ウェブリオ株式会社川村様に参加していただき、Googleアナリティクス360+Optimizelyを使ったグロースハック術というお題でトークセッションをしていただきました。
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登壇者:経営企画部兼マーケティング部 グループリーダー 川村俊輔 氏
1990年生まれ、千葉県出身。2014年にウェブリオ株式会社に参画。マーケティング戦略部門にて、サービス・コンセプトの設計やコンバージョンへの導線の最適化などを担当。2015年に経営企画室に異動となり、プロジェクトリーダーとしてウェブリオ株式会社が提供するweblio辞書・weblio翻訳などのプロジェクトの統括を担当。
Googleアナリティクス360導入のキッカケは?
川村氏:最初は、ポジティブな理由ではなかった。ヒット数の制限によりGoogleアナリティクスプレミアムを使わないといけない状況でした。(月間1000万PVを超えると警告が来る場合があります。)
KPIまたはKGIを教えて下さい!
川村氏:有料版のツールを入れる以上マーケティングツール以上稼がないといけなかったです。その条件として上司から言われた条件が会員数を3年以内に5倍でした。
<数値目標>
会員数を3年で5倍に!
<現 在>
会員数が1年で2.5倍に!
1年間で会員数を2.5倍にしたプロセスについて
増田:去年の9月から会員を増やす担当することになった川村様。現状を把握をするために認知率を調べたところ、会員になれることがほとんど認知されていない状況でした。最初に取り組んだのは、認知してもらうことでした。この1年間まず認知してもらうためにサイトの導線を見直すことにしました。その結果1年間で2.5倍になったそうです。
認知だけで2.5倍は、すごいですよね!
川村氏:右上がりにいったわけではなかったです。徐々にというよりある段階で一気に上がったそうです。このトークセッションで後半で紹介してくださった具体的なA/Bテスト施策の効果が出てきたのかもしれませんね。
Google アナリティクス 360の活用方法を教えてください!
沢山の機能があるうちの今回紹介してただいたのは、BigQueryとユーザエクスプローラーについて多く語っていただきました。
Google アナリティクス 360のメリット
川村氏:BigQueryが1番使っています。何千万人というユーザのデータをBigQueryを使うことで素早く傾向が見られるのが強みだとおっしゃっていました。例えば、このような調べ方をしているそうです。
・朝の通勤時間に使う人の傾向
・深夜2時に見ている人の傾向
まだBigQueryを使いこなせない人もいるのでユーザのペルソナを調べるために、「ユーザエクスプローラー」も併用して使ってます。ユーザエクスプローラーならば、SQLを理解していないインターン生でも定性調査が出来るのでユーザのペルソナを見ることが出来るようになったとおっしゃっていました。
関連サイト:Google アナリティクス 360 スイート導入支援
データ活用のスタンスや体制面に変化は、ありましたか?
Googleアナリティクスを使うことでいろいろな人が気軽に会社のアクセスデータを見ることが出来るようになったのが大きなメリットだとおっしゃっていました。
・インターン生でも使えるのがいい
・自社のデータへのアレルギーのようなものがなくなった
A/Bテストツール Optimizelyを導入したキッカケは?
川村氏:いままでのA/Bテストでは、ウェブテストではサーバにアップして見せるhtmlを変えるというのをやってました。それではスピードが落ちてしまっていました。そこで、高速でABテストが出来るツールは何かということで調べた結果Optimizelyを活用することにしました。
他にもA/Bテストツールがあるが・・
川村氏:なぜ他にもA/BテストツールがあるのにOptimizelyを導入したのかというと、実行するためのタグ入れるだけなので簡単だったこと、社内で改善を続ける土壌があったのでテストパターンをどんどん作りPDCAを回していくのが向いていたそうです。
また、エンジニアだけじゃなくてマーケターでも使えるとこも気に入っています。
エンジニアとマーケターどちらでA/Bテストやっていますか?
川村氏:マーケターがメインに使っています。動的な部分の実装は、エンジニアにお願いしてやっています。
サーバー周りのエンジニアが嫌がったりしませんでしたか?
川村氏:最初は、これなんだ?これのせいで悪さしているなど言われていました。しかし、Optimizelyを理解してもらうことで次第にエンジニアのメンバーにも理解できるようになったそうです。
また、責任については、マーケティング部門がもつということで納得しやすい組織にしているそうです。
e-AgencyのOptimizelyのトレーニング
川村氏:年に何回かトレーニングをさせてもらっていますが、前回のトレーニングでは参加者の9割がエンジニアの方々でした。我々のトレーニングを活用してもらってエンジニアへツールの意味を理解するお手伝いが理解できたのかもしれませんね。
ずばり!効果の高かったA/Bテスト事例を教えて下さい!
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実際にOptimizelyをどうやって実行しているのかをサイトを触ってみながらどんなテストをやっていたのかを紹介していただきました。
1番最初に手を付けたのは、トップページのログインボタン
川村氏:ログインボタンは、知る人ぞ知る機能になっていました。ボタンの色を変えてみたりしましたが全く意味がありませんでした。
ログインの上のアイコンも押せるようにしたのがとても効果が高かった
ここでOptimizelyの営業の増田から色のA/Bテストについて一言。
文字を変えたり大きさを変えたりするのは効果が出るが「色でクリックが良かったというのは、殆ど無い。」
1番効果が高かったのは右上にログインボタンを入れたことです。1680%増という恐ろしい数字がでました。最初は、データが間違っているのかと思いました。
英語の辞書ページのA/Bテストについて
川村氏:インターン生が友達にこんな機能があるんだよと「語彙力診断テスト」を教えたが、どこから行ったらいいのかわからないといわれ作ったアイディアです。
川村氏:このテストをキッカケにユーザ数を増やすことに成功しています。
A/Bテストパターンをどのように作り、実行してますか?
増田:インターンという言葉が先ほどから多く出てきましたが、どのようにしてA/Bテストを運用・実行してますか?
川村氏:インターン生に限らず色んな人にディアをみんなでだしてもらい、インパクトが高そうなものを整理して実行しています。ひとつだけ条件をだしているのは広告のインプレッションは、減らさないというルールだけです。もし広告のインプレッションを減らしてしまう実験の時は、ちゃんと共有してから実行しています。
こういう条件ならやっていいよというルールを作っているので柔軟にA/Bテストを実行できる環境がありました。
Googleアナリティクス360とOptimizelyをどのように一緒に活用していますか?
川村氏:Googleアナリティクスでプランを考え、Optimizelyで2時間後に実行し検証のためにまたGoogleアナリティクス360でチェックをしています。
2つのツールを使うことでPDCAを高速で回すことを可能にしています。
最後にOptimizelyやGoogle アナリティクス360を今後使うひとへメッセージ
・アナリティクスやA/Bテストは、使いこなさないと意味がない。
・勉強会などで学んだこともすぐに実践して使いまくる!
・わからないことは増田へ(e-Agency)
ウェブリオ株式会社、川村様、どうもありがとうございました!
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