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 ** 概要 [#a8320588]
 
 - CSS Nite LP 「Google Analyticsを使ったWebアクセスログ解析とサイトへの反映」
 http://lp8.cssnite.jp/
  > 日時:2010年1月9日(土)11:00-18:00
  > 場所:ベルサール神田
 
 Google Analyticsの新機能の説明、解析レポートの見方、解析結果をサイトにどのように反映していくのか?など多岐に渡る内容でした。
 
 
 #blikimore()
 
 ** Google Analytics ベーシック [#s2e16d53]
 小杉 国太郎さん(グーグル株式会社)
 
 - Google Analytics には70種類の指標と60種類のディメンションがある。
 - 指標は統計数値、ディメンションは切り口属性
 - Analytics のデータはウェブサイトにトラッキングコード(JavaScript)を貼り付け、そのデータを Google のセキュアサーバーに送る。
 - ユニークユーザーはCookieで管理している。
 - クッキー(utma)は、ドメイン・ユーザー・初回訪問・前々回訪問・前回・訪問回数を数値化したもの
 - ユーザーが30分何も操作しないとセッションは終了する
 - 滞在時間には離脱ページは計測できないので含まれない。ただし、直帰の場合は0秒でカウントする。
 
 - トラフィック
 「ノーリファラー」は参照情報が取得できなかったもの
 参照元について、「google / organic」は通常検索。「google / referral」は通常リンク。
 - 検索エンジンで表示される参照元は登録されているものだけ。たとえば、gooは検索エンジンではなく、参照サイトとして表示される。
 // gooは参照元では判別出来ないのか...
 
 
 - コンテンツ
 
 - 「離脱率」の数値だけ見ると、どのページがよくてどのページが悪いのか把握しづらい。離脱率が低いからといってよいページとは限らない。その場合、表示形式を「比較」にすると、サイトの平均からグラフで表してくれる。
 
 - 「サイト内検索」レポートで、サイトへの訪問者のうち、サイト内検索の利用者の割合や検索結果から訪れたユーザーの平均PV、また、再検索の割合が見られる。
 
 - コンバージョン
 
 - コンバージョンの「目標となるURL」と、コンバージョンの価値を決める目標値の2つを設定する。
 - ネットショップの場合はサンクスページ(注文完了ページ)のURL、資料請求であれば送信完了ページ、会員獲得であれば登録完了ページのURLが目標となるURLである。
 コンバージョンの目標値は、顧客との取引平均額が5万円で、成約率が10%なら5000円を目標値とする。
 - 「ステップ」はコンバージョンまでの重要なURLを最大10個まで設定できる。
 
 ステップの例)買い物かごの中身確認ページ→注文者情報入力ページ→支払方法配送先設定ページ→注文内容確認ページ→注文完了ページ(目標URL)
 
 - 「目標の詳細」にて、「サイトの滞在時間」から時間を設定すると、設定時間を越えた滞在の場合、コンバージョンとみなす設定ができる。キャンペーンページなど、コンテンツを閲覧してもらうことを目的とする場合に行こう
 
 - アドバンス セグメント
 
 - データをセグメント(絞込み)して、分析精度を高める。
 
 - カスタムレポート
 
 - 「2PV以上で買い物かごURLに到達していないセッション」といったカスタマイズが可能
 
 - Google Analytics の新機能
 
 -- アノテーション(メモ)
 レポートにメモがつけられる機能。「メルマガを発行した日」や「販促企画を開始した日」など、指標を管理するのに楽。アノテーション機能は今月末から段階的に使用可能になる。
 
 -- インテリジェンス
 アクセス数の変動があった時やコンバージョンが一定に達したときなどにメールなどでお知らせしてくれる機能。
 
 -- 非同期トラッキングコード
 これまでよりも正確なアクセス解析が可能に。
 
 -- カスタム変数
 個別にわかりやすい、データ名を設定可能。
 
 
 - モバイルトラッキング機能
 -- モバイルトラッキング機能、高機能スマートフォン(iPhone、Android)、WAP(Windows Mobile、Brackberry)に対応。日本のケータイにも今後対応予定。
 
 
 
 
 
