アクセス解析の悩み – ウェブ担当者通信 https://webtan-tsushin.com ウェブ担当者通信は「知るべきことを知る」「わかる」「できる」をコンセプトにした、日本初のSEO、PPC、マーケティングなどを扱うWebディレクター向け実践専門サイトです。 Sun, 11 Feb 2024 11:11:35 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=4.7.29 データ解析の未来 – 望むすべての人にデータによるインスピレーションを- https://webtan-tsushin.com/next_20220531_qa_inspiration Tue, 31 May 2022 06:29:32 +0000 https://webtan-tsushin.com/?p=25137

（※本記事はメルマガ週刊！ウェブ担当者e通信（5/25送付）のものを一部修正して公開しています)

QAアナリティクスがver3.0にアップデートしました。

▼QA Analytics – QAアナリティクス – – WordPress プラグイン | WordPress.org 日本語
ja.wordpress.org/plugins/qa-heatmap-analytics/

この動画を見てもらうとわかりやすいと思います。関西の人には馴染みのある形だと思います笑。
▼QAアナリティクスの画面イメージ。WordPressがある時 （※音がでます）

森野さんからはTwitterでこんなご意見をもらっています。

実際私も今はQAをメインで使う感じになっています。

…で、QAを使ってどう改善すればいいの？

QAはアナリティクスを触ったことがない人でも使えるように考えて作っています。
じゃあその先に何が待っているのか。

森野さんだけじゃなく、松尾さんはじめ凄腕のマーケッターの人とも話すのですが、やはり今後は「使い方をもっと知りたい」というニーズが出るという見解は一致しています。

「データ解析ノウハウを学んで、自ら改善していけるようにしたい」ということですね。

データ解析ノウハウを学ぶには

ではデータ解析ノウハウはどう学べばよいのでしょう？

書店にいけばGoogleアナリティクス本もたくさん出ていますし、ウェブ解析士協会さんもありますし、a2i(アナリティクスアソシエーション）さんもあります。
また統計的な学習では回帰分析とかもあります。いくつか本を読んだことがある人も多いのではないかと思います。

とはいえ、データ解析にはなかなか解決できない２つの根本問題があります。

  1. 時間がない問題
  2. 社内で勉強してもらう必要がある問題

これはずっと解決できない問題ですから、別の究極の質問に変えた方がいいと思うのです。

「より短い時間で、誰がどうすれば上手にデータ活用できるの？」と。

ワークマン事例から「より短い時間で上手にデータ活用」を学ぶ

ワークマンは近年売上を伸ばし続けていますが、エクセル経営で有名です。

▼ ワークマンが駆使する「自作エクセル」を初公開　データ経営の要 xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00599/00004/

これが一つの回答になるかもしれません。なんといっても社員全員がExcelを使って自主的に考えて動いているわけですから。

では彼らはどうやったのか？記事から抜粋するとこんな内容でした。

前提

ワークマンはほぼフランチャイズなので、全社員≒本部の社員というイメージです。

扱うデータ

品揃えと売上の関連データ

教育方法

社員全員がExcelでデータの使い方研修を3年間受ける。講師は社員

  • 1年目：商品分析システムの使い方
  • 2年目：Excelの使い方
  • 3年目：データ加工方法

結果

  • 本部スーパーバイザーの加盟店に対する提案力向上（数字があるので説得力が増した）
  • 部署別の経営会議に幹部も参加．数値を中心に議論
  • トップダウンから並列な関係へ

データ活用の肝は「フィードバック」

私がワークマン経営でどの企業でも真似できるなと思ったのは下記2点です。

  1. 見るデータを絞る
  2. 社員がみんなに教える

データ解析とは、つまるところ市場からのフィードバックを得て、各自が独りよがりにならずに着想することに価値があると私は考えています。

なんでデータ解析をしないと不安になったり問題になるかというと、市場からのフィードバックをまったく無視して独りよがりの施策をしてしまうからで、それは外す確率が高くなります。
「今の方向性があっているのか？」の確証もずっと持てません。体重計のらずに手当たり次第にダイエットするのと一緒というか。

これが全員がデータ解析を学ぶ大きなメリットで、統計とかそういうのは関係なく「市場からのフィードバックをもとに独りよがりにならず考えようよ」ということなんですよね。

ですので究極の質問「より短い時間で、誰がどうすれば上手にデータ活用できるの？」に対しての答えは

  • まず見るデータを絞って
  • みんながデータからフィードバックを得て
  • それぞれの立場で着想できたらよい

が正解だと思っています。

QAが目指すモノ

1年前のnoteにも書いたのですが、QAのコンセプトはまさに上記です。

▼データの‟分析”はもうやめよう。WordPress無料プラグイン「QA Heatmap Analytics」が実現するこれからのWebマーケティング note.com/qateam/n/nfd612fa7822d

