概要
主要な実験エージェンシーである Conversion by Gain と協力して設計された PBX Ideate エンジンは、階層的診断構造を使用してウェブページを分析します。サイトの視覚階層、コンテンツ、レイアウトをスキャンし、CRO エキスパートの推論を模倣します。 この分析に基づき、機能は以下を提供します:- フリクションの特定: 特定のユーザビリティまたはモチベーションの障壁をピンポイントで指摘します。
- 根本原因分析: 行動心理学の原則を用いて、なぜ問題が存在するのかを説明します。
- 実験の提案: パフォーマンスを向上させる具体的な A/B テストアイデアを提案します。
- ワイヤフレームのバリエーション: 実装の準備が整った具体的なデザイン変更(コピー、レイアウト、スタイリング)を生成します。
仕組み
システムは 5 層の推論モデルを使用してバックグラウンドで分析を実行し、すべての提案が推測ではなく行動データに基づいていることを保証します。分析と問題検出
システムはページのスナップショットを撮影し、すべてのコンポーネント(ボタン、ヘッダー、テキストブロック)をマッピングします。次に観察結果をクラスタリングして問題 — ユーザー行動に悪影響を及ぼす高レベルのフリクション — を特定します。根本原因の診断
すべての問題に対して、システムはフリクションの背後にある心理メカニズムを説明する根本原因を特定します。Conversion が開発した Lever Framework を使用して問題を分類します。このフレームワークは、フリクションを 5 つの master lever に整理します:- Comprehension: ユーザーはオファーを理解しているか?
- Motivation: ユーザーは行動を起こしたいと思っているか?
- Trust: ユーザーはオファーが正当だと信じているか?
- Cost: 認識される労力や価格が高すぎないか?
- Usability: ユーザーはインターフェイスを簡単に操作できるか?
Lever Framework
Conversion の Lever Framework は、ユーザー行動に影響を与える UX 機能を分類するために設計された技術的な分類法です。これらの “lever” を標準化することで、フレームワークはデータチームが変数を分離してより効果的な反復を行ったり、行動的インサイトを異なる実験プログラム間で転送したり、実験勝率を予測するための機械学習モデルをトレーニングするための構造化されたデータセットを生成したりすることを可能にします。 Lever Framework の詳細については、Conversion の専用 リソース を参照してください。Cost
Cost Master Lever は、金銭的価値を超えてユーザーが認識するマイナス面を分類し、“コスト” を製品の利益と引き換えに必要とされる総コミットメントとして定義します。この階層は、3 つの主要なフリクションポイントを分類します: 金銭的投資、時間と労力の “ソフトコスト”、そしてユーザーがこれらの予想されるコミットメントを変更または回避するために利用できる柔軟性の度合いです。| Lever | Sub-Lever |
|---|---|
| Financial cost: ユーザーが製品と交換する金額。 |
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| Soft cost: 製品から価値を得るために必要な時間と労力のコスト。 |
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| Commitment: ユーザーがトランザクションや製品に関連するコストへのコミットメント感をどのように文脈化するか。 |
Trust
Trust Master Lever は、ウェブサイト操作中のユーザーのリスク認識を測定します。3 つの重要な信頼性要因を評価します: プラットフォームの基礎的な正当性、製品やサービスの主張の信用性、機密情報処理の認識されるセキュリティです。| Lever | Sub-Lever |
|---|---|
| Legitimacy: サイトが実在する企業のものであるか、実在する製品やサービスを販売しているかどうかに関する懸念。 |
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| Credibility: サイトで行われた “モチベーション的” な主張をユーザーがどれだけ信じる可能性があるか、また企業がそれらをどれだけ実現する可能性があるかに関わるもの。 |
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| Security: サイトでの支払い詳細などの機密情報入力に対するユーザーの快適度を指します。 |
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Usability
Usability Master Lever は、ユーザーがコンバージョン目標に向かう摩擦のない進行を評価し、認知の流暢さの心理的概念を反映しています。それは 5 つの技術的および心理的な柱を最適化することに焦点を当てます: ナビゲーションの明確さ、認知負荷と疲労の最小化、効果的な製品の発見、戦略的な注意配分、そしてユーザーの進捗の一貫した認識です。| Lever | Sub-Lever |
|---|---|
| User flow: ユーザーの方向と位置の感覚: サイト上/ユーザージャーニーのどこにいるか、進むために何をしなければならないかを理解しているか? |
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| Effort: アクションやシーケンスが多くの労力と集中を必要とするのではないかという懸念、あるいは何かがすでにこれを必要としているという不快な感覚のいずれかを指します。 |
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| Choice: サイト上で製品オプションがどのように配置され、見つけやすくされるかを指します。 |
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| Attention: サイトがユーザーの注意を有用/関連性のある要素に集中させ、目標から気をそらす要素から遠ざける方法。 |
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| Persistence: ユーザーが望むアクションを完了し続けようとすることを促すサイト内のメカニクスについて。 |
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Comprehension
Comprehension Master Lever は、情報アーキテクチャとコンテンツ配信の有効性を評価します。3 層の明瞭性を通じてユーザーの信頼を確立することに焦点を当てます: 基礎的な業界/製品の知識、関心のある特定のアイテムの詳細な詳細、そして最終取引の物流的透明性です。| Lever | Sub-Lever |
|---|---|
| Education: プロバイダーの特定の提供物ではなく、業界全般についてユーザーを教育することを目的としています。 |
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| Product Understanding: 特定の製品提供についてユーザーに知らせ、情報に基づいた選択を行えるよう支援することを目指すコンテンツ。 |
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| Transactional Understanding: ユーザーに知らせ、支払い条件について透明性を提供することを目指すコンテンツ。 |
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Motivation
Motivation Master Lever は、認識される価値提案と製品提供の感情的な “アップサイド” に対処します。いくつかの心理的ドライバーを最適化することで購買意図を最大化することに焦点を当てます: インスピレーションを与えるコピーと画像、社会的所属感、緊急性、低摩擦の製品トライアル、選択の多様性、ユーザーエクスペリエンスの長期的なエンゲージメントまたは “粘着性” です。| Lever | Sub-Lever |
|---|---|
| Value statement: 製品/サービスが興味深いとユーザーを説得するために含まれる明示的なポジティブ情報。 |
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| Motivational depiction: 製品やサービスが明示的な主張や製品の体験に依存する代わりに、視覚的/暗黙的な手がかりを使って価値を伝える方法。 |
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| Preview access: ユーザーが実際に製品を使うか、製品の限定的な部分を使うことで(例: 無料トライアル、サンプル)、製品のアップサイドを示す方法。 |
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| Obligation: 何らかの理由でユーザーに製品を購入 “すべき” だと感じさせる方法。 |
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| Sociability: ユーザーが製品から社会的利益を得ていると期待させられる場合。 |
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| Urgency: ユーザーが現在のセッション内で購入を完了しないと、製品へのアクセスを失ったり、より高い価格を支払うリスクがあると感じさせる方法。 |
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| Product range: 利用可能な製品をモチベーション的に多様で広範に見せるためにどう提示するか。 |
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| Delivery: ユーザーが製品をどのように受け取るか(物理的か仮想的か)に関するモチベーション的なコンテンツ。 |
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| Gamification: 製品の使用を続けることに関する興奮とエンゲージメントの感覚を作ることを指します。 |
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| Humanization: サイト/ブランドをユーザーに対して人間的でフレンドリーなものとして提示すること。 |
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| Control: ユーザーが製品を自分の好みに合わせて適応できるというポジティブな感覚を感じること。 |