アクセス解析とは？ユーザーにより良い体験を届けるための解析方法

アクセス解析は、Webサイトを訪れたユーザーの体験を改善し、事業やサービスの成長に繋げるための重要な取り組みです。

今回はアクセス解析を始める際に気をつけたいポイント、よくある課題ごとの解析方法を紹介します。

アクセス解析とは？

アクセス解析は、Webサイトでのユーザー行動から課題を発見し、改善、効果測定を行う取り組みです。ページビュー数やユーザー数、コンバージョン数などの数値を元にユーザーの行動を分析します。

数値を取得する際にはアクセス解析ツールを利用します。アクセス解析ツールの種類は様々ですが、集計方法によって「ログ型」「ビーコン型」「パケットキャプチャリング型」に分けられます。

ログ型：Webページのサーバーのログを集計する

• メリット：ページへの設定が不要なためすぐ集計を開始できる
• デメリット：アクセスが増えると集計が遅くなる
• 代表的なツール：Matomo

ビーコン型：Webページにタグを設定、ページが表示される度に集計する

• メリット：HTMLページにタグを入れるだけで導入の難易度が低い
• デメリット：タグが読み込まれない環境では集計ができない
• 代表的なツール：Googleアナリティクス

パケットキャプチャリング型： Webページにアクセスした際のデータを専用サーバーにコピーし集計する

• メリット：リアルタイムでログを解析できる
• デメリット：専用サーバーの導入に工数と費用がかかる
• 代表的なツール：RTmetrics

解析を行うWebサイトの規模、解析に費やせる予算によって最適なツールを選ぶ必要があります。大規模サイトで一定予算をかけられる場合はパケットキャプチャリング型、安価かつ手軽に始めたい場合はログ型やビーコン型が最適です。ただし、ログ型はユーザーを識別できないケースも多いため、リピーターの計測やユーザー単位で解析を行いたい場合は、ビーコン型を選ぶと良いでしょう。

アクセス解析を始める際に気をつけるべきポイント

実際にアクセス解析を始める上で、何より重要なのは、Webサイトの目的と課題を明確にすることです。それらが曖昧なまま、ただ膨大なデータを眺めるだけになってしまうケースは少なくありません。実際に解析を始める前に、必ず目的と課題を整理しましょう。

同じ数値でもWebサイトの目的や課題によって解釈は変わります。例えば、商品やサービスの利用方法を掲載したページで直帰率が高くても、一度の訪問で、ユーザーが求めている情報を得て離脱している可能性もあります。その場合、むしろサイトの目的を果たしているとも考えられます。

そもそも課題が明確になっていない場合は、まずサイト全体の数値を定点観測し、異常値やトレンドから仮説を立てましょう。ユーザーがどのようなニーズを持っており、そのニーズは満たされたのかどうか、行動の背景を想像します。以前KPIについて紹介した記事では、仮説検討から施策考案までのプロセスを、より詳しく説明しているので参考にしてみてください。

参考：KPIとは？オンラインマーケティングの目標管理に欠かせない指標を解説

もう一つ、アクセス解析を始める際に注意すべきなのは解析の精度です。アクセスが少ない段階では異常値や全体のトレンドが正確に把握できないため、まずはサイトへの集客に注力しましょう。また、自社からのアクセスを除外するフィルターも忘れずに設定しましょう。

代表的な課題別 Google Analyticsでのアクセス解析方法

ここからはWebサイトを運営する上で起こりやすい課題に分け、具体的なアクセス解析の方法を紹介していきます。今回は、無料ツールのなかでも最も利用されているGoogle Analyticsを使って説明します。

【課題1】サイトへのアクセスが増えない

【解析方法】 セッション数やビュー数、ユーザー数が増減する要因を洗い出す

どのような要因で数値が増減するのか、季節や曜日、時間、チャネルごとのトレンドを見極めます。その際は、新規かリピーターか、デスクトップかモバイルかなど、セグメントを切って、各セグメントのトレンドを把握するようにしましょう。

例えば、モバイルの検索からの流入数が多い場合、特に流入が多い検索キーワードに合わせて、モバイル向けのページ内容を最適化するなどが検討できます。また、扱う内容によっては、特定の季節にアクセスが集中する場合もあります。その場合は事前に数値目標を調整しましょう。

