Category Archives: Googleアナリティクス

サイト内検索のデータ分析から成果を伸ばした&問題を解決したケーススタディ2件(後編)

サイト内検索のデータを利用してサイトを改善したケーススタディ2件 ―― サイト内検索をアクションにつなげる

前編で紹介したサイト内検索レポートだけでは抽象的過ぎるかもしれない。実際に適用された例を見るほうが理解しやすい場合もあるだろう。

そこで以下では、サイト内検索データを具体的にどう使って、意味を持つ行動へとつなげていくか、2件のケーススタディで紹介しよう。

  • 検索されているけれどもコンテンツがないキーワードに対応したコンテンツを作って成果アップ
  • 他メディアで実施しているキャンペーンのLPをわかりやすく示して迷子を解消

という、2つの事例だ。

ケーススタディ1 検索されているけれどもコンテンツがないキーワードに対応したコンテンツを作って成果アップ

サイト: ポップカルチャーのパブリッシャー(オンラインのみ)

マーケティングチャネル: SEO、ソーシャル、コンテンツ

問題点:

  • このサイトでは、ニッチ分野のポップカルチャーの有名人を話題にしたブログを毎日5~8件アップデートして、トラフィックを得ている。
  • 11月にトラフィックが停滞し、その後に減少し始めた。

調査:

  • このサイトは、他サイトではほとんど取り上げられていないニッチ分野の有名人に関するコンテンツを作成することで成功している。それによって、SERPでも、熱心なソーシャルメディアファンの間でも、独占的な地位に立てた。
  • さらに詳しく調べると、ソーシャルトラフィックが確実に減少している一方で、オーガニック検索トラフィックは前月からほぼ変わっていないことがわかった。
  • 徹底的なコンテンツ分析を行った結果、同じニッチ分野の有名人について作成されているコンテンツが増えていることが分かった。ソーシャルおよびオーガニックトラフィックが徐々に減少していたのは、これが原因だった。
  • このサイトはコンテンツの枯渇に苦しんでおり、ライターたちは同じトピックを何度も取り上げていた。
  • トラフィックを増やすには、ニッチ分野の新たな有名人を中心としたコンテンツを作成して、取り組みの幅を広げる必要があった。

対応策:

  • サイト内検索キーワードのレポート([行動]>[サイト内検索]>[サイト内検索キーワード])で、訪問者がサイト上で探している情報を調べた。
  • 訪問者が探していたのに検索結果が表示されなかったコンテンツを確認した。
  • このリストをExcelに取り出し、レポートで見つかった検索キーワードに基づいてライターたちに新しいコンテンツを作成してもらった。

※Web担編注 サイト内検索で結果がなかったことをGoogleアナリティクスで分析できるようにするには、トラッキングコードをカスタマイズする必要がある。

この図ではフィルタに「no-results」を指定しているが、これはサイト内検索で結果がなかったときに検索キーワードに「no-results」を追加するようにトラッキングコードを工夫しているためで、標準的なトラッキングコードでは、このようにフィルタしても望む結果は得られない。

結果:

この戦略を開始すると、サイトに次のような驚くべき成果が現れた。

  • トラフィックが前月比で201.05%増加
  • ページビューが前月比で210.99%増加
  • セッション時間が3.30%増加
  • セッション時間が3.15%増加
  • 直帰率が4.75%低下

まさに右肩上がりだ!

ケーススタディ2 他メディアで実施しているキャンペーンのLPをわかりやすく示して迷子を解消

サイト: オンライン旅行サイト

マーケティングチャネル: SEO、PPC、メール、ソーシャル、コンテンツ、ディスプレイ、テレビ、ラジオ、紙媒体

問題点:

  • クライアントのサイト上では、サイト内検索数が前月から大幅に急増したが、サイト内検索後の行動に関する指標がパッとしなかった。
  • 検索ボリュームと検索率は、ともに前月の2倍近く(検索ボリュームは3万5457から6万5032件、検索率は4.37%から8.56%)になった。

調査:

  • 詳しく調べると、サイトのトラフィックが前月比で4万件増加していた。セグメント化したところ、この増加はもっぱらオーガニック検索のトラフィックだった。
  • Googleアナリティクスの[ランディングページ]レポートの「自然検索トラフィック」セグメントで、トラフィックが増加したページを調べた。

    ([行動]>[サイトコンテンツ]>[ランディングページ]に「自然検索トラフィック」セグメントを適用)

  • すると、前月から増加したトラフィックは100%トップページに向かっていた。

    これは異常だ。というのも、オーガニック検索トラフィックの80%は通常、トップページではなく、サイト内の深い階層に向かうからだ。

  • 次に、Google Search Console(サーチ・コンソール、旧称:Googleウェブマスターツール)の検索アナリティクスレポートで、トラフィックの増加を招いているキーワードを調べた。

    (Google Search Consoleのホームページ>[検索トラフィック]>[検索アナリティクス])

  • Google Search Consoleの分析では、増加の原因が、ブランド名を含むキーワードと「プレゼント」という言葉で構成されるクエリにあることが分かった。「クライアント名 プレゼント プロモーション」や「クライアント名 プレゼント」などといったキーワードだ。

対応策:

  • クライアントに調査結果を報告したところ、メールのリードを生み出すそうとして、プレゼントを前面に出した一連のオフライン広告を打っていた。

    注: 大企業では、従業員、代理店、契約業者、コンサルタントを使って、複数の取り組みをさせていることが多い。取り組み間の連携が取れていない場合も珍しいことではない。

  • プレゼントに関する記述は、直接入力しない限り見つけにくいランディングページにあった(www.example.com/presentなど)。
  • クライアントに対し、トップページにCTA(Call to Action:行動喚起)を追加し、そこからプレゼントページにリンクするようアドバイスした。

結果:

  • 検索を伴うセッションは10%近く減少
  • 結果のページビュー数/検索は6. 45%増加
  • 平均検索深度は9. 01%増加
  • 最も重要なのは、ユーザーがプレゼントページを見つけられたことだ。メールのリードは245%増加した!

最後に

適切にマイニングすれば、サイト内検索のデータからは、ウェブコンテンツ、デザイン、検索エンジン最適化の取り組みを大幅に改善するために必要な情報が得られるだろう。

※Web担当者Forum参照

サイト内検索をGoogleアナリティクスで分析してサイトを最適化する方法(前編)

サイト内検索のキーワードを正しく分析して、コンテンツやSEO、ユーザージャーニーを改善するための基本的な方法を解説。

 

Googleアナリティクスからキーワードデータが消えたとき、僕は猛烈に腹が立った。

当然だ。キーワードデータがなくて、一体どうやってウェブサイトを最適化できるというのか。

しかし、すぐにそれほど怒る必要などないと思い直した。それどころか、このとき、検索エンジンからのキーワードデータがいかに取るに足りないものかに気づいたのだ。

検索エンジンはきわめて優秀だ。コンテンツを適切に最適化すれば、こちらの意図するキーワードで見つけてもらえるだろう(検索結果を検証するには、GoogleアナリティクスでSEOダッシュボードを設定するといいだろう)。

本当に価値のあるキーワードは、訪問者がサイト内検索で使用するキーワードだ。

サイト内検索のキーワードを正しく分析すれば、ユーザーがコンテンツにエンゲージメントする理由方法を明らかにできる。そこで得られる情報を使えば、コンテンツやSEO、ユーザージャーニーを改善するための方向性を明確にできる(それが、コンバージョン、リード、売り上げの増加につながる)。

この記事では、次の3つを取り上げる。

  1. Googleアナリティクスでサイト内検索レポートを設定する方法
  2. Googleアナリティクスで4つのサイト内検索レポートにアクセスして、分析する方法
  3. サイト内検索のデータを利用してサイトを改善したケーススタディ2件

Googleアナリティクスでサイト内検索レポートを設定する方法

Googleアナリティクスのアカウントの準備

詳細に入る前に、Googleアナリティクスアカウントで次の設定を済ませておいてほしい。

  1. 内部トラフィックを除外する(フィルタ) ―― これをやらない企業がいかに多いことか。データの品質に関して言えば、このシンプルなフィルタが大きな違いを生む。ウェブサイトの内部トラフィックは、必ずすべて除外しよう(設定の手順は、Googleアナリティクスで内部フィルタを設定する方法を参照)。
  2. 目標、イベント、コンバージョン ―― ユーザーの意図を明らかにするには、レポートをコンバージョン別にセグメント化できなければならない。ウェブサイトでは、必ずKPI(重要業績評価指標)を明確に定義しよう。これは、Googleアナリティクスでは目標で表される(設定の手順は、Googleアナリティクスで目標を設定する方法を参照)。

補足情報: ウェブサイトでGoogleアナリティクスを設定する方法

Googleアナリティクスのサイト内検索レポート設定

Googleアナリティクスのタグを普通にサイトに設置しても、サイト内検索レポートは利用できない。データを得るには、Googleアナリティクスに情報を手動で入力する必要がある。

うまく動作させるには、次の手順で設定しよう。

  1. Googleアナリティクスにログインし、対象サイトの[アナリティクス設定]タブに移動する。
  2. 右にある[ビュー]の[ビュー設定]をクリックする。
  3. 下にスクロールして、[サイト内検索の設定]に行く。
  4. [サイト内検索のトラッキング]のボタンをクリックして、設定を「オン」にする。

