動的コンテンツでコンバージョンを増やす5つの方法

顧客のオンライン体験を顧客のニーズと好みに最も合うように調整することは、今日のオンラインマーケティングの展望を形作るほとんどの新しいテクノロジーの究極の目標です。実際、ユーザーセッションや個々の視聴体験のより広いコンテキストにウェブサイトを適応させる機能を開発したのはごく最近のことです。多くの場合、パーソナライズや推奨などの言葉はそのような手法に関連付けられていますが、これらのテクノロジーの核となるのは、ユーザーシグナルに基づいてコンテンツを動的に変更および表示し、ビジネスに従事するために必要なインセンティブを提供することです。 (一般的な用語では、変換)、または少なくともこの方向にステップを踏みます。

動的コンテンツは、顧客体験をより関連性が高く直感的にすることで、コンバージョンを増やします。これらの手法の多くは、訪問者に配信される不要で冗長な情報の量を減らし、摩擦をなくしたり、顧客のライフサイクルや発見プロセスの論理的な次のステップをユーザーに提示したりすることで機能します。

以下にリストされているツールとテクノロジーのすべてが高度なデータ分析機能を必要とするわけではありませんが、通常、それらは適切に維持され、構造化された、一元化された顧客データベースを必要とすることに注意することが重要です。したがって、動的コンテンツソリューションはしばしば次のようになります。

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CRMの不可欠な部分、拡張機能、またはプラグインです
APIを介してCRMに接続されています
中央のCRMと統合されている場合とされていない場合がある個別のデータベースをアセンブルし、独自にユーザーデータを収集します(Cookieによってグループ化されるか、ユーザー識別に使用されるID)
以下では、動的コンテンツをWebサイトで使用して、よりスムーズで直感的で関連性の高いUXを作成することにより、コンバージョンを増やす5つの一般的な方法の概要を説明します。

1.パーソナライズされたデータ駆動型の推奨事項
レコメンデーションエンジンは、主にアマゾン、ネットフリックス、およびパーソナライズされたコンテンツとユーザージャーニーをサービスの中心的な要素にする他の巨大企業の慣行に関連して、近年多くの注目を集めました。どれだけ中心的ですか?さて、Netflixは最近、彼らのレコメンダーシステムが会社にとって年間10億ドルの価値があると推定し、2006年に伝説的な100万ドルのNetflix賞を開始したものでもありました。これはこれまでで最も重要なデータサイエンスコンテストです。

また、Amazonの「推奨ボックス」は、実際には、購入者が商品の発見からチェックアウトまでの過程で、各段階で関連するコンテンツを表示することで、ユーザーを意識的にガイドしたいという感覚を生み出します。

一般に信じられていることに反して、レコメンダーシステムはeコマースの世界に限定されていません。コンテンツポータル、出会い系プラットフォーム、旅行サイトのパーソナライズを強化できます。経験則として、あなたのウェブサイトがたくさんのものを売ったり、特集したりするなら、あなたのビジネスがレコメンダーシステムを実装することから利益を得ることができる可能性が高いです。

推奨エンジンは、動的コンテンツソリューションの背後にある「頭脳」と見なすことができます。最も広く使用されている最も高度な一般的な推奨方法は「協調フィルタリング」と呼ばれ、その中核となるのは、多くのユーザーの行動情報を収集して分析することにより、多くのユーザーの好みや好みの情報を取得するアルゴリズムアプローチです。実際には、これは「これを見た他の人も見た…」という推奨事項を意味します。ここでの利点は、推奨事項がユーザーの実際の習慣や好みを表し、ハードコードされた任意の基準に基づいて表示されないことを確認できることです。 Amazonは、eコマースでこの方法を大規模に実装した最初の企業です(1999年に最初の特許を申請しました)。

アマゾン-ショッピング-推奨事項

上のスクリーンショットでわかるように、これらの推奨事項に従って、私はデスクトップ上のあいまいなヨーロッパの文学や、Kindleストアでより専門的な種類の本をチェックしていました。しかし、これらは私が見ているだけのアイテムではなく、私と同じ本にも興味を持っている人々が見たアイテムです(複雑に聞こえますが、それを置く簡単な方法はありません、そしてそれはそれをキャプチャします協調フィルタリングの基本的な考え方)。