流入元別のセッション数やビュー数、ユーザー数は、「集客」→「すべてのトラフィック」→「参照元/メディア」 から確認できます。時期や曜日、時間別で閲覧するには、「オーディエンス」→「概要」を選び、画面右上に表示される「時間別」をクリックします。

【課題2】訪れてくれたユーザーが定着しない

【解析方法】ユーザーの離脱ポイントを特定する

ユーザーが流入してから、どのポイントで離脱しているのかを把握しましょう。会員登録ページで離脱しているのなら、登録フォームや登録ページの内容を見直すなどの改善が考え
られます。

離脱ポイントを確認するには、「サイトコンテンツ」→「ランディングページ」／「離脱ページ」で、各ページのページビューやセッション数、離脱率を確認します。

より詳しく離脱ポイントを特定するには、「行動」→「行動フロー」と進み、「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」でナビゲーションサマリーのタブを選ぶと、ユーザーが流入したページと離脱したページが閲覧できます。

【課題3】流入はあるがコンバーションにつながらない

【方法①】コンバージョン直前のユーザーの行動を把握する

流入があるのにコンバージョンにつながらない場合、コンバージョン直前の離脱率をチェックし、なぜユーザーがコンバージョンに至らないのか仮説を立てましょう。例えば、コンバージョン前の支払い画面で多くのユーザーが離脱している場合、支払い画面に課題があると当たりをつけられます。

「コンバージョン」→「目標」→「目標到達プロセス」で、コンバージョンに至るまでのステップごとのユーザー数を確認できます。

【方法②】コンバージョンに至ったユーザーの流入元や属性を把握する

コンバージョンに至ったユーザーの流入元や属性を把握することも重要です。例えば、特定のページから流入しているユーザーのコンバージョン率が高い場合、他の流入元にも近しい内容の入口ページを用意するなどが検討できるでしょう。

コンバージョンしたユーザーの流入元を確認するには、「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「コンバージョン経路」を選択します。

年齢や性別を確認するには、「オーディエンス」→「ユーザー属性」で、「コンバージョンに至ったユーザー」をセグメントに追加します。

ユーザーの行動だけでなく“体験”を解析する重要性

Google Analyticsなどのアクセス解析ツールは、サイト上でユーザーがどのように行動したのかを大まかに把握し、マーケティング施策を立てる上で大変有益です。

一方、解析ツールだけでは、ユーザーがこれまでサイトでどのような行動をし、次にどのような支援を必要としているのかを個別に把握するのは難しいこともあります。

例えば、ECサービスなどで、ユーザーのプロフィールや購入履歴とサイト上の行動を合わせて分析したい場合、登録情報と解析ツールのデータを紐付けを行う必要があります。その設定を行なっていない、あるいはユーザーが会員登録を行なっていない場合、個別に数値を追うことはできません。

そこで、全体の傾向をみる解析ツールとは別に、ユーザーがサイト上でどのような体験をしてきたのか、過去とリアルタイムのデータを合わせて分析し、一人ひとりに合わせたコミュニケーションを図るためのツールも登場しています。

その一つが、CX（顧客体験）に特化したプラットフォーム「KARTE」です。KARTEでは、ユーザーの属性や来訪回数、会員ユーザーであれば会員IDごとに、過去の解析データや購買履歴を一覧で可視化、リアルタイムでユーザーの行動を把握し、必要なコミュニケーションを行えます。

KARTEを導入しているSBI証券では、『来訪何回目か』『特定のページを見ているか』『ページをスクロールして、どこまで読んだか』といったデータをもとに、必要なガイドやチャットウィンドウを表示するなど、サイトやアプリの改善を行い、口座開設フォームへの流入を増やすことに成功しています。

数値からユーザーの姿を想像し、改善につなげる

アクセス解析において重要なのは、数値からユーザーの姿を想像し、彼らの体験を向上させるための改善を行うことです。目先の数値に左右されるのではなく、ユーザーにより良い体験を届けるためにはどうすべきかという視点をもってアクセス解析に取り組みましょう。