さらに、サイトでサイト内検索のキーワードを示すクエリパラメータを確認する必要がある。

  1. ブラウザの新しいタブで、自分のウェブサイトを開く。
  2. ウェブサイトのサイト内検索ボックスに「seo」など適当なキーワードを入力して、サイト内検索を実行する。
  3. ウェブサイトのサイト内検索結果ページが表示される。
  4. サイト内検索結果ページのURLを見る(以下のスクリーンショットを参照)。
  5. 検索キーワードが、「?」「任意の文字」「=」に続いて表示されている。
  6. 等号(=)の前の文字が、そのウェブサイトのクエリパラメータだ。
  7. この文字を、Googleアナリティクスのサイト内検索の設定にある[クエリパラメータ]ボックスに入力する。
  8. [保存]をクリックする。

  • 検索クエリ: seo
  • 検索結果ページURL: http://webris. org/?s=seo
  • パラメータ: ?s=seo
  • Googleアナリティクスの設定で[クエリパラメータ]に指定する文字: s

Googleアナリティクスでは、この設定をする前に行われた検索は記録されていない。入手できるのは設定後に行われた検索のデータだけだ。

そのため、Googleアナリティクスでサイト内検索のトラッキングを設定したら、サイト内検索データの分析を始めるまで、30日ほど待つ必要がある。そうしないと、意味のある分析を行えるほど十分なデータは得られないだろう。

Googleアナリティクスで4つのサイト内検索レポートにアクセスして、分析する方法

サイト内検索のデータにアクセスするには、Googleアナリティクスで[行動]>[サイト内検索]に移動する。

[サイト内検索]の下には、次の4つのレポートがある。

  • サマリー
  • 利用状況
  • サイト内検索キーワード
  • 検索ページ分析

レポート1:サマリー

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[サマリー]

レポートからわかること: サイト内検索に関する指標の概要を一覧表示する

どのような知見が得られるか:

  • 検索を伴うセッション、検索による離脱数の割合、再検索数の割合 ―― これらの指標を併せて確認すると、訪問者がコンテンツをどのように見つけるかについて、多くの情報が得られる。3つとも数字が大きければ、ユーザーは探している情報を見つけられないでいる可能性が高い。
  • 検索後の時間、平均検索深度 ―― 逆に、これら2つの指標が大きければ、ユーザーはサイト内検索に多くの価値を見出していると言えるだろう。
  • サマリー(グラフ) ―― サイト内検索の急激な増減に十分注意しよう。この期間にキャンペーンを実施していただろうか。トラフィックのセグメントを使って、原因を調査しよう。

レポート2:利用状況

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[利用状況]

レポートからわかること: サイト内検索を使った場合のユーザージャーニーと、使わなかった場合のユーザージャーニーの比較

  • Visits Without Site Search ―― サイト内検索を使わなかった訪問
  • Visits With Site Search ―― サイト内検索を使った訪問

どのような知見が得られるか:

  • ページ/セッション、平均セッション時間 ―― サイト内検索を使った訪問の方が閲覧ページ数とセッション時間が多い場合は、ウェブサイトのコンテンツが適切であることを示している(つまり、ユーザーは探しているコンテンツを見つけている)。

    これらの指標に注目して、ウィジェット、サイドバー、「オススメの記事」などの表示をテストし、ナビゲーションの改善方法を見つけよう。

  • 目標のコンバージョン率、目標の完了数 ―― これらは重要な指標だ。簡単に言うと、サイト内検索が目標の完了を後押しする役に立っているかどうかがわかる。

    役に立っている場合は、サイト内検索をもっと目立たせたり、明確なCTA(Call to Action:行動喚起)を使って強調したりすることを検討するのもいい。

  • セカンダリディメンション ―― このレポートに多くのディメンションを追加して、さらに深い洞察を得ることができる。

    僕が追加したいのは「メディア」だ。「サイト内検索を使った訪問」と「サイト内検索を使わなかった訪問」それぞれについて、トラフィックメディアごとの内訳を教えてくれる。

レポート3:サイト内検索キーワード

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[サイト内検索キーワード]

レポートから分かること: よく使われる検索キーワードと、対応するエンゲージメント指標を一覧表示する

どのような知見が得られるか:

  • 各エンゲージメント指標を見て、検索キーワード間で差がないかを確認する。ある検索キーワードの検索による離脱数の割合または再検索数の割合が異常に高い場合、たいていは、訪問者が探しているコンテンツがなかった可能性が高い。
  • すべてのキーワードのリストを見る。これらのキーワードがPPCおよびSEOキーワードターゲティング戦略に含まれているだろうか? 含まれていない場合は、含めよう。これらのキーワードは、訪問者がサイトで見つけたいと期待しているキーワードだ。
  • トラフィックチャネルに絞り込むセグメントを追加して、サイト内検索がいちばん多いチャネルを確認する。これらのキーワードがPPCおよびSEO戦略と一致していなければならない。訪問者がサイト内検索を使って、探している情報を再検索している場合は、サイトのランディングページが適切ではなかった、ということかもしれない。

レポート4:検索ページ分析

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]>[検索ページ分析]

レポートから分かること: ユーザーがクエリを実行したページ

どのような知見が得られるか:

  • 全体 ―― データの全体像を見ることで、ユーザーがコンテンツの検索時に問題を抱えている箇所がわかる。

    自分のサイトでトラフィックの多いページの構造をよく見てほしい――ユーザーは、必要な情報を見つけられるだろうか?

  • セカンダリディメンション ―― 僕なら、「前のページ遷移」ディメンションを追加したい。これは、ユーザーがサイト内を移動する際に遭遇する問題に対して、その移動の様子を分かりやすくしてくれる。

各レポートにセグメントをかける

アクセス方法: [行動]>[サイト内検索]にあるいずれかのレポート

レポートから分かること: セグメントは、さらなる奥行きと価値を追加するものだ。僕はよく、次のようなセグメントを使って、さらに多くの知見を引き出している。

  • モバイル トラフィック ―― モバイルでセグメント化すると、訪問者はモバイルからサイト内検索を使うことの方が多いと分かる。この情報からは、モバイルでのデザインやレイアウトに関する知見が得られる。
  • コンバージョンに至ったユーザーまたは購入したユーザー ―― サイト内検索はコンバージョンを促進しているか、それとも障害を増やしているだろうか。
  • 自然検索トラフィック ―― 検索エンジンを通じてウェブサイトを見つけたユーザーのうち、改めてサイト内検索をしているユーザーの割合はどれくらいだろうか。サイト内検索で使われるキーワードが、ユーザーがあなたのサイトで本当に探しているキーワードだ。
  • リピーター ―― リピーターは忠実だ。リピーターになるのは、コンテンツを楽しんでいるからだ。サイト内検索のデータを使って、こうしたユーザーに最高のサービスを提供するために必要なコンテンツを見つけよう。

※Web担当者Forum参照

 

Google Analyticsに対応したExcelアドインなどデータ接続ツール3種12製品を発売

グレープシティ株式会社
- データ接続ツールのCDataがGoogle Analyticsなど3つのサービスに対応 -

グレープシティ株式会社(本社:仙台市泉区紫山3-1-4、代表取締役社長:馬場 直行)は2015年7月29日に、Webアクセス解析ツールのGoogle AnalyticsやGoogle Appsなど3種のサービスに対応したデータ接続ツールをノンプログラミングデータ接続ツール「CData(シーデータ)」シリーズに追加・販売を開始しました。

グレープシティの提供する「CDataシリーズ」は企業内で利用が拡大し続けるクラウドサービスのデータを手軽に活用できるよう、ノンプログラミングでExcelやAccessといったオフィス製品やBIツールと接続できるようにした「データ接続ツール」のブランドです。

今回CDataシリーズが対応したクラウドサービスはアクセス解析ツールの「Google Analytics」、Googleのクラウド型グループウェア「Google Apps」、Microsoftの顧客管理サービスであるDynamics CRMの3種類。各種類ともExcelアドイン、ODBC、JDBC、ADO.NET版を用意しており合計12製品をリリースします。
[画像1: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-560952-0.jpg ]

多くの企業が自社サイトのアクセス数を分析するツールとして利用しているGoogle Analyticsと接続する「CData for Google Analytics 2015J」では、ページビュー数やセッション数、AdWordsの費用といったサイトアクセスデータをExcelや各種のBIツールで直接取得して分析したり定時レポートを作成したりできます。

また、「CData for Google Apps 2015J」ではGmailで利用する連絡先データや、カレンダーに登録したタスクなどをExcelやODBCをサポートしているアプリケーションで取得できます。ADO.NET版を利用すれば、既存の社内システムとGoogle Appsを連携させることも簡単です。「CData for Dynamics CRM 2015J」はマイクロソフト社の顧客管理パッケージDynamics CRMで管理されている見込み客や取引先などのデータテーブルをほかのアプリケーションで活用したり、関連するサブシステムを開発したりする際に有効です。

★CDataシリーズの価格やトライアル版、初めての方向けの記事などをWebサイトで公開しています。
http://www.grapecity.com/tools/info/cdata/

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新製品の特長
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CData for Google Analytics 2015J
[画像2: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-564119-1.jpg ]

無料で使えるアクセス解析サービスのGoogle Analyticsをデータソースとして利用できる製品群です。ODBC版や
Excel アドイン版を利用すると、Microsoft AccessやExcelといったOffice製品、あるいはTableau(タブロー)などのBIツールとAnalyticsの各種データをノンプログラミングで接続できます。例えば、ランディングページごとの集客量やリスティング広告から流入したユーザーのコンバージョン率をExcelでグラフ化したり、ピボットテーブルで分析したりできます。

