ウェブアクセス解析ざっくりまとめ

ウェブサイトのデータ解析の目的とは?

一言で言うと、ウェブサイト運用のPDCAを回すため。もう少し具体的に書くと大きく以下3つだと思う。

  1. 課題を特定する
  2. 課題の要因分析をする
  3. 施策を評価する

定量データの分析なので、実行すべき施策の要素(顧客価値)は示唆としてでてこない。問題のある問題の特定までをデータ解析で行った上で、顧客視点を入れることで、顧客価値に気づくことができる。そして、それをベースに施策(How)を案だししていく。つまり、課題の要因の絞り込みと施策評価に使うと思えておくといいかもしれない。

1.課題を特定するために目標を設定する

目標を設定しないと、課題が発生しない。課題とは、目標と実績のギャップおよびギャップが生じる原因のことを指すからだ。

2.課題の要因分析を行う

要因分析の手法は、基本的に要素分解と縦・横の比較だ。縦とは時系列のことで、横とはセグメント別のことだ。時系列分析においては、シーズナリティなどのトレンドがあって、その傾向からの外れ値を見ることが重要だ。傾向から外れるには必ず何か理由(変化)があるからだ。傾向と特異点がアウトプットとなる。

セグメント分析においては、因果関係を特定しやすいレベルまで要素分解した上で、他サイトと比較をして、ギャップを見ることが重要だ。どこが良いか・悪いか・異なっているのかを特定することがアクセスデータ解析作業における課題要因分析のゴールだ。なぜ良いか・悪いか・異なっているのかは、アクセスデータ解析の役割ではない。

Google Analyticsでは、ユーザー(属性・行動)・流入元をセグメントにして、コンテンツのKPIを見るという構造になっているので、それに沿って要素分解をしていけばうまくいくようになっている気がする。GAはウェブサイト(コンテンツ)を改善していくための道具だということなんだろう、きっと。

3.施策を評価する

施策を企画する際に、目標値を設定しているはずなので、目標値と実績値の差分を見て、要因分析を行う。統計的に有意な差であるかどうか、施策のどこが良かった、悪かったのかを数値で確認する。ここにおいても、やはり課題のある範囲を特定するまでが役割で、それ以降の事例や顧客視点をもとに要因特定していくのは別の頭を使うような作業だ。

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