【1時間でデキる】
手を動かしながら学ぶ
Mouseflow
〜 たったコレだけで、2倍以上の問い合わせも夢じゃない！？〜
ヒートマップの利用を検討するお客様の多くがこんな疑問を抱えています
小林（エキスパート）
小林（エキスパート）
🔰このページでわかること🔰
このページでは、どのヒートマップツールでも使える共通分析ポイント２つを、手を動かしながら１時間で習得を目指します！
しかも、、、よくあるハウツー記事のような
- ・クリックされている場所がわかるだけ
- ・スクロール率がわかるだけ
などの“ぶっちゃけ使えば誰でもわかる小手先のテクニックの解説”ではなく、専門的に分析する時の考え方の定石を交えた解説になっています。
小林（エキスパート）
重要なのはCVに近い部分から分析すること
結論から言うと、重要な分析ポイントはズバリ下記の２つ！
- フォームの問題点を見つける
- CVに影響しているページを見つける
なぜなら、CVに近い部分ほど改善した際のインパクトが大きく効果も絶大だから。
ヒートマップツールは沢山のデータが確認できる反面、情報量に圧倒されて何から手をつけていいのかわからなくなりがち・・・
採用サイトを例とすれば
- 応募に直結する応募フォーム
- フォームの直前の仕事の募集要項ページ
まず、これだけにフォーカスすれば、それだけでも改善効果が期待できそうですよね。
小林（エキスパート）
Mouseflowのインストールをしよう
すでにインストール済みの方はスキップしてOKです。
Googleタグマネージャーを使えば1分で完了します！
https://mouseflow-jp.com/mouseflow-install/まだアカウントをお持ちでない方はぜひ無料トライアルを下記から申し込みください。
＼無料トライアルはこちら／分析１｜フォームの分析をしよう
[想定時間30分]
[重要度：★★★★★]
Webサイトの分析では先ほどの図のように、ゴールに近い部分から徐々に問題点をあぶり出すことが定石です。
小林（エキスパート）
当然通常の問い合わせフォームだけでなく、ECサイトなどの買い物カゴや決済ページでも同じようにフォームの分析は可能です。
電話ボタンのクリックなどのコンバージョンを計測したい場合は？
今回は紹介しませんが、Mouseflowではコンバージョンが特定のボタンのクリックであったり、要素の表示である場合も計測可能です。
フォーム分析のポイント
- どの入力項目が原因で離脱しているかわかる
- 離脱してしまった人の画面録画が確認できる
フォーム分析の設定手順
手順01.フォームを追加
まずは「フォーム > フォームを追加」をクリックします。
手順02.フォームのURLを入力して入力フォームの読み込み
計測したいフォームのパスを入力すると、Mouseflowが自動で項目を解析して読み込みます。
手順03.名前を変更したり、不要な項目を削除したりする
読み込まれたフォームはソースコードの英語タイトルになっているので、日本語に編集します。
Mouseflowが解析した項目の中には、ユーザーの入力が不要な項目が含まれている場合があります。
不要なものは「❌」をクリックして削除します。
小林（エキスパート）
計測されたデータの見方
小林（エキスパート）
各数字の見方を図にまとめました。
表示された数字を正しく理解することは仮説を立てる上で必須！
ご自身のデータと照らし合わせながら確認してみてください。
改善案を出そう
ここからが本題です。
小林（エキスパート）
数字を見る時のポイント
基本的に「離脱している箇所をヒートマップツールで洗い出す」 → 「離脱の理由に仮説を立てる」これが基本的な作業です。
今回は下記の離脱項目に注目してみました。
改善案①：フォーム自体の離脱を減らす
フォームに訪れた人が多いのにも関わらず、何もせずに離脱している場合は、何かしらの不安材料があることが考えられます。今回は例として、フォーム送信を後押しするようなコンテンツをフォームの目立つ位置に追加してみました。
改善案②：選択肢に「なし」を用意しておく
プランごとの違いがよくわからないユーザーにとって、プランを選択させるのは少しハードルが高いのかもしれません。今回は例として、「未定」という選択肢をデフォルトに設定して、入力ハードルを下げてみました。
