2012/4/27アクセス解析イニシアチブin名古屋「分析から改善のアクションへ」
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Webでの施策について分析や検証を行うにあたっての基礎的な考え方をまとめています。
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- 1. ベネッセ現場担当者の取り組み 分析から改善のアクションへ 企画・サイトの絶え間ない改善のために。 2012年4月27日 株式会社ベネッセコーポレーション 教育事業本部 次世代マーケティング部 川崎 洋
- 2. 【本日のテーマ】 「分析」をしっかりと行い 「改善」へと活かすための 3つのポイント
- 4. 4 【1】 WEB施策実行サイクルの中での「分析・検証」の位置づけ 「Plan-Do-Check-Action」サイクルにおける「Check」にあたります 【課題発見】 【企画立案】 【企画実行・制作】 【リリース】 【効果検証・分析】
- 5. 5 【2】 それぞれのパターンにおける分析・検証の考え方 【課題発見】 の場合 →「そもそもの企画（サイト）の目的が何か？」 を改めて考えたほうが良い場合があります。 その上で目的達成の「ボトルネック（障害）」を探します。 【効果検証・分析】 の場合 →企画の段階で「企画目的（サイト目的）」を明確にしておき その達成度合いとその要因となる指標を見ていきます。 ※つまり「何を」「どのように検証するか」の「何を」が明確であることが大事です。 これはどのような企画・仕事でも全く変わらないと思います。
- 6. 6 【3】 「何を」検証するか？ 「企画（サイト）の目的は何か？」から考えることが肝要です。 企画の目的 検証すべき数字 とにかく見込み客を 訪問者数 大量に集客する企画 通信講座に 入会数 入会してもらう企画 資料請求により 新規獲得リスト数 リスト収集する企画 広告媒体価値を ページビュー数 高める企画
- 7. 7 【事例1】 リスト獲得施策評価 最終的な目標をどこに置くかによって、評価・投資判断が変わってくる。 キャンペーンA キャンペーンB キャンペーンC 投下コスト 100万円 100万円 100万円 獲得数 50,000件 30,000件 20,000件 新規リスト率 5% 20% 10% 新規リスト数 2500件 6,000件 2,000件 リスト獲得単価 ¥400 ¥167 ¥500 リスト内入会率 5% 10% 40% 入会数 125件 600件 800件 ⇒仕事が過度に分解されると、見誤ることがありうる
- 8. 8 【事例2】 ゴール設定が難しいサイト例 【コーポレートサイト】 【ポータルサイト】 やはり 「サイト目的を何に置くか」が基本。
- 10. 10 ラーメン屋さんの場合 人数 売上 × 単価
- 11. 11 【4】 中間指標を考えてみる 最終目的の指標を因数分解してブレイクダウンしていきます。 ※例えば「入会申し込み」が企画目的の場合。 自社サイト経由 サイト 訪問者数 ・バナー経由 他社サイト経由 ・メール経由 ・検索サイト経由 申込者数 × コンテンツA ： ※「コンバージョン数（CV）」 と呼んだりもします。 サイトでの コンテンツB クロージング率 ※「コンバージョンレート（CVR）」 と呼んだりもします。 コンテンツC
- 12. 12 さっそくやってましょう！ 3min ①担当しているサイトについて、最終目的の 指標を明確にし、因数分解してみましょう。 ※サイト運営を行っていない方は、「ＥＣサイトの売上」を 目的とした場合を想定し、課題に取り組んでください。 2min ②作成した因数分解の図について 隣同士で発表してみましょう。
- 13. 13 【ワーク】 企画目的の指標を因数分解する ■目的＝ 目的 ×
- 14. 14 【5】 因数分解から考える 企画目的を因数分解し「障害」要因や「改善ポイント」を考える ■目的＝「入会申し込み」 訪問者を増やす？ 自社サイト経由 サイト 訪問者数 他社サイト経由 申込者数 × コンテンツA サイトでの クロージング率の高い コンテンツB コンテンツに誘導？ クロージング率 クロージング率を コンテンツC 上げる？
- 15. 15 【6】 WEBサイトの企画観点 WEBサイト（企画）を構造化すると以下のようになります。 ※TOPページ以外から ②サイトへどう集客するか？ 訪問することもある ①サイト目的は何か？ （認知・アクセス手段） （商品購買？店頭誘導？） WEB広告 雑誌広告 CM TOP 検索サイト 申し込み 教材・DM告知 完了画面 フォーム 自社サイト ③サイト設計/コンテンツをどうするか？ サイトから離脱
