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株式会社真摯 いちしま泰樹 アクセス解析思考と Googleアナリティクス基礎知識

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2 ⚫ KPIを軸にしたロジカルな視点 ⚫ 現状把握からの深掘り ⚫ Googleアナリティクスの基本の理解 今日得られる視点や技能

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3 今日の内容 ⚫ アクセス解析の考え方（思考の基盤） ⚫ ツール理解と基本知識（知識の基盤）

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株式会社真摯 代表取締役 マーケティング視点（Marketing）とデータの根拠（Analytics） を元に、ビジネスの改善を支援。 いちしま泰樹 書籍 Googleアナリティクス 実践Webサイト分析入門 （インプレス 2014.1.24） 4 アナリティクス アソシエーション アナリティクスの協議会 セミナー編成委員会委員長 https://a2i.jp/ アシタバシード株式会社 デジタルシフトの支援 https://ashitabaseed.jp/ 株式会社真摯 伴走するWebコンサルティング会社 https://cinci.jp/

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5 主な実績 改善コンサルティング アドバイザリー （伴走型Webコンサルティング） ⚫ Webサービス企業様 ⚫ 食材EC様 ⚫ 雑貨EC様 ⚫ 国際的NGO団体様 ⚫ 外食レストランチェーン様 ⚫ 販促物メーカー様 ⚫ 人材系企業様 ⚫ 業界特化型メディア様 ⚫ 留学事業会社様 ほか ⚫ 専門学校グループ様 ⚫ 結婚式場様 ⚫ 業界特化型メディア様 ⚫ 放送事業会社様 ⚫ 化学電気関連メーカー様 ほか 他、当社Webサイトを参照 株式会社真摯 分析、調査、 戦略立案支援 KPI設計 顧客分析、購買分析 行動データ分析 Webサイト分析 改善案立案 戦略立案支援 コミュニケーション 設計支援 コミュニケーション設計改善 コンテンツ設計改善 UX改善 https://cinci.jp/

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指標と分析軸の話 前半最初の話 6

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7 ランチを Webサイトの数字に 置き換えてみる

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8 1セッション 5PV

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9 1セッション 4PV

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10 1セッション 1PV

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11 1セッション 1PV

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「ページビュー」は、 1ページの質と内容、サイト構成で大きく変わる →数字からの単純な判断は良くないですよ 12 ⚫ トップページも、詳細ページも、どれも等しく1PV ⚫ お問い合わせフォームのページも、送信完了ページも、 どれも等しく1PV ⚫ 3行だけのページも、写真や文章が充実したページも、 どちらも等しく1PV ⚫ じっくり読まれても、まったく読まれなくても1PV ⚫ 間違って開いてしまったページも1PV ⚫ 1つの記事を3ページに分割したコンテンツは3PV

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13 ページビュー数 閲覧されたページ数 セッション数（訪問数） 「閲覧開始から離脱」までの一連のサイト利用の数。 店舗における「客数」。 30分間何も行動が見られない場合、セッションは終了 ユーザー数（ユニークユーザー数） 同じCookieで判断されたユニークなサイト利用者。 ブラウザーが異なれば別のユーザーとなる

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ユニークユーザー数が実態の「人数」より多すぎる問題 14 Home Office Always Home Office Always 2007 2018 例えばiPhoneでは1人あたりのブラウザーCookieが増え、 「ユニークユーザー数」と実際の「人数」の乖離が顕著に * iPhone debut 多種存在する アプリ内ブラウザー →Cookieが異なる

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15 直帰率 1ページビューでサイトから離脱したセッションの割合 離脱率 該当ページのページビュー数に対する離脱数の割合。 フォームのプロセス以外ではあまり気にしなくてよい指標

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16 ページ/セッション セッション中に閲覧された平均ページビュー数

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17 平均セッション時間 1セッションのサイト滞在時間の平均。 一般的には離脱ページでの滞在時間は計測できない 平均ページ滞在時間 そのページでの滞在時間。 計測方法や算出方法の理解が必要