 ** 仮説検証型、かつ4つの対顧客戦略でデータを見る〜Google Analyticsを使った分析のあるべき流れ [#kdc81caf]
 衣袋 宏美さん(株式会社クロス・フュージョン)
 
 
 - 3つの解析視点「データはコンテキストの中で使う」
 -- 推移をみる(トレンド)
 -- 比較する(ベンチマーク)
 -- 分類してみる(セグメント化)
 
 
 - 実績が上がっているけど、実際はどうなっているかわからないから過去のデータからの推移を見る。
 
 - Google Analytics のベンチマークの機能を使う
 - インテリジェンスのアラート機能で過去の数値と比較する
 - 平日、休日に分けたり、同じ傾向を探す。
 
 // トレンドは月次、週次、日次データで見る。
 // グラフは2本必要。実績は予算と比較して初めて意味がある=ベンチマークの重要性。// 数値をパターン化する。(平均を取るなど。補助線 :メルマガ配信ログの例)
 // 同規模同パターンの変動は同じ施策と見るのが自然(例えばメルマガ)。 突発的な変動は「参照元」を確認する。
 
 
 - セグメント軸
 顧客層 - 過去購入者、ログイン・ユーザー、潜在顧客
 ユーザー特性 - 直帰者、滞在時間の長いロイヤル・ユーザー、新規・リピートユーザー
 閲覧履歴 - 製品情報閲覧者、人材募集コーナー閲覧者
 流入タイプ - 参照元のあり・なし、検索エンジン、検索フレーズ、キャンペーン、広告 or オーガニック、TOPページ or ランディングページ
 コンバージョンセッション - ユーザー登録、申し込み、購入、問い合わせ
 会社経営(会計数値)、マーケティング(調査)でも同じ
 
 // 新規ユーザーがどのサイトから来てるのか?を確認する。
 
 // アクセス解析の数字の見方は会社経営の数字の見方と似ている。
 
 // その数字を施策に活かす。
 
 
 - 4つの対顧客戦略(4S)
 
 -- 集客(流入)
 -- 接客(回遊)
 -- 成約(CV)
 -- 再訪問促進(RP)
 
 - 集客から固定客化へ
 
 -- 集客 - 参照元から見る(What)- 訪問原因を測る(for)
 -- 接客 - 閲覧ページをを見る(What) - 訪問目的を見る(for)
 -- 成約 - 成果到達を見る(What) - 満足度を測る(for)
 -- 再訪問 - リピーターを見る(what) - 最大利益を出す(for)
 
 
 - 訪問のきっかけ(参照元)をおおざっぱに把握する
 
 -- 参照元を「参照元なし」、「検索サイト」、「そのほかサイト」にわける
 
 -- さらに、「検索サイト」→検索フレーズ、キーワード、(有料・無料)、「サイト」→ドメイン、サブドメイン、URLに深く分ける。
 
 - シナリオ分析
 
 -- 商品ページ→買い物かご→注文者情報入力・支払方法指定・配送先指定→注文完了など、分岐が多すぎて結局よくわからないから経路分析は困難。だからシナリオ分析をする。
 
 - 途中の寄り道は無視して大きくつかんで、想定動線の詰まりを改善。
 
 - Google Analytics の4つの分析
 
 -- 集客→トラフィック
 -- 接客→コンテンツ
 -- 成約→コンバージョン
 - 再訪問→ユーザー
 
 - 分析の優先度
 
 -- 4つの対顧客戦略で考える・何が重要なときか・投資対効果で考える
 
 ** 大内 範行さん(アユダンテ株式会社) [#k2c90825]
 「ユーザー行動をセグメント化して、サイト改善 ユーザーの行動と気持ちに寄り添うセグメンテーション分析」
 
 
 - ユーザー行動をセグメント化して、サイト改善
 -- ユーザーの行動と気持ちに寄り添うセグメンテーション分析
 
 -- テーマは「セグメンテーション」。サイト訪問者をいい感じで分ける。
 
 -- このセッションの対象はウェブ製作者、ウェブマスター向け。サイトの向かう側の共有をする。
 
 - ポイント
 
 -- 自分の基準を持つ
 -- 芯を強くする
 -- ユーザーに寄り添う
 
 --- GA関連機能も紹介します
 
 
 - 自分の基準を持つ
 
 -- (大内さんの現場ではインテリジェンス機能とかあまり使わない)
 
 -- サッカーショップKAMOの例
 
 --- 検索キーワード18万種類
 
 --- 【設問】以下のキーワードごとの直帰率は?
 
