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サイト分析はこうやる!Google Analyticsのテッパン活用法セミナー
テクニックを学んで売上をグッ!と上げよう

~セミナーレポート~

セミナー概要

テーマ

サイト分析はこうやる!Google Analyticsのテッパン活用法セミナー
~テクニックを学んで売上をグッ!と上げよう~

会場

東京都渋谷区道玄坂1-14-6 ヒューマックス渋谷ビル 7F

講師

GMOペイメントゲートウェイ株式会社 集客支援部 データサイエンティスト 菅原 悠
GMOペイメントゲートウェイ株式会社 集客支援部 解析アナリスト 辻本 隆一

概要

今やどのWEBサイトにも必ずと言って良いほど導入されているアクセス解析ツール。
しかしその機能を使いこなし、サイト改善に役立てることができている企業は意外と少ないのが現状。

  • Google Analyticsを使ってサイトを改善したい
  • 設定をしていないから正しく分析できない
  • データを見やすくし、楽にサイト課題を発見したい

といった課題をお持ちの企業様向けにGoogle Analyticsの活用法についてセミナーを開催。
第1部では、サイト改善のための分析の全体像や、基本のメソッドのご紹介。
第2部では。Google Analyticsの重要な設定とデータのビジュアライズについてご説明した。

【第一部】

第一部ではGoogle Analyticsを用いてサイト改善の道筋をつかむ方法についてご説明。

セミナーレポート画像1
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冒頭、分析をする上での格言として“Garbage in, garbage out”(『 無意味なデータ』をコンピュータに入力しても『無意味な結果』しか得られない)を例に挙げ、真先にデータを見るのではなく、サイトの課題を探ることが重要で、「仮説なくして、分析なし」であると強く述べた。

次に、見つかった課題を言語化・リスト化し仮説を列挙すること、
また、そのときの注意点として、仮説がデータとして数値化可能なものでなければならないと述べ、ありがちな仮説立案時のミスについてもご紹介した。

次に分析の全体像について、データの構成要素の視点から解説。

  • データの構成
    Google Analyticsのデータの構成要素は「ディメンション」と「指標」であり、
    ディメンション = 何が(時間軸・ラベル)
    指標 = 良い/悪い(数値)
    によって決まる。

    このデータを瞬時に、より深く理解するために、可視化=グラフ化することが必要。

  • 因数分解
    成果を分析するためには、要素を因数分解する。
セミナーレポート画像3

ビジネスのゴールが収益を増やすことであれば、
受注金額=サイト訪問数(量)×購入率(質)×購入単価(質)
と因数分解して分析する。

量:全体に対しての割合の内訳がどうなっているか
質:平均値との差異がどのくらいあるか

と言った視点から、ボトルネックとなっている要素を見つける。

最後に現場でも活用している分析の基本メソッドについてご紹介し、第一部を締めくくった。

  • セカンダリディメンション(複数のディメンションの掛け合わせ)
  • 加重レポート(質×量の2軸で重要と考えられる指標の抽出)
  • トレンド分析(過去の月次/週次データとの比較)
  • ファネル分析(ランディングから目標までの間で離脱が多いポイントを突き止める)

【第二部】

第二部では、Google Analyticsを用いた分析で抑えるべきポイントとして、
<設定・ビジュアライズ・分析>の3つのアクションを挙げ、それぞれについてご説明した。

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冒頭では、Google Analyticsを導入はしているものの、活用できていない企業が多い現状に触れ、
初期設定の重要性と、抑えておくべき設定項目について解説。

初期設定をしなければならない理由

  • 導入したままの最初の状態では、数値自体が正しくない。
  • 解析に必要な重要な指標が初期の状態では確認ができない。

設定しておくべき4つの項目

  • 目標(CV)設定:ビジネスの目的とその成果を計る
  • eコマース設定:売上金額を確認するため
  • ユーザー属性:サイトのターゲットを明確にし、マーケティングに活用するため
  • サイト内検索:ユーザーのニーズを可視化するため

続いて、データをビジュアライズすることの必要性と、
活用したいツールについてご説明した。

ビジュアライズは分析のなかで、
傾向や数値の変化をすばやく把握したい時に有効であると述べ、
シーンごとに役立つツールをご紹介した。

  • Googleデータスタジオ
    Google AdWords等の広告の管理画面や、自社のデータベースの情報を取り込んで、
    ダッシュボード上でビジュアライズすることができる。
    売上、セッション、コンバージョン率、購入単価などの基本項目から、
    各データの推移、新規ユーザー比率、デバイス別比率などを自由に組み合わせ、即座にグラフ化できる。
  • ヒートマップ
    クリック、スクロール、マウスの動きなど、
    ページ内でユーザーがどのような行動をとったのかを可視化できる。
  • ユーザーエクスプローラ
     一人一人のユーザーの行動を把握・可視化することができる。

最後に分析のパートでは、分析の3ステップ
KPIの設定・課題発見・要因分析についてご説明した。

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まず、分析に入る前には、必ずKPIの整理が必要であり、
Google Analyticsを活用するのはそのあとの課題発見の段階からであると強調した。

また、課題が見つからないときには、ビジュアライズしたデータで

  • 特定のセグメントで大きく数字が落ちているポイントがないか
  • ファネル分析で離脱の多いポイントを探す

といった点をチェックすると良いと続けた。

締めくくりに、実用的な分析事例をご紹介した。

  • 施策につながる分析
    訪問回数とCVの関係 ⇒ 再訪問の誘導
  • 気づきにつながる分析
    ユーザーエクスプローラ ⇒ ユーザーを収益の多い順でソート、上位のユーザーの傾向を分析する