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ウェブサイト ページ A ページ B ページ C 流入 離脱 11:00:00 11:00:10 11:00:30 11:01:00 「セッション時間」の定義は？ 18 セッション時間は何秒？ １）10秒 ２）30秒 ３）40秒 ４）60秒 10秒 20秒 30秒

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ページ A ページ B 流入 11:00:00 11:00:10 ページA滞在時間 10秒 ページ滞在時間は 「そのページにアクセスした時刻」と 「次のページにアクセスした時刻」の差分 そもそもページ滞在時間とは 19

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ウェブサイト ページ A ページ B ページ C 流入 11:00:00 11:00:10 11:00:30 セッション時間の実態 20 ページA滞在時間 10秒 ページB滞在時間 20秒 ページC滞在時間 計測できず セッション時間 30秒 １）10秒 ２）30秒 ３）40秒 ４）60秒 離脱 11:01:00 10秒 20秒 30秒

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ウェブサイト ページ A 11:00:00 11:01:00 直帰したセッションのセッション時間は0秒 ※「10秒」など最小単位の時間にするツールもある 直帰したセッションのセッション時間 21 流入 離脱 ページA滞在時間 計測できず セッション時間 0秒

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セッション時間の「平均」の罠 22 平均セッション時間は何秒ぐらい？ 「ユーザーのロイヤルティ」レポートより 1 2 3 4 5

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セッション時間の「平均」の罠 23

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セッション時間の「平均」の罠 24 「ユーザーのロイヤルティ」レポートより 1 2 3 4 5 平均セッション時間は何秒ぐらい？

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扱いにくい「セッション時間」 25 ⚫ 離脱ページでの滞在時間が計測不能 ⚫ 直帰したセッションのセッション時間は「0秒」 ⚫ 平均があまり意味をなさない データの分布が極端＆外れ値のボリュームが大きい ⚫ その時間ずっと閲覧していたかどうかが不明 ⚫ セグメントするとデータはさらに極端

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「指標」は「分析軸」と一緒に用いる 26 指標 分析軸 指標 分析軸 この「分析軸」のことを、 Googleアナリティクスでは「ディメンション」と呼びます。

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アクセス解析って何？ 前半2つめの話 27

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そもそもアクセス解析って何？ 28

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Web analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of web data for purposes of understanding and optimizing web usage. Wikipedia 1. measurement 計測 2. collection 蓄積 3. analysis 分析 4. reporting 把握 29

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30 皆さんが その時点でやろうとしている 「アクセス解析」って何？ をまず意識する analysis? reporting?

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アクセス解析が積極的に関わる部分は多岐に渡る 31 Define Do Reporting Analysis Action Value 分析、改善案 検証 適用 戦略策定 サイト目標、KPI設計 サイト構築、 アクセス解析ツール 実装、設定 把握 集客施策、サイト運用 サイト改善 課題発見、改善施策案 改善試行 価値の最大化 定義 実行 価値最大化 マーケティング ROIの可視化 Hypothesis 仮説 課題想定 効果測定 戦略更新 モニタリング 定義 適切な計測 現状の把握 1 分析から改善へ 2 3 https://cinci.jp/report/improvement-cycle.html measurement collection reporting analysis

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目標と結果のギャップを見ること 32 アクセス解析の一つは

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とあるサイトの状況 これって、いいの？ どうなの？ 33

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わからない なんで？ ⚫ ただの結果だから ⚫ 比較するものがないから ⚫ 傾向がわからないから ⚫ 全ユーザーの数字だけだから 実施した施策、サイト更新の状況などの情報も必要 34 ベンチマークの欠如 トレンドの欠如 セグメントの欠如

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比較するものって何？ 他のサイト？ 競合の数字？ 業界平均？ そんなのわかるの？ 信頼できるの？ 35

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他のサイトや競合や業界の数字が あったとしても 意味がない 戦略、ゴール、サイト構成、運営方針が異なるから 36

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これまでの傾向でわかる？ 前月比や前年比とか？ 37

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悪くない ただし トレンドや、前月などの数字があっても 「上向きな傾向」 「前年より○○○」はわかるが 「良い or 悪い」はわからない 「いい状態」の定義がない 38

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じゃあ何と比較すればいいの？ 39

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目標、期待していること 起きてほしいこと、想定していること 40