- 16. 16 【7】 WEBサイトの検証観点（分析MAP） この構造に合わせて、以下のように検証していきます。 ④どのページが見られているか？ ②どこから何人訪問しているか？ ⑤どのページが目的に貢献しているか？ ①何人を「サイト目的」と ③どんなKWで訪問しているか？ ⑥どのページがボトルネックになっているか？ 設定したことに導けたか？ WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、50人がAction （コンバージョン率5%） ※「コンバージョン率」＝訪問者のうち、サイト目的を達成した人数の割合（例：「申込完了者数/総訪問者数」）
- 18. 18 【1】 数字を見ていく上でのコツ ①まず「大きな塊での数字」から見ていく。 →瑣末な数字からみない。全体の数字を見ないと大勢を見失う。 ②種別などでざっくり切り分けて、大きく特徴のあるところを見る。 →「こうでないか？」という仮説を元に、数字を切って意味合いを探す。 （でないと、延々と見なくていい数字を見るハメになる。） →そこだけ凹んでいる、そこだけ飛び出ている、など、「おや？」というところを探す。 （そして、さらにその部分の数字を切る。） ③その数字の意味合いを他との比較などで捉える。 →何の数字と比べれば意味合いが見出せるのかをよく考える。 昨月・昨年との比較（時系列）、他のラインとの比較・・・など。
- 20. 20 【事例１】 リスト施策評価 施策別で切って、「構造を把握」することで要因が見えてくる。 （この場合、数字の意味合いは「昨年数字」と比較して見出している） 30 25 新 規 リ 20 ス ト 15 率 （ ％ 10 ） ※ ※ 昨 昨 5 年 年 未 未 実 実 施 施 0
- 21. 21 【事例１】 リスト施策評価 さらにリストの年齢別でも切ってみたことで、新たな問題発見のきっかけとなる。 →思い当たる節を探った結果、「他部門施策とのカブリ」に気付いた。 60 50 新 規 リ 40 ス ト 30 率 （ ％ ） 20 10 0
- 22. 22 【事例２】 サイト訪問者数 概要では良い数字が、深堀すると実は重要な課題を内在していた例。 伸びている要因が何かを探すべく、時期的な特性がないか分解してみる。 （単位：万） XXサイト訪問者数推移 900 800 700 600 500 400 300 200 100
- 23. 23 【事例２】 サイト訪問者数 山谷があまりに不自然なため、「突出月」をさらに種別に分解してセグメントでみると 実はあまり楽観視できない状況であることが明らかに。 XXサイト訪問者数推移（月別過去3カ年）
- 24. 24 【補足】 その他の心がけ ●数字はグラフにして見る。 →視覚的にみないと「気付かない」 ●数字は仮説を持って見る。 →仮説が数字を見る「切り口」。仮説を元に数字を切る。 ●数字は疑って見る。 →表層的な結果に対して「本当にそうか？」を追求すると 新たな事実に気付くことがある。 ●「割合」と「実数」の両方で見る。 →でないと影響度を見誤る。 ●「どの程度の精度が必要な数字なのか」を認識しておく。 →「桁が違わなければよい」という程度のときに、 必死に時間を掛けて、正確に出そうとしても意味がない。（スピードのほうが重要） ●結果が「誤差」でないことを確認する。 →統計上、誤差ではないか検定をかける。
- 26. 26 【補足】 参考図書 ＜数字の見方の基本＞ １．全体の数字をつかむ ２．大きな数字を間違わない ３．ビッグフィギュア（大きな位の数字）を見る ４．大切な小さな数字にはこだわる ５．（数字の）定義を正確に知る ６．時系列で見る ７．他と比較する http://www.amazon.co.jp/dp/4887596219
- 28. 28 【1】 アクセス解析の限界 ユーザーの動きを確実に追えるため万能なように思えますが、 アクセス解析では検証が難しいこともあります。 【アクセス解析からわかること】 ●どのくらいの数のユーザーが利用しているか（何人が訪問し、何回ページを見たか） ●訪問後のユーザーの動き（どのような順序でページをみて、どこでサイトを去ったか） ●サイト目的に訪問者の何%が到達したか？ 【アクセス解析ではわからないこと】 ●訪問者の属性（性別、年齢、年収など）ごとの動き ●ページを見た際のユーザーの心理的な変化 （「購買意向度の変化」「コンテンツの満足度」など） ※アンケート調査やインタビューを交えたユーザーテストなどにより 明らかにしていく必要があります。 ⇒すべての検証をアクセス解析で行うのは不可能なので、 他の検証方法・調査と組み合わせることが重要です。
