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分析レポートは4つに分けて考える。

2010/07/06

ウェブ解析を行っていくにあたり、色々な指標や色々なレポートが溢れています。もう、たんまりと。ただ、事前知識も少なく、いきなり解析ツールにログインした際は、もう何をしていいのか混乱必至なわけです。

また、ある程度レポートを見るのに慣れてきている方であっても、色々なレポートを見続けていると、結局「そのレポートは何で見ていたのか?」といった疑問にあたり、迷子になることもあったりなかったり。

ということで、ウェブ解析のレポートを参照していく上で、「今、こういう目的でレポート見てます」という念頭に置いておくべき、目的を4つに分類してみました。

1:体重測定に利用する

ダイエットするときに体重計にのり、それと理想体重を比較しながら、何kg痩せるかを考えるように、サイトを運営、最適化していくにあたっても体重測定は必要です。いわゆる定点観測といったものです。

毎日どの位の人ら来訪しているのか、どの位のページが見られているのか、どのくらいのコンバージョンが起きているのか?といったサイト全体にまつわる基礎的な数字です。これらは日別に、まさに体重測定のようにトレンドを確認していくことで、サイトの変化を気づけるようにします。

また、月が終わった(レポート的には月初)タイミングでは、前月と合わせて、前年同月と比較することも忘れないようにしましょう。こういったことをきちんと続けていくだけでも、サイト全体の変化を捉えやすくなります。

流入についても、検索エンジン(PPC・無償)、バナー広告、Eメールなどからどのくらいの割合で来ているかを見るようにします。これらは日ごとに変化しにくいので、月別で確認をしていきます。

※以前紹介した Cube Model Beta だとベースの部分にあたります。

2:効果測定に利用する

週末少しハードなスポーツをしたら、それに対してどのくらい体重に反映したかを確認したくなるものです。出来れば疲れず、効果の高いものを続けるようにしたいもの。サイトの運営でも、投資が少なく、効果の大きいキャンペーンは残しておきたいもの。

ということで、キャンペーンごとの効果の測定をします。これらはツールによってコードの記述方法などは変わりますが、基本的には外部に設置したリンクにパラメータを設定することで、そこからの流入やコンバージョン数を確認できるようにします。

スポーツでもダイエットに適した運動と時間があるように、キャンペーンにもサイトや商材に適したものがあったりします。そのため、キャンペーンごとにかかった費用も含めてROI(費用対効果)も計算し、そのキャンペーンの良し悪しを判断できるようにします。

キャンペーン以外にも、サイト内で改善施策を実施したのであれば、その実施効果を確認する必要があります。この際は「〜といった仮説をベースに改善したので、その後こういった効果が期待できるはず」という確認指標を事前に確定しておくことで効果測定しやすくなります。というより決めておかないと分析の分析になり悲惨な状況を招きます。

※以前紹介した Cube Model Beta だと基本は上部のキャンペーン部分にあたりますが、場合によってツールなどのベースになる場合もあります。

3:課題を見つけるのに利用する

サイト内の課題を見つけるのに利用するレポートもあります。サイト内の循環が悪いと、せっかく流入が確保できていても、取りこぼしが多いため、結果サイト全体のROIを下げてしまっていることになります。

サイトの課題を見つける方法は正直沢山あるのですが、まずは下記のようなレポートを参照していくと良いと思います。

  • 入口数が高く、直帰率の高いランディングページを特定する
  • 線形型のパスの中での離脱箇所を特定する
  • サイト内のTOPページや戦略的ページからのパスを確認する
  • ページの参照数とコンバージョンへの貢献度を確認する

この時に意識をしていただきたいのは、なるべく大きな視点からブレイクダウンするようにします。その中で、入口数が多い、ページビュー・訪問が多い、コンバージョンに近いなど改善幅の高い部分に狙いを定めて絞り込んでいきます。

ここではまだ課題を1つに固定をする必要はありません。いくつかの候補をだしながら、仮説を見つける作業に入るわけです。

※以前紹介した Cube Model Beta だとベースの部分にあたります。

4:仮説を見つけるのに利用する

ある程度の課題のポイントが見つかったら、そこから具体的な改善策の仮説を見つける作業に入ります。その箇所に合わせて、深堀分析をしながら、仮説を作っていく作業になります。

この部分は「仮説」を作ることなので、必ずしもこのレポートを見たら解決策が見えますよ。ということではありません。あくまで考える上での一助となるものです。とはいえ、色々なデータが取れるウェブ解析ツールでは有用なレポートは多数あります。

ランディングページでは、リファラ情報が取得できるためサイト改善の仮説が立てやすい箇所とも言えます。流入したドメイン、キーワード、キャンペーンコードなどを確認していくと仮説としてみえてくる可能性が高いです。

線形フローでの離脱が多い場合や想定と違うフローが多い場合などは、前後のパスをもう少し詳細に分析をします。1つ前のページから、どのボタン・リンクをクリックすることと遷移しているのか?さらにそのもう1つ前はどんなページなのか?など。

ここは様々な角度から分析をしていくわけです。さらに詳細な分析をしていく場合もありますが、コストがかかり過ぎる場合もあるので、ある程度で見切りを付けることも大事です。ということで、ある程度の仮説がみえてきたらテストの実施にシフトさせてしまうほうが良いでしょう。迷ったらテストです。仮説なのでテストです。

※以前紹介した Cube Model Beta だとベースの部分にあたります。

まとめ

というこでおおざっくりと分析レポートを4つに分けて考えてみました。実際にツールによってレポートの名称であったり、見られるレポートが違う場合もありますが、考え方は全て同じです。

レポートを参照しているときに、なんのためにこのレポートを見ているのか?ということ立ち止まって考えることで、小難しいウェブ解析のレポートも見やすくなると思います。


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