CV（コンバージョン）とは？意味や種類、CV増加施策を解説

直接コンバージョン

直接コンバージョンとは、広告を経由してWebサイトに来訪したユーザーが一度もサイトを離脱することなくCVに至ることを指します。
ユーザーがサイト訪問してからCVに至るまでの導線が最もシンプルなしくみです。

ユーザーの特徴は商品やサービスに対して興味や欲求の度合が高く、CVにたどり着くまでの距離が短いのが特徴です。

間接コンバージョン

間接コンバージョンとは、広告経由でサイト訪問後、一度何らかの理由でサイトを離脱し、後日改めてサイトに来訪した際にCVすることを指します。

間接コンバージョンのユーザーは興味・欲求が潜在的であり、何かしらのきっかけ（商品やサービスについて理解できた状態になるなど）があって興味・欲求が顕在化してCVに至ります。

CVまでのプロセスが長期化するため、なぜそのようなプロセスをたどったのかを分析する必要があります。

詳細にユーザーの行動分析や属性の把握をすることで潜在ユーザー向けの施策が図れ、CV成果を伸ばすことにつながります。直接コンバージョンに注力せずに間接コンバージョンユーザーの対策を行うこともWebマーケディングにおいて重要な施策です。

総コンバージョン

総コンバージョンとは、設定したCVすべての数を指します。たとえばCVを商品購入と設定した場合、ユーザー1人がＡという商品を３回購入すると総コンバージョン数は「3」とカウントされます

サイトにアクセスしたユーザーのアクション単位でCVを捉えるのが特徴です。
したがって、売上視点から評価する指標として適しています。

ユニーク・コンバージョン

ユニーク・コンバージョンは、ユーザー単位のCV数のことです。

総コンバージョンがユーザー単位のCV回数であったのに対し、ユニーク・コンバージョンはCV回数が何回であっても同一人物であればカウントは「1」となります。

1人のユーザーが何度サイト訪問してCV回数を重ねてもあくまでも「1人のユーザーによる行為」をカウントするのが特徴です。

つまり、「何人コンバージョンしたか」というユーザー数を計測できます。したがって、一定期間に何人の新規ユーザーがCV獲得したのかを知るための指標となります。

クリックスルーコンバージョン

クリックスルーコンバージョンとは広告をクリックしたユーザーがサイト訪問を経てCVした回数を指します。
同一ユーザーが複数回コンバージョンしてもカウントは「1」とされます。

なお、直接・間接コンバージョンのどちらでもクイックするコンバージョンとしてカウントされます。
広告からの直接的な効果を図るための指標になります。

ビュースルーコンバージョン

ビュースルーコンバージョンとは、広告を見たもののクリックせずに後日別ルート（自然検索等）からサイト訪問してCVに至った数を示します。

ビュースルーコンバージョンの場合、ユーザーは広告を頻繁に目にすることで商品やサービスの存在を知り、脳裏に刻まれた情報をもとにCVが発生すると考えられています。

よって、広告の間接的な効果を知る指標になります。

マイクロコンバージョン

マイクロコンバージョンとは最終的なCV（メルマガ登録や会員登録など）に至る前の中間目標として設定するコンバージョンです。

「中間コンバージョン」とも呼ばれます。

たとえば上図を例にすると、ECサイトで商品購入が最終CVとする場合、「商品ページ」「カート」「入力フォーム」をマイクロコンバージョンとして設定できます。

最終CVの数が少ない場合、分析や最適化が十分にできません。

そこでコンバージョン発生に関係するすべてのユーザー行動に注目し、マイクロコンバージョンとして測定することで分析に必要な判断材料を増やすことができます。

最終ＣＶ前で離脱するユーザーを少なくすることでCVRを改善することができます。

ただし、やみくもにマイクロコンバージョンに設定しても改善につなげることはできません。

適切なマイクロコンバージョンを設定するには、最終CVとの相性が強く、かつ効果検証に必要な計測値をできるだけ多く集められる箇所に複数設置するとよいでしょう。

最終ＣＶ前の離脱率の減少を目的とする場合、マイクロコンバージョンの計測量が少なければスピーディーな改善は見込めません。マイクロコンバージョン設定はCVまでのフェーズの傾向やユーザーの行動特性を十分把握した上で設定することが重要になってきます。

ロジックツリー

ロジックツリーとは、問題をツリー状に分解して原因や解説法を可視化する思考法、フレームーワークのことです。

たとえば、「ECサイトの売上」であれば上図のような分岐で考えることができます。
細分化された要素を一覧することで、課題や方法、手段が見えてくるわけです。

たとえば上図であれば、「ECサイトの売り上げ」が最終目的であるため、「購入者数」「購入単価」の改善案が考えられます。

さらに「購入者数」に対して訪問数を増やすのであれば「SEO」「メルマガ」などの施策の強化（CVRの把握や予算投下など）が必要だと判断ができます。

上図はあくまでサンプルなため要素分解は簡素化していますが、実際にはもっと詳細な分解が必要しょう。

粒度の粗い要素から論理的に掘り下げていくことで、改善施策の優先順位や予算の最適配分の明確化を実現できます。