- 29. 29 ※事例は配布資料では割愛
- 31. 31 分析から改善へとつなげるためのポイント ① 数字だけではわからない・動かない。 →数字はあくまで気付きを与えてくれる「きっかけ」 →「お客さまの生の姿」が最大の説得材料 ② 定性/定量情報をうまく組み合わせる。 →ユーザー観察調査で仮説を立ててから分析すると早い →定性情報を数字で裏付けて、説得力を与える ③ ツールはケース・バイ・ケースで組み合わせ。 →標準化にこだわりすぎず、ツールの特性を生かす →ツールありきではなく、「検証したいこと」で選ぶ
- 32. 32 本日のまとめ
- 33. 33 【本日のまとめ】 ①指標は「企画目的（サイト目的）」から考える ②数字の扱い方に気を付ける ③分析ＭＡＰ（自分の担当サイトに当てはめて使えるフォーマット） ④アクセス解析を他の手法との組み合わせる 【企画目的の因数分解】 【分析MAP】
- 34. 最後に
- 35. 答えは常にお客さまの中にある
- 37. 37 【補足】 WEBサイトの検証観点（分析MAP） このフレームワークに沿って分析をしていきます。 ④どのページ見られているか？ ②どこから何人訪問しているか？ ①何人を「サイト目的」と ⑤どのページが目的に貢献しているか？ ③どんなKWで訪問しているか？ 設定したことに導けたか？ ⑥どのページがボトルネックになっているか？ WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、50人がAction （コンバージョン率5%） ※「コンバージョン率」＝訪問者のうち、サイト目的を達成した人数の割合（例：「申込完了者数/総訪問者数」）
- 38. 38 【補足】 アクセス解析でよく出てくる指標・用語 最低限この５つをおさえましょう。（特に 「訪問者数」 「CV/CVR」 「直帰率」） □PV（ページビュー/PageView） ・ページが見られた回数（アクセス回数） ・一人が複数回数アクセスしてもその回数分だけカウントされる。 □セッション数（訪問者数） ・そのページを訪問した人の数。 ・1回の訪問で同じページを複数回アクセスしても、1回しかカウントされない。 □コンバージョン数・率（CV/CVR） ・サイト訪問者数に対して、目的を達成した人の数。 ・例えば資料請求キャンペーンサイトの場合だと 「資料請求申込み完了数÷キャンペーンサイトの総訪問者数」 □離脱・離脱率 ・離脱とはそのページを見た後にサイトを離れていってしまった人。 ・離脱率は「離脱数/そのページの訪問者数（※PVの場合もあり）」 □直帰・直帰率 ・直帰とは訪問したページを1ページだけ見てすぐ離脱すること。 ・直帰率は「直帰数÷そのページを入口とした訪問者数」
- 39. 39 【補足】 アクセス解析でよく出てくる指標・用語 先程の分析MAPでいうと・・・ 【コンバージョン（CV）】 【セッション数（訪問者数）】 【離脱・直帰】
- 40. 40 【補足】 分析の観点①：サイト全体の評価（利用度） サイトがどの程度利用されているかを調べます。 ①何人がサイトを訪問しているか？ （セッション数） どのくらいの人がどのくらいサイトを見ているか（規模） ②何ページ閲覧されているか？ （PV数） ③1訪問あたり何ページ閲覧されているか？ （回遊率） これが低い場合、訪問者はすぐサイトを去っている ④1訪問あたりの滞在時間は？ （滞在時間） （→目的まで到達できてない） ⑤1ページ見ただけでサイトを去った人は？ （直帰率） これが高い場合、目的まで到達できてない。 WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、50人がAction （コンバージョン率5%）
- 41. 41 【補足】 分析の観点②：サイト全体の評価（目的達成度） 元々、サイト企画を実行することにより達成したかった目的が どの程度実現できているかを調べ、企画実現度を検証します。 WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、50人がAction （コンバージョン率5%） ①「サイト目的」と設定したことに何人導けたか？（コンバージョン数） この値が高いほど企画実現度の高いサイト ② サイト訪問者の中での目的到達率は？（コンバージョン率） （サイト評価上、非常に重要な指標）