今QAで頂いている意見は、地味ですが、それを反映できているのかなと思います。

  • UIが見やすい
  • 「伸びているランディングページ」が、見れるのが良い
  • 各指標の数値をページ遷移なしで見れるのでGA4に比べてストレスがない
  • 数値やグラフの期間表示が早く、これもGA4よりストレスがない

望むすべての人にデータによるインスピレーションを

最後はQAへの想いを。

noteにも書きましたが、私は一部の人だけがデータを見る文化を変えたいと思っています。

データを見る側の人も孤独になるし、見ない側の人は独りよがりになりやすいし、共通認識も生まれづらい。ついでにそうやって日本全体もIT貧乏になっていき、誰もハッピーではありません。

日本人には底地があると思います。多くの人がデータを使えるようになれば、それはもっとすごくなると信じています。

今の黒船信仰が強いまま、特にこのタイミングで何も起こらず「GA4を学べないやつはダメだ」なんて気風のままでいけば、おそらくデータを使える人が限られたままになってしまうどころか、多くの人がよりデータを見なくなります。
せっかくワークマンが魔法ではない誰でもできる秘訣の一つを教えてくれているのに、これはあまりにもったいないと思っています。

データツールは別に一つじゃなくて、ExcelとTableauを同時に使ってもいいし、GA4とQAに関してはむしろ同時に使ってもらった方がいいです（私達もそうしています）

QAの目標は最初から変わっていません。

「望むすべての人にデータによるインスピレーションを」

小さな会社で作っているので、まだまだ全然及ばないことが多いですが、森野さんの力も借りて、一歩ずつ日本から世界に誇れるツールにしたいと思っています。

IT後進国とバカにされるけど、日本だって底力は世界に負けていない。
そういえるようになりたいなぁと思います。

裏話：QAはマーケティング的には失敗

ちょっと最後にこっそり裏話を…

QAはマーケティング的には失敗しています（苦笑）

なぜかというと、先ほどのお客さんの意見をみてもらうとわかるのですが「速度が速くてストレスがない」など、バーンと機能比較表に出るようなキャッチーな特徴がありません。
よくマーケティングで言われるように「使ってみないとよくわからない商品」は、キャッチーではなく拡散しづらいのでとても難しいです。

更に悪いことにQAは「誰でもすぐに使えて分かりやすい」を目指しているため、「使い方がわからないツール」でもないので書くことも少なく、わざわざブログで説明を書いてくれる人も少ないです。

もう一つおまけに「緊急で使う必要性を感じない」商品です。これも問題。

実際我々はこれで苦労しているので、もし何かサービスや商品の販売で苦労している場合、ぜひ上記に当てはまっていないかチェックされることをオススメします（苦笑 ← 2回目）

ただ本格的に今年は社内でデータ活用をするんだ！と思っている方向けには、強い味方になれる自信があります。
実際、QAを使うことで、下記のように大きく売上を伸ばしたブロガーさんがいらっしゃいます。

  • 毎月4万円 → 毎月140万円
  • 毎月7万円 → 毎月200万円

収入が１桁から３桁になり、法人を設立されたり副業から本業に独立されました。「このツールは正直広めたくない」とまで言われています（困るけど）。QAはこのあたり含め森野さんに入ってもらって、一緒に広めていくような活動を今後していく予定です。

QAはひっそりとキャンペーン中です

7/31までQAはひっそりキャンペーンをやっています。
quarka.org/plan/

法人の方で「今年こそデータ解析の文化を社内に！」という方には、プラチナパックを検討してもらうといいかなぁと思います。
なぜかというと、プラチナパックには「法人サポート」がついているのですが、サポートとは、データ活用のご相談にのるプランです。

そして今回が初めての一期生なので、内容が悪く言えば手探りなんですが、よく言うとお客様と相談しながらになるので、必然的にカスタマイズ性が高くなり手厚くなります。
つまり言葉を変えると年間のデータ解析コンサルティング+ヒートマップ全ページ自動取得でトータル年間5万円って感じなんですよね。

…と、あまり書くと我々側がサポートでパンクするかもしれないので、ひっそりですが、そんな内容なので宜しければぜひ。

]]> ITPとIDFAの利用制限によるGoogle Analyticsやアクセス解析への影響（iOS 14） https://webtan-tsushin.com/itp-idfa-google-analytics Wed, 14 Oct 2020 05:49:07 +0000 https://webtan-tsushin.com/?p=22162

※以下の記事は2020年10月14日時点の情報を元に記載しています。今後アップルなどの方針に変更がある可能性もあります。

ITPとIDFA利用制限がGoogleアナリティクスに与える影響

そもそもITPやIDFAって何？

ITPはIntelligent Tracking Preventionの頭文字。日本語訳すると「賢く（怪しい）計測を防ぐ」みたいな意味でしょうか。Googleアナリティクスも最近は怪しい対象になってしまったため影響を受けています。

