レンタルサービスのお申し込みフォームでCV数約10倍：Gyro-n EFO導入とログ解析で見えた改善ポイント

レンタル事業をされている企業様のお申込みフォームにGyro-n EFOを導入し、CV数を約10倍に拡大。ログ解析で離脱要因を可視化し、入力支援機能だけでは解決できないフォームに潜む問題まで深堀り分析。フォーム設計の見直しなど改善ポイントの結果をレポートします。

• 対象はレンタル事業のPCサイトの申込みフォーム（EFO導入前後と、その後の半年推移を追跡）
• ABテスト直後の効果
  • CVR 13.64% → 20.59%（+6.95pt）
    → CVRは高いほど良い＝申し込み完了が増加
  • 途中離脱率 31.43% → 14.97%（−16.46pt）
    → 途中離脱率は低いほど良い＝入力途中でやめる人の"軽減"
  • 確定率 17.14% → 27.89%（+10.75pt）
    → 確定率は高いほど良い＝エラーなくsubmitできる人が増加
• 途中離脱の内訳
  • 入力途中の離脱 20.7% → 10.9%、確認後の離脱 10.7% → 4.1%にいずれも改善
  • ログから、料金プランのプルダウン選択で迷い・離脱が発生している可能性を特定（EFO外の選択肢設計/説明の課題）
• 半年の追跡結果（導入効果の持続・拡張）
  • CVR 20.59% → 32.68%（+12.09pt）
  • コンバージョン数 14 → 134（約10倍）
  • UU 68 → 410（約6倍）
    → トラフィック増 × CVR向上の両輪で月次申込み数が大幅伸長

• どこで離脱が起きていたか：入力途中／確認後に分解し、プルダウン選択がボトルネックになりうる点を特定
• なぜ離脱したのか：EFO外因（選択肢が多い・似ている・説明不足・別ページ遷移）による迷いと、EFOで解消できる入力ミスを切り分け
• フォーム自体の設計分析：プラン選択の選択肢設計・説明テキスト・遷移導線など、EFO以外の情報設計の改善も重要

EFO を設定している場合と していない場合の AB テストの結果データです。

このテストでは、以下の結果となり、Gyro-n EFO 導入による大幅な改善効果が得られました。

Gyro-n EFO にはフォーム上でユーザーがどのような動きをしているのかを読み取れる詳細なログデータが記録されています。
フォームのログデータを確認し、問題点や改善点を確認していきましょう。

考察１：途中離脱の原因をつかむ

今回のデータで、特に大きな改善がみられているのは、途中離脱率です。

計測項目	EFOなし	EFOあり
途中離脱率	31.43%	14.97%

フォームの途中離脱が、 -16.46 ポイントの大幅改善！

「EFOなし」では、申込みの意思をもってフォームまで到達したユーザーのうち、約31%が入力途中で離脱していました。
フォームの項目数や入力動作に、ユーザーがストレスや手間を感じていた可能性があります。

一方、「EFOあり」では途中離脱率が約15%まで改善。
EFOによる入力アシストやエラー検知がユーザーの負担を軽減し、入力完了までスムーズに進めることで、離脱を大幅に抑制できたと考えられます。

わかりやすく具体的な数値でイメージすると、
フォームに100人が訪れた場合、
EFOなしでは約31人が途中でやめていましたが、EFO導入後は約15人まで減りました。
つまり、最後まで進める人が約16人増えたことになります。

途中離脱の内訳データ（比率で比較）

計測項目	EFOなし	PVに対する割合	EFOあり	PVに対する割合
ページビュー数	140		147
途中離脱数	44	31.4%	22	15.0%
フォーム項目への入力途中で離脱した数	29	20.7%	16	10.9%
確認ボタンクリック後に離脱した数	15	10.7%	6	4.1%

「EFOなし」では、途中離脱が44件発生しており、そのうち29件（全体の20.7％）が入力途中での離脱でした。
一方、「EFOあり」では途中離脱が22件に減少し、入力途中での離脱率も10.9％まで改善しています。

