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  • 2020/09/28

    自社サイトとアナリティクスとサイト改善と...

      

    Category:SYSTEM/WEB

    • アナリティクス
    • ウェブ解析
    • 仮説
    • 答え合わせじゃないよ
    こんにちは、こんばんわ。
    株式会社ホロニックのブログです。

    今回は自社サイト運用でのアナリティクス活用について書いてみたいと思います。

    Google Analyticsの活用

    我々のようなウェブ制作に関わる人間は勿論のこと、
    企業のウェブ担当の方も、日常的にお世話になっているGoogle Analytics(以下、GA)
    解析ツールでは、最も利用されているのではないでしょうか?

    みなさん、何の数値を注視してますか?
    ユーザー数、セッション数、ユーザー属性、デバイス、参照元、、、、
    見られるデータは盛りだくさん。
    どこを見たら良いのかわからない...といった方も多いのではないでしょうか?
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    Google Analyticsの見るべきポイント

    では、GAの見るべきポイントをご説明していきたいと思います。
    詳細な説明はGoogle先生で検索すると多々ありますので割愛し、
    要点のみでシンプルに。(それが主題ではないので、、)

    左メニュー「ユーザー」について
    ・アクセス数の把握
    ・ユーザー属性をチェック

    左メニュー「集客」について
    ・検索結果からの流入を確認
    ・参照元/メディア
    ・流入キーワードをチェック

    左メニュー「行動」について
    ・ランディングページをチェック
    ・サイト上でのユーザーの行動をチェック

    左メニュー「コンバージョン」について
    ・目標達成できたか
    ※目標達成とするページにタグの設置が必要です

    上記を見れば、だいたいサイトを取り巻く状況がわかるかと思います。

    Google Analyticsとのおつきあい

    GAは無料ツールとして、非常に優秀なツールだと思います。
    ただ、全ての情報が開示されているわけではなく、
    項目によってはざっくりした数値しか見れないこともあります。
    その辺りの情報を明確に欲しい場合は、
    googleの他ツールとの連携や、別の解析ツールの導入で解決できたりもします。

    しかし、GAなどの、解析ツールで示されるのは、
    あくまでも『現状に対する結果』だという事を認識しなくてはなりません。
    解析はダイエットをするときの体重計測みたいなもので、
    それ自体にそこまで価値はありません。
    むしろ計測の結果から何を考え、何を実行するかが大事です。
    ユーザが何を思い、どういう思考で、何を求めて訪問したか。などの
    UX的な面はなかなか数値には表れませんから。
    サイトを日々バージョンアップさせ、収支を上げる、もしくは業務の一助とするためには、
    この辺りを理解しつつ、GAの解析結果と付き合わなくてはなりません。

    解析数値をベースにした改善施策

    UX(ユーザーエクスペリエンス)面での改善施策をプランニングするにあたり、
    最も大事なことは『推測』することだと考えます。
    実際に多くのクライアント様とお仕事をしていると
    この『推測』が欠けている場合が多いと感じます。

    GAなどの解析数値を元に、複数人で仮説をたて、共有し、議論する。
    議論では、様々な角度から推測し、意見をまとめ、改善プランを確定、プランを実行。
    そしてプランの実行後、一定期間後に、推測が合っていたか否か、
    改善の効果があったか否かなどをきちんと評価する。そして、次なる施策へ。
    このような流れが理想形かなと思います。
    俗にいう、PDCAサイクルですね。
    • アートボード 2.png
    また、改善フローが、上手くいっていない時にチェックするポイントは以下です。
    <Plan>
    ・設定した目標までの工程が描けているか
    ・現状分析や現状把握ができているか
    PDCAの考え方の根本は、推測と検証にあります。
    最初の仮説がお粗末であれば、すべてお粗末なレベルに終始し、満足な結果は得られません。

    <Do>
    ・実行は計画的に、スピーディーに行えたか
    無計画なプランの実行は、効果的な結果を生み出しません。
    また、目標が長期的だった場合、直近の進捗が見えにくく、結果を意識できません。

    <Check>
    ・抽象的で曖昧な評価になっていないか
    チェックは定量的な視点から結果を判断したり
    数値を基準として、具体的な検証作業をする必要があります。

    <Action>
    ・可能性のあるものは全て試しているか
    ・サイクルを回し続けているか
    改善に向けて行動してもらちが明かなければ、思い切って課題自体の見直しにも着手する
    また、実行と検証と再設定を何度でも繰り返す

    最後に

    今回、私がお伝えしたいのは、『推測(仮説)』を立てることの重要性です。
    (言いたいことはホントはコレだけ!)
    一般的にビジネスモデル研究が成熟している業界は
    比較参考になるデータが多く、データをもとに推測(仮説)がしやすいといわれてます。
    ターゲットが不特定多数である場合などは、「データを見て」「アイデアを考え」「とにかく試す」
    というスタンスを取る必要があるでしょう。

    目的やミッションを達成するためには、
    解析数値に一喜一憂せず、目安として活用するぐらいのスタンスを取り、
    想像力を持って推測したり、顧客の思考を理解することに時間を割いてみては如何でしょうか。

    では、また。
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