運用をする、課題となっている箇所を探す、テストをするなどサイトを最適化するためにも様々なタスクがあります。これらを行っていくにあたり、事前に行っておくと良いことがあったりします。というこでそれらを３つに分けてみたいと思います。

KBR（サイトの戦略）を明確にする。

ビジネスのゴール、サイトの役割など大きな部分については、サイトに関わっていれば意識していることが多くあります。しかし、実際の運用となるとサイトの役割は自分の行っている運用とは少し離れてしまっていることもあります。

そこでこれを埋めるためにKBR（Key Business Requirement）を決めておきます。KBR自体の詳しい記述は「GoalとKPIに潜むキャズムの乗り越え方 その１」が参考になると思います。

KBRはサイトの役割と実際の改善作業の間を埋めるようなもので、実際に課題を洗い出す場合、KBRが定義されていると、分析を行う際の軸が出来るので分析の効率を上げることができるようになります。

ハイレベルサイトマップを作る。

ディレクトリ一覧やリンク構造を明記したものではなく、サイトのポイントと動線をざっくりとマップにしたものがハイレベルサイトマップです。

これがあることでサイトの全体を俯瞰して考えやすくなります。俯瞰して見えるようになることで、解析ツールを使った分析と想定（ハイレベルサイトマップ）とのギャップを見つけることも出来るようになります。

実際の作り方は先日書いた「ハイレベルサイトマップの作り方」を読んでいただくと良いと思います。

プレ分析をする。

以前のエントリで解析ツールのレポートを４つに分けることについて記述しましたが、その中でも体重測定のレポートに近い部分になります。（分析レポートは４つに分けて考える。 ）

おおよそ現状のサイトがどのような状態にあるかを知るためのものです。これらのデータがあるかないかで、その後の仮説が非常にたてやすくなります。

この辺りの見る指標やその切り口などについては「はじめてのサイト分析」のエントリでまとめた内容が役立つと思います。

まとめ

上記の３つを行っておくことで、さまざまなシーンで役立つようになります。そのためこれら３つはサイト関係者に共有できるようにしておくと良いと思います。

例えば運用に入る場合もKBRが明確になっていることで、どのような戦略で集客やサイト改善を行っていくべきかが非常に明確になります。

また、課題発見を行う際も、具体的にどこから分析していけば良いかもわかりやすくなってきます。プレ分析をしておくことでおおよその傾向がつかめてますし。

もちろんテストの時も役立ちます。どのあたりからテストしていくか、また、どんなテストを行っていくべきかも明確になってきます。

ということで３つを上げてみました。もちろん他にもあると良いもは多々あります…がこの３つに関しては絶対的に役立つと思うので一度作ってみてください。

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。

はい。強気コメントです。でも本当です。自分も数年前は直帰率命みたいないところがあったんですが、色々な経験もあり、今はそうでもないと思っています。

色々な方とお話をさせて頂いたり、LPO関連の記事やブログなどもたまに読ませて頂きますが、結構、直帰率を下げることにやっきになっている方が多いように感じます。でも、なんだか本質を失っている気がしてなりません。

ランディングページは何のために働くのか？

直帰率なんて「改善すべきかもしれないコンテンツを特定」するための指標でしかなく、そんなコンテンツを改善した時の「補助的」な指標でしかないです。これ大事。

最終的にランディングページは直帰率を下げるために働くのではなく、そのサイトのゴール、つまりコンバージョンを達成するために用意されているわけで、あくまで評価すべきはこの部分です。

そしてコンバージョンへの誘導という意味でいけば、（場合と状況によりますが）ランディングページだけでなんとかなることはほとんど無いです。

ちなみに「改善すべきかもしれないコンテンツを特定」ですが、基本は入口数のボリュームと直帰率を見る感じで良いかと。入口数が少ないところみてもしょうがないので入口数のボリュームも合わせて見るわけです。

それらをランディングページのデータでフィルタして、入口数でソートして直帰率が高いところに目星をつけて、目で確認したり、流入広告やキーワードも合わせてみて絞り込んでいくわけです。

コンテンツもきちんと用意する

以前に書いたエントリ「ユーザーがサイトに訪問する目的 」で「既に買う気（コンバージョンする気）になっているユーザー」と「まだ情報収集が目的のユーザー」があると記述しましたが、改善アプローチをするにはこの考え方が必要です。これを意識することがすごく重要です。

