サイト分析で活用されているヒートマップですが、「そもそもヒートマップとは何か？」「アクセス解析との違いはなにか？」といった質問もよくお伺いします。

本記事では、ヒートマップの基本から、ヒートマップ分析できること・できないことについて解説します。

1.ヒートマップとは

ヒートマップの仕組み

「ヒートマップ」とは、色の濃淡を利用して数字データを可視化するWebサイト分析機能のひとつです。

下記のように、サイト訪問者に着目されている箇所は赤色、その逆は青色で表示されます。

分析するためには、基本的に「ヒートマップツール」の導入が必要です。

多くのヒートマップツールでは、PCの場合はマウスの動き、タブレットやスマートフォンの場合はタップやスワイプの動きをもとに、ページのスクロールや各要素へのエンゲージメント（ホバー、クリック）、ページ全体での滞在時間といったデータからヒートマップを生成します。

実際のWebサイトのレイアウトに合わせて表示されるので、ページ内で顧客がどういう行動をしているか、誰でも簡単に理解することができます。

ヒートマップとアクセス解析の違い

ヒートマップとアクセス解析では、Webサイト分析における得意領域が異なります。

そのため、ヒートマップツールとアクセス解析ツールを併用することで、より精度の高い仮説を立てたWebサイト改善を行うことができます。

アクセス解析の特徴

アクセス解析は、Webサイト訪問者の属性（利用デバイス、流入経路など）や、ページ遷移などサイト内の行動経路を分析できる機能です。

代表的なアクセス解析ツールは、Google社が無料で提供している（一部有料版あり）Googleアナリティクスが挙げられます。

Webサイトに、「どのチャネルから流入しているのか」「どのくらい流入しているのか」「離脱率が高いページはどこか」などを分析することができ、ボトルネックになっている流入経路やページを特定することができます。

ヒートマップの特徴

ヒートマップは、前述したように特定のページ内のユーザー行動を可視化することができる機能です。

Webサイトの特定ページで、「どこまでページがスクロールされているか」「ページ内のどのコンテンツに着目されているか」「CTAなどの要素をクリックするまでの所要時間」などを分析することができ、ページ内のユーザー行動を可視化することができます。

また数字だけではなく色で識別されるため、例えば経営者やデザイナーといった、日常的にWebサイト分析を行わない担当者であっても、一目で状況を理解することが可能です。

分析に専門知識を必要としないヒートマップツールは、チーム全体で共通認識をもちやすく、施策のスムーズな意思決定を手助けします。

ヒートマップツールとアクセス解析ツールの役割

アクセス解析ツールは、このWebサイトで「そもそもどこに問題があるのか」を特定するときに活用します。

ランディングページからコンバージョンまでのフローを俯瞰してみることで、ユーザーの離脱率が高いページや経路など、Webサイトでボトルネックになっているページを特定できます。

しかし、アクセス解析ツールだけでは、問題となったページで「何が起こっているのか」まで詳細に分析することはできません。

特定ページを深掘りし、「ユーザーが離脱した原因」を分析する場合は、ヒートマップツールを活用します。

2.ヒートマップで分析できること

それでは、ヒートマップで分析できる代表的な指標や、分析のポイントについてご紹介していきます。

ヒートマップで分析できる基本指標

スクロール率

スクロール率は、「ユーザーがページをどこまでスクロールしているか」を分析できる指標です。

下記のヒートマップをご覧ください。
100％のラインがファーストビューで表示されるエリアです。

グローバルナビゲーションから別ページへ遷移したり、そのままWebサイトから離脱したりするユーザーがいる場合、セカンドビュー以降でパーセンテージが下がっていきます。

今回のデータだと、セカンドビューの導入企業ロゴコンテンツは66.28％のユーザーが閲覧（33.72％が離脱）していることがわかります。

クリック率

クリック率は、「ページ内の要素がクリックされている割合」を分析できる指標です。

Webサイト上部のグローバルナビゲーションやページ内に設置しているCTAなど、ユーザーにアクションを促したい要素がある場合、クリック率を見ることで実態を把握することができます。

