何を入れるか
注文数と訪問数を入力すると、訪問のうち何パーセントが注文に至ったかが出ます。
具体例
あらかじめ入っている値から始めます。
- 注文数: 450
- 訪問数: 15,000
初期値での計算例
訪問15000に対して注文450件なら、転換率は3パーセントになります。
通販サイトの平均は1から3パーセント
この水準は上位にあたり、悪くない数字ということになります。
訪問を増やすより転換率が先です 訪問を倍にする費用より、3パーセントを4パーセントに上げるほうが安く済むことが多くなります。
流入元ごとに分けて見ます
同じ転換率でも訪問の質が違えば意味が変わるため、まとめた数字では判断できません。
端末による差が大きい スマートフォンとパソコンでは転換率が大きく異なり、平均は実態を隠してしまいます。
効きやすい改善から手をつけます
入力項目を減らす、送料を早く示す、決済手段を増やすといった順が現実的になります。
離脱の段階を特定します
かごに入れてから離脱する割合を別に見ると、どこに問題があるかがはっきりします。
比較は前年の同じ時期と
季節や販促の有無で大きく振れるため、直前の月と比べても判断を誤ります。
客単価と合わせて見ます 転換率が上がっても単価が下がっていれば、売上そのものは伸びていません。
つまずきやすい箇所
まとめた数字で判断する、少ない訪問数で計算する、客単価を見ない、この三つが多い誤りです。通販サイトの平均は1から3パーセント程度とされており、この水準は上位にあたることになります。訪問を倍にする費用より、3パーセントを4パーセントに上げるほうが安く済むことが多くなります。同じ転換率でも訪問の質が違えば意味が変わるため、流入元ごとに分けて見ていく必要があります。スマートフォンとパソコンでは転換率が大きく異なり、まとめた数字は実態を隠してしまいます。入力項目を減らす、送料を早く示す、決済手段を増やすといった改善が効きやすい部分になります。かごに入れてから離脱する割合を別に見ておくと、どの段階に問題があるかがはっきりしてきます。季節や販促の有無で大きく振れるため、前年の同じ時期と比べるほうが判断を誤りません。転換率が上がっても客単価が下がっていれば、売上そのものは伸びていない可能性があります。少ない訪問数で計算した転換率は偶然の影響が大きく、数字としてはあまり当てになりません。広告からの流入は転換率が高く見えることがありますが、費用を差し引いた採算は別に確かめます。サイトの表示速度は転換率に直結する要素であり、改善の効果が測りやすい部分でもあります。商品の写真や説明の充実度も転換率を左右するため、上位の商品から順に手を入れていきます。問い合わせが多い項目は、そのまま購入をためらわせている点である可能性が高くなります。