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起きてほしいこと 期待していること 結果 起こったこと 事業戦略 ビジネスゴール サイトの役割 ユーザーシナリオ 仮説 アクセス解析データ 問い合わせ、営業結果 経営上の数字 目標と結果のギャップを見る このギャップの分析＝アクセス解析の一つ 結果だけではない 41

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そのコンテンツは 何のために用意するの？ どういう人に見てほしい？ 結果どんなことが起こってほしい？ 42 仮説 目的 ターゲット ゴール 目標値 「現状把握で何を見ればよいの？（KPI）」を 考えやすくなる 具体的に決めておくべきこと（一例）

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43 マーケティングフレームワーク から考えるKPI設計 前半3つめの話

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目的とゴール、戦略などを整理 44 例：OGSM

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45 ⚫ 戦術ごとのターゲット層 ⚫ 戦術ごとの目標値 を具体的にすると ⚫ 追うべき指標 が明確になる ＝誰に ＝何を期待しているのか ＝KPI

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プロジェクト全体のゴールを意識しつつ KPIを軸に戦術の目標値を目指す 46 例：OGSM 誰 に 戦 術 ご と の 目 標 到 達 度 を 測 る 指 標 KPI 何 を 期 待 し て い る の か 何 の た め に 仮説 目的 セグ メント 目標値 全 体 の ゴ ー ル

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47 KPIは勝手に好転しない コントロールできない指標や、 推移を眺めるだけの指標はKPIではない ゴールを好転させる指標 どの指標が動けばゴールに到達するのか KPIはコントロールできる指標

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KPIにすべきは「質の指標」か「量の指標」か 48 質の指標 割り算で算出される指標 「○○率」「△あたりの○」 状況の効率、割合、比率を評価 量の指標 件数や数量の指標 「○○数」や総額金額 状況の規模やインパクトを評価 マネージャ プレーヤー マネージャ 成長期 後半 成熟期 導入期 成長期 前半 改善 連続的成長 新規事業 非連続的成長 予算 リソース 頭脳 工夫 調整 体力 立場 段階 状況 必要

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分析の視点 前半4つめの話 49

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コンバージョン 流入 成果 回遊 意向 再訪 サ イ ト 内 サ イ ト 外 集客 フォーム、カート、 アクション ファネルの意識 - ステップに分ける 50 ⚫ どの施策がどこに影響するのか ⚫ どれがインパクトがあるのか ⚫ セグメントを切る ⚫ 優先順序をつける ファネルを意識すると まずは課題を認識しやすい

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コンバージョン 流入 成果 回遊 意向 再訪 サ イ ト 内 サ イ ト 外 集客 フォーム、カート、 アクション 流入を増やす 回遊を促進させる フォーム離脱を 減らす 購入単価を上げる CPAを適切にする 会員を増やす 再訪問を促す 露出を増やす CVRを上げる 利用頻度を増やす ファネルを意識すると、課題を認識しやすい 51 特定ページへ誘導 誰が ⚫ 新規リピート ⚫ デバイス ⚫ 性別年齢 etc. どこから ⚫ ソーシャルメディア ⚫ 自然検索 ⚫ 広告 ⚫ オウンドメディア ⚫ メール

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T 推移（日、週、月、クオーター、年、etc.） トレンド 52

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B 目標値 ＋前月値、前年値、他セグメントとの比較 ★ ベンチマーク 53

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S 属性別にユーザーやセッションを分類 セグメント ユーザー ⚫ 新規、リピーター ⚫ デバイス ⚫ 会員、非会員 ⚫ 通算n回以上訪問ユーザー ⚫ 初回訪問時期 ⚫ 性別、年齢別 成果 ⚫ コンバージョンユーザー ⚫ 非コンバージョンユーザー 流入区分、意図 ⚫ 自然検索経由 ⚫ リスティング広告経由 ⚫ ディスプレイ広告経由 ⚫ 自社関連サイト経由 ⚫ メルマガ経由 ⚫ ソーシャルメディア経由 ⚫ 特定キャンペーン etc. 行動 ⚫ 特定コンテンツ閲覧ユーザー ⚫ トップページ起点訪問 ⚫ 商品ページ起点の訪問 54 ユーザー軸の分析は、デモグラ属性から行動属性が中心に