情報収集目的のユーザーにCall-To-Action（行動喚起）だけを用意しても、そんなのほとんど意味ないんです。どんなにシンプルにしたってそりゃあ直帰します。きちんと情報を提供する誘導も必要なんです。

個人的にこの情報収集目的のユーザーには１ページ先に進んでもらうということも結構重要だと考えてます。いわゆるフット・イン・ザ・ドアです。情報をランディングに掲載するのではなく、簡単なリンクで１ページ遷移をしていただくんです。

これって２つの大きな意味があって、１つが心理的な要因（フット・イン・ザ・ドア的な）で、もう１つが情報収集目的のユーザーを直帰させずにデータ上でも明確にすることが出来るようになるわけですよ。（ランディングに情報を何もかも掲載すると情報収集ユーザーと目的間違えたユーザーの判別が全くつかない）

ちなみにキーワードなどでセグメントのおおよそのニーズは図ることが出来るものの、同じキーワードでも「既に買う気ユーザー」と「情報収集目的ユーザー」の判別はできないことがほとんです。

まとめ

ということでちょっと勢いで書いてしまったのですが、直帰率なんて参考指標でしかないのです。その上できちんとコンバージョンを見据えた対応をしていくことで、自ずと直帰率も落ちてきます。

ちなみにセグメンテーションとの兼ね合いなどを考えていくと、ランディングページは常に同じものでなくても良いわけです。きちんとニーズ分解を出来るのであれば、１つのものを複数に分割していくこともできますし、その逆もまたしかりです。

もう少し詳細なセグメントとランディングの関係については、また別の機会にでも書き起こしてみたいと思います。

何よりもサイトを分析をするときに重要なのは、どんなサイトで、現状はどんなポテンシャルを持ち合わせてるのかを知ることです。

ダイエットと同じです。いきなり太った気がするから２キロ落とすとかしないですよね。まずは現状の体重を知ることから始まるのと同じなわけですよ。

ということで何を分析すれば良いのでしょう。

どんなサイトでも見るべき３大指標

これは外せないです。何が何でも。誰がなんといおうと、PV（ページビュー数）、Visit（訪問回数、セッション数）、Visitor（ユニークユーザー数）です。

まずはこれを見る事からすべて始めるんですよ。どれか１つでもダメです。全部です。期間はまずは１ヶ月分で見て行くと良いと思います。

それらを出したら下記の指標も出してみましょう。

• １訪問あたりの平均ページビュー数（PV÷Visit）
• 期間あたりの平均訪問回数（Visit÷Visitor）

平均ページビュー数を出してみることで、１回の訪問あたりどのくらいのページが見られているかが見えてきます。平均訪問回数を見ることで、その期間で何回ぐらい訪問されているかがわかるわけですよ。

さて、ここで注意点は、他のサイトと比べようとしないこと。あくまでそのサイトの数値として捉えることです。

と、ここまでが身長と体重を計った感じです。次は脂肪率。

ゴールにまつわる指標を見る。

サイトを目的という観点で分けると大きく２つあります。「訪問者の増加が目的達成に近づけるサイト」と「訪問者の増加が目的達成には直接関わらないサイト」です。これらの分類の詳細は「サイトの種類と色々」を読んで頂ければと思います。

さて、後者は少々後回しにさせて頂きます。一旦は前者の「訪問者の増加が目的達成に近づけるサイト」をターゲットにしたいと思います。

「訪問者の増加が目的達成に近づけるサイト」を分解していくと、「ゴールが非常に明確」なものと「そうでもない」ものに分けられます。

「ゴールが非常に明確なもの」とはコマースサイトや新規顧客獲得（リードジェネレーション）サイトなどですね。

これに対して「そうでもない」ものとは、主にメディア系になるかと思います。コンバージョンを「ココ」と１点に見いだせない感じですね。

ゴールが明確なサイト

ゴールが明確なポイントとなっているサイトの場合は、これを算出してみましょう。つまりこれがコンバージョン件数です。

コンバージョン件数が分かったら、合わせて下記の指標も先ほど出した数値を利用して計算してみます。

• コンバージョン率（コンバージョン数÷Visit数）

さらに売上が見れる場合であれば、下記も計算しておくと良いでしょう。

• 平均単価（売上÷コンバージョン数）

お〜大分見えてきましたね。

ゴールが不明確なサイト

さて、次に再度ゴールを見据えてみましょう。まずは「何が達成されるとサイトが運営が継続できるか？」これを考えてみてください。

考え中。

どうでしょうか？一例をあげてみると、メディア系であれば「広告の売上が立つこと」だったり、リアルの店舗への誘導がメインであれば「店舗への送客」であったり、Webサービス系であれば「ツールを使ってもらうこと」などがポイントかと思います。

