LP改善の成功事例9選｜CVRを伸ばす分析・ABテストの実践手順

「広告費を増やしても問い合わせが増えない」「LPのどこを直せばよいか分からない」。LP改善で最初に行うべきことは、ページ全体の作り直しではありません。結論は、流入、訴求、導線、フォームを分けて離脱点を特定し、一つの仮説をA/Bテストで検証することです。

ファーストビューだけが原因とは限りません。広告とLPの約束がずれている、CTAを押した後のフォームが長い、スマートフォンで読みにくい、コンバージョンの計測が欠けている場合もあります。分析なしでデザインを変えると、一時的に数字が動いても学びが残りません。

本記事では、企業または支援会社が公開する一次事例ページから、成果数値を確認できるLP改善事例9選を紹介します。指標の定義、期間、母数、対象LPは事例ごとに異なるため、数字の単純比較や成果保証には使わず、自社の改善仮説を作る材料として活用してください。

LP改善は「流入・訴求・導線・フォーム」に分けて診断する

LP改善の優先順位は、ページを眺めた印象ではなく、コンバージョンまでのどこで期待が外れているかで決めます。流入元ごとの意図、最初に伝える価値、読み進める順序、入力完了までの負担を分けて確認してください。

診断領域	確認する問い	主なデータ	改善例
流入	どの広告・検索意図から来たか	媒体、広告、検索語、デバイス	広告とLPの約束をそろえる
訴求	誰のどの悩みを解決するか	FV離脱、熟読、インタビュー	対象・便益・根拠を具体化
導線	次の判断に必要な情報があるか	スクロール、クリック、動画視聴	順序、比較、事例を整理
フォーム	入力を完了できるか	到達率、開始率、項目別離脱	項目削減、エラー改善
計測	事業成果まで追えるか	有効商談、受注、売上	広告・解析・CRMを接続

たとえばCTAクリック率が高くてもフォーム完了率が低ければ、ファーストビューを作り直す前に入力負担を調べます。逆にフォームは簡単でも到達者が少なければ、訴求と導線が課題です。

「CVRが低い」を一つの問題として扱わず、区間ごとの通過率へ分解すると、最初に直す場所が決まります。

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LP改善の成功事例9選

成功事例は、金融、動画配信、写真、EC、ウェディングなど異なる業種から選びました。成果率だけを見るのではなく、課題をどう分解し、どの要素を検証し、どこまで事業成果を追ったかに注目してください。

事例1．TSUTAYA｜960通りの多変量テストでCVR約20％改善

TSUTAYAは、既存LPと新LPのA/Bテストを行った後、新LPを5セクションに分け、合計960通りの組み合わせを多変量テストしました。DLPOの公開事例では、最終的に新LPのCVRが約20％リフトしたと報告されています。

最初から960案を無秩序に試したのではなく、情報を整理した新LPを基準にし、セクションごとの要素を比較した点が重要です。大規模なテストほど、何を固定し、何を変えたかを記録しなければ学びが残りません。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜TSUTAYAのABテスト事例

事例2．auフィナンシャルサービス｜多変量解析でCVR119％改善

auフィナンシャルサービスは、ボタンの色・形、文言、メインビジュアルを段階的に検証し、勝ち要素を残して多変量テストへ進みました。DLPOの公開事例では、CVR119％改善という成果が示されています。

担当者の予想とは異なるボタン文言が勝ったことも紹介されており、社内の好みより検証結果を優先した点が参考になります。利用できる店舗を具体的に示し、利用場面を想像しやすくしたことも成果に結びつきました。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜auフィナンシャルサービスのABテスト事例

事例3．スタジオマリオ｜メインビジュアルの出し分けでCVR28.9％改善

スタジオマリオは、ユーザーの状態に応じてメインビジュアルを出し分けるA/Bテストに取り組みました。DLPOの公開事例では、CVR28.9％改善を実現したと報告されています。

写真サービスでは、同じ商品でも七五三、誕生日、家族写真など利用目的が異なります。全員に同じファーストビューを見せず、訪問者の関心に近い利用場面を最初に示す考え方が学べます。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜スタジオマリオのABテスト事例

事例4．エムアイカード｜訴求表現の変更でCVR30％改善

エムアイカードは、LPのクリエイティブで伝える内容の表現を変え、A/Bテストを実施しました。DLPOの公開事例では、CVR30％改善を記録したとされています。

商品自体を変えなくても、メリットの見せ方、言葉の具体性、理解の順番で反応は変わります。ただし、改善前後で複数の要素を同時に変えると勝因が分からないため、仮説ごとに変更範囲を絞る必要があります。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜エムアイカードのABテスト事例

