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効果検証(アクセス解析)

    データに基づく 現状把握が 成功への第一歩

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    アクセス解析とは

    ウェブ解析による量的/質的分析

    利用実態に関する実データを容易に収集できることが、他のプロモーション媒体と比較したウェブサイトの大きな特徴のひとつです。したがって、データ分析に基づき、PDCAサイクルをまわすことは、戦略的ウェブサイト運営において欠かせません。

    アクセス解析への意識が高まり、今や大半の企業でウェブ解析ツールは導入済みです。しかし、「Googleアナリティクスを導入したものの、データを収集しているだけで何も生かせていない」という企業が多いの事実です。

    アクセス解析の手法詳細

    解析設計書作成
    ウェブ解析設計書作成のようなことを分析するか、そのためにはどの解析ツールを用い、どのようにレポーティングおこなうのかを設計します。
    また、アクセス解析の実施後、レポートに基づいて実際にどのような改善活動が見込みまれるのかを整理し、実際にウェブ解析でおこなうのかの計画を立てます。
    (注)効果的なウェブ解析設計をおこなうためには、事前に達成目標や効果測定指標を定めること(KPIを設定すること)が必要です。詳しくはKPI設定ページをご覧ください。

    タグマネージャー/ウェブ解析ツール設定

    タグカスタマイズ/ウェブ解析ツール設定解析設計書に基づき、適切にアクセスログを収集するために必要な解析タグのカスタマイズや解析ツールの管理画面の設定をおこないます。

    レポート計画作成

    レポート計画作成ウェブ解析レポートの雛型作成などにより、アクセスログデータの収集後に、どのようなウェブ解析を実際におこなうのか、解析実施方法を計画します。

    ウェブ解析レポート作成の頻度(年次/四半期/月次/週次/日次など)や対象読者(意思決定者向け/ウェブ担当者向け/営業部門など他部門むけなど)を考慮して、PDCAが適切に回せるようにレポート作成方法を計画します。

    マクロ解析(量的分析)

    マクロ解析(量的分析)一定期間にウェブサイトにアクセスがあったアクセスログデータを集計して自社サイトの閲覧の全体傾向を把握する量的分析手法です。

    (例:20XX年X月~X月のアクセスログを集計分析)

    ミクロ解析(質的分析)

    ミクロ解析(質的分析)個別のユーザーや組織に焦点を当てて、その人(組織)の閲覧経路から、ニーズや心理状態を読みとる質的分析手法です。

    (例:20XX年X月X日X時X分に株式会社●●からあったアクセス経路を分析)

     

    ウェブ解析の効果を高めるポイント

    「何が分析できるか」ではなく「何を分析したいか」を考える

    世の中にはたくさんのウェブ解析ツールが普及し、多様な分析ができる環境が整ってきています。しかし、便利なツール(機能)だからといって、「ツールで分析できること」を出発点として、このツールでは何が分析できるかから分析項目を決めては本末転倒です。
    自社の事業やウェブサイトの目的などを考慮しながら、「何を分析したいか」に基づいて分析項目を決めると、意思決定や改善活動につながるウェブ解析ができるようになります。

    「何が分析できるか」ではなく「何を分析したいか」を考える

    データ収集や分析を始める前の「解析設計」「解析設定」が重要

    やみくもにデータを集めて、やみくもに分析をしても、意思決定に役立つウェブ解析にはなりません。 重要なのは、分析を始める前の「どのようなことをどのような目的で分析をするのか」を定める解析設計と、「そのために必要なアクセスログを適切に収集する」ための解析設定です。

    ウェブ解析を始めるまでのプロセスウェブ解析を始めるまでのプロセス

    BtoB企業(顧客)の意思決定プロセスを考慮する

    BtoB企業の意思決定プロセスはBtoC企業とは異なります。BtoB企業特有の、顧客の企業内で起きている業者選定のプロセス、つまり稟議プロセスを考え、どの部門の人が、どのような目的でどのようなページを閲覧しており、どの部門へ意思決定プロセスのバトンを渡しているのかを考慮しながらウェブ解析をするを立てることが重要です。

    BtoB企業の意思決定プロセスを考慮するBtoB企業の意思決定プロセス例

    「BtoCサイトにおける常識」をそのまま当てはめない

    たとえば、BtoCサイトにおいては「直帰=よくないこと」とされており、いかにして直帰率を下げるかを重視します。しかし、BtoBの場合は、顧客の企業の担当者は興味のあるページだけを閲覧し、直帰する場合があります。選定候補となった部品が環境対応品であるかどうかをチェックする担当者であれば、検索エンジンから直接その部品のページへ来訪し、環境対応品であることを確認さえすれば直帰します。もし、そうであるならば、その部品は選定候補に残っているということを意味しており、歓迎するべき状態です。むしろ、直帰せず、回遊していたら、必要な情報を提供していないなど、問題のある状態とみるべきかもしれません。同様に、離脱も、選定プロセス上のすべての担当者がゴールページへ行く理由はなく、途中離脱することは当然のことです。 「直帰率が高いから問題だ」「離脱率が高いから問題だ」とBtoC同様に考えてしてしまうと、顧客の企業内で起きている意思決定プロセスの動きを見誤ることになります。

    BtoCサイトとBtoBサイトのウェブ解析の違いBtoCサイトとBtoBサイトのウェブ解析の違い


    「想定読者」を考慮してレポーティングをする

    「せっかくウェブ解析をして社内会議で報告したのに、上長や他部門の人たちが興味を持ってくれない」
    「ウェブ解析をしても具体的な改善活動につながらない」

    こういった課題はよく耳にします。ウェブ解析を行動につなげるためには、「誰」に対して、「どのような情報」を「どのように」レポートするか?が大事です。
    実務を担うウェブ担当者向けのレポートなのか、営業部門責任者向けのレポートなのかなど、読み手を考慮してレポーティングをおこなうことで、意思決定に役立つウェブ解析レポートになります。

    ウェブ解析の目標達成レベルは「段階的」に定める

    高度なウェブ解析による成功事例を知る機会が増えてきていますが、自社のウェブ解析に関する習熟度を考慮せずに、難易度が高い分析に手を出してしまうと、まわりの部門がついてこれず、また改善活動を持続的に続けることができなくなってしまいかねません。
    ウェブ解析も、段階的にレベルアップした取り組みができるように3か年計画で目標達成レベルを定められるとよいです。 ウェブ解析の目標達成レベルは「段階的」に定める

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