CData for Google Apps 2015J
「CData for Google Apps」は、一般的なデータベースと同じインタフェースで、Google Appsの連絡先やカレンダー上のタスクのデータを取得できます。
また、Googleドライブのファイルとフォルダ一覧に簡単に接続する手法を提供します。CData for Google Appsをインストールし、Google Appsの認証情報を設定するだけで、すぐに使用できます。Google Appsが公開しているAPIを学習する必要はまったくありません。

CData for Dynamics CRM 2015J
営業部門からマーケティング、コールセンターなど他部門に渡る業務を統合したMicrosoft Dynamics CRMで管理している膨大なデータにODBCやJDBC、ADO.NETなどで接続できます。社内の別のシステムと連携させたり、ADO.NETを使ってDynamics CRMのデータを活用したサブシステムを短期間で開発したりできます。また、営業部やコールセンターなどの部門担当者が潜在顧客の一覧を取得しExcelやAccessで、標準機能では作成できない独自の分析レポートを作成するといった使い方もできます。
[画像3: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-589197-2.jpg ]

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CDataシリーズの特長
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[画像4: http://prtimes.jp/i/13563/5/resize/d13563-5-675831-3.jpg ]

CDataシリーズは、「あらゆるサービスをデータソースとして簡単に利用できる」ことを目指した製品シリーズです。プログラミング経験のない業務部門のユーザーから、システム開発企業での利用まで幅広いデータ接続のニーズに応えます。

ノンプログラミングだから誰でも使える
CDataシリーズは対応サービスに対してADO.NET、JDBC、ODBC、Excelアドインの4つの接続方法ごとに製品を用意しています。Excelアドインを利用すれば、マーケティング部門のユーザーがWebサイトのアクセス数を分析する際にExcelで直接Google AnalyticsのプロファイルからPV数やセッション数、コンバージョン率などを取得し月次レポート化を作成するといった使い方ができます。また、Accessで利用する場合では、接続ダイアログからODBCデータソースを選択するだけで接続が完了します。どちらもプログラミングは不要です

データプロバイダのエキスパートが開発
CDataシリーズはインターネット技術とセキュリティ向けのコンポーネント開発企業として20年以上の業績がある /n software.inc(エヌソフトウェア)のデータプロバイダ部門が独立したCData Softwareが開発しており、データプロバイダの開発に豊富な経験と深い知識に基づき製品化されています。

日本語環境をサポート
CDataシリーズは、日本語環境のOSおよびExcelをサポートしています。ドキュメント類もすべて日本語化されています。また、開発ライセンスにはメールによる1年間の技術サポートが付属しており、対応はすべて日本語で行われますので、ご購入後も安心してご利用いただけます。

社内のデータベースにクラウドサービスのデータをコピー
CDataのキャッシュ機能を利用すると、クラウドサービス上にあるデータを社内のデータベースに丸ごとコピーすることが可能です。データ操作はコピー上で行い定期的にクラウドサービスと同期させることで、クラウド上のデータと社内データを実践的連携運用できます。

低価格で導入できる
システム間を連携するデータ統合ツール(EAI)と比較するととても安価なライセンス価格となっておりますので、手軽にクラウドサービスと連携したいという方に適したソリューションです。

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★CDataシリーズの詳細価格やトライアル版はWebサイトで公開しています。
http://www.grapecity.com/tools/info/cdata/
※産経ニュース参照

新人担当者向け! Webマーケティング基礎知識_5

この連載は、2015年4月からWebマーケティング業界に足を踏み入れた新入社員や、新たにWeb担当者に着任した新人マーケターを対象に「覚えておきたい基礎知識」を紹介するものです。

今回は、「広告の手法はわかったけど、どれが自社のビジネスに合っているの?」「競合はどんな風にしているの?」といった疑問を解決するヒントとなる無料分析ツールを、厳選して8つ紹介します。

目的1 : 自社のサイトの流入元を分析する

1. Google Analytics

Googleが提供する「Google Analytics」は、無料で全機能を使用することができるものとして、定番中の定番です。これを使うことで、「世の中のアクセスの9割が解析できる」とも言われています。

【分析できる主な項目】
・Webサイトに来たユーザーの属性 (性別・年齢・関心など)
・どこを経由しWebサイトに流入したのか (検索エンジン・SNSなど)
・どのページに人気があり、どのページに改善の余地があるか
・どのようにしてユーザーは購入(コンバージョン)に至っているのか
・Google Adwordsの効果測定     など

 

なお、同ツールの類似サービスとして、ヤフーが提供する「Yahoo!解析」があります。

2. Google Search Console (旧 : Google Webマスターツール)

「Google Search Console (旧称 : Google Webマスターツール)」は、Google Analyticsでは収集不可となっていた情報を集めることができます。特に注目されている機能は「検索アナリティクス」で、今までのGoogle Analyticsではセキュリティの問題で分析できなかった「どういう検索ワードで、ユーザーがWebサイトに入ってきたのか(検索クエリ)」という分析が可能です。

【分析できる主な項目】
・実際にどういうキーワードでの検索がされているか
・Webサイトに問題が起きていないか
・他のどんなサイトに、Webサイトのリンクが貼られているか
・インデックス (Googleの検索エンジンに登録されている)数     など

 

目的2 : 自社のビジネスに関連する「キーワード」を知る

3. Google トレンド

「Google トレンド」では、何年といった単位で、指定したキーワードの動向を見ることができます。ユーザーのニーズを把握するために役立つほか、自社のビジネスに関わるキーワードの人気度の情報は、Webサイトのコンテンツ制作やネット広告の設計にも活用できるのではないでしょうか。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードの人気度推移や地域別の人気度推移
・キーワード同士の人気度比較
・関連するキーワード     など

 

4. goodkeyword

「goodkeyword」は、ある特定のキーワードを入力すると「検索エンジンでどのように検索されているのか」という分析が可能なサービス。たとえば、「ネット広告」と入力すると、関連ワードとして「代理店」や「市場規模」「ハンドブック」「用語」「種類」「仕組み」などが入力されていることがわかる。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードが、Google・Yahoo Japan・Bingの検索エンジンにて、
どのようなキーワードと一緒に検索されているか

 

同ツールは、Webサイトのコンテンツを考える際だけではなく、リスティング広告のキーワード設定にもよく活用されます。なお、類似ツールとして「キーワードウォッチャー」があります。

5. Google AdWords キーワードプランナー / ディスプレイキャンペーンプランナー

「Google AdWords キーワードプランナー」と「ディスプレイキャンペーンプランナー」は、名称の通り、Google AdWordsにて提供される機能の一部。キーワードプランナーはリスティング広告を、ディスプレイキャンペーンプランナーはディプレイ広告を設計するために活用されるものです。

【分析できる主な項目】
・特定のキーワードの月間検索ボリューム
・特定のキーワードを検索する人の年齢層や傾向

 

同ツールの利用にはGoogle AdWordsのアカウント登録が必要ですが、貴重なデータが得られるため、積極的に利用すると良いでしょう。

目的3 : 競合を知る

6. SimilarWeb

「Similar Web」は、競合や他社のWebサイトにおいて「どのようにユーザーが流入しているか」を分析できるツールです。

Google Analyticsでは、分析を行いたいWebサイトにタグを埋め込む必要がありますが、同ツールでじゃ、分析対象となるサイトのURLのみでWebサイトの解析が可能です。また、無料版はブラウザのGoogle Chromeの拡張機能として提供されており、気軽に利用することができます。

【分析できる主な項目】
・推定PV数、ユーザー数
・流入元の割合
・類似サイト

 

目的4 : SNSの効果分析をする

7. Facebookページインサイト

オウンドメディアなどWebサイトの運営を任される場合は、FacebookなどのSNSの運用も任されることが多いのではないでしょうか。

公式Facebookページを保有する場合は、「Facebookページインサイト」にてユーザーの反応を確認することができます。例えば、どういった投稿が「自分たちのアプローチしたい層に人気があるのか」もしくは「反応が多いのか」ということを把握することが可能です。

【分析できる主な項目】
・公式Facebookページへのいいね数推移
・投稿へのリーチ数
・ユーザーとの交流度
・人気のある投稿
・競合のFacebookページ

 

8. Twitterアナリティクス

「Twitterアナリティクス」は、Twitterの公式無料分析ツールです。各Tweetやアカウントへの反応を数字で見られるため、今までは「なんとなく」行っていた投稿を戦略的に分析・実行できるようになります。

【分析できる主な項目】
・アカウントのフォロー数・フォロワー数の推移
・ツイートのインプレッション数 (表示回数)
・プロフィールへのアクセス数
・ツイートへの@返信数

 

いかがでしたか?

これらツールで分析を行うことで、さまざまなデータに惑わされてしまうこともあるでしょう。しかし、大切なことは「見えてきた課題が自社のWebマーケティングのゴールにどのような影響力を持っているのかや、それら課題をどう解決するか」です。ぜひ、解析した結果を目標達成のために活かしてください。

※マイナビニュース参照

「おすすめしたい本ができた」Googleアナリティクスの達人、小川卓&野口竜司両氏に新刊インタビュー

ウェブ担当者の皆さん、Googleアナリティクスを理解して使えていますか? 翔泳社では6月12日(金)、データ分析のプロフェッショナルである小川卓さんと野口竜司さんによる『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』を刊行しました。「なんとなく使っている」方には一歩も二歩も進んだ使い方ができるようになる本書、著者のお二人が自信満々にお届けする理由とは?

