ウェブ解析についての基礎
ウェブ解析についてまとめたので、備忘録として書きます。
1つの記事で全部書くと長くなってしまうので、何回かに分けて書いていきたいと思います。
今回はウェブ解析についての基礎です。
ウェブ解析とは
ウェブ解析とは、様々なデータからユーザーの心理状況を知り、満足度を向上させ、事業の成果につなげることを指します。
昨今ではよりミクロに注目した解析が必要になってきています。
ウェブ解析の構造
ウェブ解析は3つの解析に分かれています。
アクセス解析
自社のウェブサイトやアプリの解析を指します。
ウェブマーケティング解析
競合の状況把握やソーシャルメディアで投稿されたモノの解析を指します。
ビジネス解析
自社の受注状況や売り上げ、アンケート結果の解析を指します。
これら全てを用いて得たデータにより、ユーザーの心理状況を知ることが、ウェブ解析において重要になります。
ユーザー行動の変化
昔のようにTVやラジオなどの情報源が限られた時代とは違い、現在はインターネットが普及することによって、ユーザー行動が多種多様な時代になっています。
ユーザーを獲得するために、インターネット検索によって顕在層を獲得してきましたが、自社のブランドを正しく認識していないまま、サービスを利用するといった課題が出てきました。
現在では、ただユーザーを獲得するのではなく、ブランディングを通じてユーザーエンゲージメントを向上させることが重要になってきています。
問題解決の流れ
サービスを改善していく上で、データを見て問題箇所を探すのではなく、仮説を立てた上でデータを持って仮説を検証することが大事です。
つまり、流れとして
- 事象に対して仮説を検証する。（仮説検証）
- 検証結果から問題箇所を発見する。（問題発見）
- 問題解決にむけた対策を立案し実行する。（解決立案）
になり、この流れでPDCAを回していきます。
また仮説検証から行動することによって、事前には発見できなかった問題が発見できるメリットも生まれます。
アクセス解析の基本的な指標
アクセス解析は
- ユーザー数
- セッション数
- ページビュー数
が基本的な指標となります。
アクセス解析に必要な4つの視点
指標に対して解析していく上で、4つの視点が必要になってきます。
Google Analyticsを例に見ていきます。
ディメンション
合計や平均が意味を持たない定性的分析項目になります。
- 年齢
- 性別
- URL
- ページタイトル
など
メトリクス（指標）
合計や平均が意味を持つ数値的分析項目になります。
- ページビュー
- セッション
- 離脱率
など
セグメント
条件に合致する情報に絞って表示させます。
- コンバージョンが達成されたセッション
- タブレットとPCのトラフィック
など
フィルタ
収集した情報を抽出・統合、除外して表示させます。
- ページ指定して抽出
など
解析する流れとして、ディメンションとメトリクスで表を作成した上で、セグメントやフィルターで必要な情報を抽出して、比較しながら解析していきます。
広告・ソーシャルメディアの指標
自社サイト以外で、広告やソーシャルメディアでの指標の内容です。
配信・露出
- インプレッション数
- リーチ数
- CPM
クリック/いいね・シェア
- クリック数
- クリック率
- CPC
- いいね！数※
- シェア数※
- エンゲージメント率※
※「いいね！数」「シェア数」「エンゲージメント率」については、広告による自社サイトへの誘導ではなく、ソーシャルメディアの拡散につながる指標になります。
獲得
- コンバージョン数
- コンバージョン率
- CPA
さいごに
今回はウェブ解析についての基礎を書きました。
続きはまた別の記事で。