 ---- A. サッカーショップ加茂
 ---- B. サッカー用品
 ---- C. 日本代表ユニフォーム
 ---- D. メッシ
 ---答
 
 ---- A. 10.72
 ---- B. 14.88
 ---- C. 25.67
 ---- D. 51.13
 
 -- 「直帰率を改善する」は正しいか?
 -- その前に、なぜ1ページで帰るのか。
 
 -- 「メッシ」は「調べ物キーワード」。関連用語に身長、動画、画像、など。
 
 
 -- 「カスタム変数(旧 ユーザー定義)」を活用して、関連リンクの違いを調べる。
 
 -- 改善前・用語集→お手入れの仕方  624人で0円
 -- 改善後・用語集→商品一覧へ 184人で売上あり
 
 -- 調べ物コンテンツは長期の間接効果までみる(用語集、解説記事、企業ブログ、CSR活動など)
 -- →99%が用語集で認知、4割が来店、買う率は25%
 
 - キーワードをグループに分ける
 
 -- ブランド指名買い 購買率が高い(目的実行) サッカーショップ加茂、KAMO ショップ、加茂 新宿店
 -- 潜在顧客 新規が多い(比較検討) サッカー用品、サッカーボール、日本代表ユニフォーム
 -- 調べ物 直帰率が高い(問題解決) メッシ、浦和レッズ、サッカーシューズ 手入れ
 -- ブランド 目的のすばやい達成 トップページの改善 1位
 -- 潜在顧客 比較優位性をしっかり示す LPO 2 - 10位
 -- 調べ物  課題の解決  関連性の強化  検索順位よりも内容
 -- 訪問者としっかり向き合う
 
 - 2. 芯を強くする
 
 -- ■WWFジャパンの例
 
 --- 入り口ページ 3618種類
 --- 検索キーワード 4000ページ
 
 --- 会員登録・寄付・資料請求
 --- ネット経由の寄付が半分
 
 --- 申し込みプロセスは外部ASP
 
 --- アクセス解析の難しさ → 広すぎてわからない
 
 --- アクセス解析の目標 PV2倍とか...→施策すべきあいまいになりがちで大変
 
 --- グループワークショップでアクセス解析(実際に大内さんはワークショップで改善した
 
 --- ゴールに近づいた人でセグメント、ゴール手前でセグメント
 
 -- 「太い幹を解析せよ」
 
 -- 「ゴールまでのプロセス」を考える。
 
 --- 離脱率はそのページから離れた人なのであまり使わない。未到達率から改善点を見つける。
 
 --- ゴール手間でユーザーの背中を押す。
 
 ---- 施策例)テキストばっかりのページにキャッチコピーや写真画像を挿入する。
 
 
 -- サイトの芯が強くなると、
 
 --- 検討から決定までが短期間
 --- 他部門、社内の調整がスムーズ
 --- 担当者が自信を持って進められる
 --- 行動分析 入り口ページ キーワード
 
 ---- 芯を強くする=良い部分を伸ばす、担当者の自信up)
 
 --- ■紅葉館 きらくや の例
 
 ---- キーワード別のセグメント
 
 ---- 「紅葉館 きらくや」そのまま
 ---- 「磐梯熱海」→「磐梯熱海」で「きらくや・紅葉館」を含まない
 ---- 「きらくや」→完全一致
 
 ----紅葉館きらくや→平均PV 7.81 新規64%
 ----磐梯熱海 →滞在時間 3:29(短い)
 ----きらくや →新規 34%(リピーター多し)
 
 
 ---仮説は違うことはよくあります。私(大内さん)もアクセス解析10年やってますが、仮説は間違えます。あたるのはイチローの打率くらいです。でも、仮説は間違っていていいんです。
 
 --- アクセス解析で立てた仮説が間違っていることは多い。一つ一つの過程を検証し直していくこと大切である。
 
 --- 自分のサイトの指標と言葉で
 
 ---「きらくや」 - リピーター・少ない手順 お得意様へのメリット・より少ない手順 滞在時間 到達ページ数
 ---「磐梯熱海」 - 新規潜在顧客・比較優位性 強みの訴求・旅館の独自性 到達ページURL/到達ページ数
 ---「紅葉館 きらくや」 - トラベルサイト 最後の一押し 食事、温泉の見せ方、直接予約割引 到達ページ
 
 - 目標達成=コンバージョン
 
 - 関連機能について
 
 -- 配布PDF参照
 
 --- ユーザーに寄り添う(キーワードごとに異なるユーザーの行動分析)
 
 --- ユーザー行動をセグメント化して改善するための10の関連ワザ(書籍宣伝:DLできる?
 
