サイト分析メソッド

Sprocketではサイトアクセスに関する高度な分析機能を用いることで、サイト改善に必要なページ単位の情報を可視化できます。優先度を決め、改善すべき項目を明らかにするためのメソッドをそろえています。

サイト分析を成功に導くために必要な考え方

サイト分析に用いられるアクセス解析ツールは無料で利用できるものもあり、比較的簡単に導入できます。しかし、ただデータを集めるだけでは意味がなく、どこに改善の余地があるのかあたりをつけて、具体的な施策を打っていく必要があります。

定番のアクセス解析ツールとしてGoogle アナリティクスがあります。Google アナリティクスは従来、ページ単位での分析を基本としてきました。GA4になり、ユーザーの行動データに着目した分析ツールへと変化しましたが、ページ単位での分析の重要性が下がったというわけではありません。

ページ単位の分析を基本とするサイト分析では、改善の対象となるページを見つけたり、コンバージョンに貢献していると考えられるコンテンツを見つけるために役立ちます。一方、ユーザーの行動分析は、行動の背景にある顧客心理を読み解くのに用いられます。ページ単位での分析とユーザー行動分析という2つの特性の異なる分析を使い分けていくことが重要です。

改善対象のページを具体的に特定する

漫然とPV数を見ていても改善対象となるページを見つけることはできません。改善の余地の大きなページを見つけ出し、さらにそのページのどの要素に手を入れるべきかまで深掘りしていく必要があります。そのためには、分析に必要なデータを収集しておく必要があります。

単一の指標だけで判断しない

改善対象となるページを見つけ出す上で、各ページの離脱率を参考にしがちです。しかし、例えば一般的にトップページは直帰率が高いものですし、広告でランディングするページも直帰率は高くなります。そのため、離脱率だけではなくPV数やCVRと組み合わせて分析することで、「PV数は少ないが、離脱率は低く、コンバージョンに貢献していそうなページ」を見つけ出すことができます。

サイト分析メソッドのポイント

Sprocketでは、複数の分析手法を組み合わせて改善対象とすべきページを効率的に探し出す手法と、ページ単位での分析とユーザー行動分析を組み合わせることで具体的な改善施策まで落とし込む方法をまとめたメソッドを整えています。

改善対象ページを見つけ出す

Sprocketでは、ツリーマップ分析やコンバージョン影響度分析、改善優先度分析といった分析手法を用いて、改善対象ページを見つけ出していきます。コンバージョンへの影響が大きいページや離脱が多いページを特定していきます。 例えば、「よく見られているがCVRの低いページ」と「PV数は少ないがCVRの高いページ」を探し出し、ユーザーを前者のページから後者のページへ誘導する施策を打つことで、サイト全体のパフォーマンスを改善していきます。 ページ内のどこで施策を打つべきかを検討するために、ヒートマップ分析などのページ内分析も行います。これらの一連の分析の流れをメソッドとして構築しています。

ユーザー行動分析と組み合わせて施策の精度を高める

ページ単位の分析により、「PV数は少ないがCVRの高いページ」がわかったら、次にユーザー行動分析によるそのページを訪れているユーザーの流入経路や共通の特性を明らかにします。そこから、PV数の多いページを訪れるユーザーのうち、どのようなセグメントのユーザーをどのタイミングで「CVRの高いページ」へ誘導すべきかの示唆を得ます。 このようなページ単位×行動データを組み合わせた分析により、精度の高い改善施策を実現できます。

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