Googleアナリティクスで「目標設定」をしていない方は必読!

達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座
達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座
売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン

著者:小川卓、野口竜司
出版社:翔泳社
発売日:2015年6月12日
定価:2,600円(税別)

目次

  • 1章 基礎編 目標とKPIの設計
  • 2章 基礎編 計測を始めるための準備
  • 3章 基礎編 基本的なメニューと用語
  • 4章 基礎編 よく使う4つのレポート
  • 5章 応用編 セグメントで顧客を分析
  • 6章 応用編 【目的別応用リファレンス】ユニバーサルアナリティクスから高度な分析まで
  • 7章 応用編 すぐに活用できるレポート作成のコツ

Googleアナリティクスを「理解して」使えるようになるために

――Googleアナリティクス(以下GA)などを使ってウェブサイトの改善活動などを行っている小川卓さんと野口竜司さんに、新刊『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座 売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン』についてお話をうかがいます。

 初めにお二人を紹介します。小川さんはウェブアナリストとしてリクルートやアマゾンジャパンなどで勤務され、デジタルハリウッド大学大学院の准教授でもあります。野口さんは日本最大規模のGoogleアナリティクス専用部隊を保有するイー・エージェンシーのマーケティング・サービス開発担当の取締役です。GAに関してお二人以上の著者はまず見当たらない「達人」ですね。

 ではまず、GAの解説本が多くある中で、本書をどういった内容にしようと考えていたのか教えていただけますか?

小川:いろんな方向性がありますが、シンプルに誰でも分かる類の本を考えていました。ですが、それだけだとGAの活用にまでは至りません。操作と機能が分かるようになるだけです。実際、GAの解説本はなるべく対象読者を広く想定して、GAを触ったことのある人全員向けにするために、機能の説明だけをしているものがけっこうあります。

そうした流れの中で、木田和廣さんの『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240』(インプレス)は、GAをある程度使いこなしている人を対象にしていて、いい本だと思いました。このように読者を絞るという方向性もありますよね。

小川卓さん
ウェブアナリスト・小川卓さん

 本書はあえて前者に焦点を合わせて、「GAを使い始めた人が目標達成のために、GAを理解して使えるようになる」という内容にしました。類書との差は充分に出せると考えましたので。私は目標とKPIの設定に関する章と、GAを活用したレポート作成についての章を担当しました。

野口:私と小川さんは翔泳社のMarkeZine Academyで講座をいくつか持たせていただいていて、GAの講座もまさにいま行なっています。また、私が取締役を務めているイー・エージェンシーでも、GAのトレーニング講座をやっています。

講座で人に教えていると、だんだん初心者の方がつまずくところが分かってくるんですよね。結局は基礎がないといけません。でないと応用もできないので、そこを重点的に書きました。例えばカスタムレポートを作ろうとしても、指標とディメンションという用語を120パーセント理解していないと、なんとなく作ったものになってしまいます。ということで、私はGAの使い方や用語についての章を担当しました。

特に「3章 基礎編 基本的なメニューと用語」はその後の応用編を読むために不可欠です。ここを理解して、どんな質問にも答えられるようになったら、ようやく4章へと進むことができます。いま世の中にある解説本では触れられてはいても、掘り下げられてはいないところですね。

アップデートでうろたえないための基礎力を身につける

――GAはアップデートが早く、使いこなせている人は常に少数なのではと感じています。アップデートに追いついて使いこなせている人は増えているんでしょうか。

小川:利用者数はここ数年で大きく伸びたと思いますが、使いこなしている人の絶対数は、それにまだ追いついていないのかなと感じています。また、すべてのレポートや機能を使いこなす必要はないかなと考えています。

まずはサイト全体の傾向や、キーワード・ページなどがどうコンバージョンに影響を与えるかなどを分析するところからスタートするのがよいかと感じています。分析上、必要であれば「アトリビューション」や「カスタムディメンション・指標」の利用を考えましょう。大切なのはすべてのレポートを覚えるのではなく、データの構造や基本的な考え方を理解しておくことです。これらは、野口さんが担当された章で説明がしっかりなされています。

自分の業務で必要になったとき、より適切な機能があると気づければ充分です。最初からすべて理解して使いこなすというのは不可能ですね。かくいう私も、最新のアップデートに完璧についていっているかというとそうでもない(笑)。必要であれば使う、という感じです。

野口:アップデートといえば、ちょうどユニバーサルアナリティクスという新しいバージョンに切り替わる節目の時期ですね。

小川:ちょうど移行期ということで、今後大切になってくる部分です。本書でも、ユニバーサルアナリティクスについて詳しく説明がなされています。

野口:本書のカバーにも「ユニバーサルアナリティクス対応」と書いてありますが、本書の価値はアップデートでは揺るぎません。たとえGAがどれほど進化しても、基礎は変わりませんから。

GAの使い方を学ぶよりも先に、目標とKPIを設定することが重要

――「売上に貢献する」という言葉がサブタイトルにありますが、「いくら売り上げる」という目標を決めて、そのためにGAをどう使えばいいのかというのが肝なんでしょうか。

小川:本書で最も、読者が考えないといけなく、難しいと感じてしまうのが「1章 基礎編 目標とKPIの設計」かもしれません。ただ、GAをしっかり活用するのであれば、避けて通れないので、1章にもってきました。

野口:目標や目的意識は絶対に必要です。ですので、戦略的な話が書かれています。

小川:残念ながら、目標設定をしていないGAのレポートはたくさんあります。これをしないとレポートの結果がいいのか悪いのかという判断もできないのにですよ。

野口:目標と結果に差があると分かれば、その差を埋めるためにどうすればいいのか、という次の一手を考えるためにもGAを使いきることができるわけです。

――目標とKPIを設定してやっと、じゃあGAを使いきろうということになるわけですね。

野口:そうです。「4章 基礎編 よく使う4つのレポート」は初心者がまず押さえておきたい項目の順になっていて、これを見ておけばサイトのことがだいたい分かるということを解説しています。4つのレポートとはユーザー、集客、行動、コンバージョンですね。実例数値も用意した分析のワンポイントも書いているので、この章だけでベーシックな用途には間に合います。そのあとに、例えばセグメントを使ってみるなど、特別な用途も使えるようになるはずです。

野口竜司さん
株式会社イー・エージェンシー取締役・野口竜司さん

小川:本書を1度読んで理解するのはきっと難しいと思います。本書とGAを行ったり来たりしながら、少しずつ自分ができることを増やしてもらいたいですね。

野口:そうですね。「6章 応用編 【目的別応用リファレンス】ユニバーサルアナリティクスから高度な分析まで」は初心者の方にはすぐ使える内容ではないかもしれませんが、頭の片隅にでも留めておいてもらって、いざ必要となったときに読み返してもらえるとよいと思います。GAでこれだけのことができる、ということを書いていますので。

ようやく初心者におすすめできる本ができた

――先ほど木田さんの本を紹介いただきましたが、初心者向けの解説本で、いままで読んでよかったものはありますか?

小川:GAの初心者向けという意味では、たくさんの本が出版されてきました。どの内容もわかりやすく、参考になります。私自身、「どのGA本がおすすめですか?」と聞かれることがあるのですが、最新の本を紹介することが多いです。

というのも、GAは仕様や機能の変更が多く、数年前の本が参考にならないこともあるからです。

今回、GAの本を野口さんと一緒に出させていただくにあたり、大切にしたかったことがあります。それは、GAの使い方や考え方はもちろん、GAを使うためのインプットとアウトプットをしっかり押さえるということです。そこで、GAの部分は専門家でもある野口さんにお任せし、前後を固めるという部分を担当しています。

野口:私はこれ1冊でほかにはトレーニングも必要ないという本を作りたかったんです、そういう本がなかったので。実際に、本書は思いどおりに作れました。本書があれば、初心者向けの講座やセミナーはもう受けなくてもいいのではと思ったりもします(笑)。

――本書はどういった読者を想定していますか?

小川:ウェブ担当者になったばかりの人や、GAをとりあえず入れたはいいもののPVしか見ていないような人が対象です。イメージとしてはGA歴2年以内の、なんとなく使っている人ですかね。あとはGAで「目標設定」をしていない方には、ぜひ読んでいただきたいです!