 -- トップページの改善
 -- ユーザーのクリックを徹底的に分析
 
 -- どこをクリック?
 -- 買い物に影響した?
 -- セグメントに分ける。
 -- 思いを共有すると速く進む
 -- 他部門・社内調整も自信をもって
 -- チームが成長する
 
 -- リスクの高いリニューアル < ほどよいPDCAの積み重ね
 
 
 -- PDCAを回せる人は実際には少ない
 -- PDCAを楽しめたのは、僕にとってすごい財産
 -- ひとりよがりではなく、チームで進むことが大事
 --- (サッカーショップ加茂のスタッフさんの話)
 
 -- アクセス解析で人と企業は成長できる
 
 - キーワードグルーピングする。
 
 -- 1 ブランド指名買い(サイト名など)→目的実行→CVR高い→トップページを改善を行う
 -- 2 潜在顧客→比較検討している→新規が多い→LPの改善を行う
 -- 3 調べモノ→問題を解決したがっている→直帰率高い→関連性を強化する
 
 ** 石井 研二さん(株式会社HARMONY) [#abd633a4]
 「Web制作会社のための、顧客が逃げないGoogle Analyticsレポーティング ~成果アップのための解析「報告」の実践」
 
 
 - 制作会社にとってのアクセス解析
 
 -- 企業担当者が会社からほめられる
 -- あなたが担当者からほめられる
 -- 提案が通りやすくなる
 -- 予算が出やすくなる
 -- コンペ負けしない(ここ大事)
 
 -- その会社が蓄積してきたものを壊さない!
 -- GAのベンチマークも大切だけど、私たちのベンチマークも大切
 
 -- すべてのお客様に標準的に解析環境を提供する
 
 - ランキングだけでは何もわからない
 
 -- 「サイトグラム」の例(ハーモニーのサービスらしい)
 
 -- サイトグラム 年間12億PV
 
 -- 分析全体の直帰率 47.5%
 
 -- 半数の人は1ページしか見ずに帰っている
 
 --- ただし、2ページ以上見ている人はたくさん見ている
 
 --- (2ページ目の離脱率 8%、3ページ目 5%、4ページ目 3%、5ページ目 3%
 
 -- トップページが一番重要に思えるが間違い。個別ページが入り口になるのが大半。トップページを閲覧開始にしている人は全体の25%
 
 
 - ゴールデンルートの見つけ方
 
 -- ポーラ化粧品の組織図のように、お客さま→ポーラレディ→役員という上から下の流れにする。トップページが一番下で)
 
 -- 一度に全体を把握するには、表示件数を100以上にして直帰率を見る
 -- (ざっと傾向みる)
 
 - 改善につなげる解析の見所
 -- 上位項目に潜む問題点と下位に隠れている「長所」
 
 -- 入り口回数を大・小、誘導率を大・小に分ける。
 
 -- 改善につなげる解析の見所
 -- キーワードとCVRでも同じこと
 
 -- Excelを使って、「流入数」と「直帰率」で散布図を作る
 
 -- 軸が対数だと直線的になるのが、ロングテール曲線の特質
 
 --- アクセス数が多いのに直帰率の高いキーワードの改善と、成約数は多いのにアクセス数が少ないキーワードを伸ばすのが大事。
 
 - GAから報告書作成術
 
 -- 月々の報告会、見るべきポイントは?
 