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コンバージョン 流入 成果 回遊 意向 再訪 サ イ ト 内 サ イ ト 外 集客 フォーム、カート、 アクション 流入を増やす 回遊を促進させる フォーム離脱を 減らす 購入単価を上げる CPAを適切にする 会員を増やす 再訪問を促す 露出を増やす CVRを上げる 利用頻度を増やす ファネルを意識すると、課題を認識しやすい 55 特定ページへ誘導 誰が ⚫ 新規リピート ⚫ デバイス ⚫ 性別年齢 etc. どこから ⚫ ソーシャルメディア ⚫ 自然検索 ⚫ 広告 ⚫ オウンドメディア ⚫ メール ⚫ 一般サイト etc. × TBS 全部 取り組むのは 大変

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56 網羅的にしない 重要なことを把握しよう

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マクロからミクロへ 57

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forest 森林 block 区画 tree 木 branch 枝 leaf 葉 マクロ ミクロ 「木の葉」を見る前に 「森」「木」の把握を 58

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参照サイト グループから個へ、大局から詳細へ 流入区分（チャネル）から 個別の参照元へ 参照 サイト 参照 サイト 参照 サイト チャネル ページ、ランディングページ コンテンツから個別のページへ ページ ページ ページ ディレクトリ コンテンツグループ 流入区分 ページ グループ 59

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• 集客施策の課題 • 流入母数の確保 • 集客費用 • 広告内容 • 広告メッセージと ランディングページのミスマッチ • 動線の課題 • 直帰率 • コンテンツ内容、見せ方 • フォーム到達率 • 意向への醸成不足 • 問い合わせへのつなげ方 • フォームプロセスでの離脱 • 集客コストと成果のバランス • ブランド想起 • 集客施策の露出頻度、露出間隔 • 流入経路別の ランディングページの内容 • 集客、流入 • 回遊 • 意向 • 成果 • 再訪 KPIを改善するときは、 詳細を分析 特定施策経由の CV数が増えない CVRが上がらない 60 マクロ ミクロ

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61 前半でお話ししたこと アクセス解析の考え方

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62 指標と分析軸 ページビュー数 セッション数 ユーザー数 直帰率 離脱率 ページ/セッション 平均セッション時間 平均ページ滞在時間

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Web analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of web data for purposes of understanding and optimizing web usage. Wikipedia 1. measurement 計測 2. collection 蓄積 3. analysis 分析 4. reporting 把握 63

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起きてほしいこと 期待していること 結果 起こったこと 事業戦略 ビジネスゴール サイトの役割 ユーザーシナリオ アクセス解析データ 問い合わせ、営業結果 経営上の数字 目標と結果のギャップを見る このギャップの分析＝アクセス解析の一つ 結果だけではない 64

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プロジェクト全体のゴールを意識しつつ KPIを軸に戦術の目標値を目指す 65 例：OGSM 誰 に 戦 術 ご と の 目 標 到 達 度 を 測 る 指 標 KPI 何 を 期 待 し て い る の か 何 の た め に 仮説 目的 セグ メント 目標値 全 体 の ゴ ー ル

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66 KPIは勝手に好転しない コントロールできない指標や、 推移を眺めるだけの指標はKPIではない ゴールを好転させる指標 どの指標が動けばゴールに到達するのか KPIはコントロールできる指標

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分析の視点 67

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68 今日の内容 ⚫ アクセス解析の考え方（思考の基盤） ⚫ ツール理解と基本知識（知識の基盤）

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69 Googleアナリティクスの基礎知識＋α 1. インターフェースの理解 2. 目的別に利用するレポート 3. 手法を組み合わせて見る 4. 設定は大事

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70 インターフェースの理解 後半最初の話

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基本的なインターフェース 71 1 3 4 2 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17 セグメント レポートタブ 指標グループ 5 19 16 レポートビューフィルタ プライマリディメンション セカンダリディメンション データ並べ替え 14 18 グラフに表示 20

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Googleアナリティクスは、集客 / 行動 / コンバージョン 72 集客 行動 コンバージョン