今日、レコメンダーシステムの基盤となるテクノロジーは、技術的にも、可能なビジネスアプリケーションの観点からも、ますます洗練されてきています。この分野でのSaaSソリューションの急増に伴い、ますます多くの企業がレコメンデーションシステムの力を活用できるようになっています。このようなツールには、統合の深さとリソースの重さ、および関連するコストに基づいて、3つの一般的なタイプがあります。

eコマースエンジンのアドオン、プラグイン
これらは最も簡単です

 

統合し、最も安価なタイプのソリューションもあります。レコメンダーシステムプラグインは、すべての主要なeコマースプラットフォーム(Magento、Woocommerce、PrestaShop、Shopify、OpenCartなど)で利用できます。これらのサービスの利点は、インストールの容易さと信頼性です。

セルフサービスシステム
これらのタイプのシステムもDIYですが、プラットフォーム固有ではないため、統合は少し複雑になる可能性がありますが、かなりの開発リソースがなくても実行可能です。

カスタム開発/統合システム
カスタム開発され統合されたソリューションは、最もリソースを大量に消費するレコメンダーシステムですが、明らかに最も用途が広く効果的です。カスタム統合されたサードパーティソリューションは、それぞれ月に数百ドルから50,000ドルの費用がかかる可能性があります。ただし、自社開発のレコメンデーションエンジンを実装することは、簡単な(または安価な)ベンチャーではありません。残念ながら、警告にもかかわらず、多くの企業が過小評価しているものでもあります。この短い記事では、ほとんどの場合、ビジネスにレコメンダーシステムを実装することが間違った選択である理由の概要を説明しています(eBayでさえ、2011年に必要なときに独自のレコメンダーシステム会社を開発するのではなく、8000万ドルでレコメンダーシステム会社を買収しました)。

2.動的コンテンツによるサイト検索の強化
過去数年間の検索テクノロジーの進歩は、デジタルインターフェースとのやり取りに大きな影響を与えました。検索はナビゲーションのますます重要な要素になりつつあり、その結果、サイト検索の品質がコンバージョン率に大きな影響を与える可能性があります。検索を変換ツールに変えるためのいくつかの秘訣があります(この記事では、eコマースサイト検索をより良く変換する方法に関するいくつかの優れたヒントをリストしています)。

動的コンテンツには、コンバージョンをもたらす可能性があります。サイト検索も最適化してください。オートコンプリート機能とオートコレクト機能に加えて、ユーザーの行動情報もこのドメインで利用できます。

検索ボックス内およびその周辺の動的コンテンツ
限られた種類の商品を販売する場合、訪問者はリストを閲覧しなくても、検索バーから興味のある商品にジャンプできるため、検索用語に直接商品やカテゴリを推奨すると、発見プロセスを大幅にスピードアップできます。ページとおそらく他のいくつかのアイテムページも。ただし、商品の在庫とポートフォリオが膨大で急速に変化する店舗の場合は、より一般的な検索の推奨事項の方が適しています。

たとえば、Alibabaでは、非常に大量のリストが、ユーザーを製品に直接誘導するのではなく、ユーザーが検索を完了して絞り込むのに役立つソリューションを必要としています。

alibaba-site-search-iphone

人気のある検索フレーズを推奨することに加えて、これらのいずれかにカーソルを合わせると、最も頻繁に使用されるフレーズのキーワードのリストが表示され、フレーズ自体のキーワードがさらにフィルタリングされます。これにより、訪問者は検索の範囲を狭めることができ、ユーザーの操作(人気)に基づいて追加のフィルターが表示されるため、行動データも使用されます。

リストページの並べ替え
検索リストページでアイテムを並べ替えることも、カスタマージャーニーを合理化するための優れた方法です。これは、個人のクリックと購入履歴、およびアイテムの人気に基づいて行うことができます。前者には明らかな利点がありますが、その単純さにもかかわらず、ランキング要素としての人気はくしゃみをする必要はありません。売り上げの80%が製品の20%から来るというパレートの法則が、どの程度あなたのビジネスに当てはまるかを考えてみてください。

3.動的な召喚状
召喚状ボタンは、ユーザーとビジネスの間の直接的な接続ポイントを構成するため、ビジネスWebサイトの非常に重要な部分です。顧客がCTAフォームを操作すると、コンバージョン、サブスクリプション、フォームの送信などが発生する可能性があります。つまり、価値があり、直接測定可能で、将来のマーケティングおよび営業活動の開始点として機能するユーザーアクションにつながる可能性があります。

