改善後のカート遷移率

2つの改善を行った結果、アクセスの多い金曜日～日曜日で前月比較（PCサイト）をすると最大で以下のような変化がありました。

改善前：8.23%

改善後：12.35%

カートへの遷移率が約4%アップとなりました。
このような結果を見て分かることは、ユーザーに表示する情報の多さや頻度が、ユーザーの気持ちやカートまでの遷移に影響することが考えられるということです。
そのため、必要な情報を伝えることは当然ですが、情報過多になりすぎないようにしましょう。

まとめ

今回の事例のように、ホームページ運営で重要なユーザー視点を意識していても、ユーザーにしてみれば『ちょっとこれ違う…。』といった事も起こりえます。

こういったユーザー視点を意識する際に必要な事は、アクセス解析によるチェックやアンケート、お問い合わせを行うといった生の声です。そのうえで、ユーザーにとって必要な情報なのかといったことを考えましょう。

この定量と定性データを持ち合わせることが改善の精度を高めるうえで重要といえます。

この事例の元になったカリキュラム

100万PVのネットショップを立ち上げたユーザー目線のコンセプトづくり
100万PVをほこる有名ネットショップの事例です。phocaseというデザインスマホケース通販のネットショップですが、そのコンセプトづくりにも3C分析などが役立てられています。顧客のことを考え、必要なものを提供する。ビジネスの基本は変わりません。