ジム運営A社様 | ヒートマップ解析とA/Bテストがしたくなる！ ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

導入事例：ジム運営A社様

この記事を今から見ようと思っている多くの方は何とかLPの改善を図りCVRを高めたいと思いこの記事に辿り着いたはずです。
今回はヒートマップ×ABテストを組み合わせて離脱数、平均閲覧時間の改善方法をご紹介していきます。
ぜひ一度この記事を読んだ後にヒートマップで分析し、ABテストを行い検証してください。

今回の事例となるクライアント様は主要都市でパーソナルプライベートジムを運営しているクライアント様です。主に業界では著名なトレーナーを採用しており、本格的にトレーニングを行いたいと考える顧客の集客用LPとなります。

縦長LPの場合はストーリー性をもたせながら商品やサービスの魅力を伝えることにより
興味を惹きつけて最終的にコンバージョン（購入、申し込み等）させることを目的として作られます。

しかし、ユーザーがLPに到達してからすぐに離脱されてはいつまで経ってもCVRを高めることができません。特にユーザーはLPに訪れてから瞬時に自分が求めている商品、サービスかどうかの判断を行います。

その為、今回はスクロールデータで以下３つの情報を元にABテストを実施しています。

・到達地点
・到達数
・平均閲覧時間

一般的にはファーストビューでLPから離脱するユーザーは60%以上と言われていますが今回は離脱ポイントの粒度を細かくしてユーザー心理を紐解きテストを実施していきます。

上記は特定期間ユーザーの「到達数」「平均閲覧時間」のテスト前データとなります。
ユーザーがLPに到達し５％地点までがLPのメインジュアルですので、ここではまだ離脱していませんが、そこから徐々に離脱が始まり２５％地点では約５００の離脱、５０％地点では約９００の離脱とLPに到達してから減少していることがわかります。

１０％〜２５％地点に動画と申し込みボタンがあり、２５％〜５０％地点まではパーソナルトレーナーの経歴やユーザーヴォイスなどが載せられていたが上手くユーザーには興味を惹きつけることができていなかったのが離脱の原因と考え、以下のABテストを行うことにしました。

今回の結果から以下のようにコンテンツの順番を入れ替えてABテストをスタートすることにしました。

オリジナルページ
ファースビュー→動画→申し込みボタン→パーソナルトレーナーの経歴→ユーザーヴォイス（８名）

テストページ
ファースビュー→パーソナルトレーナーの経歴→動画→ユーザーヴォイス（４名）

著名なパーソナルトレーナーの経歴をLPに到達してからすぐに把握させることにより、ユーザーの興味関心を惹きつける狙いでABテストを行った結果…。

左側2列のテスト（FB）と右側2列オリジナル（FB）の「到達数」、「平均閲覧時間」を見比べると大幅に改善されていることがわかります。

今回行ったテストは「要素の入れ替え」とヒートマップでユーザーヴィスを確認し「８人から４人」に減らしたことです。
たったこれだけでユーザーの興味関心に変化が訪れました。

ヒートマップでユーザーの興味関心を可視化し、スクロールデータで「到達数」と「平均閲覧時間」で離脱ポイントを把握しながらABテストを行ってください。
広告側でできることには限界があります。LPのテストも行いながら最大限のCVRを高めるようにPDCAを回していきましょう。