そうしたら、これらをもう少し計測ができそうな部分にブレイクダウンしていきます。例えば「広告の売上が立つこと」であれば「広告を見られてクリックされること」「ユーザー数が増えて広告接触回数が増えること」などになりますよね。

そうすると「広告のクリック数」「広告の表示回数」「訪問回数（Visit）」などが見えてきます。あとはこれらの指標を確認するだけです。確認できたら、さらに

• 広告クリック率（広告のクリック数 ÷ 広告表示回数）
• 訪問あたりの広告接触回数（表示回数 ÷ 訪問回数）

などを見て行くとより詳細にサイトを知る事ができるようになると思います。

時系列にみてみる

さて、今までいろいろと出したデータですが、計測開始から少し時間がたっていてデータが溜まっているサイトであれば、まずは上記で得られたデータを時系列に数ヶ月分を並べてみましょう。

サイトの概要を知るのであればまずは月単位でまとめながら、週、日といった単位も見て行くと良いと思います。

月別に並べる場合は出来れば１年分あると良いと思います。これでサイト全体の傾向値が見えてくると思います。さらに季節動向なども見てみたいなら３年ぐらいのデータを時系列にならべてみると良いかもしれません。

なんか見えてきましたか？

比較してみる

時系列で見てみたら、次は比較をしてみましょう。といっても他のサイトじゃないですよ。同じサイト内です。

まずはサイトをいくつかに分類します。セクション的な考え方ですね。わかり易いのは、グローバルナビゲーションぐらいの単位で分割するのが良いと思います。

ヒエラルキーな感じで、Aというカテゴリに含まれるコンテンツ全部、Bというカテゴリに含まれるコンテンツ全部という感じです。

これで同じく上記に出てきた指標類を見て行きます。そんでもって、サイト全体の値と比較していきます。

おおよそ、このタイミングで何かしら違うものがあると見えてきます。そうです。それがサイトの課題になりそうなにほいのするところなわけです。

もうね、これすごいですよ。これを行うことでだいたい何か見えきます。コンテンツがまんべんなくアクセスされているサイトなんて少ないんですよね。

というこで、これでかなりサイトを知ることが出来るようになります。

流入を分解してみよう

さて、次に流入を分解していきます。これ書いたら長いなぁと思っていたのですが、ちょうど以前に似たことを書いていたのでそちらにリンクします。

• Web解析の視点（流入編）
• Site Entry Optimizationってあっても良い気がする

おおよそ流入で見る指標についてはこの辺りに書いてあります。そうです。手抜きです。

まとめ

サイトの内部と外部をば〜っとこれらの指標で見て行くことで、おおよその内容を知ることができるようになります。

まずは「どんなサイトであるかを知る事」から始めるとサイトの理解が早まり、その後のアクションを考える際にも役にたってきます。

サイトを理解したいのであれば、この作業を誰かにやってもらったレポートを見るのではなく、自分の手で作業して見て行くと良いと思います。そうすると途中で色々なデータを見る事になり、よりいっそう理解が深まること間違いなしだからですよ。

#ちなみにゴールの途中書かれているゴールの導きだし方はかなり簡単に書いてしまったので、また別の機会に詳しく書きます。

直帰率は使ってる？

もう、２年近く前のアンケート集計結果になるので、大分変わってきているかもしれませんが、２００７年の１０月のエントリーでWeb担当者フォーラムの記事を紹介していました。（直帰率をみる企業は意外と少ない）

この数字だと、直帰率はまだまだ分析している企業が少なかったようです。最新のアンケートの結果は見つからなかったですが、LPOという単語自体がだいぶ浸透してきたこともあり、今は直帰率も指標の１つとして利用されている企業も多いようです。

