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ネット販売の成約率は申込ボタン数の違いでどこまで変わるか検証

ネット販売の成約率は申込ボタン数の違いでどこまで変わるか検証

ネットで何かしら商品やサービスを販売するときに見かける販売用のページ。そもそもどんな商品かということはもちろん、書いてある内容など成約率に影響する要素は様々。

その中でも、今回は申し込みボタンに着目した話。ちみなに申し込みボタンなんかで成約率は変わるの? なんて人はこちらのとおり、Amazonの申し込みボタンがどんどん変わっていっているのを見るといいかと思う。

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上記の記事からはボタンの見た目の変更が影響を及ぼすことがテスト結果から分かるのだが、他にも申し込み率に影響を及ぼす要素もありそうだ。例えば、申し込みボタンの数。

多いほうがいいのか少ないほうがいいのか? あまりたくさんあるとウザそうだし、売り込みの度合いが強いと感じる人もいるかもしれない。たくさんあればそれだけ書いやすくはなるので、成約率も増えそうだと考える人もいるだろう。

本当に差はつくのか? つくとしたらどのくらいの差になるのか? 試してみたので、その結果をお知らせしたい。

申し込みボタンの数によって売上増になる?

結果の前に、初めに前提からお伝えしておくと、この結果は一例であってこれをもって確実な結論にはならないということ。また、統計的にも確実だとは言えず、80%超えくらいの可能性の話であることは最初にお伝えしておこうと思う。経験則的にはここまで差がつくと逆転することはそうはないので、テストは終了していいだろうと思えるレベルではある。

以下、どんな商品販売ページでどんな項目をどうやってテストしたか。

商品販売ページの種類はよく見かける典型的な形式

販売ページの形態

Amazonのようなページではなく、独自で販売用のページを用意して決済する形で、上記のようなよくあるページ構造。トップにヘッドラインがあって途中に小見出しがいくつかあって本文が書かれている。

私が個人で全てやっている商品ではないので、契約の関係で具体的には公開できないけれども、趣味に関する商品で1万円以上する品物。絵心がないので、分かりにくいとは思うけれども……。

テスト方法(Google Analyticsのテスト機能)

Google Analyticsのウェブテストというツールを使ってA/Bテスト(スプリットテスト)を行なった(※)。これで何かが分かる方は次へどうぞ。

説明が必要な方には簡単に解説を。A/Bテストというのは以下の図のようにあるページに訪れた人に対して、ツールが自動であらかじめ用意しておいたページをランダムに切り替え、どのページを見た人がどのくらい申し込んでいるか、ということが分かるというテスト。
A/Bテスト

A/Bテストという名前だけれども、必ずしもAパターンとBパターンの2つである必要はなく、3つあっても4つあってもいい。パターン別にどのページがどれだけの結果になっていて、どれが最も効果的かを調べられる。なお、ゴールは商品の申し込みだけとは限らない。ある程度自由に設定できる。例えばページ滞在時間だとか申し込みページが別に用意されていれば、買うまではいかないまでも申し込みページに遷移したかどうかなど、いろいろと設定できる。

※この記事を書いた時点では「テスト」という名称に変わっている。Google Analyticsの「テスト」というところを見ると、こんな注意書きがあるので、今後はオプティマイズを使う流れになりそうだ。

Google オプティマイズは、テストの実施におすすめの無料ツールです。アナリティクス ウェブテストは引き続きご利用になれますが、今後サポートを終了する予定です。

テストパターンはこの3つ

単に申し込みボタンの数だけをテストしても良かったのだけれど、ヘッドラインのテストもしたかったので次のようなパターンを用意した。ヘッドラインというのは、商品の販売ページを開いたときに最初に目に入ってくる部分(それだけ変えても成約率は変わる。場合によっては倍くらい変わることもあるので、とても重要な要素)。

申し込みボタン数のテストパターン

パターンA
これまで用意していたページ(申し込みボタンの数は2つ)

パターンB
ヘッドラインだけパターンAとは違うものにしたページ(申し込みボタンの数は2つ)

パターンC
パターンBに申し込みボタンを追加したページ(申し込みボタンの数は6つ)

パターンAとパターンBはヘッドラインの違いしかない。パターンAとパターンCはヘッドラインの違いと申し込みボタンの数の違い。パターンBとパターンCの違いは申し込みボタンの数の違いだけ。

つまり、新しいヘッドラインが良ければ、パターンAよりパターンB、パターンCの数字が良くなるはずで、申し込みボタンの数が多いうほがいいならパターンCはパターンBよりも数字が良くなることになる。

申し込みボタンの数でこのくらい申し込み率が変わる

では、いよいよ結果を。

apply-button-ab-test-result-min
クリックorタップすると拡大表示

結果はこうなった(以下の表記順は画像に合わせて上からパターンA、C、Bの順なので注意)。
パターンA:成約率0.55%
パターンC:成約率0.94%
パターンB:成約率0.49%

蛇足だが、Google Analyticsのテストはオリジナルが一番上に、テストパターンは良いのが上に来るので、順番が
パターンA
パターンC
パターンB
になっている。

最も成約率が高かったのはパターンCの申し込みボタンが最も多かったページ。パターンAとは1.7倍、パターンBとは1.9倍の差となっている。上記の図を見ていただくと分かるように、パターンBとパターンCの違いは申し込みボタンの数が2個か6個かの違いだけ。つまり、申し込みボタンの数が多いだけで成約率が1.9倍の差がついたということになる(何度も言うけれども、あくまで今回のテストでは)。

たかだか申し込みボタン1つでここまで変わるのだから興味深い。冒頭でも書いたとおり、統計学的にはまだ結論が出せるわけではないが、経験則上、これから大きく変わることは考えにくい。

なお、ヘッドラインだけが違うパターンAとパターンBを比較するとパターンAのほうが良い。ヘッドラインは同じだけれど申し込みボタンの数が違うパターンBとパターンCではパターンCのほうが良い。ということで、今回のテストはヘッドラインは元々のもので申し込みボタンを多くするのが成約率が上がるということになる(ヘッドラインの違いはまだ結論付けるのは早いとは思うけれども)。

今回のテストの補足

申し込みボタンの位置に関して補足しておくと、今回のテストの場合、訪問者は何かしらの広告(記事広告含む)を介して販売ページにやってくることが前提となっていて、それまでその商品自体を知らない人をターゲットとしている。

なので、いきなり申し込みボタンを配置するのではなく、商品の説明が続いて商品の詳細が出てきたところで初めて申し込みボタンが登場する。商品について知ってもらってから購入の意思決定を促すためだ。一度、買うかどうかのオファーを出した後に、区切り区切りで申し込みボタンを配置していったのがパターンC。

まとめ

ということで、申し込みボタンは多いほうが良さそうだ。直感的にもそう思えることではあるのだけれど、数字で見てみると具体的にどこまで差がつくかが分かるのは面白い。今回の場合は、最大で1.9倍の差になるということ。

ただ、あくまでテクニックの1つなので、これをやったからといって売れるとは限らない。不要なものは申し込みボタンがいくつあろうと不要であり、売れることはない。売れないものは売れないということだ。

売れないものにいくら申し込みボタンを多くしてもウザいだけだろう。そもそも下までスクロールすることはなさそうだが。一方、欲しいものならたくさん申し込みボタンがあったほうが買いやすくなって親切といえる。申し込みのハードルが高いとやめておくかとなってしまうこともあるが、逆に簡単に申し込めると行動につながりやすくなることもあると思える。

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