【マーケター・ブロガー向け】Webサイト改善に必要な4つの分析手法と、分析に必要な基本指標

【マーケター・ブロガー向け】Webサイト改善に必要な4つの分析手法と、分析に必要な基本指標

今までのマーケティングとデジタルマーケティングの最大の差は、

実施した施策に対する結果を定量化・可視化できるか?

という点にある。そして、デジタルマーケティングには、いくつかのやり方とその結果に対する分析手法がある。

今回は、デジタルマーケティングの中でも重要なWebマーケティングの1要素、Webサイト改善に必要な4つの分析手法と、分析に必要な基本指標についてお伝えする。

Webサイト改善に必要な分析とは?

そもそも、Webサイトを分析する目的は何か?というと、大きく分けて2つある。

  1. Webサイトが目的とするゴールに達しているユーザーを増やすため
  2. Webサイトのアクセス数を増やすため

そして、Webサイトの分析については、「定量」「定性」の両面から解析する必要がある。

それぞれ、評価軸や視点が異なるため、より解析結果の精度を上げたり、現在のWebサイトの状況をより正確に把握するためには、両方の視点が不可欠だ。

Webサイトの一般的な評価軸は、

  • 定量=主観的
  • 定性=客観的

といった形でそれぞれ解析する。

では、具体的にどのような分析手法があるのだろうか?

Webサイト改善に必要な4つの分析手法

Webサイトの改善に必要な分析手法は、以下の図の通り4つある。

アクセス分析

アクセス分析は、最も定量的な分析手法だ。

後ほど説明するKGI(重要目標達成指標)やKPI(重要業績評価指標)を設定し、その数値がどれだけ改善したか?悪化したのか?を逐次分析する。

Webサイトのアクセス分析を容易にする代表的なツールが、かの有名なGoogle Analysticsだ。

但し、ECサイトの様に注文データを蓄積しているようなサイトも存在する。注文データからユーザーの購買状況や購入単価、購入頻度を多角的に分析する場合は、サーバーから生ログや購買データを取得して分析する必要がある。その際は、サーバーからデータを取得し、TableauBigQueryといったツールを用いることが多い。

ヒートマップ分析

Webにおけるヒートマップ分析とは、マウスの動きをリアルタイムに追跡(トレース)し、その軌跡からポイントの当たる場所の頻度によってヒートマップを生成し、ユーザーが最も興味がある部分はどこか?をあぶりだす手法だ。

Google Analysticsでは発見できない、数値の中に隠れたユーザーの心理や導線をより正確に把握したい場合、ヒートマップ分析は非常に有効だ。

ヒューイスティック分析

ヒューリスティック分析は、ユーザビリティの専門家(Webデザイナー、フロントエンドエンジニア等)が自らの経験則を基に、あるいは担当者がユーザビリティの原則に基づき、分析対象となるWebサイトのユーザーインタフェースを主観的、定性的に評価する手法だ。

ユーザビリティテストに比べてコストを抑えられるメリットがあるが、一方定量評価と並行して行わないと、分析者の主観に左右されるというデメリットもある。

ユーザビリティテスト

ユーザビリティテストは、以下の評価軸に従いWebサイトを定性的に評価する。

  • 特定の利用状況
  • 特定のユーザー
  • 指定された目標を達成するため

参考:ユーザビリティ(Wikipedia)

定量評価だけでは原因がわからない様なある指標の数値の増減や推移の裏付けを行う際は、ユーザビリティテストは有効だ。

特にWebサイトの開発者や運営者は、100%ユーザーの立場に立った視点で改善を図ることは難しい。しかし、サイトのアクセス数の低下や離脱率の増加と言った問題の原因を突き止めるためには、実際にターゲットとなるユーザーに利用してもらい、直接ユーザーの行動観察・ヒアリングする必要がある。

Webサイト分析に必要な基本指標

ここまでいくつかの分析手法についてお伝えしてきた。では、Webサイトの分析に必要な指標をいくつか紹介しよう。

セッション数

Webサイトの訪問回数にあたる。ユーザーがサイトに訪問してから離脱するまでの一連の行動の回数。

セッションとは、以下のいずれかをきっかけに終了するまでにサイト上で発生した一連の行動を指す。

  • 時間による期限切れ:
    • 操作が行われない状態で 30 分経過後
    • 午前 0 時
  • キャンペーンの切り替わり:
    • キャンペーン経由でサイトにアクセスして離脱した後、別のキャンペーン経由でサイトに戻ってきた場合