IDFAはIDがメインの単語でIdentifier for Advertisersの頭文字。ITPとは全く別物です。直訳すれば「広告のための識別子」であり、アプリの広告計測に使われている端末固有のIDのことです。

この2つについては後ほど詳しくご説明します。

最新のITPによるGoogle アナリティクスへの影響

結論から言うと影響があります。具体的には下記です。

  • ITPはiOS（iPhoneなどが採用するOS）の機能で「第三者の追跡サービスである」場合に発動する
  • Google アナリティクスは第三者の追跡サービスと認定されているため、ITPの対象となっている
  • ITPが発動すると7日間、もしくは24時間でGoogleアナリティクスのCookieが消える（流入経路によって違う動き）
  • Cookieが消えるので、Googleアナリティクスリマーケティングに影響がある
  • Cookieが消えたあと再訪問しても、新規ユーザーのアクセスとして記録される

iOSのデータを見る時は注意が必要ということですね。

IDFA利用制限によるGoogle アナリティクスへの影響

こちらは結論から言うとありません。 ただしGoogleアナリティクスではなく、アプリ計測を考えた広義のアクセス解析という意味では影響があります。

ITPやIDFA利用制限がなぜ話題になっているの？

結論をまずお伝えしましたが、それだけでは、ITPやIDFAについて木を見て森を見ずです。 ITPやIDFA制限は主にiPhone（他Apple製品）に関する制限なのですが、いまいちよくわからないという人も多いと思います。

そこで、今回は特にアクセス解析分野の観点から、ITP及びIDFAの利用制限とはいったい何なのか？その影響を簡単にまとめてみたいと思います。

Apple製品ではプライバシーが強化され続けている

2017年6月5日のWWDCにおいてAppleが発表したITP（Intelligent Tracking Prevention） は、サードパーティCookieのサイト超えトラッキングを防止する機能で、サイト超え広告配信を行っていたベンダーに衝撃を与えました。

それから3年、2020年6月22日のWWDCで発表されたiOS 14では、さらなるプライバシー強化が行われ、ITPのみならずIDFA(Identifier for Advertisers)と呼ばれる広告主向けの端末情報取得にもユーザーの許可がいるようになっています。

そもそもアップルは何がしたいの？

そもそも、アップルは何がしたいのでしょうか？ アップルはプライバシーについてとても重視しており、見たことがある人も多いとは思いますが最近ではCMまでやっています。

10月14日午前2時からのiPhone12が発表されたAppleEventでもセキュリティやプライバシーの話が本当に多かったです。

GAFAの中でも、Appleだけはユーザーの個人データを保持せず、プライバシーを重視するポジションを打ち出しています。

www.apple.com/jp/privacy/

上記のページにはっきりと「Safariは追跡者からあなたを守ります。インテリジェントトラッキング防止機能（つまりITP）がインターネット広告から追いかけられないようにします」と書いてあります。

つまりアップルは、ユーザーが不快な広告（少なくともアップルはそう思っている）に追いかけられないように配慮したいと思っているということです。

推測の域を出ませんが、アップルがプライバシーを重視するのには下記の理由があるように思います。

  • 企業ポリシー（もともとロックで自由を愛する企業）
  • 勝てるポジショニング（AppleはGAFのようにデータを取得せずとも成立するビジネスモデル。エッジコンピューティング型）
  • GDPRなどの個人情報保護の流れ（対立して制裁をうけるのは避けたい）

なんとなくですが「機械は各個人のために、その個人のプライバシーを守りながら働くべき」というポリシーを感じます。 GAFAの中でも特殊ポジションです。

そもそも我々はなぜユーザーを把握（トラッキング）したいの？

Appleの思惑とは別に、多くのインターネット企業は各個人の情報をなるべくたくさん欲しいと思っています。

もし個人の趣味や誕生日などが詳細にわかれば、その人向けにカスタマイズした案内（広告）を届けることができ、結果的に購入率があがる可能性が高いからですね。

これってテクノロジー企業が行うと気持ち悪いような気がしますが、今まで保険の営業さんなどが普通に行っていたようなことです。 追っかけ広告は気持ち悪いですが、仲の良い営業さんから誕生日に電話がかかってくると嬉しかったりしますよね。

こういった行為自体についてはAppleも頑なにダメだとは思っていないようで、問題は「ユーザーの許可なく情報を収集していること」と捉えているようです。GDPRでもユーザーの許可なくCookieにユーザーの推測につながる情報を保存することは禁止しています。

どちらが良いのか？についての論争は平行線を辿ると思いますのでここでは避けますが、こういった事情があるという前提でiOS14に搭載されているITPとIDFAについてそれぞれまとめます。