動的CTAは、最初のインタラクションからコンバージョンまでのユーザージャーニーを合理化することを目的としています。これを大規模に実現するには、このようなシステムを中央CRMに接続するか、中央CRM拡張機能を使用して、関係するすべてのチャネルでユーザーデータの一貫性を維持し、各チャネルからの信号を同様に収集して処理する必要があります。 HubspotやSharpSpringなどの統合CRMツールには、動的な召喚状機能が組み込まれていますが、統合の前提条件のため、「軽量」と見なすことができるソリューションはほとんどありません。

動的CTAがどのようにコンバージョンを促進できるかを把握するために、さまざまなCTAフォームをユーザーに表示できるデータポイントをいくつかリストします。

顧客ライフサイクルの段階:戦略的に適用される場合、さまざまなCTAは通常、販売目標到達プロセスの段階を表します。特定のユーザーに関する情報に基づいて、これらの重要な連絡先を動的にすることで、UXの摩擦を大幅に減らすことができます。

 

見込み客が顧客のライフサイクルをシームレスに進めることが容易になります。たとえば、ユーザーがすでにニュースレターリストを購読している場合、別のニュースレター購読フォームを表示する必要はまったくありません(そしてまったく迷惑で逆効果です)。さらに、無料トライアルなど、より深い関与を促す準備ができていることも意味します。したがって、この場合の非動的CTAは、UXの不具合であり、機会を逃すことにもなります。

過去のインタラクション:顧客のライフサイクルステージは基本的に過去のインタラクションシグナルから抽象化されていますが、これらはユーザージャーニーの「よりソフトな」転換点を表すこともあります。閲覧されたページ数、開かれたニュースレター、または会社のブログの閲覧に費やされた時間もトリガーを構成する可能性があり、フォームの送信ほど直接的ではありませんが、それでもユーザーに別の(タイプの) CTA。

バイヤーペルソナ:ライフサイクルステージを関与の垂直方向の次元と見なす場合、バイヤーペルソナは横軸として見ることができます。購入者のペルソナが異なれば、完全に異なるメッセージの影響を受けやすくなります。したがって、これらのセグメントのそれぞれに異なるCTAを表示すると、変換の可能性が大幅に高まる可能性があります。この記事では、バイヤーペルソナの作成の詳細については説明しませんが、検討できるデータソースと検討すべきデータソースは次のとおりです。

顧客調査(業界、年収、月間訪問者数などの情報)
顧客からのフィードバック(彼らが批判/好きなサービス/プラットフォームの側面)
連絡先データベース(見込み客との以前のコミュニケーション)
市場調査とセグメンテーション(内部および/または外部データベース)
より便利なヒントについては、A/Bテストを使用したバイヤーペルソナの構築に関するこの記事を参照してください。

例として、Hubspotがマーケティング目的で動的CTAをどのように使用するかを見てみましょう。

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彼らのランディングページにアクセスすると、CTAで基本的な連絡先情報を尋ねるプロンプトが表示されるので、CTAで彼らの電子書籍をダウンロードできます。

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送信直後に別のページにリダイレクトされます。このページには、ソフトウェアのカスタムデモをリクエストするためのフォームが表示され、前回のフォーム送信時に入力したすべての情報がすでに入力されています。

4.インテリジェントポップアップ
上記のソリューションは広範な顧客データベースを利用していますが、インテリジェントなポップアップは、終了の意図やページで費やされた時間など、よりアドホックなシグナルに基づいて動的なコンテンツを表示します。

インテリジェントポップアップソリューションの基本的な前提は、一般的な動的コンテンツの前提です。つまり、特定のユーザーシグナルに対する適切なタイミングでの適切な反応により、訪問者のコンバージョンの可能性を高めることができます。完璧なタイミングの割引オファー、サブスクリプションフォーム、または放棄されたカートに残っているアイテムに関するリマインダーを使用すると、多くのコンバージョンを節約できます。

一般に、ポップアップをトリガーするユーザーシグナルは、終了インテント、非アクティブのx秒、スクロールされたページの割合、および単純なクリックである可能性があります。ただし、ここで私たちにとってより重要なのは、これらのポップアップのコンテンツを動的にするための基準です。これらのいくつかは次のとおりです。

