Webサイトや施策の分析視点の変化について、改めて考えてみました。Web周辺のアナリティクスの視点の変化についてです。
時間軸の中で、ユーザーがどういうチャネルと接点を持ち、それらに何を求め、どのように少しずつWebサイト/企業と関係性を築いていくのか、どういう要素がきっかけでアクションを起こしコンバージョンに至るのか、「点」だけにとどまらない「線」の分析視点も、改めてより必要です、というお話。
投稿者: いちしま 泰樹
悩めるWeb担当者向けにGoogleアナリティクスの書籍を書きました
悩めるWeb担当者向けにGoogleアナリティクスの書籍を書きました。『Google アナリティクス 実践Webサイト分析入門 ユニバーサルアナリティクス対応 Web担当者が身につけておくべき新・100の法則。』という書名です。2014年1月24日にインプレスジャパンから発売になりました。
最新のGoogleアナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）の書籍『Googleアナリティクス 新・100の法則。』について | 真摯 (Cinci)
地域別の施策が打てるなら都道府県別インターネット人口を出しておくと便利
地域別に売り上げを見ていたり施策が打てるのであれば、「都道府県別のインターネット人口」を出しておくと便利です。上の図は、ある条件で出した都道府県別インターネット人口の図です。
とりあえず簡単に（乱暴に？）「都道府県別インターネット人口」を出すなら、「都道府県別の人口×都道府県別のインターネット利用率」で可能です。
「起きてほしいこと」と「実際に起きたこと」のギャップを埋めること
アクセス解析周辺の取り組みをやっていると、「とりあえずアクセス解析してもらって、データの分析からわかることを教えてください」といった依頼をいただくことがあります。ただ残念ながら、アクセス解析はあくまでそのWebサイトで起きた「結果」にすぎません。結果だけを見ても、事実の掌握とほんの部分的な改善案ぐらいしかできません。
大事なのは、「起きてほしかったこと」と「実際に起こったこと」のギャップ、乖離を埋めていくことです。「起きてほしかったこと」は、「目標」「理想」「想定」「仮説」といった言葉に置き換えてもらって構いません。「実際に起こったこと」は「結果」「事実」です。その差、ギャップが「なぜ起こったのか」を考えることです。
たったポイントカード1ポイントでファンにした、顧客とのコミュニケーション
たった「20秒のオペレーションコスト」と「1ポイント」でファンにさせた、顧客とのコミュニケーションのお話。
先日、とある「チェーン系洋菓子店」にケーキを買いに行きました。発行日から1年間有効のポイントカードの期限が「11ポイント」を残して切れる頃で、10ポイントでもらえるラスクをもらいに、という理由もありました（ちょっと前に、たくさんたまったポイントのほとんどを商品に換えてしまったんですね）。
夕方、その洋菓子屋さんでケーキを2つ注文し、ポイントでラスクを交換してほしい旨を女性の店員さんに伝えました。手持ちのポイントが「11ポイント」で、ラスクの交換は「10ポイント」。7月中旬を期限にして、カードに1ポイント残りました。
レポートやデータを鵜呑みにしてはいけない
アクセス解析やさまざまな調査データに限らず、あらゆる場面でそうですが、レポートやデータをそのまま鵜呑みにしてはいけません。
- 自分が思っている前提条件と異なることがある
- 対象母数が小さかったり、偏っていることがある
- 全体の数字だけを見てしまっていて、内訳を見れば異なるタイプが混在していることがある
初回訪問からコンバージョンまでの期間と訪問回数を把握する
ユーザーがサイト訪問からコンバージョンに至るまでの「期間（日数）」と「訪問回数」を把握し、想定していた「コンバージョンユーザー像」とのギャップを考えてみます。
ユーザーは、サイトへの初めての訪問でそのままコンバージョン（商品購入やお問い合わせ）に必ずしも至るわけではありません。その商材の理解や比較検討に時間がかかれば、何度も訪問し、日数もかかります。
企業は、商材ごとの比較検討の期間の長さはある程度想定しているはずですが、ウェブ上での実際の状況を把握しておきましょう。
Googleアナリティクスのマルチチャネルの各レポートは、ユーザーがコンバージョンに至るまでに関わったチャネル（参照元、トラフィックソース、キャンペーン）の「コンバージョンへの貢献度」がわかるレポートです。このマルチチャネルのレポートで、ユーザーの初回訪問からコンバージョンまでの「期間（日数）」や「訪問回数」などもわかります。
Googleアナリティクスの曜日・時間別の掛け合わせデータからユーザー像を推測する
曜日別や時間別のサイト利用状況といったアクセス解析レポートは、ある種「古典的」なデータです。今回は、Googleアナリティクスを利用して、その「曜日軸」と「時間軸」の組み合わせでより立体的にユーザー像を捉えていくと同時に、PCやモバイルの「デバイスカテゴリー軸」を加えて、より詳しくユーザー像や行動を推測していく取り組みを紹介します。
ワクワクする仕事をする
4月の今期の初めに、今年度の会社として「やりたいこと」と「積極的にやらないこと」を決めました。付箋紙に書いて壁にぺたっと貼っただけなので、こうやって改めて写真に撮ると恥ずかしいのですが、「見えるところに貼ること」が大事だと思っています。
今年度やりたいこととして挙げたのは3つ。
- ワクワクすること
- 応援したい案件
- 長く続きそうな案件
組織上のポジション別、アナリストに求められるスキル
「アナリストに求められるスキルについて」は、至る所で議論されている内容ですが、書籍『分析力を駆使する企業』で組織上のポジションごとにわかりやすく提示されていたので、紹介します。
実は3年半ほど前にこのブログでもよく似た内容のエントリー記事を書いているのですが（「Webアナリストに必要なスキル」、今回と内容はまったく違います）、改めてこの2013年に、書籍からの抜粋と私からの補足という形で書き改めてみようと思います。