cro

CRO（コンバージョン率最適化）

スクリプトの場所。 ホストで ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} が設定されていない場合、スクリプトはこのプラグインの scripts/ フォルダー内にあり、skills/ の隣に配置されています。Python 3.10 以降で実行してください。python を使うか、python が見つからない場合は python3 を使ってください（macOS、多くの Linux システム）。

このスキルを使用するタイミング

ユーザーの依頼に次のいずれかが含まれる場合、このスキルを有効にしてください。

• コンバージョンパフォーマンスの観点からランディングページを監査する
• ランディングページのレイアウト、コピー、ユーザーフローを設計または改善する
• A/B テストや多変量テストを設定、分析、解釈する
• ウェブフォーム（リード獲得、登録、問い合わせ、申し込み）を最適化する
• 料金ページや料金の提示方法を設計または監査する
• カート放棄を減らす、またはチェックアウト完了率を改善する
• ウェブサイトのあらゆるコンバージョン指標（リードフォーム送信、登録、購入、トライアル開始）を改善する
• 実験のサンプルサイズ、テスト期間、統計的有意性を計算する
• 優先して取り組むコンバージョン改善施策を決める
• ページやファネルのコンバージョン率が低い原因を診断する
• 信頼性のシグナル、ソーシャルプルーフ、緊急性を促す要素、CTA の最適化について尋ねる

ブランドのコンテキスト（自動適用）

このモジュールからマーケティングコンテンツを作成する前に、次の手順を実行してください。

1. セッションのコンテキストを確認する — アクティブなブランドの概要はセッション開始時に出力されています。そこに記載されたブランド名、業界、トーン設定、チャネル、目標、コンプライアンス、競合他社の情報を使用してください。
2. 詳細なプロフィールが必要な場合は、~/.claude-marketing/brands/{slug}/profile.json を読み込んでください。
3. ブランドのトーンを適用する — フォーマルさ、活気、ユーモア、権威の度合いを、すべてのコンテンツのトーンや語句の選択に反映してください。
4. コンプライアンスを確認する — skills/context-engine/compliance-rules.md を使用し、ブランドの target_markets と業界に適用されるルールを自動的に適用してください。
5. 業界ベンチマークを参照する — ブランドの業界に関する情報は skills/context-engine/industry-profiles.md を参照してください。
6. プラットフォーム仕様を使用する — 文字数制限や形式要件については skills/context-engine/platform-specs.md を参照してください。
7. キャンペーン履歴を確認する — 新しい作業を計画する前に、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/campaign-tracker.py" --brand {slug} --action list-campaigns を実行してください。
8. ブランドが存在しない場合は、次のように伝えてください。「ブランドプロフィールが見つかりません。/digital-marketing-pro:brand-setup を使用して作成するか、一般的なベストプラクティスに基づいて進めることができます。」
9. ブランドガイドラインを確認する — ~/.claude-marketing/brands/{slug}/guidelines/_manifest.json が存在する場合は、読み込んで遵守してください。禁止語、制限されている主張、必須の免責事項については restrictions.md、チャネル固有のトーン設定（基本のトーンと異なる場合があります）については channel-styles.md、承認済みの重要メッセージ、タグライン、ポジショニング表現については messaging.md、4 つの数値スコアでは網羅されない詳細なトーンのルールについては voice-and-tone.md を確認してください。特定のチャネル向けのコンテンツを作成する場合は、チャネルのスタイルルールを基本のトーン設定より優先してください。

ブランドプロフィールにすでに記載されている情報について、ユーザーに尋ねないでください。

必要なコンテキスト

実行する前に、次の情報をユーザーから集めてください（提供されていない場合は尋ねてください）。

• ページの URL または説明：最適化する具体的なページまたはフロー
• 現在のコンバージョン率：改善の基準となる指標（わかる場合）
• 月間トラフィック量：テスト期間や統計的有意性の計算に必要
• コンバージョン目標：何をコンバージョンとみなすか（フォーム送信、購入、登録、ダウンロード）
• ビジネスモデル：B2B、B2C、D2C、SaaS、e コマース、リード獲得
• トラフィックソース：訪問者の流入元（有料、オーガニック、メール、ダイレクト）。ソースによって意図の強さが異なるため
• デバイスの割合：モバイルとデスクトップのトラフィックの割合
• 既存のテスト履歴：これまでにテストした内容と結果
• 技術スタック：CMS、テストツール（Optimizely、VWO、Google Optimize の後継、カスタム）、分析プラットフォーム
• 制約：必要な法的免責事項、ブランドガイドライン、コンプライアンス上の制限

