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パーソナライズを実現するための分析とは?

2020/09/29

サイトの分析を行っていくにあたり、様々なアプローチやレポーティング手法がありますが、パーソナライズを実現するために実施していく分析アプローチと一般的なサイトの課題を見つけ出していくためは、大分考え方が異なってくるなぁと思ったので、この辺りの考え方を整理してみました。

サイトの課題を見つけ出すアプローチ

サイトの課題の分析のアプローチは、コンバージョンのポイントなど特定のポイントに対してのボトルネックを見つけ出す事にあります。ざっくりやることの多くは下記のようなところにまとまります。

  • 主動線において多くが離脱してしまっている部分を見つけ出す
  • サイトのコンテンツの中において効果的に働いていない部分を見つけ出す
  • 逆にトラフィックとしては目立たないが、実は主動線にしてあげることで効果があがりそうなものを見つけ出す

ランディングページの分析などはもう少し細かくなりますが、結局そのページを中心に特定の広告流入などに絞って上記のような分析を行っていくことなります。つまり、サイトの課題を見つけるアプローチは全体の水漏れのポイントや全体導線を最適にしていくためというのがそのアプローチの主題となっています。

パーソナライズを実現するための分析

一方でパーソナライズを実現するための分析は、サイト全体のボトルネックなど必要ありません。パーソナライズは実現するためには「誰に(どんな条件で)」「どこで」「どんなコンテンツを」「出し分けしたらよいか」などを考えていく必用があり、これが分析に関わってきます。

Photo by Erik

特に重要なのは「誰に(どんな条件で)」です。パーソナライズを実現していく場合、そこに出し分けをする何かしらの条件が必要です。ここが重要で、認知できない条件を設定したところでそれはパーソナライズの設定が出来ないので意味がありません。

例えばCRM属性から得られるデータで分析をしたところで、そのデータ自体ログインしないと得られないデータになるので、パーソナライズを実施する場所によっては意味が全くありません。もちろん全てにおいて意味がないわけではなく、例えばログインを前提にしているアプリであれば常に取得が可能であったり、CRM属性のセグメントから類推でパーソナライズを実現することも可能だったりもします。

ただ、まずはこの「誰」を分析するためにも基本的なパーソナライズのための分析アプローチとして実施していただきたいのは<Intent Data>つまり意図をいかに行動からくみ取ったセグメント分けをできるかどうかになります。

サイト内であれば、どんなカテゴリやコンテンツを閲覧したのか、サイト内検索でどのようなキーワードを利用したか、などが重要なポイントとなります。逆に言えば、こういった情報をきちんと分析できるかどうかはデータ設計のうえでも重要となります。

こういったものをセグメントのキー条件としながら、そのセグメントとそれ以外やセグメントAとBといったところで行動の違いや閲覧コンテンツの特徴を見つけ出し、セグメントのニーズの仮説を作り、パーソナライズテストに繋げていくことになります。

データ設計のアプローチ

先ほども書いた通り、パーソナライズのための分析を行うにあたって、計測されているデータ設計も重要になります。Intentを分析していくために、一般的な設計に加えて、サイト回遊をコンテンツの意味で分類できるようにしていくと格段と分析しやすくなります。

コンテンツボリュームが多いサイトの場合に細かくページごとに分析しては、正直、時間が何時間あっても難しいものです。コンテンツごとにどのようなカテゴリの情報なのか、といったものを組み合わせて分析できていればそれが簡単に実現できるわけです。

また、商品ににおいても(といっても取り扱っているものにもよりますが)細かくその製品というよりも、その商品のカテゴリが分かった方がパーソナライズ向けの分析はしやすくなります。また、自社商品であればその商品がどういったためのものかといった目的が分かるとセグメント分けしやすくなります。

例えば、スポーツ上のジャケットであっても、ただジャケットを見たセグメントとするよりもそのジャケットがランニング向けに作られたものであれば、ランニング用のカテゴリを探している人と分類できた方が、パーソナライズのアクションが取りやすくなります。

こういったデータ設計もしておくことで、パーソナライズはもとより改善アクションのしやすいデータにもなりますので、ぜひ、計測データを設計する際はご検討頂くと良いかと思います。

といった形でパーソナライズのための分析とサイト課題を見つけるための分析の違いについて触れてみました。

パーソナライズの分析せずともAIで自動パーソナライズしてくれるやんけ!って方もいるかと思いますが、現状のAIでのパーソナライズはセグメントの判定がそのほとんどです。

結局のところ出し分けるコンテンツが必用で、それを用意するためにある程度はどんな区分のターゲットセグメントがいるかを把握してコンテンツを用意しておく必用があります。

そこも自動化すればいいやんけ!という方は何百もの自動生成されたコンテンツパターンから検証することになるので、恐らく相当トラフィックボリュームが多いサイト運営者かもしれませんね。

さて、改めてパーソナライズのための分析のポイントは「いかにIntentの違うセグメントをなるべく大きなセグメントボリュームで見つけ出せるか」です。ぜひ、良いセグメントを見つけて効果の高いパーソナライズを実現していただければと思います。

そういえば10年前にこんなこと書いてました。(サイト最適化のステップは大きく2つ | dIG iT)今回ご紹介したサイト改善のためのアプローチはステップ1、パーソナライズのアプローチはステップ2にあたりますね。


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