アナリスト

まずはここから!Googleアナリティクス初心者のための基本的な活用法

デジタルマーケティングを担当することになりGoogleアナリティクスに初めて触れたとき、私の第一印象は「何をどう見ていいのかさっぱりわからない」でした。その後「どこに何があるのかは分かったけどこれで何をすればいいの?」に移行、そこから現在の「何の改善を考えたいからこういうことを見て行こう!」になるにはデータの意味を知るという過程がありました。
その経験から、今回は取得できたデータをどう見ていくか「操作方法はわかるが、活かし方がわからない」というお悩みをお持ちの皆様に、基本の考え方、データの見方をご説明したいと思います。デジタルマーケティング業務に携わる人であれば、知っておきたい内容になっています。

GAを使う時の基本的な考え方

たくさんの指標がある中で、どのデータを見て何を考えたものか、最初はなんだかよくわからなくて雲をつかむような心地ですよね。そんな時に私がおススメする方法としては、まずユーザーの行動に応じた「3つのステージからデータを見る方法」です。この3つのステージからデータを見ておけば、Webサイトで課題になる多くの部分を網羅することができると思います。

  • ユーザーがサイトにくる「流入」
  • サイトの中を閲覧する「回遊」
  • サイト上でいくつか設定した目標を達成する「CV」

このステージごとに、課題を置いてデータを見ていきましょう。

(1)サイトへの「流入を拡大するために」

まずは入口です。サイトに入ってくる入り口部分のデータ「流入」については、入ってくる人を増やす「流入数の拡大」という課題からデータを考えていきましょう。流入を拡大するためには、適切な広告を打つこと、SEO対策やSNS対策をしっかり行うことというのが大切になってきます。
流入拡大を考えるためには見るべきデータは
・流入元
・ランディングページ
といった入口の情報の他に、どんな人が入ってきたかという
・性年代比
・興味関心
などのユーザーのデモグラフィックデータを掛け合わせてみることで、より有用な情報を得ることができます。
こういったデータをしっかり分析することで、どこに広告出稿をするとよいか、広告の文言は獲得したいユーザーに対して適切なものか、広告のとび先として適切なページはどこか、SEO対策は不足していないか、SNSでのアプローチ時間や投稿内容は適切かなどの改善ヒントを見つけることができるのです。

(2)サイトの「回遊率と回遊の質の向上のために」

次に「回遊」つまり訪問ユーザーのサイト内での行動について考えてみましょう。回遊は「回遊率の向上」も大切ですが「回遊の質の向上」つまりユーザーの満足度を高める回遊を考えることも大切です。回遊を考える場合は行動に紐づけて数字を捉えることが必要です。
・ PVをみてどのページが良く見られているのか?を知ることで、コンテンツの増強、改善のヒントを見つける
・ 各ページを見たユーザーのリピート率などを見ることで、リピート貢献につながるコンテンツなのかというコンテンツ評価をする
・ 表示速度などを見ることで、ユーザビリティーの向上や導線の見直しをする
こういったユーザーのサイト内の行動を分析して改善を行っていくと、サイトに来たユーザーの満足度はあがっていくと思いませんか?

(3)サイトの「CV数とCVの質の向上のために」

最後に管理画面で目標設定した目標を達成する「CV」ですが、CVも「CV数の増加」とともに、質の高い営業リスト作成の為にも「CVの質の向上」というところを考えることが大切です。
CVの改善を考えるのであれば、単純な達成数だけを見るのではなく、流入から回遊、コンバージョンまでを紐づけてみて
・ どんな流入元やコンテンツがコンバージョンに役立っているか
・ どんなメリット訴求がユーザーをCVに導きやすいのか
・ 逆にコンバージョンに至る道筋でどこにボトルネックがありそうか
を調べたりすることを行いましょう。コンバージョンをする人の行動パターンを分析して、よりコンバージョンしやすい、コンバージョンしたユーザーが利益につながりやすいサイトに改善していきましょう。
またCVの回数などから顧客の育成度合いを評価して、育成度の高いユーザーの傾向を知ることもできるかもしれません。

まとめ

このように分けて考えていくことで、何を課題として何の指標を見たらいいかという整理ができます。これを整理したのが以下の図です。

データを活用するときは、何となく見て考えるのではなくどのステージの改善を行うかを決めて、改善の仮説を立ててデータを見ることで、必然的にどのデータを見るべきかがわかってきます。こうしてみるべきデータが整理で来たら、必要な指標から改善箇所や改善内容を検討したり、改善の優先度をつけたり、改善後の効果検証を行ったりすることが可能になります。
大切なのはデータを見ることではなく、データを活かすことです。データはあくまで改善のヒントを見つけるためのものですが、効率の良い改善のヒントを教えてくれるのもまたデータです。データが教えてくれたヒントをどう活かすかは皆さん次第ですが、まずはせっかくそこにあるヒントに目を向けてみてはいかがでしょうか。

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