下記のヒートマップでは、グローバルナビゲーションの一番左に設置しているメニュー「Contentsquareとは」が7.1%と最もクリック率が高いことがわかります。

ヒートマップツールによって変わる！分析指標

スクロール率やクリック率のような代表的な指標以外にも、導入するヒートマップツールによって様々な分析が可能です。

今回は、弊社で取り扱っている顧客体験分析プラットフォームContentsquareで分析可能な指標をご紹介します。

初回クリックまでの平均時間

最初にクリックするまでのかかった平均時間です。

・グローバルナビゲーションで真っ先にクリックされているメニューは何か
・アクションを促したいCTAをクリックされるまでどのくらい時間がかかっているか
など理解することができます。

クリック率が多く時間がかかっている場合、アクションまでに読み込んでいるコンテンツがある／ユーザーを悩ませている要素がある、など仮説につなげる情報の1つになります。

下記のヒートマップでは、メインビジュアルCTA「資料ダウンロード」をクリックされるまでに、平均80.4秒かかっているとわかります。

惹きつけ率

コンテンツ表示された状態からのクリック率を計測した指標です。

一般的なクリック率はページ全体のビュー数に対して計算されるのに対し、惹きつけ率はコンテンツが表示された際のクリック率であるため、「そのコンテンツにどれだけユーザーが興味を持っているか」判断ができます。

基本的にページスクロールが必要なほど離脱されやすいため、下部に配置した中で惹きつけ率が高いコンテンツは、配置換えをしたり、より目立つようにするなど、コンバージョンへの影響力を検証する価値があります。

再クリック数

対象コンテンツにおけるクリック数合計をPV数で割った指標で、エラーを発見するのに役に立ちます。

下記は海外サイトのフォームをヒートマップ分析した例です。

左側ヒートマップのクリック率だけを見ると、右下のCTA「Submit」が46.7％と一見よい状態にみえますが、右側ヒートマップの再クリック数を合わせてみると、「繰り返しクリックされている」状態であることがわかります。

これはフォームの説明が不足しており、ユーザーが理解できていない可能性があります。

クリック率だけで見ると「クリックされていて問題ない」と思われる要素も、別の指標を掛け合わせてみることで、本当に問題がないのか？良い体験になっているのか？分析が可能です。

コンテンツ単位のROI

これまでのヒートマップ分析では、各コンテンツがどれだけクリックされているか、クリック率での評価が主でした。

Contentsquareではコンテンツ単位で売上貢献度まで分析することが可能です。

例えば、特集やキャンペーンバナー、ピックアップ・おすすめ商品など、どれだけ商品詳細ページに遷移したのかだけではなく、ROIベースでコンテンツを評価できます。

これにより、例えばデザイナーが自身で作ったバナーを評価し、次の制作に活かす情報にもなります。

ヒートマップは比較して分析する

ヒートマップでデータは見ているが、「なんとなく眺める」状態で終わってしまうことはありませんか？

ここでは、ヒートマップ分析する際のポイントについてお伝えします。

下記は弊社で取り扱っているUGCマーケティングプラットフォームYOTPOのトップページです。
全訪問者のヒートマップ分析データからは、訪問者によくクリックされるメニューなどは簡単に理解できます。

ですが、「コンバージョンしたユーザーにとって最も重要なメニューは何か？」と問われた場合、このデータだけでは判断できません。

次のヒートマップは、「コンバージョンした人」「コンバージョンしていない人」で比較したデータです。

コンバージョンした人がクリックするメニューは「機能紹介」「導入事例」「プラン」と、導入にあたり知りたい情報が明確である傾向です。

さらに分析を深めるために、初回クリックまでの時間で比較してみます。
コンバージョンユーザーは、訪問目的が明確な人が多く、メニューを短時間で選択しているのがわかります。