- 42. 42 【補足】 分析の観点③：ページ別分析（コンバージョン分析） 「どのページにユーザーが訪問しているか」 「どのページが目的達成のために貢献しているか」 「新しく作成したページ/改訂したページの貢献度合い」を調べます。 ①どのコンテンツが見られているか？ 訪問者の多いページは （ページごとの訪問者数） 「ニーズが高い」or「訪問者を送りこめている」 ②どのコンテンツがコンバージョンに貢献しているか？ コンバージョン率の高いコンテンツを投入することが （ページごとのコンバージョン数・率） サイトの目的達成度を高めることにつながる WEB広告 ●●人 40人 2人/5% 雑誌広告 ●●人 1人/10% CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 1人/3.3% フォーム 完了画面 ●●人 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 ※例えば「コンバージョン率は高いが訪問者数が少ないコンテンツ」がある場合、 1000人が訪問して、50人がAction そのコンテンツへの誘導を強化することでサイト全体のコンバージョン数を増やせる可能性がある。 （コンバージョン率5%）
- 43. 43 【補足】 分析の観点④：ページ別の分析（入口分析） 訪問者が「どこから訪問してるか」 「どのページを入口にして訪問してるか」を調べます。 ①どこから何人が訪問しているか？ ①どのページが入口になっているか？ ②最終的にコンバージョンしているルート ②最終的にコンバージョンしている入口はどこか？ （有効ルート）はどこか？ WEB広告 ●●人 10人 40人 1人/10% 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 2人/5% ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、5人がAction （コンバージョン率5%） ※検索サイト経由の訪問者が増えたため、もはやTOPページから訪問しているとは限らない。
- 44. 44 【補足】 分析の観点⑤：ページ別の分析（出口分析） 訪問者がどのページで脱落しているか（ボトルネック）を調べます。 WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 10人 自社サイト ●●人 10000人 1000人10人/33% 200人 1人/10% 50人 1000人が訪問して、50人がAction ①サイトの中のどこでユーザーが去っているか？（出口はどこか？） （コンバージョン率5%） ②訪問者が直帰しているページはどこか？ ※「直帰」とは「訪問後その1ページだけ見てサイト外へ離脱する人」 たくさん訪問されているのに離脱・直帰しているページを優先的に改善していきます。
- 45. 45 【事例１】 キャンペーンサイト評価 最終目的までの「漏れ」を見ていくのが基本。 検証MAPに沿って「訪問経路」「訪問者数」「申込完了数/率」を見ていきます。 またページ毎に分析する場合は「コンバージョン貢献コンテンツ」「離脱・直帰ページ」の特定。 離脱 離脱・直帰 離脱 バナー広告A ●●人 バナー広告B ●●人 紹介ページ【A】 メール広告A ●●人 申込 メール広告B 完了 ●●人 アフィリエイト 紹介ページ【B】 ●●人 検索経由 申し込みフォーム ●●人 キャンペーンTOPページ 訪問経路 （多くの場合「ランディングページ」） 紹介ページ【C】 1000人 200人 100人 この流れの「どこで脱落しているのか？」「どこを通るとコンバージョンしているのか」を見る （ランディングページの直帰率も重要）
- 46. 46 【まとめ】 WEBサイトの検証観点（分析MAP） 迷ったらまずこのような図を自分で書いてみます。 ④どのページ見られているか？ ②どこから何人訪問しているか？ ⑤どのページが目的に貢献しているか？ ①何人を「サイト目的」と ③どんなKWで訪問しているか？ 設定したことに導けたか？ ⑥どのページがボトルネックになっているか？ WEB広告 ●●人 40人 雑誌広告 ●●人 CM TOP 10人 ●●人 200人 検索サイト 申し込み 完了画面 ●●人 フォーム 30人 自社サイト ●●人 10000人 1000人 200人 50人 1000人が訪問して、50人がAction （コンバージョン率5%） ※「コンバージョン率」＝訪問者のうち、サイト目的を達成した人数の割合（例：「申込完了者数/総訪問者数」）