そのコンテンツはいつ貢献した? アトリビューション分析を使って成果指標を見直そう
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今追っている指標は、本当に効果のある数字でしょうか? PVやUUといった表面的な指標では、Webサイトのコンテンツがユーザーの心を動かしたかどうかがわかりません。重要な指標とは、ユーザーの行動や心理変容が読み取れるものです。今回は、ユーザーの心理変容を読み取れる指標を見つける4つのステップを紹介します。
今回はGoogle アナリティクスからユーザー行動を定量的指標で追えるようになることをゴールとします。ユーザーインタビューで定性的に知ることも重要ですが、ペルソナの掘り下げではなくKPIとして設定することで改善アクションにつなげることができます(インタビューからユーザー像を知る方法はこちら)。
以下が4つのステップです。
最初に「ユーザーエクスプローラ」でユーザーの分析を行うのがポイントです。1人のユーザーの動き=”個客単位の動き”に注目することで、Google アナリティクスの統計データでは埋もれてしまう重要な行動を浮かび上がらせることができます。
それでは、それぞれのステップについて見ていきましょう。
ユーザーエクスプローラではユーザーごとの行動ログを分析できます。集計されたデータではなく、生ログのようなかたちで表示されます。
サイト閲覧者全員のデータは膨大なため、全部に目を通すことは難しいです。そこで、「コンバージョンに至ったユーザー」など、特徴的な行動をした人に絞り込んで見てみることをおすすめします。
「特徴的な行動」といっても、突飛な行動のことではありません。ある意味当たり前の行動でありながらも、「なるほど、こういう動きもあるのか」と思えるような行動です。
たとえば弊社のお客様のECサイトでは、『商品一覧ページを見て、商品詳細ページを見て、カートに入れる』という行動の途中で「お気に入り」ページをたびたび閲覧するという行動が発生していました。
あるユーザーが、通常ならば必ず通るはずの動線から外れた行動をしていた場合、そのユーザーは何かが気になったり、調べたりしていると考えられます。このような行動は集計データでは見落としてしまいがちなので、ユーザーエクスプローラで足跡を追ってみるのが重要です。
サイドメニューの「ユーザー」セクション配下にある「ユーザーエクスプローラ」をクリックします。
「ユーザーエクスプローラ」でもセグメントを適用しデータを絞り込むことが可能です。「ユーザーエクスプローラ」はユーザーに関するデータですから、セッションではなくユーザー単位のセグメントで絞り込むのがポイントです。
「コンバージョンに至ったユーザー」の「クライアント ID」が表示されるので、クリックしてみましょう。
実際にコンバージョンに至ったユーザーの動きが表示されます。ユーザーの行動として、ページビュー、目標、eコマース、イベントが確認できるので、特徴的な行動を探してみましょう。
「ユーザーエクスプローラ」を利用するにあたって、次の点に注意してください。
参考 顧客行動分析のさらなる進化 : Google アナリティクスの新機能 / アナリティクス 日本版 公式ブログ
次に、ユーザーのとった行動を真似してみて、サイト上でどんなことが気になったのか、なぜその行動をとったのかを考えます。その行動がたまたまではなく必然性があるのであれば、シナリオが浮かび上がります。
先ほどのECサイトでは「お気に入り」機能をたびたび見ている状況を再現してみることで、「気になる商品を一覧で並べ、細かな内容の比較をしている」というシナリオが考えられました。
ユーザーエクスプローラで抽出したユーザーと同じ動きをしてみます。その際、なぜその行動が必要だったのかを考えましょう。
その行動が説明できる場合、「どのような状況でその行動を行い、何が得られるのか」というシナリオを考えましょう。
シナリオを作るにあたって、次の点に注意してください。
着目した行動がコンバージョンの前のものなのか、後のものなのかにも注意しましょう。コンバージョンに必要な行動ではなく、コンバージョン後に必ず発生する行動かもしれません。
次のステップでは、「カスタム セグメント」機能を使い、シナリオに沿って行動したユーザーがどのくらい存在するのか調べます。「ユーザーエクスプローラ」を利用して見つけた特徴的な行動を「カスタム セグメント」にすることで、統計的なデータに落とし込むことが可能です。
