LPO ヒートマップ

【GoogleAnalyticsだけでは物足りない!】サイト分析のための4つの方法

WEBサイトの改善を行う際、Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを使って
集めたデータを元に、改善を行う方は多いと思います。

もちろん、私もその一人です。
しかし、Analyticsで取れるデータはいわゆる定量的なデータです。
より良いサイトを作り上げていくためにも、定性的なデータは非常に大切です。

今回は、ヒートマップを始めとして
定性的なデータを取ることができる、いくつかの方法をご紹介します。

①クリックマップ

クリックマップでは、ページのどの部分がクリックされたのかをチェックすることができます。
下の図を見てください。

スクリーンショット 2015-12-22 13.54.30

 

 

 

 

 

 

 

赤く染まっているところが、ユーザーがよくクリックしている部分です。
クリックマップによって、自分たちが考えていた以上にクリックされている、
もしくはされていない、ということが発見できます。

おそらく、CTAボタンやリンク、広告などが赤く染まっている場合が多いのではないでようか。

 しかし、ここで注目したいのは、リンクやCTAボタンでもないのになぜか染まっている部分です。
例えば、赤枠で囲まれている、パーセンテージのところにクリックが少し集まっていますよね。

このパーセンテージの部分は、どこか別のページに飛ばしたりするわけではなく
ただ単にパーセンテージを表示しているだけです。

では、なぜこの部分がクリックされているのでしょうか。
おそらく、この数字の内訳や数字の詳細説明があるのでは、とユーザーが予期したからでしょう。

同じようなことは、ECサイトの写真などにも挙げられます。
赤枠で囲まれたところを見てください。
このサイトでは写真にリンクはありません。しかし、なぜか多くのユーザーが写真をクリックしてしまいます。

スクリーンショット 2015-12-22 14.00.12

 

 

 

 

 

 

 

それは、「写真をクリックしたら詳細ページに飛ぶのでは」、「写真が拡大されるのでは」
ということをユーザーが予期しているからです。

しかし、写真にリンクはなく、商品名をクリックしないと先のページには進みません。

予期していることと違うことが起こってしまった場合、
ユーザーにとってそれは、非常に大きなストレスになります。
ストレスが溜まってしまうと、ユーザーはそのページ、サイトから離れてしまいます。

この場合、商品の写真をクリックすると商品詳細ページに飛ぶようにする
など、そのサイトでユーザーが求めている動きを実現してあげましょう。

これは、Analytics などの解析ツールでは見えてこないことで、ヒートマップだからこそ、気づけることなのです。

②スクロールマップ

スクロールマップでは、ユーザーがページのどこまでスクロールしたかのかを
可視化してみることができます。

特に縦に長いページがあるサイトに対して非常に有効です。
下の画像を見ると、ページの中央にある内容がかなり見られているのがわかります。

スクリーンショット 2015-12-21 20.44.28

 

 

 

 

 

 

スクロールマップでのデータを元にサイトを改善していくとき、非常に有効になる手段の一つとして、

よく見られているコンテンツをページの上部に持ってくる方法があります。
これを実践した結果、コンバージョンが大きく向上した、という事例もあります。

ユーザーの動きを可視化して分析する手法は、ヒートマップだけではありません。
マウストラッキング、フォーム解析の二つは抑えておくべき機能です。

③マウストラッキング

マウストラッキングでは、マウスの動きを可視化することで、
ユーザーがいったいどういった動きをしながらページを見ているのかを分析できるようにします。

マウスの動き≒ユーザーの目の動きと捉えても構いません。
つまり、ユーザーがどこを注力して見ているか、逆にあまり見ていないのかを把握することができます。

ユーザーが、AとBの部分を見てからCTAボタンに辿りついたぞ!
Cの部分を見てすぐにコンバージョンしたぞ!といったことを分析することができます。 

下の画像は、マウストラッキングのイメージです。
マウスの動きを赤線で示し、青い点はクリックされたことを表します。

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④フォーム解析

フォーム解析では、フォームの入力画面のどこでユーザーが離脱したかを分析することができます。

簡単な入力作業で済んでしまうものもありますが、
中には様々な情報を入力してもらわなければいけないものもあるでしょう。

そうなったとき、ユーザーは少なからずストレスを感じてしまいます。
最終的にフォームの入力をやめてページから離脱してしまうユーザーもいるでしょう。
ユーザーにとって、どこがボトルネックになっているのか、をフォーム解析では見ることができます。

せっかく、フォーム入力画面まで辿りついているのに、逃してしまうのは痛いですよね。
フォーム解析の分析結果を元に、余計な項目は削除して、より最適なフォームを作りましょう。

 

いかがでしたでしょうか。
一言に「分析」と言ってもその方法は様々です。
手段によって、なにを計測できるかは違ってきますし、そこから導きだせる仮説や改善策も変わってきます。
あらゆる機能を駆使して継続的に分析、改善することで、そのサイトはより良いものになっていくのです。

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