セグメント分類をする。
ユーザー行動を分析する際に、大きく捉えてから詳細に落とし込んで行くことが重要だったりするわけで、そうするとセグメントを検討しながら分析をしていくわけです。
このセグメントはどれが正解というわけではなく、そのサイトが扱っている商材や特性によっても違ってくるので、最初は手探りです。（セグメントに利用する情報の取得などはまた別途）
ということで、分類方法ですが、自分は２つの種類から分解していくとわかり易いかなぁと思ってます。
- 属性で分類する
- 行動で分類する
属性で分類する
ここで言う属性とは、サイトを訪問した属性のことです。一番わかり易いのはデモグラフィック情報と呼ばれる、性別や年齢になると思います。
その他、会員と非会員なども分類をすると顕著にセグメントによる行動の違いが出る情報になります。
あとは地域情報ですね。これは会員情報などに紐づく住所情報の場合やIPアドレスからもおおよそのアクセスもとを判断することが可能です。旅行サイトなどはこういった情報が有用になると思います。
若干行動ベースの分類にもなりますが、来訪回数や新規／再来訪といったセグメントも非常に有用な属性情報として利用が可能です。
サイトステージ（ライフステージ）と言われる、そのユーザーのステージによっての違いを見るのも面白い結果が得られます。会員のステータスや、何かステップがあるようなサービスの場合は、それらのステップによる違いを見るのも良いと思います。
- デモグラフィック情報
- 会員／非会員
- 地域情報
- 新規／再来訪
- 訪問回数
- サイトステージ（ライフステージ）
行動で分類する
属性よりももう少し、実際の行動に落としたものですね。流入もとなどもそれにあたります。特にサーチエンジンからの場合は流入キーワードによっても行動が変わってくる場合があります。
また、セグメントに特徴があるサイトからの流入なども非常に面白い結果が見える場合があります。
サイト内の行動で見た場合も非常に面白く、特定のカテゴリを参照したユーザーや特定のキャンペーンを参照したユーザーに絞り込むことも可能です。
サイト内フリーワード検索などを分析すると、そのユーザーのサイトに対するニーズがわかるので、そういった分類も良いでしょう。ツールを提供している場合は、特定のツールを利用したユーザーといった形で分類するのも非常に有用と言えます。
あ、それからアクセス時間帯なども面白い情報が得られます。
- 流入もと（サーチ、特定サイト）
- サイト内参照（カテゴリ、キャンペーン）
- サイト内フリーワード検索
- ツール利用
- アクセス時間帯
まとめ
バーッと書き出しましたが、セグメント分類をするためのきかっけになりそうな情報を書き出してみました。
これらはセグメントを掘り出すときに使ったりしたりするものです。全てを分析する必要はなく、仮説の中から掘り出してサイトにあったものを見つけ出す感じになると思います。
また、セグメントの特定方法については別の方法もあるので、それはまた次回のエントリでも書いてみたいと思います。
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Tags: Behavioral Targeting, Segmentation, Web Analytics
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