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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」のメモ http://www.ark-web.jp/sandbox/marketing/wiki/877.html

FrontPage

概要 †

• 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。

Google Analytics ベーシック †

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。

• 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 †

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。

• 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

• 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） †

「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？

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• 答

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• 「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。

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• 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

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• ■紅葉館 きらくや　の例

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• 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） †

「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。

• 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） †

「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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