つまり、Gyro-n EFOの導入によって入力中のストレスやエラーの発生が抑えられ、ユーザーがスムーズに入力を完了できるようになったと考えられます。
結果として、確認画面まで進む割合（入力確定率）が向上し、最終的にコンバージョン率の改善へとつながっています。

さらに分析をつづけると、ある項目では途中離脱率が改善されていないことが分かりました。

各項目に対する、エラータイミング別・条件別データ

	計測項目	アクセス数	離脱数	離脱率	エラータイミング別			エラー条件別
					種別	エラー数	エラー率	種別	種別詳細	エラー数	エラー率
EFOなし	プラン選択項目	23	8	5.71%	入力後	0	0.00%	必須		0	0.00%
					submit時	0	0.00%	必須		0	0.00%
EFOあり	プラン選択項目	32	6	4.08%	入力後	0	0.00%	必須		0	0.00%
					#ff6a93	0	0.00%	必須		0	0.00%

エラーの詳細を確認しても、離脱しているにも関わらずエラーが検知されていません。

この項目では、EFOの有無にかかわらず離脱は発生していますが、
「入力後」や「送信時（submit時）」のエラータイミング別データ、および必須項目などの条件別エラーは一切検出されていません。

つまり、この離脱は入力エラーが原因ではないと考えられます。
EFOによる入力支援では解消できない、フォーム外の要因（動線設計や入力意欲の低下など）が潜んでいる可能性があります。

実際にフォームを確認する

実フォームを確認したところ、問題の箇所は料金プランを選ぶプルダウンでした。
この選択時に、ユーザー視点では次のような理由で離脱が起きやすいと考えられます（仮説）。

• どれが自分に最適か判断できない（比較指標や説明が不足）
• 詳細を確認するために別ページへ遷移し、そのまま戻らず離脱してしまう
• 選択肢が多い／似ている／文言が曖昧で迷ってしまう

このように、フォーム設計の中に「その場で判断しづらい要素」や「外部確認が必要な要素」があると、
ユーザーが迷い、入力を中断するリスクが高まります。
こうした"意思決定のハードル"は離脱の主要因となるため、できる限り排除または緩和することが重要です。

また、入力前に用意すべき情報（例：会員番号や書類など）がある場合も注意が必要です。
事前準備が求められるフォームは途中で中断されやすく、
一度離脱したユーザーは再訪せず申し込み自体を断念するケースも少なくありません。

つまり、ユーザーが迷わず"その場で完結できる"フォーム設計が、CVR改善の前提条件といえます。

Gyro-n EFOは、次のような行動ログを計測・分析でき、ユーザー行動の仮説立案→検証→改善へとつなげられます。

• どの項目で滞留・離脱したか
• どの操作（入力後／送信時など）の直後に離脱したか
• 完了ユーザーはどの動線で進んだか（成功パターン）

この可視化により、入力アシストにとどまらず、
選択肢の整理・説明の補足・遷移導線の最適化といったフォームそのものの改善まで踏み込めます。

結果として、CVRの継続的な底上げが可能になります。

今回の申込みフォームは、Gyro-n EFO導入から半年で
CVRが20.59％ → 32.68％（+12.09pt）に向上し、コンバージョン数は14 → 134（約10倍）へ増加しました。

同期間にユニークユーザー数は68 → 410（約6倍）へ拡大。
アクセス増とCVR改善が同時に進んだ結果、月次の申込み数も導入前比で約10倍まで伸長しています。

Gyro-n EFOは、入力ストレスの低減に加えて、行動ログに基づく継続的な改修を後押しします。
今回の事例は、その運用サイクルが定量的な成果につながったケースといえます。

今回の申込みフォームでは、Gyro-n EFOの入力支援と事前エラー検知により、ユーザーの入力ストレスを抑え、
確定率（エラーなくsubmit）とCVRの向上につながりました。

フォームの離脱原因はそれぞれのフォームにより異なるため、EFOを導入し詳細なログデータを分析することで原因を見極め、ユーザーにとって入力しやすいフォームに改善していくことが重要です。