引用元:アナリティクスでのウェブ セッションの算出方法 – アナリティクス ヘルプ

ユーザー数

特定の期間内にサイトを訪れたユーザーの数。いわゆるユニークユーザー(UU)数。

ページビュー(PV)数

サイト内のページが表示された回数。ページビューは、ユーザーが閲覧した回数ごとに+1される。一度サイトまたはページを離脱した後に閲覧した場合も同様だ。

引用元:アナリティクスの AdWords クリック数、セッション数、ユーザー数、閲覧開始数、ページビュー数、ページ別訪問数の違い – アナリティクス ヘルプ

ページ/セッション

以下の計算式で求められる指標。この数値が高いほど、1セッションあたり、どのくらいページが見られているか?を把握できる。

ページ/セッション = ページビュー数 ÷ セッション数

つまり、ページ/セッションが高いほど、ユーザーがサイト内ページを数多くを閲覧していることになる。

平均セッション時間

以下の計算式で求められる指標。

平均セッション時間 = 指定した期間における各セッション時間の合計 ÷ 指定した期間における総セッション数

平均セッション時間が長いほど、ユーザーがサイトに滞在している時間長いということになる。

新規セッション率

いわゆる、新規にサイトを訪れたセッションの割合。この数値が高いほど、今まで来なかった新規ユーザーをより多く獲得しているということになる。

直帰率

あなたのサイトを訪れたセッション(訪問)のうち、直帰したセッションの割合を表わす指標。サイト内でランディングページ(最初に到達したページ)のみを閲覧し、そのままサイトから離脱したセッションの割合を指す。

直帰率が高い程、ユーザーがサイトに来てすぐに離脱してしまう割合が多いということになり、何かしらの改善施策が必要となる。

平均ページ滞在時間

ユーザーがそのページに滞在した時間の平均を指す。

長ければ長いほど、より多くのユーザーがそのページのコンテンツを時間をかけて読んでいるということになる。

離脱率

対象となるページの全ページビューのうち、離脱が発生したページビューの割合を指す。

この数値が高いページは、何かしらの理由でそのページから外部のサイトへ離脱するユーザーが多いということになる。

指標から読み解くWebサイトの分析例

Webサイトを評価する基本指標を紹介してきたが、実際に紹介した指標から分かるWebサイトの分析例をいくつか紹介しよう。

例1:直帰率が非常に高いサイト

直帰率が高い理由は、主に以下の5つの理由があげられる。個人的な経験上、直帰率が80%を超えている場合は何かしらの改善施策が必要だ。

  • ユーザーのニーズや期待と異なるコンテンツ(整合性の低さ)
    タイトルやリンク先のファーストビューが、ユーザーが求めるコンテンツと相違している
  • 分かりずらいサイト内導線
    内部リンクの欠如や、サイト内導線の不明瞭
  • 分かりずらいコンテンツ
    「誤字脱字が多い」「文章が冗長」「中身が薄い」等
  • ページの読み込み速度が非常に遅い
    参考:ページ読み込みは「2秒以内」に – 3秒待てないモバイルユーザー、画像圧縮で表示速度改善を
  • ファーストページでユーザーが満足

例2:離脱率が高い理由

離脱率が高い理由は、主に以下の6つの理由があげられる。離脱率は、直帰率と異なりページの特性によっては高い数値になることもある。

  • ユーザーの目的を達成したページ
    申込完了ページや購入完了ページなどは、ユーザーの目的を達成したページであり、離脱率が高くなる。
  • 外部リンクへ誘導された
    アフィリエイトリンクや、外部の関連サイトへのリンクに誘導されたユーザーが多い
  • 対象ページ内の導線が、分かりずらい
    内部リンクの欠如や、サイト内導線の不明瞭
  • 対象ページが、分かりずらいコンテンツ
    「誤字脱字が多い」「文章が冗長」「中身が薄い」等
  • ページの読み込み速度が非常に遅い
    参考:ページ読み込みは「2秒以内」に – 3秒待てないモバイルユーザー、画像圧縮で表示速度改善を
  • 対象ページでユーザーが満足

分析は大事だが、分析結果だけにとらわれない発想も大事

ここまで、Webサイトの改善の分析手法と、分析に必要な基本指標について解説した。

しかし、実際のところ、分析結果が完全に正しいという保証はない。

もちろん、分析結果を基にするのは重要だが、時代の変化に追随していくためには、分析結果からある程度離れて、主観的な仮説や直観に基づいた施策を展開していく手法も必要になってくる。①仮説立案→②分析→③仮説立証をすばやく回すほうが、よりWebサイトの改善を高速化できるだろう。