機能

ランディングページの監査

• 5秒テスト：ページの読み込みから5秒以内に、価値提案が伝わりますか？
• ファーストビューの分析：見出しの明確さ、サブ見出しによる補足、ヒーロー画像の関連性、主要なCTAの視認性
• 信頼を示す要素の一覧：ロゴ、お客様の声、レビュー、認証、セキュリティバッジ、保証
• CTAの評価：明確さ、コントラスト、配置、コピーの具体性、競合するCTAの数
• フォームの評価：フィールド数、フィールドラベル、必須項目と任意項目、エラー処理、複数ステップか単一ステップか
• ページ速度の影響：読み込み時間と直帰率の相関、コンバージョン要因としてのCore Web Vitals
• モバイル体験：タップ領域、スクロール深度、親指が届く範囲へのCTA配置、モバイル特有の摩擦要因
• コンテンツの階層構造：情報アーキテクチャ、視覚的な階層、FパターンまたはZパターンでの閲覧を促す工夫
• 懸念への対応：コンバージョンに至る前に、よくある懸念にページ上で対応できているか

A/Bテストのフレームワーク

• ICEによる優先順位付け：テスト候補を影響度（1～10）、確信度（1～10）、容易さ（1～10）で評価し、テストの順序を決定します
• 仮説の形式：「[変更]すれば、[理由]により、[指標]が[改善／低下]する」という形式で構成します
• サンプルサイズの計算：ベースラインのコンバージョン率、最小検出効果、統計的検出力（80％）、有意水準（95％）に基づいて算出します
• テスト期間の見積もり：トラフィック量、コンバージョン率、完全なビジネスサイクルを考慮します（週ごとのパターンを捉えるため、最低1～2週間）
• 結果の解釈：統計的有意性、実務上の有意性、セグメント分析、収益への影響予測
• 逐次テスト：より迅速に判断するために、固定期間方式と逐次方式／ベイズ方式のどちらを使うべきか

フォームの最適化

• フィールドの削減：必須でないフィールドは削除するか、後回しにします。フィールドが1つ増えるごとに、コンバージョン率は約2～7％低下します
• 段階的なプロファイリング：情報を一度にすべて集めるのではなく、複数回のやり取りに分けて収集します
• インライン検証：ユーザーがフィールドに入力する際にリアルタイムでフィードバックを返すことで、フォームの離脱を減らします
• スマートなデフォルト値：既知のデータを事前入力し、適切なデフォルト値を設定して、自動補完を提供します
• 複数ステップのフォーム：長いフォームを、進捗インジケーター付きの論理的なステップに分割します
• フィールドタイプの最適化：選択肢の数や文脈に応じて、ドロップダウン、ラジオボタン、テキスト入力を使い分けます
• エラーメッセージ：具体的で役立つエラーメッセージを、該当するフィールドの近くに表示します

価格設定の心理学

• アンカリング：より高価格の選択肢を先に提示し、対象の選択肢を妥当に感じさせます
• おとり効果：戦略的に劣る選択肢を加え、ユーザーを対象のプランへ誘導します
• 端数価格：99ドルと100ドルの違い――効果がある場合（B2C、衝動買い）と逆効果になる場合（プレミアムなB2B）
• 価格の見せ方：年間料金と月額料金、ユーザー単位と定額料金、1日あたりの換算額（「コーヒー1杯分未満」）
• プラン名：ユーザーの自己選択を促す命名規則（Starter／Growth／EnterpriseとBasic／Pro／Premium）
• 機能の差別化：自然なアップグレード需要を生むため、各プランでどの機能を制限するか
• 価格ページでの社会的証明：「人気No.1」バッジ、プランごとの顧客数、ロゴの表示

チェックアウトの最適化

• カート放棄の削減：離脱インテント時のオファー、カート回復メール、進捗インジケーター、カートの内容の保持
• ゲストチェックアウト：常にゲストチェックアウトを選択できるようにします。アカウント作成を強制すると、24%のユーザーが購入を断念します
• 決済方法の網羅：クレジットカード、PayPal、Apple Pay、Google Pay、後払い決済、地域別の決済方法
• 配送情報の透明性：費用を早い段階で表示し、送料無料の条件を提示し、配達予定日を案内します
• 注文概要の表示維持：チェックアウトの全過程で注文の詳細を表示し続けます
• セキュリティの強化：決済画面に SSL バッジ、決済ロゴ、返金保証を表示します
• 1 ページ式と複数ステップ式のチェックアウト：商品の複雑さと必要な情報に基づく判断基準
• 購入後の最適化：確認ページでのアップセル、注文確認メール、購入後のアカウント作成

