どのページで訪問者は離脱しているのだろうかと、気になったことはありませんか？
例えば、ショッピングサイトなら、訪問者は商品ページから購入手続きへ進み、発送方法や支払方法を選択するといったページ遷移をたどるのではないでしょうか。このコンバージョンへ至る一連のページ遷移で、どの部分がコンバージョンの妨げになっているのかを把握することは非常に重要です。
そこで役立つのがMouseflowのファネル分析です。
ファネル分析とは
ファネル分析は、設定されたページ遷移にどれほどの訪問者が沿っているのかを見るための機能です。 離脱した訪問者が最も多いポイントを発見することで、ページ遷移のボトルネックとなっている箇所を把握することができます。
ここでは、ECサイトを例にとってみましょう。以下の図では、
ユーザが購入したいと考えている商品ページ
→会員登録ページ
→ユーザ情報確認ページ
→会員登録完了ページ
というページ遷移を設定しています。
この例では、会員登録ページ(ユーザに自身の情報を入力してもらうページ) → ユーザ情報確認ページの間の離脱率が高いことが見てとれ、コンバージョンを上げるためにはまず「会員登録ページを改善して離脱を減らす」ことが重要であることが分かります。
※ 実際の「会員登録ページの改善」には、フォーム分析を使用してフォームの問題を特定していきます。 フォーム分析についてはまた別の記事でお伝えしていきます。
見たい情報を絞り込むフィルタ機能
Mouseflowのファネル分析には、フィルタ機能があるので、例えば初めてサイトを訪問した人とリピータの遷移の相違を比較することが可能です。
新規訪問者でフィルタを使用
リピータでフィルタを使用
新規訪問者/リピータのほかにも、デバイスタイプでのフィルタなど、Mouseflowでは豊富な種類のフィルタをそろえています。
また、セッション・リプレイで離脱した訪問者の行動を見ることが出来ます。
ファネルで設定したページの下部にある「Watch dropped」をクリックすると、各ページで離脱した訪問者のレコーディング一覧を表示します。該当のレコーディング動画を見ることで、離脱をした理由を見つけることが出来るかも知れません。
ファネル分析では、離脱の多い箇所を見つけ、またフィルタで問題を細分化することによって効率的にコンバージョンの向上の手がかりを得ることが可能です。
今回は、Mouseflowのファネル分析をご紹介しました。
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