野口:もしくは、GAを導入して3、4年経つけれど、一連の操作だけを覚えていて、いつもだいたい同じ項目の数字を「なんとなく」見ている、という人ですね。基本的なところは分かっていると思うんですが、本書で解説する用語をきちんと理解すれば別の使い方、見方を改めて知っていただくことができるはずです。「なんとなく」を解消するだけでも視野は大きく広がりますからね。

小川:読んだ人はGAに関する質問に自信をもって答えられるようになると思います。居酒屋で隣の人にいきなりGAのことを訊かれても大丈夫です。こういう使い方できるよ、こういうレポートあるよ、という感じで。

――GAから恋が生まれるかもしれませんね。

小川:そうそう、コンバージョンしてもらって(笑)。

野口:エンゲージメントですね(笑)。

小川:冗談はさておき、本書さえ読めば、社内でGAでの分析を任せてもらえる存在になれるでしょう。GAを使う人の地位向上に繋がれば嬉しいですね。

データ分析のオートメーションが進んだとき、人が介在する価値とは

――データ分析の道具はとても便利になっていますが、使う側がうまく使えないと成果に繋がりません。GAの登場当時は「さてどう使おうか」という人ばかりでしたが、いまはGA職人のような人も現れつつあります。

小川:いよいよ、という感じですね。ようやく多くの人に行き渡った状態ですし、次はGAを施策に活かすというフェーズだと思います。ただ、正直に言うと、もう分析はしたくありませんね(笑)。いまマーケティングオートメーションの流れが来ていますが、もっと発展してもらいたい。そうなればツールを人が使う必要はなくなるので、解説本も必要ありません。

4月にWACULが提供を始めた「AIアナリスト」というツールは、GAのデータを分析対象として連携できるんですよ。まだまだこれからではありますが、課題のページを全部ピックアップして、これを改善できたらコンバージョンが上がる、と提示してくれます。詳しい使い方はブログに書いたのでぜひ(ログを自動分析し改善箇所を提案する「AIアナリスト」を使って、話を伺ってみた)。

とはいえ、データ分析の将来性にはいくつか方向があります。AIアナリストのようにツールが自動的に分析して提案してくれる方向と、いくつかの解析サービスやデータマイニングツールのようにものすごく高機能でがんがん分析できるようになる方向です。

野口:GAにはインテリジェンス イベントという変化を予測する機能がありますよね。AdWordsには「このユーザーはいいユーザーだと思います」と教えてくれる機能もありますが、GAも今後は生のデータだけでなく料理したものを提案する機能が増えるのではと思います。

小川卓さん、野口竜司さん

――仮にオートメーションが発展したとき、アナリストはどのように介在すればいいのでしょうか。

小川:分析そのものの業務は大きく減るかと思います。また、コンテンツやクリエイティブの作成なども、結果をもとに最適化されやすくなるかもしれません。しかし、分析と施策を繋げる部分に関しては、より重要性が増すのではないでしょうか。分析と施策を、経験とビジネスの理解から繋いでいく。そういった業務が増えていくのではないでしょうか。

野口:前提や例外といった初期の環境設定は人がやらないとダメですね。目標とKPIの設定は各業界や各企業によって異なりますから。

小川:入口と出口は人がやらないといけません。入口とはつまり、何のためにこのサイトを運営しているのかを考えることです。出口は、分析と施策から得られた事実などをもとに、ビジネスをどちらの方向に伸ばすかという舵取りや判断です。

野口:もちろん本書ではGAというツールを何のために使うのか、分析の結果をどう活かすのか、というところをきちんと押さえてあります。

マーケティングオートメーションでできないことが事業の価値となる

――自動化ツールの話は多くありますが、データをもとに自動的に改善施策をやるとすると、同じツールを使っている他社と似たような施策をやるだけになってしまう気がしています。事業の価値は他社との差異にあると思いますが、結局それを生み出すことが人の介在する意味なのかなと感じています。

小川:おっしゃることは非常によく分かります。マーケティングオートメーションの特徴はデータを活用して、最適な判断や施策を行なっていくところにあります。

しかし、これはあくまでも投入したデータや仮説によってしか結果を導き出せないということです。新しいコンテンツや機能か何かを導入しようというときにはデータがないので、ツール側では最適化しようがないんです。「こういうコンテンツあればいいよね」と考えて作れるのは人だけですね。導入の結果は当然分析できますが、そもそも何を導入するかは、ツールではいまのところ決められません。

野口:同業他社との差別化でいうと、その企業しか持っていないユーザーのデータ(たとえばCRMデータなど)のインポートが重要ですね。あるユーザー層について、B社という競合においては重要ではなくても、自社にとっては最も大事なお客さんであることは多々あります。ですので、データ分析する際は自社の価値観における重みづけをするのがいいでしょう。

小川:例えば、BtoBでいえば、すでに契約している人の訪問とまだ契約していない人の訪問を同じと考えてよいのか? こういった判断や重みづけは人間が行なったほうが、現段階ではより適切な判断ができるのではないでしょうか。

野口:企業ごとにビジネスゴールがあり、それを達成してくれる顧客群があります。その人たちに対して適切なおもてなしができるかどうかが差になってくると思います。極力自動化できるところはやりきってしまって、そのあとどこに人的コストをかけるのか考えるべきですね。

小川:5年後くらいにはそういう世界にかなり近づいている気がします。分析業務は減りますが、付加価値の高い業務は残るでしょう。

――GAの話から分析の自動化に話が進みましたが、お二人の認識は共通されていますね。本日はありがとうございました。

 実は本書やGAに興味がある方に向けて、6月30日(火)に参加無料の刊行記念セミナーを開催いたします。本書を一読してお越しいただくと、より理解が深まるでしょう! 下記ページをご覧のうえ、お申し込みください。小川さん、野口さん、MarkeZine編集長の押久保だけでなく、日本でCAO(Chief Analytics Officerとして活躍されているあの清水誠さんをスペシャルゲストにお迎えします。

データ分析の達人×MarkeZine編集長! 『Googleアナリティクス実践講座』記念セミナー開催

奥深いデータ分析の世界へようこそ

小川さんと野口さんは以前にも翔泳社からデータ分析の本を出版されています。名前を連ねる『LIVE! アクセス解析&Webサイト改善 実践講座』、『Live! ウェブマーケティング基礎講座』は、人気講師陣の講義を書籍化したもの。ウェブマーケティングを始めたばかりの方だけでなく、もっとデータを活用したい中級者以上の方にもおすすめです。

お二人はMarkeZine Academyでも多数の講座を受け持っておられます。本書だけで充分と野口さんはおっしゃいましたが、もっと学びたい方は講座も受講してみるのもよいかと思います。つまずいたところ、疑問に思ったところを直接質問することができますからね。

もし本稿で分からないGA用語が一つでもあれば、ぜひ本書を手に取ってみてください。本書は2人の達人のお墨付きで好評発売中です。
※MarkeZine参照

データ分析の達人×MarkeZine編集長! 『Googleアナリティクス実践講座』記念セミナー開催

6月30日、Googleアナリティクスを駆使するデータ分析の達人、小川卓さん・野口竜司さんとMarkeZine編集長の押久保、さらにCAOとして活躍されている清水誠さんによる『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座』の刊行記念セミナー&トークショーを無料で開催します。一歩進んだ使い方を学べるチャンス、定員になる前にお申し込みを。

 Googleアナリティクス(GA)は便利なようで使いこなせない、ウェブ担当者にとって最大の武器にして悩みの種でもあるデータ分析の必需品です。そんな皆さんのお役に立つべく、翔泳社では6月12日(金)に『達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座 売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン』を刊行しました。

本書を読めばひととおりGAの使い方は理解できますが、それ以上に踏み込んで学びたいという方のために、データ分析の達人である著者の小川卓さん・野口竜司さんのご協力のもと刊行記念セミナーを開催することになりました。また、特別ゲストにWebアナリティクスの第一人者であり、日本では稀有なCAO(Chief Analytics Officer)として活躍されている清水誠さんのご登壇が決まりました。

定員70名参加無料で行なわれる本セミナーにはMarkeZineからも編集長の押久保が出陣。データ分析とマーケティングの最先端に立つ4人が一同に介し、GAを語り尽くします。GAの特徴や基本的な使い方はもちろん、目標設定の考え方、さらにはマーケターやアナリストが必要なくなるかもしれない未来のデータ分析についても腹を割って話していただきます。

初心者から上級者まで、学べるだけでなく楽しめる2時間をお約束します。また、来場者にはプレゼントもご用意。6月30日(火)、有楽町で皆さんをお待ちしております。

すでに参加を心に決めた方は、こちらからお申込みください(ページ下部にボタンがあります)。

分析の達人 小川卓氏・野口竜司氏、MarkeZine押久保編集長が登壇
Googleアナリティクス本出版記念!
【売上に貢献するデータ分析 特別セミナー/参加無料】

講演内容

第一部:改善を実現するためのアクセス解析思考&分析法 小川卓
・アクセス解析思考法を学ぶ
・Googleアナリティクスを活用した分析&改善事例
・改善提案を出せるウェブアナリストになるためには

第二部:進化を続けるGoogleアナリティクス徹底解説 野口竜司
・Googleアナリティクスの新機能
・ユニバーサルアナリティクスでできること
・プレミアム版でできること

第三部:最前線に立つスゴ腕アナリストたちが本音で語る! Happy Analyticsトークセッション
パネラー:小川卓、野口竜司
司会:MarkeZine編集長 押久保剛

◎スペシャルトーク
ゲスト:清水誠
司会:押久保
・本書制作のきっかけ
・サイト改善やコンサルティングでのあるある話
・Happy Analyticsを実現するうえでの課題
・アナリストおよびアナリティクスの未来

◎達人への質問タイム
アクセス解析の達人たちに質問をどうぞ!

開催日時

2015年6月30日(火) 14:30~16:45

参加料・定員・特典

参加料:無料
定員:70名 ※参加者多数の場合は抽選いたします。
特典:来場者のみにプレゼント

開催場所

蚕糸会館6F
東京都千代田区有楽町1-9-4

JR線 有楽町駅:日比谷口より徒歩2分
地下鉄有楽町線 有楽町駅:B1出口より徒歩1分
地下鉄日比谷/都営三田線 日比谷駅:B1出口より徒歩1分

※MarkeZine参照

Googleアナリティクスを長く使ってる人ほど知らないかもしれない5つの機能

今日は、昔からGoogleアナリティクスを使っている人ほど知らないかもしれない、比較的新しい機能の話題を。「ソーシャルメディア データハブのアクティビティ」「ピボットテーブル」「目標設定テンプレート」「ボットのフィルタリング」「参照元除外リスト」などなど、あなたはご存じですか?