直帰率とはなんぞや？

改めて直帰率とは何でしょうか。概要が「直帰率を改善に利用する。」に書いてありました。基本的には広告から流入したユーザーが、１ページ、つまりランディングページだけを見てサイトを離脱してしまったわけです。

この前Twitterでarfeciaさんが「がっかり率」と表現されていましたが、まさに、流入したもとにあった広告は何かしらの誘導効果があったのに、帰ってしまったということは、期待したものとは違った可能性が高いと言えます。

どこを改善？

直帰率だけを改善して、「サイト改善した！」とは言えないですが、それでもこの対応を行うことと、そうではないことでサイトの流動性は大きく変わってくるとも言えます。

とはいえ、沢山あるサイトの中で、どのランディングページを改善して良いかを見つけるのはなかなか難しいものです。

これは流入数１で直帰数１でも直帰率は100%になってしまうので、直帰率でソートしたたたところで、必ずしも改善して効果のあがるサイトが上位にあがるわけではないからです。

ということで「直帰率の悪いところを洗い出す」で書いた改善指標が役に立つかと思います。これを使うことで結構、改善すべきランディングページが見つけ易くなります。

改善しよう

で、見つかったところでどのような対応をするかが難しいわけですが、「ランディングページの作り方 」でかなり網羅をしてました。基本は、流入もとの広告とコンテキストを併せて、Call-To-Action（行動喚起）を明確にすること。これでかなり改善できるはずです。

あとはテストを繰り返しながら細かく対応を重ねていきます。ちなみに、自分が見た事例では同じコンテキストのページであっても、TOPページからの遷移のユーザーとランディングページからの遷移のユーザー、つまり、セグメントのコンバージョンに対する意識度が違うだけでも、効果の出るCall-To-Actionは変わるので奥が深いわけです。

まとめ

今回は今まで書いてきた直帰率関連のエントリを簡単ながらまとめてみました。こうやってみると、２００６年からこんな話を書いているんだなぁと思ったり。

書いていた内容が今と真逆なことを言っていなくてほっとしました。お役に立てば幸いです。

もちろん、興味を持って頂くことは重要で、それぞれのデータに意味があることも確かです。ただし、それを運用できるかは別だったりします。

データを見るのは楽しくなってくると時間も忘れてしまい、止めるものが無いと、平気で数時間見てしまう場合もあったりします。たまにならそれも良いと思います。

でも、それを毎日続けるには少し時間が足りないかもしれません。

以前に、解析のデータを集計／分析するのに前週のデータを３〜４日かかっているという話をお聞きしたことがあります。

つまり、何か前週に変化があったとしても金曜日１日で判断をして行動に移していくわけです。これじゃあ、何のために解析ツールを使ってるのか…となってしまいます。

これを短縮していくためには２つの方法があります。

• 見るべき範囲を絞り込むこと。
• ツールの機能を活用して自動化すること。

「見るべき範囲を絞り込むこと」はもっとも勇気がいり、かつ、重要なことだと思ってます。１つの方法としては、見たいと思っている数字を列挙してみて、そこから１０個に絞り込みます。これをさらに５つに絞りこむことで実は必要最低限が見えてきたりします。

決めている時は、なんだか物足りない気がすると思いますが、運用に入ればその重要性がわかると思います。

そうやって、ある程度絞り込んだとしても、やはり時間がかかってしまうこともあるもので、そういった時、ツールをうまく活用することは非常に重要です。

ツールによって違うので細かいことは割愛しますが、ツールの機能をうまく使うことで、時間や集計を大幅に短縮することは可能です。こうすることで、確認する数字が多かったとしてもある程度はなんとかなり、その分析に頭を使う時間を増やすことが出来るわけです。