改善案③：入力例を加える
メッセージの入力が必要な場合はどんな文章を送ればよいか迷ってしまいます。今回は例として、プレースホルダーに例文を入力しました。
他にもよくあるフォームの改善項目としては
- 離脱の多い項目を必須項目から任意項目に変えてみる
- バリデーションはリアルタイムで表示する
- 問い合わせ後の流れを簡易的に表示しておく
などがあるので、ご自身のフォームに当てはめられそうなポイントがないか確認してみてください。
レコーディングから仮説を深掘りする
Mouseflowの協力な機能の一つにレコーディング分析がありますが、さらにすごいのはフォームの各離脱項目ごとにユーザーを絞り込んで「特定の離脱した瞬間のレコーディングを確認できる」ことにあります。
小林（エキスパート）
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分析２｜ファネル分析をしよう
[想定時間30分]
[重要度：★★★★☆]
どのWebサイトにも「ユーザーはこういう流れでゴールするだろう」という理想的なページの経路があります。
ということは、「ページ間の離脱を無くすことができればコンバージョンまで辿りつく人数の割合が増える」ということになりますよね？
小林（エキスパート）
ファネル分析のポイント
- どのページで何割で離脱しているのかがわかる
- 特定のページを訪れなかった人のレコーディングが確認できる
ファネルの設定方法
手順01.メニューからファネルを追加する
手順02.ファネルを定義する
ユーザーの気持ちになり、考えられるページの流れを設定します。
後から組み替えが可能なので、まずはざっくりでOK。
小林（エキスパート）
「保存」をするとファネルが生成されます。
ページ間の課題を確認する｜その①
作成されたファネルをもとにページ間の離脱率を確認してみましょう。
まずパッと目につくのはトップページからの離脱が明らかに多いことがわかりますね。
小林（エキスパート）
遷移してみると、トップページを1ページ閲覧して離脱しているユーザーが多いことがわかりますよね。
行の右側にレコーディングの再生ボタンがあるので確認することでユーザーの動きから原因を特定することが可能になります。
小林（エキスパート）
つまり、トップのコンテンツ自体には大きな問題はなさそうだということがわかりますね。
闇雲に全ページのクリック数やスクロール率を確認しても意味がなく、ファネルを元にあたりをつけて分析することが非常に大切です。
ページ間の課題を確認する｜その②
例えばファネルの順番を入れ替えて見るだけでもわかることがあります。
トップの次に訪れているページとしては機能よりも料金の方が割合が高いので、料金の方が関心度が高いということがわかります。
小林（エキスパート）
コンバージョンが上がる法則を見つける
単純に課題を確認するだけではなく、コンバージョン率が上がる法則を見つけだすこともできます。
作成したファネルに対して「改善事例」ページを訪れたユーザーと訪れてないユーザーをそれぞれフィルターをかけてデータを比較してみます。
小林（エキスパート）
それぞれのファネルを作成してみると面白いことがわかります。
なんと、事例を訪れた場合とそうでない場合はCV率に18倍も差があることがわかりました！
小林（エキスパート）
得られたデータを改善案に落とし込むのであれば、改善事例ページへのリンクを目立たせて設置することや掲載事例の拡充が良さそうです。
このように、ファネルを使いつつ、条件でフィルタリングしていくことで改善に繋がるルールの発見に至ることも大いにあります。
Mouseflowでフィルタリングできる項目
- 国/地域
- ブラウザ別
- デバイス別
- 新規・訪問ユーザー
- 流入チャネル（検索/広告/SNSなど）
- 最初に入ったページ、離脱したページ
- 特定の動きを行ったユーザー
小林（エキスパート）
その他の便利な機能
Mouseflowでは分析を支えるために他にも痒いところに手が届く様々な機能が備わっています。
- 関係者のIPを除外して分析の対象外とする
- 特定の行動に対してタグをつけてフィルタリング条件に組み込める
- 任意の内容でのアンケートポップアップの表示
小林（エキスパート）