問数と訪問者数の2つです。コマースサイトのように、訪問のたびにコンバージョンの機会がある場合は、訪問数を使います。一方、新規アカウントの作成のように、通常1回限りのアクションを目標とする場合は、ユニーク訪問者数を使用してください。

複数回のコンバージョンが発生し得る場合は、訪問者数の集計も有効です。クルーズ旅行サイトはその好例です。訪問者は予約を決める前に、複数回にわたってサイトを訪問し、情報を収集することが多くあります。

トラフィックのコンバージョン状況をより総合的に把握するために、訪問数と訪問者数の両方を分母としたレートをそれぞれ追跡することが効果的です。これはAdobe for Businessが推奨する方法です。

コンバージョン率最適化とは、webサイトやモバイルアプリで購入手続き、フォーム入力、サービス登録といった目標アクションを完了する訪問者の割合を高める取り組みです。

企業がコンバージョン率を改善する一般的な方法は、ページやコンテンツ、アプリの体験に変更を加えてテストし、その効果を測定することです。A/Bテストでは個々のバリエーションを比較でき、多変量分析では複数の変更が互いにどのように作用して結果に影響するかを明らかにすることができます。

コンバージョン率を改善するには、まずベースラインを設定することから始めます。そこから、継続的なテストと一貫した測定によって、何が改善を後押ししているかを把握することができます。

コンバージョン率測定のベストプラクティスは以下のとおりです。

• 週次や月次など、一定の間隔でコンバージョン率を測定する。
• すべてのレポート期間において、トラフィックとコンバージョンを同じ方法で集計する。
• 季節性、プロモーション、キャンペーン活動の変化など、数値の変動に影響している可能性がある要因を特定しながら、変化を注意深く監視する。

例えば、ある企業が過去30日間でコンバージョン率の急上昇を確認したとします。しかし、詳しく分析してみると、割引率の引き上げが注文数の増加をもたらした一方で、全体的な収益は低下していたということが判明するかもしれません。だからこそ、コンバージョン率は変化の背景にあるビジネスの文脈とあわせて評価することが重要です。

コンバージョン率は、業界、企業の種類、主要なビジネス目標、ブランド、顧客セグメント、コンバージョン目標、時期、製品リリース、マーケティング活動など、多岐にわたる要因によって変動します。例えば、B2B企業のコンバージョン率は会計年度の第1四半期に急上昇する傾向があります。また、新規訪問者と再訪問者の間でも差が現れることが少なくありません。

そこで力を発揮するのが、Adobe Customer Journey Analytics です。Customer Journey Analyticsは、お客様データを活用して質の高いオーディエンスセグメントを構築 し、企業が適切な対象者に確実にアプローチできるよう支援します。さらに、個人のエンゲージメントを経時的にプロファイル化 することで、お客様のニーズの把握にも役立ちます。

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