ソーシャルメディア上でだれが何をしたかをGAでチェック

ソーシャルメディア上で、だれがどんなシェアをしたかといったことを、Googleアナリティクスで確認できます。

[レポート]>[集客]>[ソーシャル]>[データハブのアクティビティ]

GAのパートナーとなっているメディアのデータだけで、FacebookとTwitterが入っていないのが残念ですが、はてなブックマークやGoogle+、Pocketなどのデータも確認できます。

ピボットテーブル

GAのレポート画面上で、実はピボットテーブルを作れます。2つ以上の軸でデータを見たい場合には便利です。

2009年ごろから利用できていたようですが、レポート表上のボタン類はあまり目を向けることが少なく、気づいていない人もいるかもしれません。

レポート表の上にあるボタンの右端「ピボット」を選択し、左上に出現する「ピボット」や「ピボット指標」でテーブルを設定

目標設定テンプレート

Googleアナリティクス利用の基本中の基本である目標設定に、「詳細表示」「所在地確認」「メディア再生」などのテンプレートが準備されています。

特に明確なコンバージョンポイントを設定していないサイトでも、これらを利用することで「コンバージョンを測定する」ということになじみやすくなっていますね。

[アナリティクス設定]>ビューの[目標]

ボットのフィルタリング

リファラスパムのような、Googleアナリティクスのデータ処理サーバーに直接アクセスして、あなたのトラッキングIDにリファラスパムを仕込むようなものがあるようです。

こうしたものは、サイト自体にはアクセスしていないので防ぎようがないのですが、Googleアナリティクス側ではじく設定が用意されています。

[アナリティクス設定]>ビューの[ビュー設定]>[ボットのフィルタリング]

基本的に、ここはチェックしておくのがいいでしょう。私はチェックが外れていました。

参照元除外リスト

ユニバーサルアナリティクスに切り替えたあとで、ここを設定し忘れている人もいるのでは?

セミナー登録や申し込みフォームを別ドメイン名にしていて、そこでも同じトラッキングIDでGoogleアナリティクスを使っている場合、メインサイトのドメイン名を参照元除外リストに入れておきましょう。

いわゆるクロスドメイントラッキング用の設定ですね。

[アナリティクス設定]>プロパティの[トラッキング情報]>[参照元除外リスト]

私は、UA移行後にここを設定してなくて、データがわやになりました。

◇◇◇

一部、比較的新しいといっても数年前からあるものも含まれていますが、すでに5年以上GAを使っていて、でもあまりインターフェイスを細かくチェックしていない人は、もしかしたら見逃しているかもしれない機能を紹介しました。

常に最新の情報を追いかけるのは大変ですが、たまにGAのレポート画面やアナリティクス設定の画面を隅々まで見てみると、新しい発見があっておもしろいと思いますよ。

※Web担当者Forum参照

「JavaScriptなんて理解不能」を「ちょっとわかる」にする最低限の基本を教えてください(後編)

今回のお悩み
「JavaScriptなんて理解不能」を「ちょっとわかる」にする最低限の基本を教えてください【後編】

“読み解き”に注力するのが、“言語”習得のはじめの一歩

前編ではJavaScriptに対する苦手意識をなくしたいという人のために、プログラミング用語である「変数」「関数」「制御構文」について解説した。

今回は、さらに苦手意識をなくすため、JavaScriptの“読み解き”にフォーカスして説明したいと思う。

前編で、変数などは、なんとなくわかった気がしますが、やっぱり難しかったです。

私も同じでした。それに、基礎がわかっても、ふだん見かけるJavaScriptのプログラムが理解できるわけではないし……。いつになったら理解できるのか、不安になっちゃいます。

やっぱりJavaScriptはプログラミング言語だからね。「言語」というだけあって、単語や文法があるわけだから、「5分で全部習得する!」なんてことは、さすがに不可能だ。普通の言語学習と同じように、「単語を覚えて、文法を覚えて、慣用句を覚えて……」というステップが必要だ。

そうすると「日々学習」しかないですよね。でも、英語なら「習得に数百時間かかる」って言う人とかいるじゃないですか。業務なのにそんなに時間はかけられません。

僕は「5分で全部習得するのは不可能」といったんだよ。逆に言えば、目的に応じてある程度の時間をかけることと、覚える範囲を見極めることが必要なんだよ。だから今回は、「プログラムの書き方」ではなく、「プログラムの要点をおさえるための、読み解き方法」を教えようと思う。

要点をおさえるための読み解き方法

英語なら、「主語が来て、述語が来て、その後、目的語や補語が来る」といった“基本ルール”があるね(もちろん例外はあるのだけど)。このような“基本ルール”を知っていれば、英語の読解は、ずいぶん楽になる。

そうですね。

なら同じように、JavaScriptでも“基本ルール”がわかっていれば、読解が楽になるはずだ。以下のルールが、JavaScriptにおける“基本ルール”だ。まずは、これを覚えておくんだ。

  • 処理は上から下に実行される。上から下に読んでいけばよい。
  • JavaScriptのプログラムは、「ブラウザに何か処理をさせる」という目的がある。たとえば「ブラウザからデータをサーバーに送る」「文字を出力する」「CSSを制御する」といった目的で使われている。
  • こうした複数の作業・目的が積み重なり、プログラムとなっている。そして最終目的は、下のほうのブロックに書いてあることが多い。

上記の“基本ルール”を覚えたうえで、前編で例示したスクリプトを、あらためて見てほしい。

<script>

//1.
// ・数字「2」
// ・数字「8」
// ・答えを格納する場所
// を、それぞれメモリ上に用意する(変数を作る)
var twobox;   // twoboxという名前で場所(変数)を作る
var eightbox; // eightboxという名前で場所(変数)を作る
var answer;   // answerという名前で場所(変数)を作る

//2.1つ目の変数(twobox変数)に値を入れる
twobox = 2;

//3.2つ目の変数(eightbox変数)に値を入れる
eightbox = 8;

//4.CPUに渡して計算させ、その結果を3つ目の変数(answer変数)に格納する
answer = twobox + eightbox;

//5.answer変数の内容を画面上に表示する
alert(answer);

</script>

綾瀬さんは、このプログラムの最終目的は何だと思う?

最後に書いてある「alert(answer);」。つまり「変数の内容を画面上に表示する」ことですかね?

正解だ。このように、プログラムはある目的に向かって上から下に進んでいく。そのなかで、変数を作って、何か処理をさせ、さまざまな目的の作業を積み重ね、最後に最終目的の行動をさせているんだ。

だから、プログラム内容がわからないときは、「結局何をするプログラムなのか?」ということを意識し、下のブロックから先に見て、各個所の目的を考えてみると、理解できることも多い。

プログラムを読み解けない時

先生、最後のほうに目的の処理があるのですよね? でも、前編で出てきた下記のスクリプトは、最後の行は「}」1文字だけの文になっています。

<scirpt>

var aaa = 99;

//制御構文のifとelse

//bbbが99だったら
if (bbb == 99) {
    document.write("bbbは99です");
}
//そうじゃなかったら
else{
    document.write("bbbは99ではありません");
}
</script>

この場合、最後の「}」は、「if」という制御構文を締めくくるための「}」だ。このプログラムの目的は、その前のブロックにある「document.write(~);」と、条件に応じてHTMLに文章を表示する部分だ。

こういった「}」に惑わされないためにも、前編で話した「制御構文」も覚えておいてほしい。

これは、文法がわかってないと、英語がわからないのと似ているかもしれない。

なんか、結局、読めそうで完全には読めない感じがもどかしいです。

まあ、贅沢を言ってはいけない。もともと5分で全部習得できるようなものではないのだから。でも今回は最小限、大意をつかむ読み方のコツを説明したから、とっかかりはつかめたんじゃないかな?

興味がわいたら、いろんなプログラムを読んでみるといいよ。ぐっと理解が深まるはずだから。

プログラムの“パーツ集”「jQuery」

ところで先生、「jQuery」というのもJavaScriptのプログラムですよね? でも、いつも見かけるプログラムとは、似ても似つかない内容で、理解できないのですが……。

「jQuery」って、私はまったく使ったことがありません。なんですか?

「jQuery」は、サイト制作時にとても便利なJavaScriptプログラムの“パーツ集”だよ。中身を見ると、JavaScriptプログラムで書かれているのがわかるんだけど、こういう専用パーツを集めたプログラムを「ライブラリ」というんだ。

「ライブラリ」は、今まで説明してきたプログラムとは違う形に見えると思う。これは、jQueryなどのライブラリは、JavaScriptの達人の手によって作られているから、基本の技だけでなく、さまざまなノウハウを凝縮して作られているんだよ。

ということは、かなり深くJavaScriptを学ばないと、理解できないということでしょうか?