事例5．ブックオフ｜カートコンバージョンが前年比128％

ブックオフコーポレーションは、A/Bテストを通じてカート周辺の体験を改善しました。DLPOの公開事例では、カートのコンバージョンが前年比128％になったと紹介されています。

LP改善はファーストビューだけでは終わりません。商品を理解して行動意欲が高まっても、カートや入力画面で迷えば成果は失われます。広告クリックから完了画面までを一つの導線として点検する必要があります。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜ブックオフコーポレーションのABテスト事例

事例6．ワタベウェディング｜フォーム誘導220％・来店予約154％

ワタベウェディングは、サイト上のフォーム導線と来店予約に関わる改善を進めました。DLPOの公開事例では、フォーム誘導220％、来店予約154％の改善を達成したと報告されています。

フォーム到達数と予約完了数を分けている点が重要です。CTAのクリックだけが増えても、入力途中の離脱が増えれば事業成果にはなりません。入口と完了を別のKPIとして追う必要があります。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜ワタベウェディングのABテスト事例

事例7．dTV｜4回の検証でCVR124.4％改善

dTVを運営していたエイベックス通信放送は、LPのファーストビューや掲載コンテンツについて4回の検証を実施しました。Kaizen Platformの公開事例では、最終的にCVRが124.4％改善したと紹介されています。

旬のコンテンツを最上部へ置くという社内仮説に対し、時期によってはサービス固有の価値を伝える案が勝ったことが示されています。顧客の関心は変化するため、一度の勝ち案を固定化しないことが大切です。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：KAIZEN PLATFORM｜エイベックス通信放送のLP改善事例

事例8．モバオク｜AIを用いたA/BテストでCVR53％改善

モバオクは、DLPOとデータアーティストが共同開発したCVR最適化AIを試験導入し、LPのA/Bテストを実施しました。DLPOの公式発表では、CVR53％改善を実現したと報告されています。

AIは勝ち案を自動的に保証するものではありません。候補案、対象ユーザー、コンバージョン定義、配信量を人が設計し、結果を実装判断へつなげて初めて改善になります。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：DLPO｜モバオクのCVR改善発表

事例9．Hulu｜流入元別の訴求でCVR2〜8％向上

Huluは、訪問者のニーズを分析し、「安心」「お得」「簡単」など複数の訴求を広告とLPで組み合わせて検証しました。Kaizen Platformの公開記事では、効果の高い組み合わせを特定し、CVRが2〜8％向上したと紹介されています。

LP単体のデザインではなく、どの広告表現を見た人がどのLPへ来るかをそろえた点が要点です。広告とLPで約束が食い違うと、クリック後に期待が外れ、離脱が増えます。

数値は公開元が設定した期間、母数、コンバージョン定義に基づく報告値です。自社で再現性を検討する際は、改善率だけでなくテスト条件と顧客導線を確認してください。

直接引用元：KAIZEN PLATFORM｜LPOの成功事例

事例	公開された成果	改善の焦点
TSUTAYA	CVR約20％改善	960通りの多変量テスト
auフィナンシャルサービス	CVR119％改善	ボタン・訴求・利用場面
スタジオマリオ	CVR28.9％改善	メインビジュアル出し分け
エムアイカード	CVR30％改善	訴求表現
ブックオフ	カートCV前年比128％	カート導線
ワタベウェディング	フォーム誘導220％	フォーム・予約導線
dTV	CVR124.4％改善	4回の段階的検証
モバオク	CVR53％改善	AIを用いたA/Bテスト
Hulu	CVR2〜8％向上	広告とLPの訴求整合

成果を生んだのは、華やかなデザインではなく、顧客の不安と行動データから仮説を作り、比較可能な条件で検証したことです。

成功事例に共通する6つの条件

成果を出すLP改善では、制作前に現状値と顧客行動を確認しています。改善案の数より、課題、仮説、変更点、判定指標、次の判断を一枚のテスト計画へまとめることが大切です。

条件	実務で決めること	完了の判断
1．事業KPIがある	問い合わせ後の有効商談・受注	最終成果まで計測可能
2．離脱点を特定	流入・FV・導線・フォームの区間	優先区間が一つに絞れる
3．顧客の声がある	不安、比較軸、利用場面	訴求仮説に反映
4．一仮説を検証	変える要素と固定する要素	勝因を説明できる
5．十分な母数	必要期間と配信量	偶然差を避けて判定
6．学びを実装	勝ち案、例外、次の課題	本番反映と記録が完了

