ビジネスの成果につなげるためのウェブ解析
井水 大輔@Imidaiインターネットで接続する家庭用TV電話の販売サイトで、もっとも資料請求率が高いキーワードは何か？

手話

なぜか客の絶えない割烹料理店・1960年代の名古屋の割烹の話です・この割烹、実のところあまり美味しくない（笑）
でもあるデータ活用で繁盛しているどんなデータを活用する？

• よく来るお客様が帰った後の食べ残しを記録していた• 食べ残したものは必ず次回異なる料理に変えた• 同席した人にも特別なお店として伝わる• 同席した人が好みのわかるお店と紹介する

売りながら調べ、調べながら売る・ 人のカンと経験は当てにならない・ 日本人は調べながら売って製品をよくしていた・ データを見てマーケティングをしましょう井水 大輔 Imizu Daisuke
ウェブマーケター / ウェブアナリスト
・ 株式会社エスファクトリー
・ ウェブ解析士マスター
・ LinkedInラーニング トレーナー

著書・寄稿

「Google データスタジオ入門」、「売上UPにつながるSEO講座」など

みなさん解析やってますか？

1. 解析はやってない2. たまにGoogleアナリティクスを見ている
3. 毎日データと向き合っている
4. 解析なら任せとけ！

目次

・ウェブ解析のプロセスとKPIについて・分析のポイントを抑える（ワーク）ウェブ解析のプロセス

とりあえずデータを見てはいけない膨大なデータをただ眺めていても意味がない

1つずつ見ていても改善に活かせない

大原則は「仮説検証」

ウェブ解析のプロセス

データを活用したサイト運営はDMAICプロセスでDefineMeasureAnalysis

Improve

Control

目標
KPI設計

ツール設定
仮説立案

全体分析
施策提案

施策実行
振り返り

改善文化の継続つまりやることは
1. 目標設定（KPI設計）
2. 仮説出し
3. 分析
4. 改善施策
5. レポート作成＊必要な場合

1. 目標設定〜KPI設計〜

目標設定とKPI
目次

目標：いつまでにどの山を登るかを決める

KPI：山の登り方を決める、必要な準備をする

設計3つの要素
目次

指標

数値期間

項目1 ビジネスについての理解
目次・対象サイトのビジネスモデル
・サービスのターゲットユーザー
・同業他社の有無
・差別化ポイント・サイトの運用体制

項目2 これまでの取り組み
目次
・目標とKPIがどのように決められたか（値や期間の決め方）
・導入しているツール
・今まで行ってきた施策（集客・導線）
・PDCAの回し方
・レポートの有無

項目3 ゴールと課題
目次
・ゴール（目標）とそれを達成するための課題
・サイト運営上の問題
・今後考えてる変更（や変化）・改善プロセス賢く目標（KPI）を定めるチェック項目
目次

S
Specific：具体的かM
Measurable：計測可能かA
Actionable：実効性があるかR
Realistic：現実的かT
Time-bound：期限はあるか東京のジュエリーショップ元の目標（KPI）
・売上UP
・ネットショップ改善・アクセス10,000