ITPについて

ITPは「ユーザーを追跡するCookieなど」への対策

ITP（Intelligent Tracking Prevention）は第三者の追跡を防止するブラウザの機能です。iOSやMacなどに搭載されています（※）。 「サイト超えトラッキングを防ぐ」という命名でデフォルトでONになっています。

アプリで利用するWK WebView classにも適用されるためiPhoneのChromeなどサードベンダーのブラウザにも適用されます。

このITPがオンになっていると、「このサイトはデータ収集している（サイト超えトラッキングしている）」という怪しいドメインに対してJavaScriptで発行されたCookie情報をブロックします。

上記の怪しいドメインの分類はAI（機械学習）で行われていますが、イメージを掴むために大雑把にいえばITPは、GoogleやFacebookなどサイト超えして情報を収集している第三者に、サイト閲覧者の情報を渡さないための機能です。

※ ITPはアップルだけではなくWebkitの仕様です
ITPは実はAppleだけのものではありません。WebkitというAppleが中心となって開発されているオープンソースのHTMLレンダリングエンジン群の仕様で作成されており、このWebkitはプレステなどのゲーム機にも利用されています。

そのWebkitに搭載されている機能の一つがITPです。

▼Intelligent Tracking Prevention -Webkit（英語）
webkit.org/blog/7675/intelligent-tracking-prevention/

余談ですがWebkit開発には以前Googleも積極的に参画していましたが、やはり開発方針の違いがあり、離脱はしていませんがGoogleがメインで関わるのはBlink/ChronimumというWebkitから派生したプロジェクトになっています。

ITPの影響を受けるのは？

ITPはもともと「ユーザーを追跡する第三者のCookie」を排除しようとしており、JavaScriptで発行されたCookieを対象にしています。従ってPHPなどでCookieを発行できる（つまり自社サーバーでCookieを生成できる）場合は対象になりません。※サーバー側でCookieをセットする場合はJavaScriptで書き換えられないようHttpOnlyとSecure属性の付与が推奨です。webkit.org/blog/8613/intelligent-tracking-prevention-2-1/

しかし、より根本的には「許可なくユーザーを追跡しようとする第三者を排除」しようとしています。 その目的のためITPは段階的にアップデートされており、その度にCookieや代替手段の利用制限が強化されています。

この進化の過程で、上述のようにGoogle Analyticsも対象になりました（※）。

Googleアナリティクスは我々のサイトの計測を行っていますが、やはり第三者による計測で、かつJavaScriptを使ってCookieを発行しています。つまり思いっきりサイト超えトラッキングをしています。

そのため対象になってしまうのです。

※WebkitのITPは仕様の説明なので、実際のiOSへの実装はバグなども含めて違っていたりします。 細かい検証はこの方がやってくれているので参考になると思います。

▼ITPの変遷・最新の仕様と挙動の違い／対策の必要性と方法 -marketechlabo www.marketechlabo.com/itp-latest

GoogleアナリティクスへのITPの影響

冒頭でもお伝えしましたが下記になります。

  • ITPはiOS（iPhoneなどが採用するOS）の機能で「第三者の追跡サービスである」場合に発動する
  • Google アナリティクスは第三者の追跡サービスと認定されているため、ITPの対象となっている
  • ITPが発動すると7日間、もしくは24時間でGoogleアナリティクスのCookieが消える（流入経路によって違う動き）
  • Cookieが消えるので、GoogleアナリティクスではiPhoneユーザーを追跡できなくなる
  • 従って、Cookieが消えたあと再訪問しても、新規ユーザーのアクセスとして記録される
  • Cookieが消えるので、Googleアナリティクスリマーケティングができない

これ以上の影響が考えられるかどうかはわかりませんが、ITPの根本目的がプライバシー保護である以上、極端な話、第三者のGoogleを頼った場合、まったくデータ収集が行えなくなる可能性も0ではないかも知れません。

ITPへの対策は？

ITPへの対策はCNAMEクローキングなど様々な情報が出ていますが、あまりテクニックに走ると本質を見失います（SEO対策における「キーワードを詰め込め！」などと一緒です※）。

ITPの根本はアップルがプライバシーを重視して「許可なくユーザーを追跡する第三者」を排除しようとしていることであり、第三者はいつかバレます。その観点に立てば、Googleなどの第三者を（少なくとも表向きには）排除して自社内に解析サーバーを立てるしかありません。

この目的で出てきたのが、最近話題になったGoogleタグマネージャーのサーバーサイドタグです。サーバーサイドタグの仕組みをざっくりいうと、自社内に解析サーバーをたてて、そこからデータをGoogleアナリティクスなどに分配するという仕組みです。表向きは第三者が絡まず、裏で第三者にデータを配信するため、ITP対策になります。

しかしおわかりの通りGCP（Googleのレンタルサーバー）を別途借りる必要があるためお金もかかるし、そもそもサーバーエンジニアがいないと構築の難易度が高いです。