まとめ

導入時に運用まで考えることって非常に難しかったりもするのですが、運用がまわらなくなるとツール自体が見られなくなってしまうので意味が無くなってしまったりもします。

いきなり、高い壁に登ろうとするのではなく、ステップを置いて行っていくことで、より高い目標に到達が早くなったりするかもしれないわけですよ。

kana76

先日ご紹介した問題解決のタイプに「Improvement Opportunity追求型」というものがあります。

これは本の解説によると「現状に甘んじず、よりベターな状況を目指して行う問題解決」ということになります。

よりベターの状況を目指すためには、まずは改善すべき問題点を捉えている必要があるわけです。

とはいえ、サイトの問題点の洗い出しといっても、沢山のページ、沢山の指標の中からどのように見つけ出しのかは非常に難しいことだったりもします。

ということで問題点の洗い出し方について考えるところを少し。

全ては２つを整理することから

問題点の切り口は細かく見ていけば色々あるのですが、２つを整理することで見え易くなるのかなと。

• どのくらい来たのか？
• どのくらい行ったのか？

これらのバランスが大きく狂っているところが改善点になってくるわけです。あとは指標の組み合わせで見ていけば良いわけです。

「どのくらい来たか？」という部分では、外部からの流入もあれば、その中の特定の流入もあります。ページ間の移動もあるわけです。流入数やPV数、訪問回数などがそれらの指標にあたります。

「どのくらい行ったか？」という部分では、サイトの外へ行ってしまった場合もあれば、誘導したい先のページに進んでいない場合もあります。もちろんコンバージョンもそうです。ということで直帰数、離脱数や次ページ、コンバージョン到達有無などが見えてくる訳です。

これらは視点によってサイト全体でみたり、カテゴリやディレクトリ、特集、もちろんページという単位で見る場合もあるわけです。

組み合わせる

ということであとはこれらを組み合わせて考えることで見つけ易くなるはずです。サイトに対して入口数に対して直帰数が多い、つまり直帰率が高い上で、入口数が多い箇所は修正が必要な箇所になります。

それらが落ち着いたら、Call-To-Action（行動喚起）に注目します。ランディングページから次のページへの遷移も、リンクが複数あれば複数に散らばります。いかに、次に進んでもらいたいページに進んでいるかを見ることも重要です。

そして、それら遷移がコンバージョンに辿り着いているかを見るわけです。ということで１つの指標をみていくというよりも、指標と指標の組み合わせてで見ていくのが良いかと。

まとめ

まだ、荒削りですが、サイトの問題点を洗い出すポイントとしてはここを意識していれば洗い出し易くなるんじゃないかと思ってます。

考え方という部分にはなってしまいますが、洗い出しのとっかかりの一助となれば幸いです。

おさらいと整理

まずは、少しだけおさらいと整理をしていきたいと思います。コンテキストとしては、KPIをウォッチしていた時の原因を探る場合のフローとなります。

サイト全体のコンバージョンやPVに変化があった場合に、その原因の調査としてまず、「流入」が原因であるか「サイト内」が原因であるかを切り分ける必要があります。

そして、これが「流入であろう」と切り分けた場合に、さらにその中のどこが原因であったかを見ていくわけです。

タイプ別にまとめる

まずはタイプ別にまとめられたもので見ていくと良いでしょう。Google Analyticsでもサマリとして表示される下記３つです。

• 検索エンジン
• リファラなし
• その他のウェブサイト（参照サイト）

これらが流入をもっとも大きく分けるものとなります。まずは、このどれに変化があったかを特定するわけです。

ここでは大きく２つの視点で見ていくと良いでしょう。１つが「それぞれの絶対数の変化」もう１つが「３つの割合の変化」です。これらを時系列で見ていきます。

全体で変化している場合は、絶対数の変化があり、割合の変化は少なくなります。逆に特定のものだけ変化している場合は、絶対数、割合ともに変化していることが多くなります。

EmailとRSSの注意点

注意点として、メルマガなどのEmailからの流入やRSSからの流入の場合は「参照サイト」と「リファラなし」が混在します。

これはアプリケーション系からリンクをクリックして遷移をした場合は、リファラが付かないのに対して、Webサービス系（EmailであればGmailなど）の場合はリファラが付くためです。

ということで、EmailとRSSなどの流入については、別途URLにパラメータを付けることで一括で認識できるようにしておきます。

さらに落とし込む

タイプ別に落とし込めたら、後はさらに細かく分類していくだけです。検索エンジンの場合、「検索エンジン別」と「検索キーワード別」の２つから整理をしていくと良いと思います。

また、リスティング（有料）広告などを行っている場合は、自然検索と有料検索で分類し、さらにキーワード別へと落とし込んでいくと良いと思います。

このように整理をしていくことで、「特定のリスティングキーワード」であったり「キーワード」であったりと見えてくるようになります。

参照サイトの場合、まずは「広告とそれ以外」に分けると良いと思います。広告を出稿している場合、そこでトラフィックが多くなる可能性があるため、まずはここで分けるのが良いと思います。

