【GA Tips】アクセス解析から「ユーザを知る」には

どうも。年1回更新でお馴染みのGA Tipsでございます。(前回の更新が去年の2月で驚いている)

日々アクセス解析をしておりまして、改善につながる場合とそうでない場合の違いが最近少し見えてきた気がしています。

それは「ユーザの気持ちを知る(推測する)ところまで踏み込めているか」という点でございます。

 

例えば、「トップページの直帰率が30%だった」というデータでは、ユーザの気持ちには一切踏み込めていません

これを、「中でも『株式会社○○ 採用』で検索して来訪するユーザの直帰率は60%と特に高い」というデータにした場合、「あ、このユーザは採用について知りたいんだな」「時期的に就職活動中の学生かな」というようにユーザの気持ちが推測できるようになります。

そうすると、次にアクセスデバイスを見てスマートフォンの割合が高いという情報が見つかったり、スマートフォンで見るとトップページから採用情報への導線が弱かったりということが分かってきて、じゃあスマートフォン版トップページから採用情報への導線を強化しましょうという改善案に繋がっていくわけでございます。

 

というような感じで、「これってどんなユーザだろう」「ユーザは何を求めてサイトに訪れているんだろう」ということを考えていくと、改善につながる分析ができるんじゃないかと思います。

 

では、どうすればユーザの気持ちを知ることができるのかという具体的な手法ですが、例えば「トップページの直帰率が高いかも」などの気になる数値が出てきた場合、「トップページで直帰したユーザ」というセグメントを作り、下記のような指標を最低限ひと通り確認します。

 

1. 流入元の内訳(検索エンジン・参照サイト・ノーリファラー)
2. 検索キーワード、参照元サイト
3. ランディングページ
4. ランディングページがトップページの場合は、トップページの次の遷移先
5. 新規ユーザかどうか
6. アクセスした時間帯・曜日
7. アクセスしたデバイス(PC・スマートフォン)
8. サイト内検索キーワード
9. 他のセグメントと比較してよく閲覧しているコンテンツ
10. その他、国・都市、サービスプロバイダ(内部アクセスじゃないか)などのユーザ環境

※セグメントの作り方や各レポートの見方は割愛させていただきます。すいません。

 

流入元の情報にはズバリ来訪動機が反映されているので、非常に重要な情報です。
ランディングページがトップページの場合は、様々な来訪動機が考えられるので、その次にどのページに遷移するかによって来訪動機を切り分けます。
あるいは、お昼休みの時間帯にアクセスが増加している場合は「お昼ごはんを食べながらチラッと情報をチェックしている」と考えられます。

その他、サイトに「よくある質問」などのコンテンツがあればユーザが何を疑問に思っているか分かりますし、上記の10項目以外にもサイトによって見るべき指標があるかと思います。

 

この作業は割りと時間がかかりますし、想像力も必要とします。
さらに最近は(not provided)問題やスマートフォンでのノーリファラーの多さなどあってより難しい作業になっていますが、ただ数値を出すだけのレポートから一歩先に進むためには非常に重要なステップです。

「毎月レポートは出しているが改善につながっていない…」とお悩みの方がいましたら、ぜひチャレンジしてみてください。