新しい目標（KPI）
・店舗への送客・修理リフォームフェアの申込月5件
・宝石のお手入系コンテンツ
ページへのランディング
月300件

2. 仮説出し

仮説の出し方
目次

特定の課題を持ったユーザーになりきって使ってみる

何を分析するかにつながる

仮説を立てユーザーとして使ってみる
目次
・サイトを利用して気づきをメモする
・URL構造をメモしておく

仮説×分析ポイント
目次

仮説

分析ポイント

活かす補法

過去のセミナー動画があまり見られていないのではないか

過去のセミナー動画への利用
人数、遷移元、遷移先

どのように誘導（回遊させると）もっとコンテンツを見てもらえるか判断する

希望の動画コンテンツまでた
どりつけていないのではないかTOPから動画コンテンツへの流れ、よく見られている動画の有無

人気の動画からコンテンツのアピールや次回セミナー企画の参考にする

3. 分析

最低限確認しておくべきレポート
目次最低限確認しておくべきレポート
目次

目標設定されない
Googleアナティクスは改善には活かせません4. 改善提案

どのようにして改善施策を考えるか？
目次

同サイト内の良いページを参考にする
同業他社と比較する
良いと思った施策をストックしておくどのようにして改善施策を考えるか？
目次

同サイト内の良いページを参考にする
同業他社と比較する良いと思った施策をストックしておく
過去のセミナー動画

数字の根拠を付ける
シェアボタンあるページとないページの差●●％

5. レポート作成

レポート作成には極力時間をかけない

定点観測は自動化

分析のポイント〜データから気づきを発見する方法〜データを2つの軸で見て気づきを発見する
目次

トレンド
時系列でみることで、特徴と特異点（外れ値）を発見する方法

セグメント「分割軸」で分けることで差分を発生させる方法

トレンド

どのような気づきがありますか？
目次

訪問=5,000回
コンバージョン=1.5％
売上＝100万円

どのような気づきがありますか？
目次

2018年11月

2018年12月

セッション数

5,000

6,000

コンバージョン率

0.90％

1.20％

売上70万

110万

指標

どのような気づきがありますか？
目次
2018年11月

2016年12月

2017年12月

2018年12月

セッション数

5,000

7,000

7,500

6,000

コンバージョン率

0.90％

1.50％

1,50％

1.20％

売上70万

150万160万

110万

指標

改善につながるヒントは他のデータを与えることで生まれる

使えるトレンド例
目次

前年同月比較
1年分のデータ（日、週、月）
施策実施前後トレンドと特異点（外れ値）をサイト改善のヒントにするどのような気づきがありますか？
目次

トレンドをつかむ→外れ値を見つける時系列分析ワーク
目次

あれ？ここは？

セグメントどのような気づきがありますか？
目次

訪問=45,000回
コンバージョン=1.6％
売上＝210万円

どのような気づきがありますか？
目次

指標

モバイル

デスクトップセッション数30,00015,000コンバージョン率

1.2％

2.3％

売上

90万

120万

差分を発生させることで気づきが生まれる気づきを改善に活かすには？

気づきを改善に活かすシンプルな考え方
目次

良いところを発見どのように増やすか？

悪いところを発見どのように減らすか？
どのように減らすか？

特徴を発見どのように活用するか？

ランディングページでセグメントする

属性でセグメントするどのようなサイトか？またこのような結果になる理由は？

Googleアナリティクスで標準で設定されているセグメント
目次

Googleアナリティクスで標準で設定されているセグメント
目次
ユーザー
・すべてのユーザー（サイトに訪れたすべてのユーザー（初期設定））
・新規ユーザー（初めてサイトに訪れたユーザー「セッションベース」）
・リピーター（サイトに訪問したことがあるユーザー「セッションベース」（過去2年以内））
・モバイルトラフィック（スマートフォンからの流入）
・タブレットトラフィック（タブレットからの流入）
・タブレットとPCトラフィック（タブレットとPCからの流入）
・モバイルとタブレットトラフィック（スマートフォンとタブレットからの流入）

行動・直帰セッション（直帰したセッション）
・直帰以外のセッション（直帰しなかったセッション）
・シングルセッションユーザー（1回だけ訪問したユーザー）・マルチセッションユーザー（2回以上訪問したユーザー）
・サイト内検索を実行したユーザー（サイト内検索機能を使ったユーザー）

集客・自然検索トラフィック（自然検索からの流入）・検索トラフィック（自然検索とリスティング広告からの流入）
・参照トラフィック（検索エンジン以外のサイトからの流入）
・有料のトラフィック（リスティング広告からの流入）
・ノーリファラ―（参照元が特定できない流入）

コンバージョン
・コンバージョンが達成されたセッション（コンバージョンしたセッション）・コンバージョンに至ったユーザー（過去の訪問も含めコンバージョンしたことのあるユーザー）・コンバージョンに至らなかったユーザー（過去の訪問も含めコンバージョンしたことのないユーザー）・トランザクションの発生したセッション（ECサイトで購入があったセッション）
・購入したユーザー（過去の訪問を含め購入したことのあるユーザー）

気づきが生まれやすい4つのセグメント例
目次「新規ユーザー」と「リピーター」「モバイルトラフィック」と「PCトラフィック」「CVしたユーザー」と「CVしていないユーザー」「特定のページを見たユーザー」と「特定のページを見ていないユーザー」

セグメントは作れる
目次

まとめ

データを活用したサイト運営はDMAICプロセスでDefineMeasureAnalysis

Improve

Control

目標
KPI設計

ツール設定
ツール設定
仮説立案
仮説立案

全体分析
施策提案

施策実行
振り返り

改善文化の継続

ヒアリング
ユーザー体験

Thank you
Imidaidaisuke.imizu
daisukeimizu
気軽にフォローや友達申請してください