もっと手軽にということであれば、我々が開発しているワードプレスのプラグインQA Heatmap Analyticsを活用してもらう手もあります。こちらであればワードプレスにプラグインをいれるだけで、自動的に自社解析サーバーを構築でき、データ収集を行えます。裏でデータを配信するわけでもないので元々のITPポリシーとしても合致します。

最後にもお話しますが「そもそもユーザーを特定するための追跡って必要？」という観点は忘れたくないと思って我々はツールを開発しています。その点で自社のスタンスによって対策（そもそも対策するかどうかも含め）はわかれてくると思います。

※実際、CNAMEクローキングへの対策は現在開発中のWebkitにて行われていますので、そのうちiOSに搭載されるでしょう。

IDFAについて

IDFAは広告向けのiOSデバイス固有ID

IDFA(Identifier For Advertising)はITP（Intelligent Tracking Prevention）とI繋がりで名前に関連を感じなくもないですが、IDとIntelligentなのでまったく別物です。

IDFAはアプリが取得できる端末固有IDです。なんのために存在しているかというと、For Advertisingが示すようにアプリ開発者が広告効果の計測や広告表示を行うために存在しています。

つまり「広告のために端末（個人）を特定する」という現在のアップルのポリシーと対立するような仕組みをアップルが作っていたということになります。

IDFAの取得制限がかかる（ユーザー許可制に）

もうおわかりだと思いますが、このIDFAはAppleの現在のポリシーにあわないため、大幅に制限がかかることになりました。 具体的には「ユーザーが許可を出さないアプリにはIDFAは教えない」という改定です。

そもそもアプリの広告のために「取得OK」を押す人はいないでしょうから、ほとんどのアプリでIDFAはほぼ取得できないと考えた方がいいでしょう。

つまり、各アプリ開発ベンダーはiOS搭載機器に関して、個人を特定することができなくなったのです。

IDFA制限によるGoogle Analyticsやアクセス解析への影響は？

そもそもWebサイトのみの分析を行うのであれば、アプリも開発していないでしょうしIDFAを取得することはなかったと思いますので、影響はありません。もちろんGoogle アナリティクスにも影響はありません。

つまりIDFAの影響はアプリを開発していたベンダーに限られます。 これは自社アプリだけでなく、アプリ分析も含めて個人のターゲティング精度をあげていた広告配信業者やアクセス解析業者も対象になります。

想像の通り、Google、Facebook、Twitter社などはアプリを出していますし、そのアプリも計測して個人を特定していますので、もろに影響をうけます。つまり彼らのアプリ広告の配信精度が悪くなったり、アプリインストールのコンバージョン計測数に欠損が生じる可能性が極めて高いです。

広告についての影響は、アナグラムさんのブログが参考になります。
anagrams.jp/blog/impact-of-ios-14-on-operational-ads/

最後に。そもそも追跡ってどこまで必要？

以上、ITPとIDFAに関して主にアクセス解析の観点で書いてきました。

個人的にはICT業界って毎回3文字の新しい言葉が出てくるので辟易する部分もありますが、仕事なので覚えないと仕方が無いですね（苦笑）

さて、この問題は昨今の個人情報保護の高まりに関連しているのは間違いありません（もっと大きな流れでいうとデジタルと人間というテーマだと思いますが、それは本題とはそれるのでやめておきます）。

Appleはこの点においてプライバシー重視の立場を明確にしてきて、それはスティーブジョブズが生前言っていた個人のためのコンピューターと被る気がします。

私個人としては、ロジックにより個人最適化された情報（広告含む）は便利な面もあるので、立場的には中道なんですけど、マーケティング目的のアクセス解析という観点においてはちょっとアップルに近く「個人の追跡って必要？」と思う部分があります。

個人を特定しなくても、その正確性がたとえファジーでも、「だいたいこんな感じ」「ユーザーはたぶんこういう気持ち」ということが把握できれば、改善できる余地があります。全体像がわかればよいというか。

「個別最適化」「ユーザー志向」「全体傾向の把握」の３つをごちゃごちゃにしない

個別最適化

ユーザー個別の最適化は、営業さんみたいなもので「あなたにはこの車がオヌヌメ！」というヤツですから、これはこれで意義のあることだと思います。特に広告出稿では絶大な威力を発揮しますので、巨人であるGoogle広告やFacebook広告の精度向上にとって極めて重要なポイントの一つです。

しかし、これをコンピューターに自動でやらせると気持ち悪いし、ましてやインターネット全体を把握する第三者ツールを使ってそういうのはやめましょうよ、というのがアップルの立場ですね。

こうなると、まぁ広告系の費用対効果が悪くなる可能性はあるのですが、そもそもこのあたりの巨人達の戦いは我々のコントロール外です。エレンになにを言っても聞いてくれないでしょう。

