こんにちは!
カスタマーサクセスの窪田です。

皆さんはアクセス解析活動を任されていますか?

この記事を閲覧頂いている方であれば、少なくとも半数は一企業のウェブ担当者か、複数企業のアクセス解析を担っているエージェンシーかと思います。

皆さんはアクセス解析ツールとして何を採用しているでしょう。
GAこと無償版Googleアナリティクスでしょうか?
それとも、有償版のGAやその他のツールですか?

この記事ではPtengineをアクセス解析活動の基盤とするメリットについて書かせていただきます。

もしかしたら、Ptengineをヒートマップツールとして認識し、アクセス解析ツールとして認識していない人の方が多数はかもしれませんね。今度アンケートの項目として追加させて下さい

:sweat_smile:

さて、本論に入る前に、何を以て「アクセス解析」と定義するかについて触れておきましょう。

大前提:アクセス解析の目的はビジネスの成長である

言うまでもなく、アクセス解析活動の目的はビジネスの成長です。

しかしながら、考えてみてください。

GAで新規リピート別、流入元別、デバイス別のアクセスレポートにてアクセス数、直帰、滞在時間などの週次変化をまとめ、印刷し、報告の場で提出がてら各シート1枚ずつ簡単なコメントを述べ、次にすべきことをサマリとして提案する。
その一部の提案が実行に移り、サイト改修がスケジュールされ、実行した結果、滞在時間と直帰率が数パーセント改善された。 

この活動に、ビジネスの成長は感じられますか?
間違いなく不必要な労力(コスト)です。
この活動を続けたとて、成長させていくことは難しいでしょう。
理由はこの記事を読めばご理解いただけると思いますが、情報の選択と指標の選択です。

アクセス解析の基本ステップは

1.顧客理解
2.仮説検証
3.原因分析
4.対策立案
5.ビジネス成長

この5つのステップですが、多くの企業は1.の情報不足と最後の5.に対する「結果を出すKPI、KGI指標」の定義が出来ずに苦しんでいることでしょう。

繰り返しますがアクセス解析はビジネス成長させる活動のことです。
いつまでに、何の指標を、何パーセント向上させるのか、今一度チームで再確認してください。

顧客理解に必要なデータが取得できる

全てのデータは顧客理解するために存在します。
目的別に分類してみましょう

①状況確認の為のデータ

状況確認の為のデータは、
例えばPV数、セッション数、ユーザー数、直帰数/箇所、入口ページ箇所、滞在時間などのサイト閲覧データ
端末情報や地域データといった環境データ、
そして新規/リピーターの判別、検索エンジン/広告/SNSなどどこから来たかという流入属性データ
などを用います。

GAでも取得しているデータですね。
このデータを以って、大まかにサイトの状況を知ることができます。
しかしながらこれらのデータをサイト改修のKPIにすると、
施策に対してのインパクトが微小になり、
明確なレビューができず、やりっ放しの自己満足となってしまいます。

KPIにするのであれば、インフルエンサーマーケティングや
コンテンツマーケティング、テレビCMやツイッター広告などの
認知集客活動に於いてのKPIに用いましょう。

MEMO
精度について:GAやPtengineなど多くの解析ツールはHTMLタグを貼り付けて機能するウェブビーコン方式で提供されています。 精度についてはあまり大きな差はありませんが、主に以下の特徴はあります。
・ユーザー数の差
Ptengineでは指定した期間でのユーザーの重複を毎回計算し除外し精度を上げています。

・滞在時間
Ptengineの滞在時間については常にパッケージを飛ばしている為、滞在時間の精度は高いです。

・ボットやスパイダーの計測
Ptengineではボットやスパイダーを自動的に計測から排除していますので アクセス数が他ツールと比べて減っている場合が多くあります。

②施策前後のデータ

サイト改修は細かな最適化の積み重ねです。
メインのイメージを変えた、レコメンドを出した
キャッチコピーを挟んでみた、文字を大きくしてみた、
コンテンツを挿し替えてみた、、、、

このようなアクションの積み重ねで成果は上げていく事例をいくつもみてきていますが、①のデータでこれらの活動を後押しするデータはありません。

そこで下記のデータが必要となります。

コンバージョン
スクロール到達率
クリックデータ
アテンションデータ

これらはユーザーのアクションを記録したものです。

MEMO
Ptengineでは解析コード一つでこれらのデータが全て取得できるようになります。 GAや他ツールでここまでやろうとすると3ヶ月以上の期間、技術者/専門家の力を借りて 導入しなくてはいけない他、定義や施策の変更ごとに技術者/専門家に 仕様依頼依頼を出さないといけません。

まずはゴールとなるコンバージョンを計測する必要があります。
ゴールを決めると、ユーザーがゴールにたどり着くまでに、いつ、どこで離脱しているのを明確にしていくことができます。

これをスクロール到達率やクリック数の数値をもとにファネル状にし、離脱率をみていきましょう。
そのスクロール到達率やクリック数をKPIにすることで、
サイトの最適化に向かってチームを動かすことができます。

またユーザーの意識、態度変容の部分については、アテンションヒートマップでも読み取ることができます。単純で暖色が多くなると良い改修となります。
(また、クリックヒートマップやアテンションヒートマップの特定の注目されている箇所をヒントにすると、 サイト改修のヒントになったりします。)

image

こちらはコンテンツを配置を入れ替えただけの事例です。
明らかに閲覧者の姿勢が変わっていますね。

アクション自体は小さな積み重ねのように見えますが、これが1ヶ月、2ヶ月、半年と活動を続けると成長率は劇的に変わるはずです。

提案として刺さりやすい

Ptengineをアクセス解析の軸とすることメリットは色々とありますが、あえてポイントとして上げるとすれば、提案のしやすさです。

アクセスレポートでいくつか提案を出しているかと思いますが、本当にその提案の自信はありますか?
何かの数値が動いたとして、論理的に証明できますか?

能力として差が出てくる部分ではありますが、みんな同じ悩みを抱えています。
ヒートマップをみて、赤、黄、青、それぞれ仮説を考えなるべく多く言語化してみてください。
スクロール到達率、クリック数の変化についてもそうです。
直帰率が5%変異した理由を流入元や環境別で広げて原因を探っていくより、よっぽど説得力があり、本質をついたコメントができると思いませんか?

さらにそのコメントとヒートマップを会議で使えば、提案も速やかに承諾され、サイトのパフォーマンスをあげる活動が活発化することでしょう。

間違ってはいけないのは数値を並べて推論を披露し、
説得力のある話し方ができる人が評価されるのではなく毎日数パーセントの改善をし続けられる人が評価されるということです。

最後に簡単にまとめさせていただくと、
Ptengineでアクセス解析の基盤を作ることによるメリットですが、下記のことを頭の片隅に残して於いていただけますと幸いです。

顧客理解に必要なデータが取得できる
仮説が作りやすい
改善提案が通りやすく活発化しやすい
改修に対するインパクトが視える
技術コストがかからず、すぐ導入/設定変更できる

共感いただけた方がいらっしゃると嬉しいですが、現場のリソースなどにも影響する話で、しっくりこないという人もいるかもしれません。
しかしそれはリソースの話ではなくプライオリティの話で、何を活動の中心とすることがビジネスを活性化させることに繋がるか、という話かと思います。この話についてはまた別途記事を用意していきたいと思います。

判断にお困りの際なども、ぜひ相談してくださいね!