こんにちは、子ネズミBです。
先日、ネズミ会のメンバーでGoogle Analytics（以下、GA）を用いたアクセス解析の勉強会が開催されました。早速、学んだことをサイトに反映したところ、ユーザーのサイト内回遊の行動が改善されました。
今回はその経緯を体験レポートとしてご紹介したいと思います。
私は以前からGAを利用していました。しかし、今思うと表面的なデータだけしか追っていたように思います。流入キーワードの分析やセッション数、PV数の把握など基本的な項目をウォッチして、活用している気になっていたのです。
「お、アクセスが増えた」とか「狙ったキーワードで流入しているな」といった結果の数値だけにフォーカスしており、そこから何をどう改善していけばいいのか、次の展開まで繋げられていませんでした。
勉強会では「GAのデータを元に、サイトをどのように改善していくのか」といった分析の着眼点と次に取る施策について強く意識することを学びました。
具体的には、ユーザーの行動を下記の3つのフェーズに分けます。
各フェーズにおいて、ユーザーアクセスにおける特徴的なデータを捉え、その原因を一つずつ仮説を立てて対策案を挙げていくというものです。
サイト内の動線が悪くユーザーが離脱してしまっているポイントを見つけたり、興味のあるコンテンツを先回りして提供することを立案したり、ユーザービリティの改善ポイントが見つかってきます。
早速、私が運営しているサイトに対して、アクセス解析データを詳しく分析してみました。すると、サイトを3回以上訪問したリピートユーザーの成約率が突出して高いことが判明しました。このデータによりサイトの収益性を高めるためには、リピート率を高めることが重要な要素であると仮説を立てることができました。
この仮説に基づき、リピート率を高めるため、下記の3つの施策を行いました。
その結果、改善直後から、
と定量的に分かる形で結果につながりました。
サイト改善以降、ユーザーからテーマに関する質問や問い合わせが明らかに増えていることから、ユーザーにとってもより良いサイトになったと感じてもらえたのではないかと考えています。今後は、改善策が成約数に及ぼす影響を慎重に計測をしていきたいと思います。
これまでの私は、GAから得られたデータを表面的な数字でしか捉えていませんでした。そのため、得られたデータを見て一喜一憂して終わっていました。しかし、本当に重要なことは、データに基づいた具体的な改善策を立案し、実行、チェック、改善といったPDCAサイクルを回せるようになることです。
今後はこうしたツールを上手に活用し、自分自身の分析力に磨きをかけ、ユーザーにとって有益なサイトを構築し、収益性についても追求していけるサイトの運営を行っていきたいと思います。
アクセス解析では、主要な指標を定点的に観測していくことも大切です。それに併せて、課題発見と改善プロセスを回す仕組みを構築することも取り入れていきたいところです。
改善ポイントはどのようなサイトでも必ず存在しますので、分析の目的を明確化し、そのために必要なデータを収集します。サイトへ訪問したユーザーに取ってもらいたい理想となる行動の流れを意識しながら、改善点がないか分析していくとよいでしょう。
サイト内を修正した場合は、対策前後のデータを比較し、どのような数値の変化になっているかフィードバックすることも大切です。
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2015年06月22日 
