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An example of the report for Google Analytics in the case of Saas application.

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This is an example of the report for Google Analytics in the case of Saas application.
これはSaas上で提供されているアプリケーションにて、コンテンツが複数(5つ以上)ある場合、どのような分析をするとよいかを示したものです。

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An example of the report for Google Analytics in the case of Saas application.

  1. 1. ○○御中 ○ ○ ○のアクセス解析による月次報告書のご提案 ~Google Analyticsを用いたコンテンツ状況とユーザビリティの向上にむけて~
  2. 2. よくあるケース: ・Google AnalyticsのPV数や訪問者数をみて、一喜一憂して終始していませんか。 △ お客様自身でなされている場合: ・PV数と訪問者数をみていればいいと思っている。 ・Google analyticsは設定済みだが、どこを見たらよいかわからずにいる。 ・そもそも、KGI/ KPIを設定していない。 専門家に頼んだ場合: ・御社のプロダクツに適合したKGI/ KPIを定めます。 ◎ ・お客様のECサイトやアプリの種類や内容に応じて、カスタマイズします。 ・サイト改修やコンテンツの改善など具体的なアクションに結びつけた提 案も含めたレポーティングをします。 2
  3. 3. 弊社のレポーティングに寄せられたお客様の声: アクセスログ解析=サイトに来るお客様の行動そのものです! 例1: ECサイト運営企業様の声: ・月次のアクセス解析のレポートから、大幅に商品を入れ替え、在庫調整 もうまくゆく様になった。 例2: 不動産賃貸運営企業様の声: ・本部サイトとアプリのKGIとKPIを設定してから、両方のバランスが良く なり、物件の問い合わせ数が昨対で伸びるようになった。 例3: 大手カタログ通販企業様の声: ・月次のレポーティングに半日以上時間を費やしてきたが、外注すること にしてから、社内会議での活発な議論に時間を割けるようになった。 3
  4. 4. 納品のレポーティングのイメージ ・アプリの概要からコンテンツの詳細、来月のKPIの予測まで。 4
  5. 5. レポート活用の流れ アクセスログのレポートの活用の仕方(Google Analyticsの場合) 1. 全体レポート 2. 詳細レポート 3.コンテンツ分析 満足度の高い平均滞在時間の算出について4.コンテンツ間の分析 5.来月予測 6.まとめ 5
  6. 6. 目次 1. アプリの概要 2.アプリの詳細 3.コンテンツ分析 4.コンテンツ間の分析 5.来月予測 6.まとめ 6
  7. 7. 0. 概要 今月(11/1-11/30)と先月(10/1-10/31)を比較して、11/10-14と11/17-21とのj期間で、訪問者数が伸びております。 好調要因はこれによるといえます。 ←今月 ←先月 11/8 Fri 11/15 Fri 11/22 Fri 11/29 Fri ※先月に比べて、PV数は551(19.2%増)と滞在時間は37秒(28.9%)増え、主要なコンテンツがその要因として考えられま す。一方、訪問者数も238人(26.%)増え、これに伴って、ユニークユーザ数も増えており、内容面でも良質と言えます。 7
  8. 8. 1. アプリの概要 今月(11/1-11/30)と先月(10/1-10/31)を比較して、新規訪問者の多く、注目されているアプリであり、好調である といえます。 ←今月 ←先月 11/8 Fri 11/15 Fri 11/22 Fri 11/29 Fri ※先月に比べて、PV数は551(19.2%増)と滞在時間は37秒(28.9%)増え、主要なコンテンツがその要因として考えられま す。一方、訪問者数も238人(26.%)増え、これに伴って、ユニークユーザ数も増えており、内容面でも良質と言えます。 8
  9. 9. 2. アプリの詳細 今月(11/1-11/30)まで30日間の曜日・祝日別のアクセス傾向(PV数と直帰率)と、 時間帯別の訪問者数を報告します。 今月のトレンド ・直帰率では、水曜日と木曜日そして日曜日が低くじっくり閲覧している状況が伺えます。逆に祝日はピンポイントで 必要最低限に使用していることが考えられます。時間帯別訪問者数では、木曜日の15時から18時がピークでよく使われ ている傾向にあります。 9
  10. 10. 3. コンテンツ分析 コンテンツ別の流入数のフローから、生きているコンテンツと死んでいるコンテンツなど3段階に分け、本来、 よく使われるものであるのに、使われていないコンテンツを見つけ出します。※11/1-11/30まで30日間 ○ △ ◎ ◎ △ △ ◎ ○ ◎ 年末に差しかかり、法人税と住民税、通信費がよく用いられている。一方で、短期借入金や自動車税はあまり使われ ていないことが判明した。 10
  11. 11. 4. コンテンツ間の相関分析 今月(11/1-11/30)まで30日間のコンテンツ間の関係の強さを可視化し、矢印(→)の太いコンテンツ同士は、よく 用いられる関係があり、コンテンツ同士の距離を近づけたり、リンクしやすくするなどの対策が考えられます。 自動車税 法人税 所得税 贈与税 短期借入金 普通預金 住民税 通信費 当座預金 ※法人税と住民税、住民税と所得税とは、双方向の関係にあることから、表示されるコンテンツの位置が近いと、ユーザに とって使いやすくなると考えられる。また、短期借入金から当座預金への関係があることから、短期借入金のアプリ内に、 当座預金のリンクが設置されているかを確認しておく必要があります。 11
  12. 12. 5. 来月KPI予測 来月12月1日から31日までの訪問者数とPV数の予測をたてます。予測されるピークの曜日をベンチマークにして、 アプリの改修などを事前に終われせておくなどの計画が立てられます。 予測値: 訪問数: 743~889 (前年同期は601) PV数: 2,448~2,791 (前年同期は2,783) 何が要因で、訪問数とPV数が上がるのかを 検討し、その時期の課題を見出し、改善を施 すPDCAを回すことが必要です。 ここで予測値が訪問数とPV数が減少する場合 は、アプリの内容とアイコンの位置を変える など、事前に対策を講じることができます。 12
  13. 13. 6. まとめ/ご提案 ・アプリの概要: 今月(11/1-11/30)と先月(10/1-10/31)を比較して、PV数と滞在時間との両方が伸びており、新規訪問者もの多 く割合を占めていることから、概ね好調であるといえます。 ・アプリの詳細: 今月(11/1-11/30)まで30日間の曜日・祝日別のアクセス傾向(PV数と直帰率)と、時間帯別の訪問者数から、 コンテンツ別の流入数のフローから、生きているコンテンツと死んでいるコンテンツなど3段階に分け、本来、よく使われるも のであるのに、使われていないコンテンツを見つけ出します。※11/1-11/30まで30日間 ・コンテンツ分析: よく使われているコンテンツ同士は、その距離を近づけたり、リンクを設定するなどの内部対策につなげられます。 ・コンテンツ間の分析: 法人税と住民税、通信費がよく用いられている。一方で、短期借入金や自動車税はあまり使われていない。 ・来月予測 予測されるピークの曜日をベンチマークし、アプリの改修などを事前に終わらせておくなどのプランニングに活用できます。 13
  14. 14. ご一緒に! データの力を前面に! 有効なレポートを、具体的な現場に、落とし込みましょう! 14

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