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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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