ソウルドアウト株式会社

Ptengineで、記事型ランディングページの読了率や離脱率を大幅に改善しています

新規ユーザーが多いレコメンドウィジェット型広告とリターゲティング広告から来たユーザーの記事の読まれ方をセグメントごとに切り分けを行うことで、より記事型LPの効果を高められます。

ソウルドアウト株式会社

坂本真由子氏

のようにPtengineでビジネスを成長させよう

Ptengineは、企業の業種や規模に問わず、誰でも簡単にユーザーの理解に基づいて継続的にオンラインビジネスの収益を向上させられることを支援するサービスです。

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Ptengineで、記事型ランディングページの読了率や離脱率を大幅に改善しています

  • 記事の読まれ方を見て、コンテンツを改善
  • 読了率、離脱率を大幅改善

コーポレートプロフィール

ソウルドアウト株式会社
地方・中小・ベンチャー企業を対象に、Webマーケティング支援を行うソウルドアウト株式会社。2,500社以上の取引の中で得たノウハウを活かし、全国23拠点から日本全国へ事業展開をしています。

これまでの課題

  • 使用するヒートマップツールの再検討の必要
  • 記事型ランディングページがどういう読まれ方をしているのかを知りたい

Ptengineを選定した理由

  • PC、スマホ、タブレットのマルチデバイス対応
  • セグメント別にヒートマップの出し分けができること

Ptengineへの評価

  • 記事の読まれ方を見て、コンテンツを改善
  • 読了率、離脱率を大幅改善

インタビュー

手頃な価格で、必要な機能がそろっているPtengineに乗り換え

SOLDOUT お客様事例 Ptengine

ソウルドアウト株式会社 WEBマーケティングサービス本部 クリエイティブソリューション部 部長補佐 坂本真由子氏に、Ptengineの導入の背景、活用状況、今後の期待などについてお話をうかがいました。

Q: Ptengineを導入した経緯を教えてください。

坂本氏:
以前に使っていたヒートマップツールの価格変更をきっかけに、利用するヒートマップツールを再検討することになりました。

弊社のクライアントの多くは中小企業で、ツールにかけられる予算が限られています。そこで価格と機能性のバランスを考えた時、私たちの条件にもっとも合ったのがPtengineでした。

具体的にほしい機能として見ていたのは、PCだけでなく、スマホ、タブレットなどのマルチデバイスへの対応や、新規訪問者/リピート訪問者、コンバージョンした人/しない人など、ユーザーのセグメントに分けた計測機能などです。

Q: Ptengineは主にどのようなサイトで活用されていますか?

坂本氏:
ランディングページ(LP)やWebサイトの改善などにも活用していますが、最近は“記事型のLP”の改善での利用が増えています。

記事型LPが増えた背景には、レコメンドウィジェット型の広告サービスがあります。ニュース記事などの下部に「あなたにおすすめの記事」や「この記事に関連する記事」と表示される枠に広告を表示させるものです。読んでいる記事の興味・関心に合わせて広告が表示されるので、リンク先としては通常のLPよりも記事型LPの親和性が高くなります。

現在は自分たちで制作した記事型LPのほぼすべてにPtengineを導入し、ヒートマップでLPの効果の分析と改善をしています。

ユーザーによって読み方がここまで違う!広告の種類に合わせて記事を最適化

Q: 主にどんな指標に注目していますか?

坂本氏:
記事型LPをきっかけに商品やサービスに興味を持っていただきたいので、ユーザーの興味を喚起するよいコンテンツができているかどうかに注目しています。

そのため特に重視しているのが、コンテンツの離脱率/読了率と獲得ページへの遷移率、コンバージョン率ですね。段落ごとに離脱率をチェックして、離脱が多いコンテンツを改善しています。

例えば実際にあるLPをヒートマップで分析してわかったことは、共感を得るために入れていたユーザーの状況のセリフの部分や、冒頭の段落は「不安ですよね?」という呼びかけで終わっていた部分が読み飛ばされていたこと。

そこであまり読まれていない部分を削り、冒頭の段落の内容も「その不安を解決する方法をお知らせします」というように、この記事で知ることのできる情報についてまとめる形に修正したところ、冒頭の離脱率が10パーセント以上改善しました。

Q: それは大きく改善できましたね。選定要因の中でユーザーをセグメント別に分析したかったというお話がありましたが、何か事例はありますか?

坂本氏:
ある化粧品メーカー様では、レコメンドウィジェット型広告やリターゲティング広告など、複数の種類の広告で同じ記事型LPを配信しました。広告の特性から、レコメンドウィジェット型広告は新規ユーザー、リターゲティング広告は一度訪問しているユーザーが多いと仮説を立てていました。

そして実際にPtengineでセグメントごとに切り分けを行って、それぞれの広告から来たユーザーの記事の読まれ方が仮説どおりかを検証しました。例えば新規ユーザーが多いレコメンドウィジェット型広告も、ユーザーの中にはじっくり読んでいる人もいて、ヒートマップで見ると記事が全体的に赤くなりました(赤は読まれている部分)。一方でリターゲティング広告のユーザーは一度来ているので、記事全体はそれほど赤くないのですが、モチベーションが高いこともあって、遷移先のボタンやリンクが最も高くなっていました。

このような広告の種類などのセグメントに合わせた分析で、より記事型LPの効果を高められます。

Q: 他にもヒートマップの活用事例があれば、教えてください。

坂本氏:
あるアパレルメーカーの記事型LPをアテンションヒートマップで分析したところ、「商品の魅力6つ」というコンテンツのうち、特に価格に関する情報が読まれていることがわかりました。そのため、現在は価格に関するコンテンツを中心に記事を改修中です。

また、クリックヒートマップからは、リンクの形式や設置箇所の違いによる効果の変化もわかりました。より目立つボタンやバナーもある程度クリックされていましたが、意外にも文章内に溶け込んでいるテキストリンクがよくクリックされることがわかりました。このようにヒートマップ分析でリンク1つにも、よりユーザーにクリックしてもらえるよう工夫ができるようになりました。

Q: Ptengineの結果をしっかり分析し、上手に改善に役立てていますね。

坂本氏:
いえいえ、まだまだです。先日も、Ptmindのコンサルタントに勉強会を社内で開催していただき、いろいろな機能を教えていただき大変助かりました。これからも社内でノウハウを蓄積し、お客様の成果向上に役立てていきたいと思います。

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