立場をかえてアクセス解析の観点でいえば、自社で保有するデータだけでやればいいじゃない、という解決策はあります。「Aさんの誕生日が近いからお手紙を書こう」みたいな。まさに従来の営業ですね。これはアップルもOKですし、ユーザーも同意して渡した情報だから気持ち悪くない可能性が高いです。

ユーザー志向

一方ユーザー志向というのは、自社サイトのUI/UX関連の改善や、そもそもの商品・サービスの改善に繋げるためにユーザー目線を重視するという姿勢で、ユーザーの個別性は全く不要です。

この点において考えると、そもそもITPやIDFA制限は関係ないといえます。Google アナリティクスへの影響といっても新規ユーザーが増えるくらいでユーザー志向とは何ら関係ないですし、そんな細かいデータにこだわるよりユーザーインタビューをやった方が立派な情報量をもつ分析になります。

全体傾向の把握

全体傾向の把握は、自分達の思い込みを排除し、事実を中心とした判断を行うために必要ですが、その観点に立てばITPやIDFA利用制限は関係があります。

とはいえGoogleアナリティクスを中心としたサイト解析を考えるなら、たいしたことはありません。事実として「ITPによってiPhoneに関しての新規ユーザーはあてにならない」ということを知っていれば少なくとも大きく判断を間違えることはありません。

まぁ仮に知らずに間違えていたとしてもたぶん大きな判断ミスというのはないだろうと思います。

目的は「サイトをユーザーに気に入って貰うこと」であり、手がかりを得る手段の一つがアクセス解析にすぎない

もちろん巨額の広告費を使ってアプリ配信をしていたり大企業だとそうも言っていられないと思いますが、多くの一般中小企業においては、正確性にこだわるより「ユーザーに気に入って貰う」というファジーな考えで運用した方が、結果的に、ユーザー志向度があがってサイトが跳ねるかも知れません。

我々が開発しているQA Heatmap Analyticsでも個人を特定するような情報は保存しないようにしています。要望はあると思うので、社内データ活用におけるユーザー個別最適化には使えるようにしたいとは思っていますが。

より正確に個人を把握することは経済的な成功確率をあげるかも知れませんが、やはりデジタルが意図せぬ悪意のもと運用されると、個人のコントロールに近いところまでいってしまうと思うのです。

生存に関わらない範囲のデジタル活用については、もう少しファジーであっても、パズルじゃないですけど、むしろ隠されている部分がちらほらあった時に行う創意工夫の方が、実は楽しいのではないかな、と思っています。

間違いがあったらTwitterまで頂けると嬉しいです。

今回は主に参考サイトとSafariブラウザの機能を用いた検証をもとに記事を書いていきました。もし間違いがあったらTwitterまで頂けると嬉しいです。
twitter.com/koji_maruyama

参考サイト

【日本語】
a2iの大内さんのコラム
a2i.jp/column/post-25431/
ITPの変遷・最新の仕様と挙動の違い／対策の必要性と方法 -marketechlabo
www.marketechlabo.com/itp-latest
アナグラムさんのブログ
anagrams.jp/blog/impact-of-ios-14-on-operational-ads/

【英語】
ITPに関するWebkit公式サイトの情報など
webkit.org/blog/7675/intelligent-tracking-prevention/
www.digiban.co.jp/blog/marketing/itp
ITPに関するテスト結果の共有
www.simoahava.com/analytics/itp-2-1-and-web-analytics/ www.simoahava.com/privacy/intelligent-tracking-prevention-ios-14-ipados-14-safari-14/
各ブラウザのCookieやReferrerなどに対する取組がわかるサイト
www.cookiestatus.com/
Apple公式開発ドキュメント developer.apple.com/documentation/adsupport/asidentifiermanager/1614151-advertisingidentifier

]]> 5月25日になる前にGoogle アナリティクスの設定変更をしないと過去のデータが消えます https://webtan-tsushin.com/alert_20180419_ga_20180525 Thu, 19 Apr 2018 14:45:21 +0000 http://webtan-tsushin.com/?p=17400 5月25日になる前にGoogle アナリティクスの設定変更をしないと過去のデータが消えます

Google アナリティクスの画面上部にも表示されていますし、Googleから「一般データ保護規則（GDPR）に関する重要なお知らせ」というタイトルでメールも送られてきているのでお気づきの方も多いと思います。

2018年5月25日以降、Google アナリティクスのデータ保持コントロールが有効になります。

これは自動的にGoogle アナリティクスのデータが削除されるまでの保持期間を、14 か月、26 か月、38 か月、50 か月、自動的に期限切れにならない、から選択できるようになります。

デフォルトが26ヶ月になっているため、5月25日になる前に「自動的に期限切れにならない」に設定をしておかないと最大50ヶ月よりも以前のGoogle アナリティクスのユーザーデータとイベントデータが消えてしまいます。ユーザーデータとイベントデータがカスタムレポートなどで必要であれば必要期間の設定をしておきましょう。