正確に言うとそうだ。ただ「jQueryを理解すること」ではなく、「jQueryを使うこと」に限れば、そんなに難しくないよ。

jQueryを使うのは、すでに出来上がったパーツを組み合わせることに近い。むりやりたとえれば、「組み立て家具用の部品集」とかに似ているかもしれない。組み立て家具って、同じような部品が用意されていて、説明書を読めば誰でも組み立てられるだろ? それに部品同士の組み合わせで、本棚になったり机になったりする。

jQueryも、達人が作った組み立て家具の部品のようなものだから、説明書を読んで組み合わせれば、何とか形になる。

なるほど。ライブラリは、細かい部品が集まったものだから、必要に応じて、そのまま必要な部品だけを使えばいいわけですね。

まとめ

今回は、前編と後編にわたってJavaScriptについて解説した。「JavaScriptに対する苦手意識を解消する」のが目的だったけど、少しでも興味をもってもらえると嬉しい。現在のWebサイト制作では、JavaScriptは必須だからね。

余談の雑学だけど、JavaScript自体はもともと、インターネット初期にネットスケープ社がブラウザを動かす目的で作った、非常に柔軟性の高いプログラミング言語だったんだ。ただ、その設計思想がすばらしかったため、基本仕様を踏襲して、さまざまな“方言”も作成された。たとえばマイクロソフト社のInternet Explorerで動作するのは、「JavaScript」ではなく、「Jscript」と呼ばれている。

それからもJavaScriptは、今日まで拡張発展しながら、ブラウザの枠すら超えて、さまざまなシーンで使用されるようになってきている。

シンプルだけどとても奥深い言語なので、ぜひ勉強して、JavaScriptプログラムの楽しさを味わってほしい。

今日の処方箋

お悩み「JavaScriptなんて理解不能」を「ちょっとわかる」にする最低限の基本を教えてください(後編)

アドバイス前編に出てきた、以下のHTML中のJavaScriptプログラムを読んで、大意の読み解きができるか試してみよう。

<html>
  <head>
    <meta name="http-equiv" content="text/html; charset=utf-8">
    <title>動作確認</title>
  </head>
  <body>
    <script>
    function tasuzoB(tasu,tasareru) {
      var kekka;
      kekka = tasu + tasareru;
      return kekka;
    }
    var answer;
    answer = tasuzoB(2, 8);
    alert(answer);
    </script>

    ダイアログボックスに「10」が表示されたはずです
  </body>
</html>
  1. 12 【2分】このスクリプトの目的は何でしょうか?目的がどの行に記載されているか、考えてみてください。
  2. 34 【2分】 どこが関数かわかりますか?どの行からどの行までが関数か、指摘してみましょう
  3. 5 【1分】 カスタマイズしてみましょうこのプログラムは2+8を実行しているプログラムです。これを11+9に変更してみましょう

※Web担当者Forum参照

サイト内回遊分析を、簡単・短時間にGoogleアナリティクスでできるセグメントを紹介

ユーザーフローなどの逐一のページ遷移分析を使わずに、サイト内の回遊状況を把握する方法を解説する。

 

ユーザーのサイト内回遊状況を把握して、回遊を促進するためのヒントを発見したい。ただし、複雑で手間も時間も掛かる方法ではなく

サイトの回遊状況を適切に把握することは、意外と難しい。ユーザーフローなどの逐一のページ遷移分析は、細かすぎて問題点や特徴把握が難しいと、筆者は感じている。

コンテンツの閲覧特性は「ランディングページ」と「そこからの回遊のパターン」が重要になるのだが、[行動]>[サイト コンテンツ]>[ランディング ページ]レポートで1ページ1ページその特性を把握していたら、こちらも細かすぎてキリがないという問題を抱えている。

では、[行動]>[サイト コンテンツ]>[ディレクトリ]レポートではどうだろうか? こちらも、ある程度大雑把にコンテンツ閲覧の傾向を見ることはできるが、残念ながらこのレポートはユーザーの関心の高いコンテンツを相対的に把握するくらいまでのことしかできない。

最近は「コンテンツ グループ」という機能で、ページのグルーピングを自由にできるようにもなっているが、セグメント機能を使ってコンテンツ回遊を促進するためのヒントを発見するためのうまい方法はないものだろうか。

そこで今回考えたのが次のセグメントだ。

  • ランディング ページが特定ディレクトリのセッション

つまり、特定のグループのコンテンツから閲覧し始めた人に絞って、サイト内の回遊を分析・比較すれば楽なのではないかということだ。

「ランディング ページが特定ディレクトリのセッション」セグメントの作り方

標準に用意されているセグメントには今回紹介するセグメントは存在しないので、新しいセグメントを作成していく必要がある。

まずレポート画面の上部にある「+セグメント」(図1赤枠部分)のエリアをクリックしよう。ブラウザ表示の横幅が狭い場合は、すべてのセッション(図1青枠部分)の下に並んで表示される。

図1:「+セグメント」をクリックする

「+セグメント」(図1赤枠部分)のエリアをクリックすると、図2のようなセグメントの機能が表示されるので、左上にある「+新しいセグメント」(図2赤枠部分)をクリックして新規セグメントを作成していこう。

図2:セグメント機能(グリッド表示)
注:一覧表示(図2青枠部分)を選択している場合や、自分ですでにカスタムセグメントを作成している場合などでは、図2と同じ見え方にはならない。

新しいセグメントを作成する初期画面では「ユーザー属性」(図3赤枠部分)が選択されているが、今回作成するセグメントでは「条件」(図3青枠部分)を選択しよう。図3はその「条件」を選択した画面だ。

図3:「条件」分類のセグメントの画面

今回のセグメントの条件設定は、図3緑枠部分で行う。

今回作成したいセグメントは「ランディング ページが特定ディレクトリのセッション」だ。図4のように条件指定しよう。

図4:「ランディング ページが特定ディレクトリのセッション」セグメントの設定内容

今回はセッションベースのセグメントなので、

  • 「フィルタ」は、「セッション」「含める」図4赤枠部分)

を選択する。その下の条件は、

  • 「ランディング ページ」「先頭が一致」「/example/」図4青枠部分)

とする。「/example/」ディレクトリ配下のページから閲覧を開始した訪問という意味だ。つまりランディング ページは1つでなくて複数あるが、同じディレクトリ配下、いわば兄弟ページたちでグルーピングしたということだ。

セグメントは何か主要な1つのディレクトリに関して作るのではなくて、複数のセグメントを作成したうえで、それらを比較するというアプローチになる。図4はその1つのディレクトリの場合のサンプルということだ。

これでそれぞれのセグメントの名前を「LPが/example/」とでも名付けて、「保存」ボタン(図3黒枠部分)をクリックする。これで新規セグメント作成作業は終了だ。以下の例では、

  • LPが/basic/(基本情報のページ群)
  • LPが/category/(カテゴリ一覧のページ群)
  • LPが/appli/(アプリ情報のページ群)

という3つのセグメントが作成してある前提で話を進める。

各セグメントの量的な重要度を、相対的に確認するには?

次にこのセグメントの活用方法を見ていこう。まずは[ユーザー]>[サマリー]レポートに該当の3つのセグメントを掛けよう(図5赤枠部分)。該当セグメントを掛けた結果、各セグメントが相対的にどの程度のボリューム感があるのか(図5青枠部分)を確認し、まずはそれぞれの量的重要度を確認しておく。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[ユーザー]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サマリー]をクリックする
  4. 今回作成したセグメントを「適用」する(図6赤枠部分)

図5:[ユーザー]>[サマリー]レポートに該当の3つのセグメントを追加で掛けた

次にそれぞれの「ページ/セッション」や「平均セッション時間」「直帰率」「新規セッション率」の指標(図5緑枠部分)を見較べておこう。「直帰率」が低ければ回遊も増えるので、「ページ/セッション」は相対的に多くなっているはずだ。まずは回遊されるランディング ページのありかを、ざっくりとここで確認しておこう。

図5の例は、もともと回遊されないサイトのデータなので、「ページ/セッション」の指標は数字が低く、かつあまり差がない。こういう例ではあまり時間を掛けても有効な分析がしにくいのでさっさと諦めるというのも手だ。必ずしも有効な分析結果を求めるために時間を費やさないという判断も時として重要になる。

一部のヘビーユーザーのせいで、平均値が押し上げられているセグメントがないか確認するには?

それはさておき、次にチェックするのは、[ユーザー]>[行動]>[ユーザーのロイヤルティ]レポート(図6)だ。「ページ/セッション」の指標は、セグメントが掛かったとしても、その平均値を計算しているので、バラつき(分布)を見ておくことが重要だからだ。

1訪問あたりの閲覧ページ数を意味する「訪問時のページ数」のディメンションを選択(図6赤枠部分)して、該当の3つのセグメントを掛け(図6青枠部分)、ヘビーユーザーに大きく影響を受けているようなものがないかを確認しておこう(図6緑枠部分)。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[ユーザー]をクリックする
  3. メニューが開くので、[行動][ユーザーのロイヤルティ]を順にクリックする
  4. 「訪問時のページ数」をクリックする(図6赤枠部分)
  5. 今回作成したセグメントを「適用」する

図6:[ユーザー]>[行動]>[ユーザーのロイヤルティ]の「訪問時のページ数」レポートに該当の3つのセグメントを掛けた

このレポートは、「訪問時のページ数」順(図6黒枠部分)に、それぞれのセグメントのセッション数(図6緑枠部分)が表示されていて、実際のレポートは縦にずっと長くなる。このレポートでは、たとえば一番下の「訪問時のページ数が20以上」(図6では見ることができない)がもっともヘビーユーザーの集まるカテゴリーだが、そこが多数あるために平均値を上げていないかを確認する程度でよい。

コンバージョン率が高いのは、どのランディングページから閲覧を開始した訪問かを確認するには?