ヒートマップで改善結果を分析する

サイト改善やABテストを行った場合、改善前後のパターンをヒートマップで比較分析することで、その施策が効果的であったのか？変更によって新たな課題が出ていないか？を簡単に確認することができます。

下記は、YOTPOトップページで、メインビジュアルのCTAを「お問合せ」「資料ダウンロード」の2つから、CTA「資料ダウンロード」の1つに変更したパターンの比較です。

改善前クリック率：0.24％＋2.35%=2.59%
改善後クリック率：4.83%
となり、メインビジュアルにおけるボタンの総CTRが向上していることがわかります。

サイトのコンバージョン率を上げるという視点では、最終コンバージョン結果を比較して評価は行うべきですが、「改善箇所で狙った変化が起きているか」確認することも重要です。

3.ヒートマップだけでは分析できないこと

ユーザー行動の「良し悪し」がわからない

ヒートマップは着目されている箇所が赤く表示されますが、必ずしも「ヒートマップが赤い＝ユーザーが興味を示している（良い体験）」というわけではありません。

・文字が見づらく時間がかかってしまっている
・文章が理解できず何度も読み直している
・知りたい情報が見つけられず探している
というケースも存在します。

また逆に、「ヒートマップが青い＝ユーザーにとって必要ない（悪い体験）」と断定してしまうのも危険です。

例えば、ECサイトなどによくある購入者の口コミといったコンテンツの場合、中には細かく読まれていないエリアもあるかもしれませんが、「口コミの数」「利用者の年齢の網羅性」など、実はその存在がユーザーの心理に影響している可能性があります。

ユーザーにとって必要なのか？という点を知るには、ヒートマップ分析だけではなく、ABテストを併用しコンテンツの有無や見せ方でコンバージョンにどのような影響がでるのか検証することが必要です。

ユーザー行動の「なぜ」がわからない

ヒートマップは、「スクロールしている」「クリックしている」などアクションを行ったユーザー行動に対して分析できる指標が豊富にありますが、「なぜ次のアクションを起こさなかったのか」という、ユーザーが行動を起こさなかった原因について深掘りするのに限界があります。

下記は、とあるサイトで「ログイン失敗したユーザー」に絞ったヒートマップ事例です。

ログイン失敗しているにも関わらず、画像一番下に設置されている「パスワードをお忘れですか？」のテキストリンクのクリック率が1.3％と低い結果です。

なぜクリックされないのでしょうか？

ヒートマップ分析だけではわからない原因を特定するためには、サイト上のユーザー行動を録画し再生できるセッションリプレイ機能の活用がおすすめです。

下記の動画は、ログイン失敗したユーザーの行動を録画したデータです。

録画をみてみると、ログイン失敗のエラー文言が表示されたタイミングで「パスワードをお忘れですか？」のテキストが画面から消えてしまっている（スクロールしないと見えない）ことが発見できました。

このようにヒートマップだけではわからない、ユーザー体験に与えている悪影響を発見するには、セッションリプレイなど別の機能を掛け合わせて分析すると真の原因を特定できるようになります。

4.まとめ

大前提、サイト分析はヒートマップだけでは完結しないので、基本的にはアクセス解析ツールと併用してください。

ヒートマップツールを活用することで
・特定ページにおいて「どこまでスクロールしているか／何に着目しているか」などユーザー行動を分析
・サイト分析担当者ではなくても簡単に理解できるようビジュアル化
することができます。

さらに、
・コンバージョンしたユーザーvsしていないユーザーなど、比較分析することで行動の違いを発見
・ABテストと併用することで改善前後のユーザー行動の変化を検証
し精度の高い仮説や効果的なサイト改善につなげることが可能です。

本記事の内容は、定期的に開催している「ヒートマップで分析できること・できないことを徹底解説！ユーザーの離脱原因を特定する方法」セミナーでも解説していますので、是非お気軽にお申し込みください。

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