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73 コンバージョン 行動 集客 サ イ ト 内 サ イ ト 外

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74 目的別に利用するレポート 後半2つめの話 普段のモニタリングで どのようなレポートをチェックするか

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75 どんな人が訪問してきたか 誰が 「モバイルサマリー」（デバイス） 「新規とリピーター」 ユーザー＞モバイル＞ ユーザー＞行動＞

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76 どんな人が訪問してきたか 誰が 「年齢」 「性別」 ユーザー＞ユーザーの分布＞ ユーザー＞ユーザーの分布＞ ※DoubleClick Cookieなどが収集したデータ

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77 どこから訪問してきたか 訪問動機 「チャネル」 「参照元/メディア」 集客＞すべてのトラフィック＞ 集客＞すべてのトラフィック＞

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78 どのページを訪問起点としたか 訪問動機 「ランディングページ」 行動＞サイトコンテンツ＞

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79 「すべてのページ」 行動＞サイトコンテンツ＞ どのコンテンツを閲覧したか 回遊 ※コンテンツグループ機能

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80 ナビゲーションサマリー表示 行動＞サイトコンテンツ＞すべてのページ＞ ページの前後の遷移（ユーザー動線） 回遊 ※コンテンツグループ機能

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81 「目標サマリー」 コンバージョン＞目標＞サマリー ［参考］各コンバージョンの状況 成果

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82 集客 行動 コンバージョン 各コンバージョンの状況（どう回遊し、成果はどうか） 回遊、成果 流入元やキャンペーンごとの状況を見ることが多い

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「Direct」って何？ 84

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「Direct」（＝リファラーのない流入、ノーリファラー） 85 1. ブラウザーのブックマークや履歴からの流入 2. ブラウザーでURLを直接入力した流入（オートコンプリート含む） 3. ソフトウェアやアプリケーションでのリンク経由の流入 4. SSL領域［https］のリンクから非SSL領域［http］への流入 5. QRコード読み取りからの流入 6. リファラー情報送信を拒否した状態での流入 （セキュリティソフト、ブラウザー設定） 一般的な「リファラーのない流入」 ※3,4,5などは、対処すれば参照元（リファラー）は判別できる

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ただし、Googleアナリティクスの「Direct」は「特殊」 86 初回 サイト Twitter経由 → Twitter経由ですね 2回目 サイト Google検索経由 → Google検索経由ですね 3回目 サイト ブラウザー ブックマーク → リファラーがなかったので 前回のGoogle検索経由に しておきますね Googleアナリティクスの標準レポートでは、 訪問があった際にリファラー情報を持っていなければ、 過去のCookieをたどって直近のリファラー情報を利用する マルチチャネルとアトリビューションの各レポートは例外で 上記の3回目4回目の訪問は「Direct」として扱われる 4回目 サイト ブラウザー ブックマーク → リファラーがなかったので 前々回のGoogle検索経由に しておきますね

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87 手法を組み合わせて見る 後半3つめの話

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89 2つの分析軸でクロス集計 クロス集計 セカンダリディメンション機能

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ディメンションとは 90 ⚫ ディメンション： 分析軸 ⚫ 指標： データを定量化したもの ディメンション 指標

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複数ディメンションの組み合わせには、少しルールがある 91 他サイトからどのページにどれだけ流入したか、を知りたい デフォルトチャネルグループ × ページ 参照元/メディア × ページ bad good デフォルトチャネルグループ × ランディングページ 参照元/メディア × ランディングページ

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92 セグメント機能でセグメント、比較 セグメント、絞り込み セグメント機能 ⚫ ほぼすべてのレポートで セグメントを適用できる （一部を除く） ⚫ 過去に反映される ⚫ 任意のセグメントを 作成できる 任意の内容で新規作成可能

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93 セグメント、絞り込み 例：PCのトラフィック セグメントを作成してみよう

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94 セグメント、絞り込み 例：PCトラフィック ディメンション「デバイスカテゴリ」で値「desktop」を指定 PC・スマホ・タブレット別のディメンションは「デバイス カテゴリ」

