WEBアクセス解析の特長

アクセス解析

出発点

  • アクセス解析ソフトがたくさんあってどれがよいのかわからない
  • 機能もいろいろあって、どれをどのように使うのかわからない
  • 解析結果を見たところで改善策が見えない
  • 何から手を付けていくべきか優先順位がわからない

結果、アクセス解析をしたところで、何を、どうしてよいのかわからない。そんなニーズから生まれたWEBアクセス解析です。この課題を解決するために、WEBアクセス解析にマネジメントの考え方を用いることにしました。

生ログ(ローデータ)から解析します

市販等のアクセス解析ソフトは利用せずに、その都度、お客様にあった解析シナリオと独自ロジックを生成して解析します。

ほとんどの場合は、なんらかのアクセス解析ソフトやサービスを利用していると思いますので、そこからわかることは、そちらを利用していただき、それでは出来ない解析をメインにします。

たとえば、直感的にこうした方がいいのではないかとか、ここがネックになっているのではないかとか、担当者が日々思っているところなど、日々のアクセス解析とは異なり、あくまでもWEBを改善して成果を出すという目的に絞ってアクセスログを解析します。

事業、ビジネスモデル、業務知識からの仮説検証します

客単価と関係なしにコンバージョンレートを考えても意味がありません。業務知識を持ったアクセスログの見方が出来ないと、そこから改善策は生まれないのです。

たとえば、10万円の商品を売っているのと、1万円の商品を売っているのと、1000円の商品を売っているのでは、検証することが全く異なってきます。

さらに、商品以外のコンテンツ(会社や商品の歴史、この商品が生まれたきた背景、物語り)に対しても、それが、ビジネスや購入に帰依しているのか、ほとんど効果がないのか?、これも商品価格帯やビジネスドメインによって変わってきます。

本来は、これらを踏まえ、次のようなWEBアクセスログの解析が必要です。

  • 商品別、価格別のコンバージョンレートの違い
  • 日常品、嗜好品による違い
  • リーダー、チャレンジャー、フロワー、ニッチャー等のポジションの違い
  • 体験版から製品購入までのタイムラグ等の違い

そもそも仮説検証が可能なサイト構造になっているかの検証します

アクセス解析から何かを導きだし成果を得るためには、仮説検証が可能なサイト構造になっている必要があります。まずは、そこから検証をします。

  • html?の利用(htmlパラメーターの利用)
  • リスト→概要→詳細の分離
  • 確認、サンキューページの分離
  • 明確なアクションページの設定
  • 明確なゴールページの設定

スタートページとストップページを検証する

訪問してから帰るまでをページを分析すると、入口か、出口か、中間の3つに分類することができます。

たとえば、入口ページと出口ページが同じということは、直行直帰のパターンです。このようにページ単位で、訪問者がどのように利用しているのか知ることで、ページの特長が見えてきます。

  • 意外なところが入口ページになっている
  • その入口ページから入ると直帰率が高い
  • 出口率が高い(本当はそこで帰ってほしくない、もしくはそれが出口になることが目的達成)
  • 中間ページとして機能している、していない
  • 中間ページが入口になった場合に、軌道修正してくれるのか
  • 出口ページは、出口として想定しているページだったのか

平均PV6ページ説の検証(3クリック+3検証)に基づいた検証をします

総ページビューは広告等で買うことが出来ますが、平均ページビューはお金では買うことが出来ません。

また、訪問者数が増えれば、総PVが伸びるのは当たり前ですが、平均PVが伸びていなければなにか問題があります。

一つの指標として、1人平均6ページ見ていれば「優れたユーザビリティ」で「わかりやすいナビゲーション」があり、「魅力あるコンテンツ」で実際に「ファンを獲得」しているサイトということになります。

  • (入口→概要→詳細)→(アクション→確認→ゴール)

n-gramによる検証をします

「入口→現在地→出口」という3ページを1つの分析単位して、ユーザの興味遷移を分析します。

  • さらに深く導かれているのか?
  • 別のものに目がむきやすいのか?
  • 思っていた導線と違うのか?
  • ゴールページには、想定されたページから、どれくらい来ているのか?
  • 読み物ページから、ゴールへ誘導は成功しているのか?
  • 詳細ページまで行っているのに、アクションがないのか?
  • 逆に、ゴールページは、どこからの誘導が多い?

PVを増やさなくてもアクションは増やすことができるのか?PVとアクションの関係を検証します

ビジネスサイトの場合は、必ずゴールがあります。それは、ユーザにたどり着いて欲しい最後のページということです。

具体的には、資料請求ページであったり、購入ページになります。サイト内の導線に問題があり、ゴールページにたどり着く率が低く、それを改善することが出来れば、PVを増やさなくてもアクションを増やすことが出来ます。

「広告」と「SEO」と「外部リンク」のポートフォリオ検証

広告とSEOとリンクのどれから来た人が、一番ゴールに向かっているのか?広告の費用対効果の検証はよく行われていますが、広告とSEOでどちらが効果が高いというのは、やはり、そのビジネスや業態によって、違いが出てきて当然です。総合的に検証することで、「広告」と「SEO」と「外部リンク」のポートフォリオを決めていきます。

また、googleとyahooのどちらが、よりゴールに近いかなどの詳細分析も行なっていきます。

  • 広告で来た人
  • 検索サイトから来た人
  • リンクから来た人
  • その他"-"な人(直接ブラウザーのお気に入り等から来る人)

5つのコンバージョンによるパイプライン検証します

広告やSEOから来た場合に、その人が、どこまで達成したのか?5つのコンバージョンを用いて検証します。

  1. 概要ページを見た人
  2. 詳細ページを見た人
  3. アクションの入口まで来た人
  4. なんかしらのアクションを実施した人
  5. 購買等m最終ゴールまでたどり着いた人

解析外の設定と重点解析対象者を区別して検証します

最終ゴールを達成した人(重点解析対象者)から逆算して、そのパターンを導き出します。

  • クローラーや関係者等、解析対象外の設定します
  • PCユーザとスマートフォンユーザの行動の違いによる解析
  • アクションページ、ゴールページにたどり着いたユーザのみの詳細解析

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