ブログ

Google Analytics × Pt engine

Google AnalyticsのウェブテストとPt engineのヒートマップ解析を用いたスマートフォン施策(広告媒体×広告クリエイティブ×LP)の効果検証例

ウェブサイトを運用していると何かしらのオンライン広告を用いることがあると思います。
リスティング広告だったり、ディスプレイ(バナー)広告だったり。

その際、

広告媒体が1種類、
広告クリエイティブ(画像やテキスト)も1種類、
リンク先=ランディングページ(以下LP)も1種類、

図1
であれば比較的効果検証は楽かなと思います。
どれが良かったも何も1パターンしかないので。
(これはこれでまた評価が難しいところだったりしますが)

が、

広告媒体が3種類、
広告クリエイティブも3種類、
LPは2種類、

図2

となると効果検証と一言で言ってもちょっと面倒だったりします。
組み合わせは単純に掛け算しただけでも18パターンもあるわけで。。

今回はこの面倒なケースに対し、Google Analytics(以下GA)の「ウェブテスト」という機能とPt engine(以下Pt)の「ヒートマップ解析」を用いた効果検証例を書いてみたいと思います。
※以下は実際のケースを元に作った架空の施策です。

 

概要

■課題
某商品の資料請求数が減少傾向

■施策目的
スマートフォンユーザーにアプローチし、入電と資料請求を増やす

■施策内容
 - 3種類のアドネットワーク媒体に掲載
 - 3種類のクリエイティブ(バナー)を使用 ※3種類を均等に表示
 - 2種類のLPを使用
 - 資料請求してくれた人にはインセンティブ有り

 

やりたいこと

(1)2種類のLPにおいて、前半のA/Bテストデータを元に、後半は前半成果の良かったほうのみ表示させたい。
(2)広告媒体×広告クリエイティブ×LP、の各パターンごとにデータを見れるように=評価したい。
(3)良かったパターン、悪かったパターンについて、なぜ良かったのか悪かったのか、より深い考察を出し、次に繋げたい。

 

事前準備

(1)LPにGAとPt、それぞれのトラッキングコードを実装。
   ※Ptの無料版はヒートマップ対象ページが1ページであったり、セグメント不可など制限があるため、ここでは有料版使用。

サービスプラン

(2)広告入稿用URLの準備(GA計測用パラメータ付きURLの発行)
   ※URL生成ツール https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=ja
URL生成ツール画面キャプチャ
広告入稿用URL整理

(3)2枚のLPを50%ずつ出す設定(GAの管理画面からウェブテスト設定&コード発行、LPへコード実装)

 

結果

(1)広告は、バナークリエイティブとLPの「デザイン」と「訴求内容」が一致している組み合わせの結果が良かった。
レポートイメージ

 
(2)LPは、「ほぼファーストビューしか見られていない」「リンクではないがボタンのように見える画像がよくタップされていた」「営業時間外も入電があった」ことが分かった。

 

改善案

(1)バナークリエイティブ
⇒CTRが高かったクリエイティブをベースに別の要素をA/Bテスト検証。

(2)バナークリエイティブとLP
⇒LP/バナーの勝ちパターンを精査し、トンマナ(背景色・文字色等)を揃えることでCVR向上を図る。

(3)LPのファーストビューの情報
⇒ファーストビューに営業時間が入っていなかったため、次回はファーストビューに営業時間を入れ、営業時間外の入電を減らす。

(4)LPのファーストビュー以下
⇒ファーストビューには下部にスクロールしてもらえるような要素を入れ、中段以降にはより入電フックとなる要素を入れる。

 

まとめ

GAだけですと「リンク以外の触った箇所」や「ページのその部分をどれだけ表示していたか」という情報が取れないため(タグをカスタマイズすればある程度取れるようになりますが、計測方法の違いから、粒度や精度という意味ではPt engineのほうが良いと思われます)、Pt engineを併用することでより次に繋がるアクションを導き出すことができると思います。

また、Pt engineはGAのパラメータをそのままレポートのセグメントに使えるので、事前準備のところで作成した「キャンペーン名」「メディア名」「ソース名」「コンテンツ名」ごとにヒートマップレポートを出し、分析することができます。

これができるということは、例えば「Aという媒体から流入したユーザーは上段だけしか見ていないけど、Bという媒体から流入したユーザーは中段をよく見ている」ということが分かります。

さらに、バナークリエイティブとコンバージョン数などと掛け合わせて分析することで、「Bという媒体に、aというバナークリエイティブを掲載することで、LPの中段=商品説明をきちんと読んでくれて、結果、他の組み合わせよりもコンバージョン率が高くなる」といった仮説が立てられ、より”成果が出る可能性が高い”次回のアクションを考えることができます。

 
データもツールも、できるところから少しずつ活用していくことをオススメします。

※Pt engineに関しては↓のほうが詳細です。
http://nmbr.jp/blog/2014/03/22185425.html

Pocket

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。

number inc.
代表取締役
渋谷 泰一郎
Taiichirou Shibuya
Analytics Director

TwitterFacebook