大きく捉えること、個を特定すること

サイトを分析する際には、ボリューム感というか、全体感を捉えて分析をします。これは、非常に大事で、いきなり細かい部分にフォーカスして問題点を見つけたとしても、その問題点はサイト全体で見た場合、非常に少数派に対する問題である場合もあるわけです。

同じく、セグメント分類し検証する際も、あまり細かく分けすぎると、どれを優先度として高くするかが見えづらくなります。

新規訪問者とリピート訪問者、未購入者と購入者など、最初は簡単な分類から始め、傾向を捉えて行く必要があります。もちろんデータの取り方によっては最初から細かい分析も可能ですが、細かすぎる故、それに対してのアクショナブルな対応策が打ちにくくなってしまうわけです。

何にせよ、サイトはオンライン、オフラインであれ、何かしらのコンバージョンを達成するために運営をされているわけで、その中で、大多数を裏切るという判断は難しいでしょう。

ではどうして個を特定するのか？

傾向を見るためには個の行動を計測する必要があるため、Web解析ツール自体はCookieを利用して「個」を特定しています。しかしながら、上述のような分析をしていくにあたっては「個」のデータを知る必要はありません。

では、どういった時に「個」を特定して知る必要があるのでしょうか？

それがサイト行動をベースとしたリマーケティングです。つまり、サイト行動情報を活用してレコメンデーションバナーの表示を変更したり、見ていた商品によってメールマガジンの内容を変更したり、より高いコンバージョンへ結びつけるための施策です。

メールマガジンの出し分けなどを行う場合は、Web解析ツールとは別のところに貯えられているメールアドレスと何かしら結びつける必要があります。多くの場合、これはそれぞれの組織が保持している会員組織のデータを利用することになるわけです。

そうすると、Web解析ツール上も、そのために会員IDを取得し、行動分析ができるようにしていく必要があるわけです。（ちなみに会員IDについては「個」の特定はできるものの「個人」の特定は出来ないので、厳密には個人情報にはあたりません。）

また、サイト外のデータと何かしら結びつけて評価をすることも最近は多くなりました。例えば新規顧客獲得（リードジェネレーション）系のサイトの場合は、資料請求などのアクションがサイトの最終コンバージョンになっています。しかし、ビジネスで見た場合は、その後に成約することが本来のコンバージョンになるわけです。

これらを結びつけて評価をしていくためには、今度は資料請求時のトランザクションIDなどを取得して、それぞれで結びつけて行く必要があるわけです。こういった部分でも「個」を特定するシーンが出てきます。

まとめ

ものすごい勢いで書いているので、朝みるとすごい文章になっている可能性も多分にあるのですが、自分の中にある「大きく捉えること」と「小さく捉えること」を整理をしたかったので書いてみました。

一見ばらばらに見えるようで、アプローチとしてはどちらも正しいわけです。分析ばかりをしていると、集中しすぎてこういった部分を忘れてしまうこともありがちなので、きちんと整理をしておきたい限りです。

ということで、非常に大雑把なエントリですが、何かのお役に立てれば幸いです。