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【コラム】web分析のアプローチ方法によって結果は変えられる

企業のwebサイトを制作した後に運用を進めていく中で、その成果を測定する方法といえば、アクセス解析が最もよく知られていますが、webサイトの分析方法には他にも多くの種類があります。
それらを駆使し、webサイトを多方面からアプローチしながら解析していくことで、狙った結果を出すことができます。

そこで今回は、web分析のアプローチ方法や手法の種類をご紹介します。
これらの手法から多角的に分析をして、結果につなげていきましょう。

 

web分析とは

web分析とは、webサイトを分析することです。
主に自社が制作したwebサイトを分析します。
その分析結果をもとに改善し、改善結果を分析し、さらに改善を加えるといったように継続的に行っていくのが一般的です。

また分析しながら、サイトに訪れるユーザーのニーズを把握し、そのニーズに沿った良質なコンテンツを作成して提供することが、集客や問い合わせなどの成果を出すためには重要になります。

 

web分析のアプローチ法

web分析と一口に言っても、さまざまなアプローチ方法があります。

例えば、アクセス解析においても、セッション数、ユーザー数、PV数を毎日、毎週確認し、先週や先月、昨年と対比させてどうなったのか、ユーザーの種別や流入元がこれまでと比較してどうなったのか、コンバージョンはどのくらいだったのかなどさまざまな視点で見ることが可能です。

そうしたweb解析のアプローチ方法を柔軟に変え、さまざまな角度から実施していくことで、webサイトの成果を出すことが可能になります。
ここでは捉えておくべきアプローチの視点を2つご紹介します。

1.定量分析と定性分析
分析は、数値で表現できる定量データによる分析と、数値では表せない感情や好感度などの定性データによるものに分けられます。
web分析では、定量と定性どちらの分析も可能です。

webサイトの定量分析の代表例が、アクセス解析です。
アクセスしてきたユーザーの数や滞在率、直帰率などさまざまな数値で分析を行います。
一方、定性分析は、webサイトに訪れたユーザーにアンケートを取るなどして、webサイトの使い勝手などを直接知る方法です。

定量分析と定性分析の両方からアプローチすることで、多角的な分析が可能になります。

例えば、アクセス解析で定量データとして離脱率の高いページがあったとします。
その場合、ページ改善が必要ですが、早々と離脱したくなる理由を定量データのみから推察し、改善策をいくらほどこしても離脱率には変化が現れないケースもあります。
こういった場合にユーザーにヒアリングを行い、なぜ離脱するのかの心理を調査することで、初めてその理由が明確に見えてくることもあります。

このように定量データにばかり頼らず、定性データも臨機応変に活用することで、改善策が素早く見つかり、早期改善につながるといった成果をあげることも可能になります。

2.自社サイト分析と競合サイト分析
web分析には、自社サイトの分析だけでなく、競合サイトの分析もあります。

自社サイトには特有のコードをHTMLファイルに埋め込んでおき、それをもとに計測し、アクセス解析を行うのが一般的です。

一方で、他社の競合サイトには直接埋め込むことはできないため、専用のサービスを利用することで競合サイト分析を行います。
例えば特定の webサイトのPV数や流入元、検索キーワードなどを知ることができる web分析ツールもあります。

 

web分析の手法

web分析には、さまざまな手法があります。ここでは、具体的に代表的な手法をご紹介します。

●アクセス解析
Googleアナリティクスなど、自社サイトにコード埋め込んで、アクセス状況を分析する手法です。
アクセス数をデバイス、性別、年齢などから見るクロス集計や、コンバージョンに至るまでのすべての経路を対象に分析するアトリビューション分析などを通じて分析します。

またGoogleアナリティクスではわからないキーワードや記事、共起語などの分析ツールを併用することも重要です。
例えば検索ボリュームのあるキーワード調査や競合サイトの流入数調査を行える「ミエルカ」や、アクセス解析ツールと連携し、データを自動で分析することで課題発見から改善提案まで自動でできるWACULの「AIアナリスト」など、検索上位に表示されているサイトと自社サイトの比較ができる「パスカル」といったツールがあります。

