効果的なアクセス解析の方法を解説【3つの階層で考える】

ジョンちゃん
ジョンちゃん
「Webサイトのアクセス解析をやっているけれども、コンバージョン達成のために何をしたらいいのかわからない。アクセス解析をやっても何が課題でどうすれば解決すればいいのかわからない。」

 

このような疑問についてお答えします。

 

今回の記事の内容は以下の通りです。

 

  • Webサイトの効果的なアクセス解析方法について【3つの階層で考える】
  • 多くの人のアクセス解析は施策を考えるところからしている
  • アクセス解析に厳密な数値を求めないのも1つの方法

 

アクセス解析はコンバージョン最適化するための手段として活用され、多くのWeb担当者やアクセス解析担当者は日々Webサイト改善の施策提案に悩まされていると思います。

 

僕もアクセス解析を何度もやっていきましたが、企業規模によってはアクセス解析で提案できる内容が限られたり、何をしてもうまくいかなかったりと家に帰っても何を提案したらいいのだろう?と常に頭を悩ましていました。

 

しかし、3つの階層の考え方を取り入れることで、一気にアクセス解析が楽にできるようになり、企業様に気に入られることが結構ありましたので、その方法について解説していきます。

 

Webサイトの効果的なアクセス解析方法について【3つの階層で考える】

簡単に言うと、以下の通りになります。

 

  1. Webサイトの課題抽出(上層)
  2. 課題に対する施策の決定(中層)
  3. 施策の最適化(下層)

 

Webサイトのお問合せや資料請求などの最終ゴール(以下、CV)達成のために課題を抽出し、その課題に対して施策の決定、施策の最適化へと流れます。

 

階層の違いは、上の階層ほど全体を俯瞰的に、下が部分的な視点の業務レベルになります。

 

ここまで聞くと少し当たり前のように思えますが、多くのWebサイト解析者がこの考え方は出来ているものの、たった一つ出来ていないことがあります。

 

それはすべて『仮説の階層』であるということです。

 

3つの階層はいくつかの仮説に基づいています。

 

例えば、上の層の課題が『女性ユーザーの流入増加』だとすると、『男性ユーザー流入より女性ユーザー流入を強化したほうがが売上が伸びる』という仮説を採用したとします。

 

真ん中の階層の施策では、『女性ユーザーの流入増加』するために『Instagramの運用』と結論付けた時、『Instagramから女性ユーザーが流入しやすい』という仮説を採用されます。

 

最後の下の層では、『Instagramの運用』を最適化するためには、広告を数か月運用する、毎日投稿する、ハッシュタグを選定する、ストーリー機能でユーザーとのコミュニケーションを深くするなどを施策を最適化していきます。

 

すべての施策の最適化にもそれぞれいくつかの仮説を基づいています。

 

このように、1つ上の階層に基づいて次の層の仮説が立てられているのが、3つの階層での効率的なアクセス解析の方法です。

 

まぁ、ざっくり話すとこんな感じなのですが、もう少し詳しく解説していきます。

 

Webサイトの課題抽出(上層)

Webサイトの課題抽出の方法ですが、僕はGoogleアナリティクスのデータはあまり見ません。アナリティクスのデータは仮説が正しいかどうかを確認するために使う程度です。

 

何時間もアナリティクスのデータをにらみつけて、どうしたらいいのか考えている人がいますが、データはあくまでもデータなので課題を教えてくれるわけではありません。

 

自分の中で仮説を作り上げて、その仮説が合っているかをデータを確認することで「あ、やっぱりWebサイトの課題はここなんだな」と分かります。

 

僕の課題抽出方法はざっと以下の通りです。

 

  1. Webサイトを見つつ、仮説として課題をいくつかブレストする
  2. ブレストした課題をGoogleアナリティクスで確認する
  3. 洗い出された課題に優先順位を付ける

 

Webサイトを見つつ、仮説として課題をいくつかブレストする

 

一番初めの課題のブレストでは、思考の停止を防ぐためにルールは基本作らずに、なんでもいいのガンガン出していくことをおすすめします。

 

思考を柔軟にすると、思っていなかった課題が抽出されて結果的にそれがCV獲得の弊害となっている根本の課題だったなんてことはよくあります。

 

なんでもいいので出していくことが重要です。

 

ブレストした課題をGoogleアナリティクスで確認する

二番目のブレストした課題に対して、適切なデータをGoogleアナリティクスで確認し、事実確認を行います。

 

例えば、『男性ユーザーの流入が多いからCVに至っていない』という仮説の課題があるとします。

 

アナリティクスデータを確認すると、『女性ユーザーをターゲットにしているにもかかわらず、ユーザー属性を見ると男性ユーザーのほうが圧倒的に多くて、CVに至っていない』ということがあります。

洗い出された課題の優先順位

この場合は、仮説の課題が正しいので次の層へと流れます。

 