EmailやRSSと同じようにURLにパラメータを付けておくことで分類ができるようになるので広告出稿の際は付けておくと良いと思います。

「広告とそれ以外」に分け、「それ以外」が多いようであれば、ドメイン別に分類したレポートを見ていくと良いと思います。そして、特定のドメインからの流入が増えているようであれば、リファラでそのドメインだけ絞り込んでみると良いと思います。

まとめ

ば〜っと書き出してしまったのですが、おおよそ、流入の原因を特定していく場合はこんな感じになると思います。

順番がどうこうというよりは、大きな視点からブレイクダウンしていく時の、大きな視点のまとめ方などを参考にしていただくと良いと思います。

by enggul

両方とも、最終目的地があって、そこに辿り着くまでの通過地点のようなものなわけです。ということで、KPIはそれ自体が主導で考えるものでは無かったりするわけです。

富士山に登って御来光を拝むためには、何時までに何合目には着いてないと、結構厳しい。みたいなものなわけです。目的から時間を逆算しているわけですね。

つまり、富士登山の何合目というのも、最終目的までの場所を切り出して、そこへの到達可否であったり、タイミングを見ることで状況を把握するものなわけです。

なのでKPIは目的からブレイクダウンされるべきで、目的が違うサイトであれば、別の指標を見ていく必要があるわけです。

KPI だけじゃないよ

設定されたKPIを見ていれば、全てを解決できるわけでもありません。KPIはあくまで状況をウォッチしてサイトの変化／状況を把握しやすくするものでしかないわけです。

そのためKPIを見ていく中で、変化を見つけたり、ブレイクダウンした数字に到達していない場合への次のアクションはKPIとは別に存在しているわけです。

これは、「あっ、○時なのにまだ８合目にも到達できてない」という気づきを与えてくれるのがKPIで、「そういえばさっきちょっと休憩多めに取りすぎたかも」というのが分析で「ギリギリの休憩回数にしないと、御来光間に合わないかも」というのが仮説になるわけですよ。

ちなみに業務への負荷を考えると、KPIはそれほど多く設定されるべきではなく、しかし、サイトの目的や状況を把握出来るようにする最低限は必要だったり。

まとめ

…とここまで勢いで書いてしまったのですが、つまり、「KPI、KPIと指標を見るのも良いけど、その先の分析もきちんとね。」というわけなのです。だって、富士山登頂できても、御来光は１時間前に終わってましたとか悲しいじゃないですか。

もちろん、これもドラフト版であるのは確かであり、ご意見などを頂きながら最終調整していく感じのものでもあったりします。

とりあえず、図をクリックして頂くと大きいサイズが見れるので、まずはそれを見てください。

これは定点観測と深堀分析との関係をフローチャートに落としてみたものになります。

「サイト全体PV数を定点観測をしていて、PV数の減少が大幅に起こった際にどのように原因を特定していくか？」というものです。

定点観測部分が「1次確認」となっているのは、ここで想定範囲のPV数であるなら特に何もアクションを起こさなくて良いという捉え方です。何か「変化」が生じた際は、２次確認のフェーズに移動して、より詳細な分析をしていきます。

「２次確認」に移ってからの指標の確認は、基本的には原因を特定するための切り分け作業です。なので、人によって若干の好みはあるかもしれません。

最初に行っているのは「流入」or 「サイト内部」のどちらに原因がありそうかの特定です。「流入」であれば全体流入が減っているはずで、かつ、平均PV数はかわらないということになります。もし、両方起きていれば…致命的ですね。

そこから先は、「流入」「サイト内部」それぞれの原因の特定をさらに掘り下げる感じになります。最終的にある程度の原因をつかめたところで、「仮設」をたてて場合によっては「テスト・検証」を行っていくフローがきれいな流れだと思ってます。

ということで、すべてを説明すると長くなってしまうので、こんなところにしておきますが、１つの指標からのブレイクダウンにもこんな感じで挑むということを押さえて頂ければよいのかなぁと思います。

最終的に全ての指標についてブレイクダウンをする事が目的ではなく、もう少し大きなくくりでフレームワークを作っていく中での１Stepだととらえて頂ければ幸いです。何かご意見等あればコメントや直接ご連絡くださいませ。