紹介元:特定のチャネルからの訪問者にさまざまなポップアップメッセージを表示するか、UTMタグ付きURLを表示します。
地理的位置:さまざまな地質学的位置のユーザーにさまざまなコンテンツを表示することは、言語の壁を打ち破り、訪問者を場所固有の知識に引き込むための優れた方法です(つまり、都市で開催される会議のチケットの割引を提供します)。
カートのコンテンツ:終了インテントポップアップでカートのコンテンツを強調表示することは、eコマースでのカートの放棄率を減らすための優れた方法です。
エンゲージメントレベル:エンゲージメントレベルが異なるユーザーにさまざまなメッセージを表示することは、コンバージョンを最適化するインテリジェントなポップアップの効果的な方法です。顧客が重要な製品やランディングページをクリックしたか、会社のブログの多数の投稿を読んだか、または単に新規またはリピーターであるかにかかわらず、すべてがよりターゲットを絞ったメッセージを作成するために利用できる貴重なエンゲージメントシグナルです。
割引クーポンポップアップ
割引クーポンは、最も効果的なポップアップインセンティブの1つです。

この記事では、実験を開始するために利用できるポップアップスクリプトプラグインの優れたリストを紹介します。

5.ダイナミックバナー
ウェブサイトでのユーザージャーニーの最適化に時間と労力を費やした場合、ユーザーがサイトを離れた瞬間に停止する必要があるのはなぜですか。動的バナーまたは動的バナー広告は、訪問者がすでにWebサイトを離れた場合でもエクスペリエンスの一貫性を維持するために使用されるため、動的コンテンツの最前線と見なすことができます。動的バナーは多くの場合、リターゲティングの形で提供され、ずさんなテキストや静的バナー広告の優れた代替手段となります。

リーバイス-ダイナミック-フェイスブック-リターゲティング
Webサイトとの過去のインタラクションに基づいて、現在のユーザーに関連すると見なされるアイテムを表示する動的なFacebookリターゲティングバナー広告。
ダイナミックバナー広告はディではないことに注意することが重要です

 

Webサイト自体に表示されますが、オフサイトチャネルでは、使用されるチャネルが主要なアドネットワークであるか、2つ以上のWebサイト間のアドホック統合であるかに関係なく、満たす必要のある技術的な前提条件がいくつかあります。

カタログと広告サーバーの同期:動的バナーはオフサイトチャネルに表示されるため、自分のWebサイトのコンテンツを任意に表示することはできません。ダイナミックバナーで紹介したい特定のコンテンツ(記事、製品、ホリデーセール、販売するもの)に関する情報は、実際に広告を配信するプラットフォームと同期する必要があります。これは通常、コンテンツフィードを介して行われます。動的バナー機能を提供する主要なネットワークには、サービスで機能するコンテンツフィードを設定する方法に関する詳細な手順があります(これらは、たとえば、Facebook動的広告フィードの要件です)。

行動データのCookieへの保存:オフサイトチャネルで過去の訪問者を識別するには、ユーザーの履歴に対応する一意の識別子をCookieに保存する必要があります。これは、主要な広告ネットワークによってほぼ完全に自動的に行われます。前の例に固執するために、Facebookでは、これはWebサイトとソーシャルネットワーク全体のCookieによって訪問者を識別する「FacebookPixel」によって行われます。ピクセルは、実際の動的コンテンツが表示されるユーザーイベントを記録するためにも使用されます(たとえば、ユーザーXが商品Yを表示またはカートに追加した場合、そのユーザーに表示される動的バナー広告に表示されます)。

リターゲティング-ステップ

リターゲティングは、それ自体が最もコンバージョン率の高いオンラインマーケティング手法の1つですが、動的コンテンツはこれらの広告をさらに強力にする可能性があります。

まとめ
明らかに、関連性のある直感的なUXを作成することで、動的コンテンツを利用してコンバージョンを増やすためのツールやプラクティスは他にもたくさんあります。この記事は、ダイナミックコンテンツソリューションを開始したり、現在の慣行を次のレベルに引き上げたりしようとしているマーケターに、思考の糧を提供することを目的としています。ダイナミックコンテンツとパーソナライズテクノロジーの急増は、近年の最も顕著なオンラインマーケティングのトレンドの1つであり、これらのツールの普及と高度化は近い将来にのみ期待できます。したがって、動的コンテンツテクノロジーへの投資を開始し、それらがビジネスにもたらすメリットを最大化するための包括的な戦略を作成することを開始する価値があります。

著者について:Huba Gasparは、レコメンダーシステムベンダーであるGravity R&Dのコンテンツマーケティングスペシャリストです。彼は主に、中小企業から大企業までのクライアントにサービスを提供するスケーラブルなレコメンダーソリューションである同社のSaaSレコメンデーションエンジンであるYuspに携わっています。彼はジャーナリズムとマーケティングの学位を持っており、SEO、Web開発、パーソナライズテクノロジーなど、マーケティングとテクノロジーが交差するトピックと分野に主に関心を持っています。