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社内勉強会で解析レポートのコメントについてお話していただきました。
Googleアナリティクスのデータを集計したところで解析レポートを終えてしまうと、お客様はそのデータを見ても、「だからなんなの?」と、いったところで興味は止まってしまいます。これではただのデータ集計になってしまいます。
重要なことはデータ解析すること、すなわちコメントをしっかり書くことです。
「データ解析」は、集めたデータを元に、そのデータを分析してどういう経緯でその数値になったか、を調べ有用な対策を導き出すこと。そのためにもトレンドを読み取る傾向分析を行います。
「傾向分析」は、あるデータの時間軸での変化に注目し、その変化の原因を推測することです。変化の傾きや傾きの変化の割合などのデータの特徴的な変化を読み取り、そこになんらかの原因を見出すことです。
傾向分析を行いコメントを記述するのですが、コメントを書く上で三つの法則あります。三段階に分けて考えると、コメントが作成しやすくなります。
1. 仮説検証 たぶん~だろう
2. 原因分析 ~にちがいない
3. 対策立案 しましょう!
(例)
ショッピングサイトで商品購入完了ページにコンバージョンを設定します。
今月と前月のコンバージョン率は共に100件。
コンバージョンの内訳をみると新規会員のコンバージョン数が前月比+50%でした。
まず仮説をたてましょう。
このデータから傾向分析を行うと、今月は新規会員の購入が増えていて新規登録者向けのキャンペーンを行っていてそれで増加した可能性が考えられます。しかし数字の裏を考えると、リピーターのコンバージョン数は前月比-50%であると気付きます。
では、この原因は?
「今月は会員向けのメルマガの発行が少なかった」、など会員向けのサービスが不足していたと考えられます。
では、対策は?
メルマガの発行を増やし、会員向けのコンテンツを充実させましょう。リピーターのコンバージョンも回復するかもしれません。並行して新規登録のキャンペーンも行えば、次月のコンバージョン率は+25%になるかもしれませんね。
GoogleとYahoo!で”解析 ツール”と検索すると、検索結果の1ページ目全てにアクセス解析ツールに関するウェブサイトでした。この結果から”解析”というキーワードがアクセス解析との関連が集中していると考えられます。
また”アクセス解析 無料”と検索をすると、忍者アクセス解析やQLOOKアクセス解析、Googleアナリティクスなどが表示されます。
しかし、私のようなウェブ初心者の場合、どのツールを使用すればいいのか分かりません。そこで無料アクセス解析ツールを比較しているウェブページを参考にしてみましょう。
無料で始められるアクセス解析ツールもありますので、ウェブサイトに効果測定ツールとして導入するのも良いかもしれません。データ集計だけでなくしっかりとデータ解析を行い、成果の上がるウェブサイト作成していきましょう。