デザイナー、広告運用、営業、商品担当が別々に判断すると、広告は価格、LPは機能、商談ではサポートを訴求するなど約束が分断します。テスト計画に顧客、約束、根拠、次行動を明記し、関係者で共有してください。

勝ち案だけでなく、負けた仮説と条件も保存します。季節、媒体、顧客層が変われば過去の負け案が有効になる場合があり、結果の背景まで記録して初めて改善資産になります。

ファーストビューと訴求を改善する

ファーストビューの役割は、すべてを説明することではありません。対象顧客に「自分向けだ」と理解してもらい、得られる価値と信頼の根拠を示し、続きを読むか行動するかを判断できる状態を作ることです。

要素	答える問い	改善前の典型	改善の方向
対象	誰のためか	すべての企業向け	役割・業界・状況を具体化
課題	何を解決するか	高品質なサービス	顧客の困りごとを明示
便益	導入後どう変わるか	多機能・高性能	時間・売上・安心へ変換
根拠	なぜ信じられるか	実績多数	数値、条件、顧客事例
CTA	次に何をするか	詳しくはこちら	資料、相談、見積もりを具体化

見出しを短くするだけではなく、広告で期待した言葉をLPでも早い位置に示します。価格を訴求した広告から来た人へ機能だけを見せる、導入事例を探す人へ会社紹介を長く見せると、期待の不一致が起きます。

ヒートマップでファーストビュー離脱が多い場合も、原因を決めつけません。表示速度、モバイルの文字サイズ、広告との不一致、対象外ユーザーの流入など複数の仮説を立て、定量データとインタビューで優先順位を付けます。

最上部には企業が言いたいことではなく、顧客が次の判断をするために必要な約束と根拠を置きます。

CTAとフォームの離脱を減らす

CTA改善では、色だけを試す前に、クリック後に何が起きるかを明確にします。「送信」「問い合わせ」より、「料金表を受け取る」「30分相談を予約する」のように、行動と得られるものをそろえます。

区間	見る指標	主な離脱原因	改善例
CTA表示→クリック	クリック率	価値・行動が不明	得られる内容と所要時間
フォーム到達→開始	開始率	項目数や営業連絡への不安	項目概要と利用目的を説明
入力開始→確認	項目別離脱	不要項目、入力形式、エラー	項目削減と即時エラー
確認→完了	送信完了率	戻る操作、同意文、端末不具合	要約表示とモバイル検証
完了→商談	有効率、日程化率	返信遅延、期待のずれ	自動返信と次手順を明示

必須項目は、商談前に本当に必要な情報だけに絞ります。営業が後で聞ける内容をすべて入力させると、フォーム完了率を下げます。一方で、無条件に項目を減らすと対象外問い合わせが増えるため、有効商談率も同時に見てください。

スマートフォンでは、入力欄の高さ、キーボード種別、エラー位置、郵便番号補完、戻る操作、固定CTAによる隠れを実機で確認します。デスクトップのプレビューだけでは、キーボード表示時の離脱原因を見落とします。

フォームの成功は送信数ではなく、顧客が不安なく完了し、その後の商談へ進めることです。

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流入元・顧客別にLPを出し分ける

出し分けは、訪問者ごとにページを細かく量産することではありません。成果差が大きい流入元、検索意図、既存・新規、業界など2〜4群から始め、各群の最重要な不安と訴求を変えます。

出し分け軸	顧客の違い	変える要素	固定する要素
広告クリエイティブ	価格・機能・実績への関心	見出し、FV、事例	商品条件、計測
検索意図	学習・比較・指名	情報量、比較、CTA	事実、ブランド表現
新規・再訪	初回理解・検討継続	説明、前回利用情報	価格、規約
業界・規模	課題と導入条件	ユースケース、実績	製品の基本機能
デバイス	閲覧時間と操作	文字量、固定CTA、フォーム	訴求の核

パーソナライズでは、取得するデータの目的、同意、保存期間を確認します。細かなセグメントで母数が不足すると、A/Bテストの判定に時間がかかり、運用コストも増えます。

広告側のクリック率だけを高める表現を使い、LPで条件を後出しすると、無効流入が増えます。広告、LP、フォーム、自動返信、営業トークまで同じ約束を使い、顧客の期待を途切れさせないことが重要です。

