ウェブ解析：押さえておきたい基本解析指標

年に1回決算を行うように企業や団体は毎月月次で会計を締めて業績を確認します。予算実績の差異分析を行って課題を見出している企業もあります。もしかしてあなたの家庭でもこうした事は行っているかもしれませんね。家計簿ソフトはたくさんリリースされていますから家庭のキャッシュフローを確認して資産/負債を管理していくことはとても重要になってきています。

経営数値とウェブ数値

毎月の予算目標に対して結果はどうだったのか。この結果になった原因は何かを分析し、差異を埋めていくために仮説を立てて再び実行フェーズに入るサイクルをつくる。
ということは企業経営にとって大切なことです。でも…自社のウェブページでだけはそれが行われていないことが多くありませんか。

何となくPV数の推移と流入キーワードは気にしていて確認する。特定のキーワードがGoogleで何位に表示されているのか、についてはチェックするけど実際に成果を出すためにデータ分析をし、仮説を立てて実行するというサイクルを組織に定着させている企業って案外少ないものです。

でもこれだけではもったいないのですよね。何がもったいないのか、ということを無粋ながら説明してみます。

この2つが本来ウェブサイトに期待していることです。

を目標とするのであれば

という動きのデータを可視化し、データを情報としたうえで仮説を立てる。その上で改善を行うなりコンテンツを追加するなりといった運用が必要になってきます。それがデータを情報にし、情報を知識にし、知識を智慧にするという事だと思うのです。

ということで、この項目くらいは週で取得して、動きを確認し分析していこうよ。という項目を列挙しました。PV数だけを見ているならば、明日からこの項目にも注目するときっと考え方も変わってくる..ハズ。
　

直帰率

ユーザーがあなたのウェブサイトにやってきて、最初の1ページだけを見て他のページに移動することなくウェブサイトから離れていった割合(%)のことです。
直帰率が高いとウェブサイトを訪問する前に見ていたページの内容と、入り口となったページの関連性に問題があることが想定されます。（期待していたのと違う!ってやつですね）
※あなたの店舗に初めてやってきたお客様がチラっと店内を覗いて帰ってしまった…的なイメージ?

離脱率

あなたのウェブサイトにやってきたユーザーが、購入や資料請求・申し込みなど自分たちが設定している成果(コンバージョン）に到達することなくウェブサイトから立ち去ってしまった割合(%)です。離脱率はPV数に対する割合で算出されています。
※あなたの店舗にやってきたお客様が店内をぶらついた後、何も購入することなくお店を出て行った..的な数字です。

セッション数(GAでは訪問数)

ウェブサイトに訪問してきたユーザがサイトを閲覧し、離脱するまでの一連の行動を1セッションとします。ウェブサイトへの訪問の回数をカウントしていますので、セッション数が増えるとウェブサイトへの訪問者が増えたということになります。

どの位ページを見られたのかはPV数で判りますし、どの程度見に来ているユニークユーザが増えているのかはユニークユーザ数で判ります。つまりユニークユーザ数が増えていないのにセッションが増えたということは再訪問が増えたということになります。また付随して流入元や検索フレーズなどもチェックしたいところです。
※あなたの店舗には月何人の方が来店されますでしょうか。この人数を述べ人数で計算してみてください。またその方々は何を見て、どこであなたの店舗を知って来店してくれたのでしょうか。

ユニークユーザ数

ウェブサイトに訪問してきた人数のことです。同じ人が何度訪問しても1ユニークユーザとしてカウントされます。ユーザの識別には主にクッキーを利用していますので正確なカウントはなかなか難しいところ。ただユニークユーザ数が純増するという事は新規訪問者が増えたということになります。
※あなたの店舗に来店された月間人数を述べ人数ではなく、ユニーク人数でカウントしてみてください。その中でリピータになってくれている方がどのくらいの割合いるでしょう。リピータ率を上げていくことは、新規訪問数を増加させていくことと同じくらい大切なことです。

PV（ページビュー）数

1つのURLで判別できるページがどれだけ見られたかをカウントした回数です。PV数が多いページは何回も閲覧されているページだということになります。何人に見られているのかや、リピータに見られているといったことはPV数からは判別することができません。

