pub:2015.8.24/upd:2016.7.21

【要約】入門 ウェブ分析論

アクセス解析を成果につなげるための新・基礎知識

網羅性が高く、内容も基本から応用までをフォローしてある。

冒頭と末尾で様々分析なツールが紹介されるが、基本的にGoogle Analytics(無料)でハンズオンができるように構成されている。

Contents

ウェブ分析とは?

ウェブ分析の目的は「サイトの使いやすさの実現」にある。

ウェブ分析の成熟度モデル(実施内容に基づくレベル分け)

  • L1 アクセス解析ツールを導入したが、数字の意味および見ることの必要性を感じられない
  • L2 ページビュー数やコンバージョン数など、見るべき数字を定期的に確認している
  • L3 アクセス解析ツールを活用して、集客や導線の課題を見つけることができている
  • L4 見つけた課題に対して、改善施策を考えて、評価が行えている
  • L5 アクセス解析ツール以外のアンケートなどの手法も用いて改善策を考えている
  • L6 ページビュー数やコンバージョン数を向上させる施策を計画的かつ定期的に実施している。また過去のデータを元に未来が予測に役立てることが出来る
  • L7 L6に加えて費用対効果に踏み込んだ最適化を行なっている
  • L8 アクセス解析ツールとPOSなどのデータを連記して総合的な可視化とセグメントに対する最適化を行なっている。オフラインで得られたデータも統合的に活用されている
  • L9 過去のデータを用いて未来の売上がある程度予測できる。予測に基づいたコンテンツの最適化を実施できる
  • L10 最適化のプロセスが自動的かつ定期的に実施される

ウェブ分析の成熟度モデル(実施環境に基づくレベル分け)

マネジメント

  • L0 利用なし
  • L1 プロジェクトによっては利用されている
  • L2 現場担当者が理解している
  • L3 マネージャ層の理解がある
  • L4 アクセス解析が文化となっている
  • L5 アクセス解析を競争力としている

目的

  • L0 定義なし
  • L1 リクエストベース
  • L2 ウェブマーケティングの最適化
  • L3 ウェブビジネスの最適化
  • L4 ビジネスの最適化
  • L5 アクセス解析を競争力としている

スコープ

  • L0 アドホック
  • L1 都度判断
  • L2 個別のセクションやプロジェクト
  • L3 ウェブサイト
  • L4 オンライン
  • L5 アクセス解析を競争力としている

リソース

  • L0 担当者なし
  • L1 プロジェクト単位で担当者あり
  • L2 常設担当者あり
  • L3 専任担当者(専任チーム)あり
  • L4 多分野での実績あり
  • L5 経験豊かな専任チームあり

方法論

  • L0 分析手法なし
  • L1 担当者依存
  • L2 組織・チーム依存
  • L3 継続的な方法論の改善
  • L4 アジャイルな改善
  • L5 オンライン以外を巻き込んだアジャイルな改善

ツール

  • L0 アクセス解析ツールを実施しない
  • L1 アクセス解析を実施
  • L2 サイトの最適化
  • L3 eマーケティング
  • L4 CRM
  • L5 戦略的な利用

ウェブ分析のプロセスを構成する3ステップ

ウェブ分析は3ステップで行う。現在どのステップの作業しているのかを見失わないこと。

収集 -> 分析 -> 改善策

集計と分析の違い

「集計」と「分析」という言葉(概念)を使い分けること。

  • 集計 : データを集めて計算すること
  • 分析 : ある物事を分解して、構成要素を明らかにすること

ウェブ分析をはじめる前に

分析目的の可視化

分析に先立って、KGI、CSF、KPIを定めることでウェブ分析のプロセスを精緻化できる。
KGI、CSF、KPIは階層構造を持っている。

KGI

KGI(Key Goal Indicator)とは、サイト存在目的の達成度を評価可能な数値で表したもの。

CSF

CSF(Critical Success Facter)とは、KGI達成のための戦略的施策の達成度を評価可能な数値で表したもの。集客の最適化、動線の最適化の観点から考察して定める。

KPI

KPI(Key Performance Indicator)とは、CSF達成のための具体的施策の達成度を評価可能な数値で表したもの。なお、ウェブ分析の3ステップの「改善策」はKPIの向上策として定める。そのため、改善策以外からの影響を受けにくい値であることが望ましい。

KGI、CSF、KPIの設定例

ECサイト

ショッピングサイト など

  • KGI : 売上の昨年対比1.1倍
  • CSF : 流入量を10%増やす、購入者数を10%増やす、購入単価を10%増やす
  • KPI : 自然検索経由の流入量を10%増やす、主要キーワードのページ流入率を10%減らす
メディアサイト、広告サイト

ニュースサイト など

  • KGI : 月間1,000万円の広告収入を得る
  • CSF : 閲覧を10%増やす、滞在時間を10%増やす
  • KPI : サイト名による検索の流入量を10%増やす、1セッションあたりのPVを増やす
リード(見込み客)獲得サイト

ブランディングサイト など

  • KGI : 資料請求数を2倍にする
  • CSF : 資料請求数をページヘの流入数を20%増加させる
  • KPI : 入力フォームの離脱率を20%下げる、新規の流入数を1.5倍とする
売上が発生しないサイト