反対に、女性ユーザーが多いけれどもCVに至っていない場合は、仮説の課題は間違っており、他の可能性を疑いつつ、新しい仮説を立てて、アナリティクスデータに基づいて選別していきます。

 

ここでは、仮説とデータが合っているかどうかを確認する作業なので、そんなに難しくないので、気楽にやっていきましょう。

 

洗い出された課題に優先順位を付ける

優先順位の付け方は以下の通りです。

 

  • 費用対効果で順位をつける
  • 施策後のインパクトの大きさで順位を付ける
  • 施策成功度が高いものから順位をつける

 

優先順位を付ける方法は上記の3つから1つ選んで、順位をつけていくと良いでしょう。

 

僕は優先順位の付けやすさを考えて、『施策後のインパクトの大きさ』で順位を付けていました。

 

課題に対する施策の決定(中層)

ぶっちゃけ、ここも上層と同じ流れなので割愛しますと言いたいところですが、全体の流れだけを書いておきますね。

 

  • 施策のブレスト
  • 施策の選定
  • 施策の優先順位付け

 

まったく一緒なので、課題の抽出のところを見つつ、やっていきましょう。

 

施策の最適化(下層)

例えば、『Instagramの運用』が課題に対する施策として選ばれたのなら、広告配信をして女性ユーザーへのアプローチする、ストーリー機能でユーザーとのコミュニケーションを深めるといった施策の最適化をはかります。

 

Instagramのできることを全て洗い出し、最適化の優先順位を付けて1つずつ行っていきましょう。

 

Instagram運用初期なら広告運用に力を入れる→ある程度フォロワーが集まったらストーリーでコミュニケーションを計る→投稿内容を調整していく

 

このように1つずつ最適化していきます。

 

多くの人のアクセス解析は施策を考えるところから始めている

 

「あー、CV獲得できないなー、とりあえずリスティング広告を出せば売上上がるかな?一回試してみよう」

 

「CV獲得数が少ないから広告打って、Webサイトリニューアルして、ランディングページ作って売上倍増だ!」

 

少し極端な例かもしれませんが、こういう考え方のアクセス解析担当者は本当にいます。

 

この場合の考え方のロジックとしては以下の通り。

 

CV数が少ない(課題)→リスティング広告を実施(施策)→CVが伸びない(課題)→Webサイトをリニューアル(施策)→CVが伸びない(課題)→永遠ループ

 

最終ゴールであるはずのCV獲得が課題になっているところから間違っていることに気づかずに、「CV獲得できそうな施策をとりあえずやってしまえ!」という考え方に陥っています。

 

僕が紹介したアクセス解析の方法だと以下の通りです。

 

CV数を伸ばしたい(目的)→購入頻度の高い女性ユーザーの流入が少ない(課題)→Instagram運用を始める(施策)→Instagramで広告を出す(施策の最適化)→CV数増加

 

上記の二つの事例を見ていただけるとわかると思いますが、前者のほうは中層である『施策の決定』から始めてしまっています。

 

要するに、課題がないままわけもわからず施策を実施して失敗している状態なのです。

 

実はこんなふうにアクセス解析している人は非常に多いので、もし本記事を読んだ人は気を付けていただけたらなと思います。

 

アクセス解析に厳密な数値を求めないのも1つの方法

分析・解析と聞くと、「しっかりと根拠のあるデータから論理的に考えていかないといけない」と考えがちになりますが、アクセス解析にそんな厳密さは求められていないということを頭の隅に置いておくと良いでしょう。

 

というのも、先ほど紹介した3つの階層では『仮説を立てる』という行為が何度も行われていたことにお気づきでしょうか?

 

仮説はあくまでも「そうなるかもしれない」、「もしかしたら」というぐらいのもので、「絶対にこうだ!間違いない!」というものではありません。

 

基本的に、Web施策は改善することを前提にするほうが上手くいきやすく、実行→仮説→検証→改善をぐるぐる回し続けることで最適な回答へとたどり着くことができます。

 

Web施策実行後のデータ取得が簡単なために、改善を前提として施策ができるだと考えられます。

 

なので、アクセス解析をするときはあいまいでもいいので、ある程度のデータを基づいて施策効果を証明できればOKです。

 

まとめ:アクセス解析は正しい方法をすれば、効果が出るから楽しい

アクセス解析をやっているとどんどん施策のネタ切れを起こしてしまいがちですが、3つの階層を意識したアクセス解析方法だと、ネタ切れはほとんど起きません。

 

僕も施策のネタ切れを起こしていた時に3つの階層を意識することで、じゃんじゃん出てくるわ出てくるわで施策にはまったく困らなくなりました。

 

ぜひ、3つの階層を意識したアクセス解析方法をやってみてくださいね。

 

よいアクセス解析ライフを~!

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