平均PV（ページビュー）数

平均PV数は1セッションあたり閲覧したペース数の平均値のこと。この数字は多いほど良いと言われている指標です。例えばショッピングサイトであれば購入完了まで以下のように複数ページを遷移しますので平均PV数が少ないサイトは
ユーザの満足度が低いと想定することができます。

　
上記の例ですとPV数は5です。購入を完了してもらうためには最低でも5PVが必要になってくるというわけですね。この他にも会社概要を確かめたり、FAQを覗いたり。複数の商品を閲覧して比較していたりすると1セッションあたりの数字は多くなってきます。それが平均PV数に反映されるという訳です。
　
ただしサイトによっては平均PV数が低くなるサイトもあります。それは更新情報を閲覧するだけのサイト、例えばニュースサイトやブログなどが該当します。サイトの運用目的に応じてチェックしておきたい指標です。

滞在時間

ユーザーが1回のセッション（訪問）であなたのウェブサイトを開いていた時間のことです。ページ滞在時間とサイト滞在時間があります。ちなみに最後にみたページの滞在時間を0とするツールが殆どですので、入口となったページだけで直帰されてしまった場合には、滞在時間は0カウントになります。
※あなたの店舗にやってきたお客様がどのくらいの時間店内に滞在されていたのか、に置き換えてみます。
　

カート離脱率

一番確認してダメージを喰らう率かもしれませんね。潜在顧客のうちカートに商品を入れたけれど結局購入することなく、手続きの途中でサイトを離脱してしまう割合のことです。つまり購買意欲はあるのだけれど、何かしらの要因によって購入を停止してしまったということ。ここが高いとサイトおよび購入プロセスのどこかに問題を生じていると想定されますので一刻も早く原因を把握し改善する必要があります。
※初めてやってきたお客様が、商品を手に取ってショッピングカートに入れたけれど購入せずに出ていってしまったとしたら…ショックですよね。
　

把握した方がいい数値は色々

この他にも把握したい指標はCPCやCVR、CPAを始めとして多くあります。ただ数字を確認することが目的ではないということを常に忘れないようにしたいものです。
　
数字の増減を把握し、(何を要因として)何が起きたのか。どう改善すれば数字が良くなるのかを仮説設計し、仮説に基づいた行動を行い、成果を出してKPI指標を達成することが目標です。　
　

KPI指標を達成するために必要なプランニング力

仮説を立てて問題解決を行うには仮説立案能力やプランニング力が必要になります。またプランニングを行った後、実践するために内外の調整やスタッフを集めるスキルも必要ですが、ウェブから得られるデータを分析して行わなければいけないことは「誰に対して」を決めて「シナリオ」を作り「コンテンツを提供」することを実践しつづける「人」と「組織」づくりが大切になる、ということがここまででも見えてくるはずです。
　

ウェブ解析は何の為に

デジタルツールはあくまでもツール。取得したデータをもとに自社のウェブマーケティングの最適化を行うことが担当者のミッションです。このデジタルデータはウェブだけではなくオフラインでの商談数や受注率、ウェブを見て問い合わせをしてきてくれたお客様の数なども定量化することで自社をとりまく情報をデジタルデータ化していくことが可能になります。

そのことにより私たちは(過去)と(今)を知る事ができます。見込/既存顧客のサービス・商品を求めている背景を仮説し、成すべき手をプランニングし、コンテンツをブログやメール或いは無償資料として制作していくことが重要になってきます。

その結果、見込/既存顧客とのコミュニケーション(対話)を画面を介して継続していく組織を創り上げていくことが、本来の目標である事業の成果を出すために必要なストーリー作りではないでしょうか。
ウェブ解析とはこの事業の成果を導くためのタスクであると思います。
　

そうはいっても

でもこうしたことは一朝一夕にはできないもの。シナリオとシカケをつくっていくためには日々のデータ分析といった一見地味な作業がとても大切になってきます。まずは上記の数字を日々チェックして、数字が変動したら「何が原因で変化したのか」と思考する習慣を身につけてみてはどうでしょう。

と自分の日常を思い起こしながら書いてみました。

(追記)
”見込顧客を誘引してくる”
”見込顧客を顧客にする”
が本来企業のウェブサイトに期待されていることでしょう

と上記に書きましたが、ウェブサイトの持つ目的によって異なりますので”こうである”とは一括りにはできないですね。

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