今回は、ページ分析ツールならではの強みを、ケーススタディを通じてご紹介します。
ある金融系企業では、自社のWebサイトにGoogle Analyticsに代表されるようなWeb解析ツールを導入しており、データの収集・分析を通じてより良いサイト作りに取り組んでいます。
ある時、Web解析ツールを用いて分析を行っていたところ、以前の数値に比べてローン契約の申し込みページの直帰率がとても高くなっていることが判明しました。 Web解析ツールでは、「直帰率がかなり高い」までは分かりましたが、訪問者のページ内での行動を把握することは難しく、原因の特定には至りませんでした。
そこで、ページ分析ツールであるMouseflowの出番です。
Mouseflowのセッション・リプレイの機能を使って、訪問者の実際の行動を観察すれば、離脱の原因を見つける手がかりになるかもしれません。 また、フィルタ機能を活用すれば、特定の訪問のレコーディングのみを抽出することも簡単です。
例えば、「ローン契約の申し込みページにおける直帰率」は、申し込みページをEntry page（もしくはExit page）で指定し、PAGE COUNTを1に設定します。 これによって、『入口（出口）ページが申し込みページであり、ページビュー数が1』であるレコーディング、つまり、申し込みページで直帰した訪問のレコーディングのみを抽出することができます。
あとは抽出したレコーディングを実際に見て、直帰の原因を探りましょう。
今回の例では、フォーム内で数値を入力した際に問題が起きていたことが判明しました。
金額の入力欄に、例えば融資希望額500,000円、月収300,000円と入力すると、確認欄にそれぞれ500円、300円と表示されていました。 これでは、訪問者は申し込みを途中で止めてしまう可能性が高いですし、他の会社で融資を受けることを考えるかも知れません。
ちなみに、今回は入力欄をすぐに修正することで、直帰率を無事回復することが出来ました。 また、その後も計測・分析・改善を繰り返すことで新規契約を増やしているそうです。
この企業はMouseflowを使って迅速に問題点を発見できたため、大きな被害は出ませんでしたが、Web解析ツールのみを使用していた場合、今回のようなバグはすぐに見つからず、大量のソースコードを見直すことになった可能性もあります。
Web解析ツールとページ分析ツール。 どちらが良いではなく、やはりそれぞれの特徴を理解して日々の分析や運用に活用したいですね。
以上、訪問者の実際の行動を分析する、Mouseflowのセッション・リプレイ機能をご紹介しました。
この記事は、Mouseflow公式サイトの以下の記事を翻訳、加筆修正しました。
Mouseflow Helps Uncover Hidden Bug On Major Financial Website
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