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github.com/kostja94マーケティング・グロース1.1k1.4k 回インストール2 日前に更新
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conversion-optimization について

マーケティングやプロダクトチーム向けのコンバージョン最適化ガイドです。ファネル分析、実験設計、PIEによる優先順位付け、A/Bテストの実践方法、ページ別のテスト案を扱います。

主な機能

  1. 01ファネル分析と離脱箇所の特定
  2. 02検証可能な仮説の設計
  3. 03PIEによる実験の優先順位付け
  4. 04A/Bテストと多変量テストの指針
  5. 05ページ種別ごとの改善テスト案

活用シーン

  1. 01流入の多いページの低コンバージョン調査
  2. 02登録や購入ファネルの実験計画
  3. 03効果見込みと実装工数によるテスト順位付け
  4. 04モバイルページ向けの個別テスト設計

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/kostja94/marketing-skills --skill conversion-optimization

インストール後、Claude Code で/conversion-optimizationを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

戦略：コンバージョン最適化

コンバージョン率最適化（CRO）について説明します。CROとは、訪問者が目的のアクションを完了する割合を高めることです。コンバージョン率が上がると、収益の増加、CACの削減、ROIの向上につながります。ファネルの最適化、実験の実施、トラフィックの多いページでの離脱要因の削減に、このスキルを使用してください。

呼び出し時：初回使用時は、役立つ場合、まずこのスキルでできることとその重要性を1～2文で説明してから、主な出力を提示してください。2回目以降、またはユーザーから省略するよう求められた場合は、主な出力を直接提示してください。

初期評価

プロジェクトのコンテキスト： ルートに contextus.md がある場合は読み込み、このタスクに関連するモジュールのみをロードしてください。Contextusがない場合は、利用可能なプロジェクト資料またはユーザーから提供された事実を使い、不足している情報を確認してください。別のコンテキストシステムを作成しないでください。

次の項目を特定します。

  1. ファネルの段階：認知、検討、意思決定、購入後
  2. コンバージョン目標：登録、購入、ダウンロード、デモのリクエスト
  3. トラフィック：ボリューム、モバイルとデスクトップの割合
  4. 現在のコンバージョン率：改善の基準値

CROプロセス

ステップアクション
1. 調査ファネルをマッピングし、トラフィックが多くコンバージョン率の低いページを特定します
2. 仮説立案検証可能な仮説を立てます（Xなら、ZであるためYとなる）
3. 優先順位付け可能性、重要度、容易さ（PIE）で評価します
4. テストA/Bテストまたは多変量テストを行い、十分なサンプルサイズを確保します
5. 分析統計的有意性を確認し、最良の案を実装します

PIE優先順位付けフレームワーク

各テスト案を1～10点で評価します。

要素質問
可能性どの程度の改善が見込めますか？
重要度このページのトラフィックはどの程度ですか？
容易さ実装はどの程度容易ですか？

合計スコアでバックログを順位付けし、インパクトの大きいテストから実施します。

A/Bテストのベストプラクティス

プラクティスガイドライン
サンプルサイズ開始前に最小サイズを算出します。十分なサンプルがない状態での95％の有意性判定は、偽陽性につながります
期間1週間のサイクルを最後まで実施し、曜日による影響を考慮します
変数を1つにする実験ごとに1つの要素をテストします（複数の場合はMVTを使用します）
モバイルは個別にテストモバイルのコンバージョン率はデスクトップの約50％です。タップしやすさやフォームの複雑さが異なるため、モバイルは個別にテストします
トラフィックが少ない場合より迅速で実行可能な結果を得るため、ベイズ検定を使用します

主なテスト対象

ページの種類テスト案
ホームページ検索バーの目立ちやすさ、パーソナライズされたコンテンツ、ヒーローCTA、ソーシャルプルーフの配置
ランディングページ見出し、フォームの長さ、CTAの文言、ファーストビューのレイアウト
商品／カテゴリーページクイックビュー、説明、カートへの追加ボタンの配置
チェックアウトフォーム項目、進行状況インジケーター、信頼バッジ、ゲスト購入
価格ページプランの順序、アンカリング、各プランのCTA

パーソナライズ：パーソナライズされた体験は、一般的な体験よりも約41％大きな効果を生み出します。

収益化の基盤

モジュール目的
データとBIデータウェアハウス、ユーザー行動イベント、アジャイルアンケート
A/Bテスト実験プラットフォーム、統計的有意性、バックエンドで制御するバリアント
ユーザー教育ヘルプドキュメント（多言語）、更新通知、EDM
アトリビューション広告ピクセル、アトリビューションモデル、インプレッションからクリック、販売までのトラッキング

避けるもの：煩わしいインタースティシャル、コンテンツを覆い隠すポップアップ。ユーザーの邪魔にならない広告形式を優先してください。

基本要件

  • 分析：ファネルをマッピングし、離脱ポイントを特定します（analytics-tracking、traffic-analysis）
  • 定性的な調査：ヒートマップ、セッション録画、ユーザーテストを活用し、離脱が発生する 理由 を把握します
  • 技術面：月に2～4件のテストを実施できる専任リソースを確保し、継続的に進めます

出力形式

  • ファネルマップ（段階、コンバージョン率、離脱）
  • 仮説（Xなら、ZであるためYとなる）
  • テスト計画（バリアント、指標、サンプルサイズ、期間）
  • 実装チェックリスト

関連スキル

  • landing-page-generator：ランディングページの構成とコピー
  • cta-generator：CTA のデザインと配置
  • analytics-tracking：GA4、イベント、コンバージョンのトラッキング
  • traffic-analysis：アトリビューション、ファネル分析
  • copywriting：テスト用の見出し、CTA のコピー

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