プロセス

標準的なランディングページの監査（最も一般的なユースケース）

1. 5 秒間の確認 -- 初めて訪れたユーザーの視点でページを確認します。会社が何を提供しているか、誰を対象としているか、どのような行動を取ればよいかを 5 秒以内に把握できますか？
2. ファーストビューの監査 -- 見出しの具体性、小見出しによる補足、メインビジュアルとの関連性、CTA の目立ちやすさを評価します。ファーストビューは最も価値の高い領域です。
3. 信頼性と信用度 -- すべての信頼要素（お客様の声、ロゴ、レビュー、認証、保証）を洗い出します。重要な意思決定ポイントでソーシャルプルーフが不足している箇所を特定します。
4. CTA の分析 -- ページ上の CTA をすべて数えます。競合するアクションの有無、ボタンの文言の具体性（「無料トライアルを始める」は「送信」より効果的です）、コントラスト比、配置頻度を確認します。
5. コンテンツの流れ -- ページの各セクションを順に確認します。説得の流れは論理的ですか？問題、解決策、実証、行動の順になっていますか？
6. フォーム／コンバージョンポイント -- フォームまたはコンバージョンの仕組みを評価します。入力項目数を数え、ラベルを確認し、エラー処理をチェックし、送信ボタン周辺のマイクロコピーを評価します。
7. モバイル監査 -- 同じページをモバイルで確認します。タップ対象（最小 44x44px）、CTA までのスクロール量、横スクロールの問題、読み込み時間をチェックします。
8. 速度の確認 -- 目に見えるパフォーマンス上の問題を記録します。速度が要因と思われる場合は、Core Web Vitals の監査を推奨します。
9. 優先順位を付けた推奨事項 -- ICE フレームワークを使用して、調査結果を優先順位付きのリストとして提示します。まず短期間で実現できる改善、次に構造的な変更、最後に再設計レベルの変更を示します。

A/B テストの設計プロセス

1. 問題を特定する -- データ（分析データ、ヒートマップ、セッション録画、ユーザーフィードバック）を使って、コンバージョンのボトルネックを特定します。
2. 仮説を立てる -- 「[根拠に基づく理由]により、[X を変更]すると、[指標 Y]が[推定値]だけ[増加／減少]する」という形式で、構造化された仮説を記述します。
3. ICE でスコアを付ける -- Impact（効果）、Confidence（確信度）、Ease（実施しやすさ）をそれぞれ 1～10 の尺度で評価します。合計スコアが最も高いテストを優先します。
4. 要件を計算する -- python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/sample-size-calculator.py" --baseline-rate {rate} --mde {mde} --mde-type absolute --significance 0.95 --power 0.80 でサンプルサイズを算出します（MDE が相対的な向上率の場合は --mde-type relative を指定します。ベースラインが 5% の場合、両者にはおよそ 2 桁、約 200 倍の差があります）。1 日あたりのトラフィックに基づいて、テスト期間を見積もります。
5. バリエーションを設計する -- テスト用のバリエーションを作成します。十分なトラフィックがある状態で多変量テストを実施する場合を除き、テストごとに変更する変数は 1 つだけにします。
6. テストを QA する -- トラッキングを検証し、さまざまなデバイスやブラウザーで両方のバリエーションを確認して、テストによって後続のフローが壊れないことを確かめます。
7. 実施してモニタリングする -- テストを開始します。算出したサンプルサイズに達する前に結果を確認してはいけません。技術的な問題のみをモニタリングします。
8. 分析して記録する -- テスト終了時に、python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/significance-tester.py" --control-visitors {n} --control-conversions {n} --variant-visitors {n} --variant-conversions {n} --confidence 0.95 で統計的有意性を評価し、セグメント単位の結果を確認して、収益への影響を算出します。結果にかかわらず、得られた知見を記録します。

参考ファイル

• landing-page-audit.md -- 詳細な監査チェックリスト、評価基準、業界別のコンバージョン率のベンチマーク
• ab-testing.md -- テスト設計テンプレート、サンプルサイズ計算ツール、統計手法、よくあるテストの落とし穴
• form-optimization.md -- 項目ごとの最適化ガイド、プログレッシブプロファイリングの実装、フォーム UX のパターン
• pricing-psychology.md -- 料金ページのテンプレート、具体例を交えた心理的原則、料金プラン構成のフレームワーク
• checkout-optimization.md -- カート放棄の診断、チェックアウトフローのテンプレート、決済最適化の戦略
• personalization-testing.md -- セグメントベースのパーソナライゼーションテストの設計、セグメントの最小サイズ、パーソナライゼーション測定の落とし穴