LP改善を進める8ステップ

最初から全面リニューアルへ進むと、どの変更が効いたか分かりません。計測環境を確認し、最も大きな離脱区間を一つ選び、影響が大きく実装可能な仮説から検証します。

ステップ	実施内容	完了条件
1．事業目標	有効商談、受注、売上を決める	責任者と計測元が確定
2．計測点検	媒体、解析、フォーム、CRMを確認	欠損と重複を解消
3．現状分析	区間別通過率と顧客の声を整理	優先離脱点が一つ
4．仮説設計	誰の何をどう変えるか記述	予測と根拠が明確
5．テスト計画	変更点、母数、期間、判定指標	開始・停止条件を合意
6．制作・QA	PC・モバイル・計測を確認	本番同等環境で合格
7．実施・判定	途中で条件を変えずデータを収集	計画に沿って判定
8．実装・学習	勝ち案反映と結果記録	次の仮説まで決定

テスト開始前に、表示崩れ、ページ速度、計測イベント、フォーム送信、サンクスページ、広告コンバージョンを確認します。テスト案が優れていても、計測漏れや実装エラーがあれば判定できません。

母数が少ない場合は、細かな色違いより、訴求軸、オファー、フォーム構造など影響が大きい仮説を優先します。同時に複数指標を追いすぎず、主要指標と悪化させてはいけないガードレール指標を決めます。

一回の勝敗で終わらせず、結果から顧客理解を更新し、次の仮説へつなげる仕組みがLP改善です。

費用・KPI・ABテストを設計する

LP改善の費用には、分析、調査、企画、コピー、デザイン、実装、A/Bテストツール、計測、品質確認、レポート、本番反映を含めます。新規LP制作と継続改善を分け、誰が毎月の判断をするかまで見積もってください。

評価段階	主要KPI	ガードレール	主な費用
流入	対象セッション、広告CTR、CPC	無効流入、直帰	広告、分析
閲覧	FV離脱、熟読、到達率	速度、モバイル崩れ	調査、コピー、デザイン
行動	CTAクリック、フォーム開始	誤クリック、対象外	実装、テストツール
完了	CVR、フォーム完了	エラー、重複送信	EFO、QA
商談	有効率、日程化率、受注率	営業工数、キャンセル	CRM、連携
利益	CPA、CAC、粗利、LTV	値引き、媒体費	全体運用

A/Bテストでは、主要指標、必要サンプル、実施期間、除外条件、途中停止条件を開始前に決めます。結果を毎日見て都合のよい時点で止めると、偶然の差を勝ちと判断しやすくなります。曜日やキャンペーンの偏りも考慮してください。

CVRが上がっても、対象外問い合わせや低単価案件が増えれば利益は改善しません。広告単価、制作・運用費、商談化率、受注率、粗利までつなぎ、増分利益で投資を判断します。

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LP改善で失敗しやすい9つの原因

LP改善が止まる原因は、案が足りないことより、測定と意思決定のルールがないことです。次の9項目を開始前と判定前に確認してください。

1. デザインの好みで決める：顧客の不安とデータから仮説を作ります。
2. 複数要素を同時に変える：一つの仮説で変更範囲を説明します。
3. 母数不足で勝敗を決める：必要サンプルと期間を事前に決めます。
4. 途中で条件を変える：開始・停止・除外ルールを固定します。
5. CVRだけを見る：有効商談、受注、粗利まで確認します。
6. 広告とLPが食い違う：同じ対象、約束、条件を使います。
7. モバイルを実機確認しない：速度、固定CTA、キーボード、フォームを試します。
8. 勝ち案を本番へ反映しない：実装責任者と期限を決めます。
9. 結果を記録しない：仮説、変更、条件、勝敗、次の学びを残します。

テストで負けた案も無駄ではありません。特定の訴求が顧客に響かなかった、フォーム短縮で問い合わせ品質が落ちたなど、次の判断に使える情報を残せます。

LP改善の失敗は「CVRが上がらなかったこと」ではなく、なぜ上がらなかったかを次に使える形で残せなかったことです。

LP改善のよくある質問

LP改善は、見た目を新しくするプロジェクトではありません。広告から来た顧客の期待を保ち、必要な判断材料を適切な順番で示し、不安なく行動を完了できる状態を作る取り組みです。

自社で始めるなら、広告クリック、ファーストビュー、主要セクション、CTA、フォーム開始、送信完了、有効商談を一つの表にしてください。数字が大きく落ちる区間を選び、顧客の不安を調べ、一つの仮説で改善案を作ります。

改善の勝ち案は永続的ではありません。競合、媒体、季節、価格、顧客ニーズが変わるため、定期的にデータと顧客の声を確認し、過去の学びを基に次のテストを設計してください。