マニュアルサイト など

  • KGI : FAQの満足度を80%以上にする
  • CSF : FAQを100個つくる、図表の付与率を30%以上とする
  • KPI : 図表付きのFAQの満足度を90%とする

ウェブ分析の基礎

ウェブ分析は、以下のステップに従って実施する。

データの収集 -> ユーザの特定 -> 統計による分析

データの収集

WEbの閲覧データ収集について、代表的な手法を列挙する。

Apacheログ方式

Apache(Webサーバ)のログを収集する方式。

Webビーコン方式

Webページにデータ収集用のイメージをリクエストするとともに、クライアントとなっているブラウザのCookieに対して、ユニークキーの読み書きを行うjavascriptタグ(Webビーコン)を埋め込む方式。なお、Google AnaliyticsはWebビーコン方式である。

Apacheモジュール方式

Webビーコン方式とほぼ同じアーキテクチャ。Webビーコンの埋め込みをApacheのモジュールで行う方式。

パケットキャプチャー方式

クライアント< ->サーバ間のパケットをコピーする方式。

ユーザの特定

ユーザを特定し、行動を解析することでRFM分析などにつなげていくことができる。
多くのツールでは以下の属性の一致を元に、ユーザを特定する機能を備えている。

  • Cookie
  • ip
  • ブラウザ
  • モバイル機器の端末識別番号
アクセスの数に関する指標

以下の概念についておさえておくこと。

  • PV
  • セッション数
  • UU
アクセスに付随する行動に関する指標

以下の概念についておさえておくこと。

  • 新規 or リピーター
  • コンバージョン
  • 流入
  • 遷移
  • 離脱
  • 滞在時間

統計の基礎知識とグラフ

一般的な統計的手法やグラフは使いこなせるようにしておく必要がある。

統計値

代表値
  • 平均
  • 中央値
  • 最頻値
  • 最大
  • 最小
分布
  • 正規分布
相関
  • 相関係数

グラフ

  • 折れ線
  • 棒グラフ
  • 円グラフ
  • 散布図
  • バブルチャート
  • レーダーチャート

サイトの課題発見から改善まで

モニタリングレポート

モニタリングレポートとは、統計値やグラフを特定の形式の報告としてまとめることである。モニタリングレポートの内容から「KGIの達成度」を評価できるように構成する。

なお、定期的に作成するレポートを「定常分析」、随時作成するレポートを「スポット分析」と呼ぶ。

トレンドとは?

トレンドとは、時間軸に従って生じる指標値変化の傾向のことである。以下の特性を持った時間軸ごとに傾向が現れることが多い。

  • 時間
  • 平日 or 休日
  • 季節

トレンドの比較や評価を行う際にはノイズが邪魔になりがちである。その際には、多項式近似や移動平均を用いることでノイズが除去できる。

トレンドの外れ値と変化

ノイズを除去したトレンドデータから特定の割合(25%など)以上の乖離が見られる場合は、指標値に影響を与える何らかの要因があると予測できる。
また、連続的にトレンドデータからの乖離が発生している場合には、トレンドそのものに変化が生じている可能性を疑うこともできる。

セグメンテーションによるウェブ分析

セグメンテーションに用いる指標

  • 流入元
  • 検索ワード
  • 入り口ページ
  • 新規ユーザ/リピータ
  • コンテンツ
  • コンバージョンの有無

セグメンテーション事の基本的集計値

  • ページビュー数
  • 滞在時間
  • 直帰率
  • 新規率
  • コンバージョン率

サイトの課題を発見する10のSTEP

以下の手順を順にこなすことで現状のウォークスルーができる。その過程で気がついたことがあれば順次メモしていく。

  • 主なトレンドの把握
  • サイトの流入内訳の確認
  • 検索エンジンとキーワード分析
  • リファラーの分析
  • 入り口ページと出口ページの分析
  • 来訪者の地理情報の分析
  • サイトの腫瘍導線の把握
  • ページ単位の分析
  • コンバージョン直前ページの分析
  • コンバージョンページの分析

課題のリストアップと改善策の実施

10のSTEPで作成したメモを以下の手順でまとめ、改善計画を立てる。

  • 10のSTEPで作成したメモを分類して課題を抽出する(分類の軸:気付き、特徴、弱み、強み)
  • 課題と改善策を対応付ける
  • 改善策の優先順位を決める
  • 具体的な対応手順とスケジュールを決める(対応手順の例:A/Bテスト、マルチバリエイトテスト)
  • 改善策のゴールを決める
  • 改善策を実施して評価する

Web集客11の施策

各手法にメリット・デメリットがある。ビジネスの特性を意識しながら選択する事が必要。
コンバージョン率が高い顧客を集める意識は共通して必要となる。

  • 検索エンジン
  • リスティング広告
  • メールマガジン
  • アフィリエイト
  • 外部広告
  • アドネットワーク
  • プレスリリース
  • 自己集客
  • 公式サイト
  • 他力集客
  • アライアンス

コンバージョンへの導線改善

アクセス解析の結果を元にUIや情報構造を構成されていることを確認する。

REFERENCE

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