スピードの価値

サイトの速度の改善によって収益がどのように増加するかを関係者に示す

懸命な努力の末、無事に完了しました。 会社のサイトが大幅に高速化されました。ここからが面白いところです 自分の仕事がどれだけ多くの収益を生み出したかを関係者に示すことです。

この記事では、相対的なモバイル コンバージョン率を計算する方法について説明します。 この指標は、調査結果をあいまいにする可能性があるマーケティング キャンペーンなどの外部要因を除外しながら、サイトの改善による効果を定量化できるため便利です。では始めましょう。

モバイルの相対コンバージョン率(Rel mCvR)

サイトのコンバージョン率は、サイトの特性(速度やユーザビリティなど)のほか、マーケティング キャンペーン、季節のイベント、マーケティング チャネルの組み合わせなどの外部要因の影響を受けることがあります。

サイトの速度がコンバージョンに及ぼす影響に注目すると、モバイルサイトが最も関連性が高く、速度改善のメリットを実感できる可能性が高いのはモバイルサイトです。ただし、モバイルのコンバージョン率のみを調べるのではなく、relative相対的なモバイル コンバージョン率(Rel mCvR)を分析します。これは、モバイルのコンバージョン率をパソコンのコンバージョン率で割って算出されます。この方法では、パソコンとモバイルの両方に影響を及ぼしがちな外部要因によるノイズが軽減され、モバイルサイトの効果の向上が速度の改善によって実際に発生したのかどうかを簡単に確認できます。

モバイルとパソコンのコンバージョン率とモバイルの相対的なコンバージョン率の比較を示す表

分析を行う

サイトの Google アナリティクスにアクセスできることを確認するか、アナリティクス チームと協力してください。Google アナリティクス アカウントをお持ちでない場合は、アナリティクスのスタートガイドをご覧ください。

ステップ 1: Google アナリティクスに移動して、[管理] をクリックします。[View] で [View Settings] を選択します。そこでビュー ID をコピーします。

ステップ 2: このスプレッドシートに移動し、[ファイル]、[コピーを作成] の順にクリックします。

ステップ 3: Google アナリティクスのビュー ID を、スプレッドシートのフィールド B3C3D3 に入力します。Google アナリティクスで e コマースのコンバージョン率ではなく目標を設定している場合は、フィールド B6C6 を変更して、ga:transactionsPerSession を削除し、代わりに「ga:goalConversionRateAll」と入力します。

ステップ 4: スプレッドシートで [アドオン]、[Google アナリティクス] の順にクリックし、[レポートを実行] を選択します。次に、スプレッドシートの [Rel mCvR] ページに移動して結果を確認します。

次のようなグラフが作成されます。

モバイルの読み込み時間と相対的なモバイル コンバージョン率を示すグラフ。

ステップ 6: グラフを使用して、分析する速度最適化の前の期間(読み込み時間が多い場合)と速度最適化後の期間(読み込み時間が短い場合)を特定します。この例では、1 月~ 2 月の 8 週間と 8 月~ 9 月の 8 週間を比較します。

ステップ 7: 新しいシートで、2 つの期間の平均読み込み時間と相対 mCvR を計算します。次に、速度最適化後の期間(この例では 8 月~ 9 月)にモバイル ユーザーから獲得した収益を追加します。Google アナリティクスの収益データは、[オーディエンス] > [モバイル] > [概要] セクションで確認できます。

スクリーンショット: 収益データを示す表の画像

ステップ 8: ここで、Rel mCVR が改善されなかった場合の収益を計算します。 これを行うには、収益(€1,835,962)を現在の Rel mCvR(51%)で割り、速度最適化前の期間の Rel mCvR(42%)を掛けます。

スクリーンショット: Rel mCvR を改善しない場合の収益の計算式が表示されているスプレッドシートのセル

ステップ 9: 会社が獲得した収益を、Rel mCvR が改善されなかった場合に獲得できたはずの収益を差し引きます。

スクリーンショット: 追加の収益の数式が表示されているスプレッドシートのセル

この例では、Rel mCvR の向上、つまりモバイルサイトの高速化により、8 週間で 323,993 ユーロの追加収益を獲得しました。

スクリーンショット: 相対 mCVR の改善による追加収益を示すスプレッドシートのセル

相対 mCVR を分析する際の考慮事項

前述のように、UX の改善など、サイトのその他の変更が Rel mCvR に影響する可能性があります。

  • 調査対象の期間中にサイトに加えた大きな変化は速度だけであることを確認します。 その他の変更があった場合、Rel mCvR は変更の効果をグループとして示しますが、個々の変更の効果を示すわけではありません。
  • PC サイトには影響を与えたがモバイルサイトには影響を与えなかった変更やイベントにご注意ください。これらの変更やイベントによって、結果がゆがめられる可能性があります。デスクトップのみの変更が見つかった場合は、影響を受ける期間を分析から除外します。
  • Rel mCvR の増加が、全体的なコンバージョンの増加ではなく、パソコンからモバイルへのコンバージョンの変化によって引き起こされたのではないかと疑問に思われるかもしれません。速度の向上により、パソコンとモバイルでのコンバージョンの組み合わせは変わる可能性がありますが、Rel mCVR では、パソコンでのコンバージョン率に対してモバイルのコンバージョン率が計算される点に留意してください。つまり、mCvR が dCvR より大きくなった場合にのみ、Rel mCvR が上昇します。 つまり、この計算を行っている時点ですでにカウントされている数値が低いため、チャネル ミックスの変化を補正できる安全マージンがあるということです。

まとめ

いくつかの制限がありますが、Rel mCvR は、サーバーサイド テストや速度テストを実行する必要なしに、速度の最適化によって収益がどの程度増加したかを見積もるための優れた低コストの方法です。また、パフォーマンスと収益の関係を定量化することで、技術者以外の関係者にメリットがすぐにはわからないような開発プロジェクトの価値を示すことができます。

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Arie Wubben 氏による航空機のインストルメント パネルの画像(Unsplash より)