スピードの価値

サイトの速度を改善することで収益を増やす方法を関係者に示します。

Lina Hansson

長い道のりを経て、ついに完成しました。会社のサイトの速度が大幅に向上しました。 いよいよ、取り組みによってどれだけ収益が増加したかをステークホルダーに示す作業です。

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して、その方法を説明します。この指標は、サイト改善の効果を定量化しながら、調査結果を不明瞭にする可能性の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できるため、有用です。では始めましょう。

相対的なモバイル コンバージョン率（相対 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）や外部要因（マーケティング キャンペーン、季節イベント、マーケティング チャネルの組み合わせなど）の影響を受ける可能性があります。

サイトの速度がコンバージョンに与える影響に興味がある場合は、モバイルサイトが最も関連性が高いでしょう。速度の改善による効果が最も期待できる場所です。ただし、モバイル コンバージョン率のみではなく、モバイル 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る相対モバイル コンバージョン率（相対 mCVR）を分析します。このアプローチでは、デスクトップとモバイルの両方に影響する外部要因によるノイズが軽減され、モバイルサイトの有効性の向上が実際には速度の向上によるも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コンバージョン率の相対値を比較した表

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 チームと連携します。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で設定方法をご確認ください。

ステップ 1: Google アナリティクスにアクセスし、[管理] をクリックします。[表示] で [設定を表示] を選択します。ビュー ID をコピーします。

ステップ 2: こちら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: スプレッドシートの B3、C3、D3 の各フィールドに、Google アナリティクスのビュー ID を挿入します。Google アナリティクスに e コマース コンバージョン率ではなく目標が設定されている場合は、フィールド B6 と C6 を変更して、ga:transactionsPerSession を削除し、代わりに ga:goalConversionRateAll を入力します。

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 ページ Rel mCvR に移動して結果を確認します。

次のようなグラフが表示されます。

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前（読み込み時間が長い期間）と速度最適化後（読み込み時間が短い期間）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、速度の最適化後の期間（例では 8 月～ 9 月）にモバイル ユーザーから得た収益を追加します。収益データは、Google アナリティクスの [ユーザー] > [モバイル] > [概要] で確認できます。

スクリーンショット: 収益データを示すテーブルの画像

ステップ 8: 相対 mCVR が改善されていなかった場合の収益を計算します。収益（€1,835,962）を現在の Rel mCvR（51%）で割り、速度の最適化前の期間の Rel mCvR（42%）で掛けます。

スクリーンショット: 相対 mCvR の改善なしの収益の計算式を示すスプレッドシートのセル

ステップ 9: 企業が獲得した収益から、Rel mCVR が改善されていなかった場合に獲得していた収益を差し引きます。

スクリーンショット: 追加収益の計算式が表示されたスプレッドシートのセル

この例では、Rel mCvR の改善（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: 関連性の高い 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

前述のとおり、UX の改善など、サイトの他の変更が Rel mCvR に影響する可能性があります。

  • 調査期間中にサイトに大きな変更が加えられたのは、速度のみであることを確認します。他の変更があった場合、Rel mCvR は変更のグループとしての影響を示すことができますが、個々の変更の影響は示せません。
  • パソコンサイトには影響したがモバイルサイトには影響しなかった変更やイベントに注意してください。結果が歪む可能性があります。パソコン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。
  • 相対 mCvR の増加は、コンバージョン数の全体的な増加ではなく、パソコンからモバイルへのコンバージョンの移行によるものではないかと思われるかもしれません。速度の向上により、デスクトップとモバイルのコンバージョンの割合に変化が生じる可能性がありますが、相対 mCvR はデスクトップのコンバージョン率を基準にモバイル コンバージョン率を計算します。そのため、mCVR が dCVR よりも増加した場合にのみ、Rel mCVR が増加します。つまり、この計算ではすでに低めに見積もっているため、チャンネル ミックスの変化を補正できる安全マージンが確保されています。

まとめ

いくつかの制限はあるものの、Rel mCvR は、サーバーサイド テストやスローダウン テストを実行することなく、速度の最適化によって収益がどの程度増加したかを低コストで推定できる優れた指標です。また、パフォーマンスと収益の関係を定量化することで、技術以外のステークホルダーにはすぐには明らかでない開発プロジェクトの価値を示すことができます。

次のステップ

航空機の計器パネルの画像（Unsplash の Arie Wubben による）