「お気に入りページを見たユーザー」というセグメントを作ることで、ユーザーの規模やコンバージョンに至った数を確認することが出来ます。
先ほどのECサイトの例では、購入前に「お気に入り」ページを何度か見ているユーザーが一定数おり、そのユーザーのコンバージョン率が全体比で4倍近く高いことがわかりました。この結果をうけて、商品比較機能を検討しよう、という流れになりました。
まずは「ユーザーエクスプローラ」で発見した特徴的な行動を行った「ユーザー」でセグメントを作ってみましょう。
参考 セグメントって何?アクセス解析で発見を得るための基本的な考え方と設定方法
「すべてのユーザー」と「カスタムセグメント」で絞り込んだユーザーを比較します。サンプル画面では「集客」セクションのデータから流入時の差を見ていますが、「ユーザー」セクションや「コンバージョン」セクションのデータなども参考にしてみましょう。
「カスタムセグメント」を利用するにあたって、次の点に注意してください。
あとは、こうした特徴的なユーザーの数が増えていけばコンバージョンが上がっていくはずなので、そのための施策を打っていきます。
「お気に入り」ページの利用数を上げたいのであれば、「機能説明のページを作る」「登録時にチュートリアルを見せる」などの施策が考えられます。
その際に重要になるのが、施策効果の観測です。施策の価値を数字で評価し、効果が高かった施策を見つけ出します。今回のケースでは、先ほど作成したカスタムセグメントを利用し、「お気に入り」ページを利用しているユーザーの数を追っていくのがよいでしょう。
まずは、カスタムセグメントを利用し、施策後に「特徴的なユーザー」が増えていることを確認します。
「特徴的なユーザー」が増えていることが確認できたら、コンバージョンへの貢献を確認します。
「すべてのユーザー」と「特徴的なユーザー」のセグメントを利用し、コンバージョン数やコンバージョン率がどのように変化したかを確認します。
効果測定を行うにあたって次の点に注意してください。
このように、個客単位の行動からキーとなる行動を見出すことで、通り一遍のKPIではないリアルな行動指標を検討することが可能になります。
極論すれば、ページビュー数やセッション数は重要な指標ではありません。「点」の数値だけを見ていると「このページの訪問数がなぜ多いのか」と、一見理解できないページに出くわすことがありますが、ユーザー行動を一連の流れとしてみると必然性のある行動だということがわかります。
統計ツールとしての側面が強いGoogle アナリティクスですが、ユーザーの行動把握に役立つ機能がどんどん実装されてきています。ツールを味方につけ、ユーザーの行動に寄り添った指標を改善していくことで、効率よくサイト改善をしていくことができるでしょう。
CVポイントがたくさんある場合、特定のCVだけに絞り込むことできのかな? / ”個客の動き”をKPIに反映。ユーザーエクスプローラによるサイト改善の4ステップ https://t.co/fDzPQGRBHl
— セブヤン (@sebu_yan) 2017年6月1日
Google アナリティクスで目標を複数設定されている場合、目標ごとにカスタムセグメントを作ってから、ユーザーエクスプローラを使ってみましょう。
このようなセグメントを用意すると、各目標を達成したユーザーで絞り込むことが出来ます。
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ウェブマーケティング企業にて、SEOやユーザビリティ改善を中心としたウェブコンサルティング業務に従事し、アナリストとしてナイルに参画。Google アナリティクスやタグマネジメント、ヒートマップを活用した定量調査だけでなく、ユーザーインタビュー等の定性調査を基に、カスタマーを中心に据えた解析を実践している。
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こんにちは、ナイル株式会社の伊佐敷と申します。 当社では、2015年から2016年にかけて、無料動画のオンライン学習サ...(続きを読む)
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