設定方法は、[管理]＞[プロパティ]＞[トラッキング情報]＞[データ保持] ＞[ユーザーデータとイベントデータの保持]で上記の期間から希望する保持期間設定を行います。「自動的に期限切れにならない」の設定にしておくと過去のデータが残ります。

今回のGoogleの対応は、2018年5月25日から施行されるEUの一般データ保護規則（GDPR）への取り組みのひとつです。

現時点で設定はできますので忘れないように対応しておきましょう。

Google アナリティクスの「データ保持」期間が設定可能に。デフォルト期間が26か月になっているため確認・変更を行いましょう – KOBIT

データの保持 – アナリティクス ヘルプ

]]> 【プレミアム】サイトにおける質の判断と分析の価値(3) https://webtan-tsushin.com/chance_201710_analytics3 Tue, 31 Oct 2017 08:00:36 +0000 http://webtan-tsushin.com/?p=15717

Vol.2では代表的な4つのWebサイトタイプから「問い合わせ獲得型のBtoB向けプロモーション（コーポレート）サイト」、そして「問い合わせ獲得型のBtoC向けプロモーションサイト」におすすめのディメンションと指標の組み合わせをご紹介しました。

今回でいよいよラスト。Vol.3では残りの2つのWebサイトタイプである「物販などBtoCのECサイト」と「広告収入を得たいメディアサイト」について確認していきます。

物販などBtoCのECサイト

問い合わせ獲得型のWebサイトと比べると、考え方としてシンプルなのが物販などのBtoC向けECサイトです。
物販といっても、ブランドか消費商材か、競合の多さなどで分類がわかれます。

商品が目にとまり、気になった商品の詳細を確認し、買おうか迷ったらお気に入り機能として保存したり、カートに追加したりなどのプロセスや機能は、一般的なECサイトには備わっていると言えます。

何かを探している人、買おうか迷っている人、買いたいものが決まっている人に、どのようにこのプロセスをすすめていただけるかがECサイトの場合にはポイントとなります。

このプロセスを数値化、可視化できる機能として、Googleアナリティクスの拡張eコマースがあげられます。

Google アナリティクスのデモアカウントで実際に見てみましょう。

▼Google アナリティクス デモアカウント – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ja

「コンバージョン」→「ｅコマース」→「ショッピング行動」で期間比較してみます。

期間比較したところサイトへのセッションに大きな変化は発生していないですが、商品表示が発生したセッション以降のステップが減少しています。

ECサイトは商品閲覧されない限り、ユーザーに購入されることはないため何が原因か確認していきましょう。
また、レポート表の下のエクスプローラーはディメンションを切り替えることが可能です。

どの集客施策がサイト内の回遊状況に影響を与えているか確認することで、キャンペーン施策の見直しにもつなげることが可能です。
効果のよかった施策であれば、さらに伸ばすことができないか、効果が悪かった施策であれば原因を特定し改善できるのかを確認していきましょう。

商品リストを細かく定義して計測実装している場合は、下記レポートのように「商品リストの販売状況」で、商品リストごとの表示回数、クリック数とクリック率を確認することが可能です。

商品は閲覧されているけど商品詳細ページまで遷移しない商品や、見られてはいるけどカートに追加されない商品などを探し、要因がページにあるのか、商品そのものが原因なのか、問題を切り分けていきましょう。
一方でパフォーマンスがよい商品はサイト内でさらに露出を増やすことができないか、集客施策で接触機会を増やすことでさらに販売数を伸ばすことができないか検討していきましょう。

まだまだECサイトで見るべきレポートはたくさんありますが、拡張eコマースを導入することで定量的な数値確認の他にも、問題発見を行う分析も行いやすくなります。
計測実装要件は高い分析機能ですが、計測実装することでリターンも大きいのではないでしょうか。

広告収入を得たいメディアサイト

前述の３タイプとは異なるのが広告収入でWebサイトを運営するメディアサイトです。
Webサイト内で明確なお問い合わせや商品の購入がなく、各ページ内に表示する広告から収益を発生させます。

収益発生の仕方はいくつかのパターンがあります。広告の閲覧(表示回数)、広告のクリックや、ページそのものが広告として提供しているなど、メディアサイトによってさまざまな形態があります。

収益発生の形態は異なりますが、最低限共通して必要となるのが、各ページの閲覧です。

広告の閲覧(表示回数)やページそのものが広告の場合、ページが閲覧されることで収益が発生することから、ページがいかに閲覧されるかが必要な計測ポイントです。
それに加え、広告のクリックが収益発生に必要な場合、広告の表示回数が分母、広告のクリック数が分子となり、広告のクリック率が計測ポイントとして加わります。