●アイトラッキング・ヒートマップ分析
webサイトに訪問したユーザーの目線やマウスの動きなどを色分けして可視化し出すのがアイトラッキングやヒートマップ分析です。
ユーザーの目線やマウス、クリックがどこに集中しているかがわかることから、webサイト設計やデザインのヒントにつながります。

例えば、コンバージョンにつながるバナーはしっかり見られたのか、ボタンの存在に気付いたのかといったようにバナーやボタンは見たのに行動を起こさなかったのか、それともそもそもバナーやボタンの存在に気付かなかったのか、はアクセス解析結果からは知ることができません。
アイトラッキングではそれを知ることができるため、もし視認性が問題であれば視認性を上げる改善策を取ることが可能です。

●クリック分析
サイト上、もしくはメールマガジンなどのURLが、どのくらいクリックされたかなどを分析する方法です。
ユーザーの興味関心を推し量ることが可能です。

例えばヒートマップ分析ではクリックトラッキングを行うことができますが、本来クリックされるべきでないところがクリックされていた場合に気付くことができます。
こうした誤クリックを知ることができれば、改善策は明確です。

●A/Bテスト
A/Bテストとは、AとBの2種類のページをあらかじめ用意しておき、あるユーザーにはAのページを、また別のユーザーにはBのページを見てもらうことで、AとBどちらのページに反応が良いか、どう反応が変わるかをテストして比べる手法のことをいいます。

例えば、Aのページのほうが抜群に反応がよく、コンバージョンにつながったということであれば、Aのページの作りのどこに効果があったのか、反対にBのページの作りのどこに問題があったのかを検証することで、効果的なページを掴むことができるようになり、成果につながりやすくなります。

●競合トラフィック分析
競合サイトの状況を知ることができる競合トラフィック分析では、ユーザー数やセッション数、ページビュー数、直帰率、平均滞在時間、ユーザー属性などを知ることで分析します。
自社サイトと比較して、どこが不足しているか知ることが可能になるため、改善策を立てやすくなります。

例えば、競合サイトが検索エンジンにヒットするものの、自社サイトがヒットしないキーワードは何かを調査します。
もし、自社が気付いていなかった価値の高い、検索ボリュームの大きいキーワードであれば、それを採用することが改善策の一つとなり得ます。
そうして競合サイトとのギャップを埋めていくことができます。

●ユーザーテスト
定性分析手法の一つです。ユーザーテストとは、ユーザーに近しい人に webサイトを利用してもらい、その行動を観察する調査手法です。
またwebサイト利用しながら思ったことを話してもらうことも行うこともあります。これらのユーザーテストの定性データをもとに、webサイト改善が可能になります。

例えば、ユーザーテストは特にUI(ユーザーインターフェース)やUX(ユーザーエクスペリエンス)改善の根拠となり意思決定に役立ちます。
アクセス解析では見えてこなかったユーザーの迷いや不安をあぶり出し、心理レベルから改善していくことができます。
コンバージョンにつながらないというのであれば、何がネックになっているのかがアクセス解析ではわかりにくいですが、ユーザーテストで「ボタンの文字が見づらい」「次にとるべきアクションが分かりにくい」といった心理を知ることができれば、その問題をピンポイントで改善することで成果につなげることが可能になります。

 

まとめ

◆web分析とは、webサイトを分析すること、その分析結果をもとに改善することを継続的に行っていくことで成果を出すことが可能。

◆web分析のアプローチ方法として、アクセス解析においてさまざまな要素をかけあわせるほか、定量分析と定性分析、自社サイト分析と競合サイト分析などがあり、多角的な分析により結果が変わってくる。

◆web分析の手法として、具体的にはアクセス解析、アイトラッキング・ヒートマップ分析、クリック分析、A/Bテスト、競合トラフィック分析、ユーザーテストなどがあり、それぞれを掛け合わせることで、より細かな分析が可能になる。

 

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