そして、熱心にサイト内を訪問しているだけでなく成果に結びついたのかということが大事なので、次は集客チャネルと成果を同時に見ることができる[集客]>[すべてのトラフィック]>[参照元/メディア]レポートに該当の3つのセグメントを掛けよう(図7赤枠部分)。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[集客]をクリックする
  3. メニューが開くので、[すべてのトラフィック][参照元/メディア]を順にクリックする
  4. 今回作成したセグメントを「適用」する(図7赤枠部分)

図7:[集客]>[すべてのトラフィック]>[参照元/メディア]レポートに該当の3つのセグメントを掛けた画面

eコマースサイトであれば「コンバージョン」のプルダウン(図7紫枠部分)は「eコマース」を選択しよう。目標設定を複数している場合は、1つ1つを選択して、どの目標に対して成果を上げているのかを別々に見るのがよいだろう。

そのうえで、どのランディングページから閲覧を開始した訪問が、コンバージョン率が高いのか図7青枠部分)を比較しよう。この例では、3つ目のセグメントを掛けたコンバージョン率が他の2つの倍と抜きんでている(図7緑枠部分)ことがわかった。

コンバージョン率が高いユーザーはどのチャネルから来ているのか、確認するには?

次はこの成果を上げているチャネルはどこか、図7の表の明細部分を見ていくことにする。

図7(再掲):[集客]>[すべてのトラフィック]>[参照元/メディア]レポートに該当の3つのセグメントを掛けた画面

この例では「google / organic」つまりグーグル検索から来た場合のコンバージョンが高い(図7黒枠部分)ことにすぐ気が付く。こうなれば次はどのキーワードなのか、といったドリルダウンをしていけばよい。ある特定のキーワードだけで生じている現象なのか、全般的に成功しているのかで、考えられる施策は変わってくるだろう。

「特定のディレクトリがランディング ページ」である場合に成果が出ているということがわかったので、もう1つの分析の方向性として、今度はその成果を出しているのが「特定のディレクトリの中のどのランディングページなのか」を確認していこう。具体的には[行動]>[サイト コンテンツ]>[ランディング ページ]レポートでページ別に確認する(本稿では割愛する)。冒頭にお話ししたように、この[ランディング ページ]レポートをいきなり見に行くのではなく、まずはディレクトリ単位でざっくりあたりをつけることで、効率よく分析を進めていけるということだ。

◇◇◇

扱っている商品やサービス、記事のカテゴリーでディレクトリが分けられていれば、eコマースサイトやB2Bサイト、メディアサイトなどでもこの方法は応用できるのではないだろうか。また企業サイトなどであれば、サービス紹介、プレスリリース、企業ブログなどをグルーピングの単位として(そのグルーピングでディレクトリが分けられていればという前提はあるが)横並びにして比較して見ることができないだろうか。各自で自社サイトの分析に活かせないかどうかを考えてみていただきたい。

※Web担当者Forum参照

アナリティクスとExcelで長期の定着率を分析しよう

いくつかに分類したユーザーグループの割合や行動などの推移を分析する「コホート分析」が、Googleアナリティクスで手軽にできるようになりました。2回に分けて、Googleアナリティクスによるコホート分析の手順と活用方法を解説します。

Googleアナリティクスの「ユーザー」メニューにある「コホート分析」レポートでは、コホート(ユーザーグループ)は「ユーザーを獲得した日付(≒新規ユーザーとしてアクセスした日付)」によってのみ分けられます(第1回)。今回は、Googleアナリティクスのセグメント機能を使って、もう一歩踏み込んで分析してみます。

流入別の定着率の違いを「コホート分析」レポートで比較しよう

サイトを訪問したきっかけが「リスティング広告」のユーザーと「ソーシャルメディア」のユーザーの2つのコホートを作り、新規ユーザー全体と比べたときの定着率(ユーザー維持率)に差があるか分析します。

コホート分析用のセグメントを作る

セグメントを細かく分けすぎて、コホートのサイズが小さくなると、「ユーザー維持率」がぶれやすくなります。たとえば、コホートのユーザー数が1000人であれば、ユーザー維持率の1%は「10人」です。数値を比較したり判断したりできる単位でセグメントを作りましょう。

ユーザー、集客、行動、コンバージョンレポート上部の「セグメント」もしくは、アナリティクス設定のビュー設定にある「セグメント」から、「新しいセグメント」を作成します。 「最初の訪問時の参照元」を指定するには、以下の図のように、セグメント機能の「シーケンス」にて「ユーザー」を選択し、「シーケンスの開始」を「最初の通過地点」にして、参照元や流入チャネルを指定します。

訪問したきっかけが「リスティング広告」のユーザーセグメントの設定例
訪問したきっかけが「ソーシャルメディア」のユーザーセグメントの設定例

すべての新規ユーザーを対象にした「すべてのセッション」と、今回作成した2つのセグメントを「コホート分析」レポートで表示します。指標は「ユーザー維持率」を選択します。傾向を比較したいので、コホートのサイズは「月別」を選択します。

流入別の定着率を比較すると、「リスティング広告経由」のユーザーは「すべてのセッション」に比べてやや低く、「ソーシャルメディア経由」のユーザーではさらに低い傾向があります。リスティング広告では出稿キーワードの見直し、ソーシャルメディアではランディングページの見直しやファンになってもらうための工夫が必要だとわかりました。

従来のアクセス解析では、直帰率が高いページに対して直帰率改善の施策を実施しましたが、直帰率が低くても再訪が少なければサイトは成長していきません。コホート分析ではユーザーの定着率でページを評価することで、サイトを改善、成長できます。

3カ月以上の長期間にわたるユーザー行動を把握する

BtoBビジネスのように、初回の訪問から最終コンバージョンまでが長期間にわたる場合は、3カ月以上の期間での分析が必要です。Googleアナリティクスの「コホート分析」レポートは、直近の約3カ月間までしかさかのぼれない制約があり、長期間にわたるユーザー行動の分析はできません。

セグメント機能を使ったコホート分析なら、6カ月間や1年間といったより長期にわたるユーザーの定着率や、コンバージョンに至るタイミングを分析できます。また、期間をずらしながら分析するため根気のいる作業が必要ですが、コホート分析レポートにはない以下のような軸でも分析できます。

  • 訪問モチベーションの変化の状況
  • 流入チャネルや検索キーワードの変化
  • ランディングページの変化
  • 閲覧コンテンツの変化
  • コンバージョンのタイミングやその際の行動
  • 何カ月後にコンバージョンに至ったか
  • コンバージョンの際の流入チャネルや閲覧コンテンツ
  • ECサイトで各月の新規ユーザーの月別購入金額推移から次年度の売上予測

セグメント機能を使った具体的なコホート分析の例をいくつか紹介しましょう。

年間でユーザー定着率を分析する

特定の月に初めて訪問したユーザーの1年間の定着率を分析します。

利用するセグメントの作成

セグメント機能の「最初のセッションの日付」の項目を利用して、新しいセグメントを作成します。

「最初のセッションの日付」の項目で、「2014年3月1日から3月31日」のように1カ月分の期間を指定し、「初回訪問月が2013年3月」のセグメントを作成します。

最初のセッションの日付を指定してセグメント作成

コホート分析をExcelで作成

「初回訪問月が2013年3月」のセグメントをレポートに適用し、レポートの対象期間を月単位で分析すれば「初回訪問月が2013年3月」のユーザーの各月のユーザー数やコンバージョンの状況がわかります。

セグメントを利用して長期間にわたるコホート分析の内容をExcelでまとめたもの

特定の条件でのコホート分析

特定の施策やキャンペーンで絞り込むことで、サイトの特徴を捉えたコホートも作成できます。たとえば、セグメント機能の「シーケンス」と「最初のセッションの日付」の各項目を組み合わせれば、「3カ月間にわたって実施したキャンペーンで獲得した新規ユーザーを各月で分けて、その後の定着率や行動の変化を比較分析する」といったことができます。

「初回訪問月が2014年4月で特定ランディングページが一番最初の訪問起点のユーザー」のセグメント設定の例

コホート分析特有のレポートをExcelでビジュアライズするのは大変なので、下図のように各月の状況のサマリーを表や箇条書きで一覧にするだけでも、訪問モチベーションや閲覧コンテンツなどの変化を把握できます。

数値のサマリーを一覧にしたもの。訪問モチベーションや閲覧コンテンツなどの変化を把握できる

コホート分析から改善につなげる方法

コホート分析で特定属性のユーザーが運営側の期待どおりに行動しているかを大まかに把握すると、期待と結果の乖離を埋めるための改善策を検討できます。また、特定属性のユーザーに対するパーソナライズやターゲティングも検討できます。

具体的には、以下のようなアクションが考えられます。

  • リテンション(再訪問)を誘発したのはコンテンツか集客要素か習慣か → 期待と結果の剥離
  • メールやソーシャルメディアなど直接コミュニケーションが取れる方法を活かして適切なリテンションを誘発できないか → ターゲティング
  • リターゲティング広告はどういったアプローチがふさわしいのか → ターゲティング
  • サイト内の動線設計はリテンションやアクションに関係しているのか → パーソナライズ

特定のコホートに最適なアプローチを実施し、定着率の向上や安定した購入につなげていきます。

コホート分析は、Googleアナリティクスの機能拡張のおかげで積極的に取り組めるようになりましたが、実際には根気のいる作業が必要です。コホート分析は「時間の経過に伴うユーザーグループの行動の変化の分析」ですから、新しく登場した「コホート分析」レポートではあくまで表面的な傾向しかわかりません。セグメントを切って特定グループの変化を深掘りしたり比較したりして、これまで見ていた数字だけではつかみきれなかったユーザーの「変化」を把握しましょう。

※ASCII.jp×WEBPLFESSIONAL参照

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