数値以外の根拠を元にWebサイトを改善！ユーザーテストのススメ

• 集客は増やしているがコンバージョンが増えない
• ページが悪い気はしてるが何が悪いのか分からない
• 仮説の精度が低く、何回改善してもなかなか効果が上がらない

こんなお悩みありませんか？

これらのお悩みを解決するために、Googleアナリティクスのデータを元に分析しても

「それ本当？」

「具体的にどう改善したらいいの？」

となってしまうことも多々あるかと思います。

Googleアナリティクスによる分析は、あくまでも数値から見えた仮説であり、特に改善策はアイデアベースになりがちです。

この仮説が正しいのか検証したい、具体的な改善策をユーザー目線で知りたい…

そんな時に役立つのがユーザーテストです。

こんな時におすすめ

• 具体的な改善策が知りたい
• 数値から見える課題が「なぜ」起きているかを突き止めたい
• Webリテラシーの低い上長にも課題を明確に伝えたい
• 新しい分析を試したい
• 制作担当にユーザー視点を持たせたい
• 競合の機能、コンテンツが気になる

ユーザーテストとは

ユーザーの現実的な状況におけるサイト利用シーンを観察することで、

ユーザー心理や対象サイトの課題･改善余地を把握する手法です。

ユーザーテストの実施手法もオフライン・オンラインとありますが

オフラインの場合は、モニターの募集・モニターへ支払う報酬額・ユーザーテストの実施・録音といったコストが発生します。

マイティーエースではオンラインユーザーテストにより

・安価に

・スピーディに

分析を実現できます。

ユーザーテストの価値

Googleアナリティクスでは分からない

• サイトを利用する際のユーザー心理
• サイトの課題
• 「なぜ」その課題が起きているのか

を情報として知ることができます。

それにより

• Webサイト上にどんな情報が必要か
• サイトの使いやすさはどうか
• 載せている情報が伝わっているか

といった検証が可能で、すぐに改善アクションに繋がるヒントを得られます。

また、Googleアナリティクスはあくまでも「自社サイト内」のデータから解析を行うのに対し

ユーザーテストでは「検索エンジン上」「競合と比較」した場合の良し悪しも検証が可能です。

ユーザーテストとGAの併用がより効果的

じゃあ、数字の分析は不要でユーザーテストだけやっていればいいのか？と言うと、答えはNoです。

Googleアナリティクスと併用することで、ユーザーテストによる改善を最大化させることができます。

ユーザーテストの対象が

• そもそも実はほとんど見られていないページだった
• コンバージョンにはあまり関係のないページだった
• 他にもコンバージョン率低下の大きな要因となるページがあった

といった事が起きると、折角分析・改善しても効果に繋がりにくくなります。

1. まずはGoogleアナリティクスで改善インパクトの大きい課題点を突き止め
2. 何の数値をどこまで改善できればいいかのKPIを決定し
3. ユーザーテストで課題の要因・改善策を探る
4. 改善施策を実施する
5. 改善結果が目標KPIを達成しているか効果測定
6. 目標KPIに未達であれば、次の改善施策を再検討

という流れが最適です。

LPの分析はヒートマップとユーザーテストの併用が効果的

ヒートマップも、Googleアナリティクスと同様に「数値」を元にした解析ツールです。

ページ遷移をしないLPの場合、Googleアナリティクスよりもヒートマップによって課題点の特定をするのが有効です。

ヒートマップ：直すべき場所の特定ができる（定量）

ユーザーテスト：なぜ直すべきか、どう直すべきかがわかる（定性）

の掛け合わせにより、効果を最大化できます。

仮に、ヒートマップデータだけを元に改善をしていると、LPを誤った方向に修正してしまう可能性もあります。

例えば、ヒートマップで熟読されている箇所があったとして

「ここはユーザーにとって有益なコンテンツ！残すべき！」と判断して良いのでしょうか。

ユーザーは、その情報の信憑性を疑っているのかもしれません。

熟読している＝ポジティブな理由とは限らないんです。

ユーザーテスト実施の流れ

とりあえずWebサイトを見てもらって「どう思う？」と聞いても、モニターによって返ってくる答えはまちまちになってしまいます。

• 何を解決したいのか？
• 何が原因と想定されるのか？
• どうすれば検証できるのか？

の事前設計が、ユーザーテストを成功させる上で非常に重要となります。

まとめ

• アクセス解析やヒートマップは行動データを得る
• ユーザーテストはユーザーの心理データを得る

ための手法であり、それぞれに得意・不得意があります。

解決すべき課題に合わせ、最適な解析手法を選び、効果改善に繋げていきましょう。

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