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こんな経験はありませんか?

PVやセッションなど用語が多すぎて、
サイトの目的を達成するためにどの指標を活用すれば良いか分からない

現状分析は何となく出来ているが、
アクセス解析をサイトの改善にまでは活用出来ていない

直帰率がなかなか下がらない

WEBサイトを成功(初期目標を達成すること)させるために、不可欠なのが効率的なPDCAサイクルの循環です。

設定したプランが効果的に達成出来ているかチェックするのにアクセス解析はかかせまん。WEBサイトというものは、生き物ですので、立ち上げてすぐに完成度の高いものになることは稀です。自社の変化、外部環境の変化、想定したリアクションが得られない等様々なことが起こってきます。その時に、効果的に現状を把握し、改善につなげるアクションをとれるようにアクセスログと向きあう必要があります。PDCAサイクルのスパイラルを上昇気流のようにあげていくには、アクセス解析において以下の点を注意してみておく必要があります。

1のベンチマークの設定とは、目標値を設定することです。仮に、資料請求を目的とするサイトを考えてみます。 4月のセッションが1000あり、資料請求数が10件あったとします。翌5月には、セッションが3000に増え、その結果資料請求は15件にあがりました。担当者としてはどう評価すればよいでしょうか?

  セッション 資料請求(件数)
4月 1000 10
5月 1500 15

(1)セッションが1000から3000にあがっているので評価できる?
(2)資料請求が10件から15件に上がっているので評価できる?
(3)セッションは3倍に増えているのに、資料請求数は1.5倍しか増えていないので評価できない?

結論からいうと、一つ一つの判断はどれも間違いではありません。ただ、ベンチマークの設定がないために見方によっていろいろな判断が下せてしまっています。今回のケースでは、仮にゴールを資料請求数の向上と仮定すれば、より効率的にゴールを達成するためには、(3)のような考え方がより重要になってきます。(3)の考え方は、コンバージョン率で見る方法になります。コンバージョンとは、日本語では転換という意味ですが、1000の見込み客が10の有望顧客に転換したということです。10÷1000で、0.01。これに100をかけた値がコンバージョン率と呼ばれます。ここでは、1%となります。同様に、5月のコンバージョン率は、(15÷3000)×100で、0.5%となります。

  セッション 資料請求(件数) コンバージョン率
4月 1000 10 1%
5月 1500 15 0.5%

ベンチマークの設定例としては、
・コンバージョン率○%を目標値に設定
・コンバージョン率の前月比、○%を目標値に設定
などのように決めてから分析を行うと、アクションの取りやすい改善につながります。

2のチェック範囲の確定とは、具体的にどのような場所をチェックするのかの設定になります。アクセスログのデータは、元々人間がマーケティングに使うように出来ているのものではなく、あくまでも閲覧履歴のテキストデータでしかありません。

p4164-ipbf1607funabasi.chiba.ocn.ne.jp - - [09/Mar/2009:23:51:36 +0900] "GET ******* HTTP/1.1" 200 131 "*******" "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; GTB5; .NET CLR 1.1.4322)"

Google Analyticisのようなアクセス解析ツールでは、この生のテキストデータを2次加工してくれていますが、指標が多すぎて、どの指標をチェックしていいか途方にくれる担当者もいらっしゃるかもしれません。この膨大な量の指標を大きく分類し、目的に併せて必要な箇所をチェックすることが大切になります。具体的には、以下のような箇所でチェックを行ないます。

目的に合わせて、どの箇所をチェックを行うか設計しておく必要があります。

3のチェック対象の確定は、どのユーザーをチェックするかを決めることです。具体的には、ユーザーをセグメントに分けて分析するということです。Google Analyticisに代表されるようなビーコン型(ページにタグを埋め込んで解析)のアクセス解析ツールでは、初期設定で、ユーザーを新規のユーザーがリピートユーザかに識別することが出来ます。さらにアドバンスセグメントというツールを使うと、より細かくセグメントをきることが可能になります。弊社のクライアントの多くである大学のWEBサイトの場合、ユーザーを大学名や学部名を名指しで検索して入ってくる「ブランド指名ユーザー」、調べ物だけをしにきている「ぶらりユーザー」などセグメントに分けて分析を行ないます。アクセス解析を担当されている方なら実感しているかも知れませんが、閲覧開始数のボリュームが多く、かつ直帰率が高いページを改善しようとしてもなかなか効果が見られないというケースがよくあるかと思います。そのようなときに、セグメントに分けて分析することを強くおすすめします。

現状分析に留めるのではなく、WEBサイトの改善に役立つような、
アクションに繋がる弊社のアクセス解析サービスをぜひご活用ください
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