出力形式

• ランディングページ監査レポート：セクションごとの調査結果と重大度評価（重大／高／中／低）、スクリーンショットまたは該当要素への参照、ICE スコア付きの優先アクション項目
• A/B テスト計画：仮説、バリエーションの説明、必要なサンプルサイズ、推定期間、成功基準、セグメンテーション計画
• フォーム最適化仕様書：現在の項目と推奨項目の一覧、レイアウトのワイヤーフレームの説明、検証ルール、エラーメッセージの文面
• 料金ページの推奨案：料金プランの構成、料金の提示方法、機能マトリックス、根拠を添えた心理的トリガー
• チェックアウト最適化計画：ファネルの段階ごとの分析、離脱の診断、期待される効果を添えた改善項目の優先順位付きリスト

特殊なケース

トラフィックの少ないサイト

月間コンバージョン数が 1,000 件未満のサイトでは、多くの場合、妥当な期間内に統計的有意性に達することはできません。こうしたサイトでは A/B テストを行わず、監査結果に基づいてベストプラクティスを直接実施してください。交絡変数に注意しながら、変更前後の測定を行います。定量テストよりも、定性的な手法（5 人のユーザーテストでユーザビリティ上の問題の 85% を発見できます）を検討してください。

B2B の長文ページと B2C の短文ページ

B2B のランディングページは、購入の意思決定に複数の関係者が関与し、価格が高く、評価サイクルも長いため、長くなることがよくあります。「短いほどよい」と決めつけないでください。代わりに、ファーストビューでユーザーの意図をすばやく見極め、ページの残りの部分で懸念に包括的に対応できるようにしてください。B2C の衝動買いには、短く、テンポが速く、CTA が 1 つだけのページが効果的です。

モバイルファーストとデスクトップファーストの最適化

推奨事項を提示する前に、デバイス別の割合を確認してください。トラフィックの 70% 以上がモバイルの場合は、まずモバイル向けに最適化し、デスクトップでも表示が崩れないようにしてください。トラフィックの大半がデスクトップの場合（B2B ではよくあります）は、デスクトップ向けに最適化しつつ、モバイルを決しておろそかにしないでください。「レスポンシブ」という中間的な対応では、どちらにも十分に対応できないことがよくあります。

免責事項が必須の規制業界

医療、金融、法律、保険のページでは、長い免責事項、開示事項、コンプライアンスに関する文面が必要になることがよくあります。これらを削除するよう推奨しないでください。代わりに、折りたたみ可能なセクションや脚注、読みやすさを保った小さめの文字など、表示形式を工夫し、必須のコンテンツが主要な CTA と視覚的に競合しないようにしてください。法律上許される場合は、免責事項をコンバージョンの発生箇所より後に配置してください。

季節的なピーク時のテスト

ブラックフライデー、ホリデーシーズン、大規模な販促期間中に A/B テストを開始するのは避けてください。ピーク時のユーザー行動は通常時を代表するものではありません。この期間に実施したテストでは、信頼性の低い結果が得られます。ピーク時にテストを実施せざるを得ない場合は、その留意点を明記し、通常時に検証テストを再実施する計画を立ててください。

関連スキル

• 有料広告 -- CRO は広告キャンペーンの ROAS に直接影響し、ランディングページの品質は品質スコアと広告の関連性に影響します
• 分析とインサイト -- コンバージョンのボトルネックを特定し、テスト結果を測定するためのデータ分析
• コンテンツエンジン -- 見出し、CTA、説得力のあるページコンテンツのコピーライティング
• ファネルアーキテクト -- CRO は、より広範なファネル最適化戦略の一部です
• グロースエンジニアリング -- SaaS 製品では、アクティベーションとオンボーディングの最適化が CRO と重なります
• SEO -- ページ速度と Core Web Vitals は、検索順位とコンバージョン率の両方に影響します

使用エージェント

• cro-specialist — ランディングページの監査、A/B テストの設計、フォームの最適化、価格設定の心理学、チェックアウトの最適化、統計的有意性の計算、実験の文書化など、あらゆる CRO タスクを担当する主要エージェント