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96 セグメント、絞り込み セグメント適用範囲の設定 そのGoogle IDで利用できるすべてのビュー ※ユーザー権限「共有設定」が必要 このビューのみ このビューを利用している全ユーザー セグメントはメンバー間で共有も可能

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97 セグメント、絞り込み 例：新規のスマートフォンのセッション セグメントを作成してみよう

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98 セグメント、絞り込み 例：新規のスマートフォンのセッション ディメンション「ユーザータイプ」で値「New Visitor」を指定 ディメンション「デバイスカテゴリ」で値「mobile」を指定 新規リピーター別のディメンションは「ユーザー タイプ」

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99 セグメント、絞り込み 例：スマートフォン×自然検索経由×特定ディレクトリ起点のセッション ディメンション「デバイス カテゴリ」で値「mobile」を指定 ディメンション「デフォルト チャネル グループ」で値「Organic Search」を指定 ディメンション「ランディング ページ」で特定の文字列を指定

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100 セグメント、絞り込み 例：通算5回目以上となるユーザーのセッション（常連層） ディメンション「セッション数」で値「5」以上を指定 過去から通算何回目のセッションだったのかの指定は、 ディメンション「セッション数」 リピーターはみんな 「ファン」ではない

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101 セグメント、絞り込み 例：スマートフォンでその期間に一度でも 特定ページを閲覧したことがある「ユーザー」 「ユーザー」単位で、 ディメンション「デバイス カテゴリ」値「mobile」を指定 ディメンション「ページ」で特定ページを指定 「ユーザー」単位でのセグメントも可能 ユーザー単位のセグメントでは、分析期間は最大93日間まで ユーザー軸の分析は デモグラ属性から 行動属性が中心に

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102 セグメント、絞り込み 例：特定時期にコンバージョンに至った「ユーザー」 「ユーザー」単位で、 ディメンション「セッション日」で特定の期間を指定 ディメンション「特定コンバージョン完了数」で「セッションごと」「値1以上」を指定 特定期間の行動も指定可能 ユーザー単位のセグメントでは、分析期間は最大93日間まで

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103 セグメントとクロス集計を制するものは 分析を制する

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104 比較する 比較 複数のセグメントで比較 期間で比較

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105 皆さんが その時点でやろうとしている 「アクセス解析」って何？ をまず意識する analysis? reporting?

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起きてほしいこと 期待していること 結果 起こったこと 事業戦略 ビジネスゴール サイトの役割 ユーザーシナリオ 仮説 アクセス解析データ 問い合わせ、営業結果 経営上の数字 目標と結果のギャップを見る このギャップの分析＝アクセス解析の一つ 結果だけではない 106

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107 設定は大事 後半4つめの話

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108 現状把握や分析は 「適切なデータ」でなければ 意味がない

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110 もはやハイエンドツールである Googleアナリティクスの導入は 単なるトラッキングコードの設置だけでは不十分 要件に応じた導入と設定が必要 元データがゴミであれば、 分析結果は凝縮したゴミである 当然と思っていることが計測されていなかったり 意図していないデータだったり 余計な変換がされていたりする

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111 後半でお話ししたこと ツール理解と基本知識

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112 Googleアナリティクスの基礎知識＋α 1. インターフェースの理解 2. 目的別に利用するレポート 3. 手法を組み合わせて見る 4. 設定は大事

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基本的なインターフェース 113 1 3 4 2 6 7 8 9 10 11 12 13 15 17 セグメント レポートタブ 指標グループ 5 19 16 レポートビューフィルタ プライマリディメンション セカンダリディメンション データ並べ替え 14 18 グラフに表示 20

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114 目的別に利用するレポート

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115 セグメントとクロス集計を制するものは 分析を制する

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116 もはやハイエンドツールである Googleアナリティクスの導入は 単なるトラッキングコードの設置だけでは不十分 要件に応じた導入と設定が必要 元データがゴミであれば、 分析結果は凝縮したゴミである 当然と思っていることが計測されていなかったり 意図していないデータだったり 余計な変換がされていたりする

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117 株式会社真摯 いちしま泰樹 https://cinci.jp/ アクセス解析思考と Googleアナリティクス基礎知識