 -- ・全体像
 
 -- ・前月から改善されたポイント 
 --- わが社のおかげで!
 --- ページのアクセス数向上
 --- 直帰率の改善
 --- 効果的なキーワード訪問数増加
 
 -- 効果を伸ばすためのポイント
 --- コンバージョンに後見するページとキーワード
 --- 新規を集めるキーワード
 --- ゴールデンルートの発見
 
 - 次の改善すべき課題点
 --- 直帰率の高いページとキーワード
 
 - サイトの問題点から目をそむけてはダメ
 -- 改善はチャンス
 
 - 問題点たっぷりのレポート、お客さまに見せられない、というのが多い
 
 - スタートが低いほど「右肩上がり」を演出できる。顧客に感動を与えられる。
 
 - 改善点のポイントは訪問回数が多く、コンバージョンが低いところを改善する。あわせて、コンバージョンの高いところの流入数をより多くする。
 
 - 過去のデータと比較するときには、曜日をそろえてグラフを見やすくする。
  // ズレてても良い
 
 
 - データの変動が見られるときの確認のため、施策メモをしっかりとる。
 // ここで「アノテーション」機能使えばいいか?
 
 - 施策分野、内容、URL、リンク先URL、備考でメモを取る。
 
 
 - 閲覧開始数の降順で並べ替え、増えたページに色づけ
 
 - 集客が減っても直帰の下がったページは貴重
 
 - 集客が増えても直帰が増えているのは無駄な施策?
 
 
 - 新規ユーザー率の高いキーワードでの直帰率を抑えたい!
 
 - その人たちに、リピーターが多く見ているコンテンツに気づかせたい
 - リピーターが多く見ているコンテンツを知るのも「アドバンスセグメント」
 
 -「閲覧開始ページ」から入り口ルートをみつけ、効果的なコンテンツを探す
 
 - ページ別で閲覧開始別のコンバージョン率をみると、どのページを通るとコンバージョンが高いか分かる。つまり、知らなかったゴールデンルートが分かる
 
 
 - リンクは提案。電器屋の店員さん。
 - 電気屋の店員が連れて行くのは商品の前まで。(一番利益の出る商品のところ)
 
 -- (魚屋さんに「今日はこういうネタが入っているけど食べる?」と聞かれると断れない
 
 -- 人間の店員さんにホームページが近づいて行く
 
 
 - 経営者視点のサイトリニューアル提案
 
 ** 権 成俊さん(株式会社ゴンウェブコンサルティング) [#v60e9938]
 「Google Analyticsを使った経営成果の算出法」
 
 
 - 1. 成果につながるユーザーのモデル化(成果につながってるのはどんな人?
 
 -- 滞在時間の長いキーワードをみつける
 
 -- 直帰は1ページだけ見た訪問者。滞在時間は0とカウントされる
 
 --- 平均滞在時間4分→10人が4分ずつ
 --- 平均滞在時間3分→7人は0だが3人が10分 ということもある。
 
 -- キーワードをグループ化(横浜の歯医者を例に説明)
 
 --- 審美歯科 横浜
 --- 審美歯科 神奈川
 --- ホワイトニング 神奈川
 --- マウスピース
 --- マウスピース いびき
 --- サイレンサー いびき
 
 - 2. 環境調査(市場規模は?)
 
 -- 見込まれる訪問者数の最大値を把握する。
 
 --- ユーザーモデルごとにキーワード検索回数を調べ、市場規模を把握する。
 
 --- 検索回数の調べるには、「Google AdWores のキーワードツール」
 
 --- 検索結果1位の訪問率は1% - 20%。
 --- スモールキワード程は訪問率が高くなる。
 
 
 --- たとえば、月間検索回数10万回で、訪問率10%、転換率3%で、客単価5000円としたら、
 10万回(検索回数)×10%(訪問率)×3%(転換率)×5000円(客単価)=150万円
 という売上予測が立てられる。
 
 
 - 3. コストの提示
 
 -- サイトコンテンツの企画
 -- ユーザーも出る別シナリオに沿ってコンテンツを検討
 -- それぞれの費用がどの成果に貢献しているかを理科させる
 
 -- ターゲットキーワード別にランディングページを設置
 -- ユーザーモデルごとに巡回しやすいコンテンツ構成
 
 -- クライアントから見た費用対効果を意識したターゲットプライスの設定
 -- 削られたくないコストは具体的なプロセスを提示
 -- 必要に応じて松竹梅(プラン)を提案
 
 - 最後に
 
 -- 情報産業革命がビジネスを変える
 -- すべての企業に変革の余地あり
 -- 変革をもたらすのは私たちWebのプロフェッショナル
 
 

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