また、メディアサイトにとって継続的にサイトへ再訪してくれる読者の獲得も重要です。
再訪してくれるユーザーを積み上げつつ、新規ユーザー獲得のためにメディアサイトが運用できているか、数値を定量的に確認していきましょう。

分析の価値を高めるために役立つオススメの設定

異なるサイトタイプにおいても、計測実装の際に設定しておくことで分析しやすくなる機能がアナリティクスツールに備わっている可能性があります。
Webサイトをアナリティクスツールで計測する際は、アナリティクスツール側にどのような機能があって、どのようなケースで活用できるのかを知っておくことで、劇的に分析のパフォーマンスを向上させることも可能です。

Googleアナリティクスであれば下記のような機能が代表的です。
最後にそれぞれの機能を概要としてご紹介します。

イベント

ページビューやトランザクションに加え、+αで計測したい項目がある際に利用します。
実装必須ですが以下のような例があげられます。

  • ページ内で要素が表示された時
  • ページ内で要素がクリックした時
  • ページ内で一定時間経過した時
  • ページ内で特定のエリアまでスクロールした時
  • ページ内の動画を再生した時
  • ページ内の動画を一定時間再生した時

分析したいことによって柔軟な設定が可能なのが魅力的です。
ただし、気をつけておきたいのは、それを計測してどのような改善に結びつけることができるのかという視点です。
計測した数値のアウトプットをイメージして計測実装しましょう。

イベントについて – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/1033068?hl=ja

イベント トラッキング  |  ウェブ向けアナリティクス（analytics.js）  |  Google Developers
developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/events?hl=ja

コンテンツグループ

複数の異なるURLで展開しているページを任意の定義でグルーピングすることができます。

Googleアナリティクスで計測するページビューはユーザーによって閲覧されたページごとにヒットが送信されるため、いわば最小粒度での計測となります。
そのヒットデータがGoogleアナリティクスで確認できるため、1ページごとのデータが表示されるのが基本です。

サイト内のページ数が少ないのであれば問題ないですが、サイト内のページ数が3ケタを超えるとページ単位での集計や分析は厳しくなります。
そのような際に、分析者の意図した定義でページをグルーピングして計測、分析させることが可能です。

コンテンツ グループについて – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/2853423?hl=ja

analytics.js のフィールド レファレンス  |  ウェブ向けアナリティクス
（analytics.js）  |  Google Developers
developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/field-reference?hl=ja#contentGroup

チャネルグループ

チャネルグループでは分析者の意図した定義でチャネルをグルーピングすることが可能です。

例えば、Google AdWordsとGoogleアナリティクスを連携するとGoogle ディスプレイネットワーク広告は、参照元/メディア=google/cpc として計測されます。

一方でYahoo!ディスプレイネットワーク広告は、utmキャンペーンパラメータを付与して計測することが一般的で、参照元/メディア=yahoo/cpcとして計測させることも可能ですが、参照元/メディア=yahoo/displayとして計測されていることが多いように見受けられます。

そうすると参照元/メディアをディメンションに使用した際、GoogleとYahoo!の媒体によってディスプレイ広告の計測定義が異なってしまいます。
そのように計測してしまった際にチャネルグループでは、参照元/メディア以外にキャンペーンも指定して計測定義を設定できるため、異なる媒体のディスプレイ広告を1つのチャネルグループとしてグルーピングして計測させることが可能です。

チャネルグループには集計対象(セグメント、カスタムレポート、APIやBigQueryに使える)のデフォルトチャネルグループと、レポート表示時に計算してレポート表示する(セグメント、カスタムレポート、APIやBigQueryに使えない)カスタムチャネルグループの2パターンのチャネルグループが存在するため使用用途に気をつけて計測実装しましょう。

チャネル グループについて – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/6010097?hl=ja

]]> 【プレミアム】サイトにおける質の判断と分析の価値(2) https://webtan-tsushin.com/chance_201710_analytics2 Tue, 24 Oct 2017 08:00:38 +0000 http://webtan-tsushin.com/?p=15705

Webサイトの目的とコンテンツの役割を整理する

Vol.1では、Webサイトの分析が必要な理由と効率化について取り上げました。
分析のすべてが効率化できるわけではなく、定常的・定量的な数値レポートを定型化・ダッシュボード化することによって分析を効率化させることができます。

Vol.2では、サイトタイプ別のツールをつかった効果的な分析方法と、分析データの価値を高めるGoogleアナリティクスのオススメの設定について取り上げます。

どんなWebサイトでも同じディメンションと指標の組み合わせを見ればよいわけではありません。ビジネスモデルが異なれば、見るべきディメンションや指標も異なります。

ここでは代表的な4つのWebサイトタイプに沿って確認していきます。

問い合わせ獲得型のBtoB向けプロモーション（コーポレート）サイト

問い合わせ獲得型のBtoB向けプロモーション（コーポレート）サイトでは、Webサイト内でのお問い合わせだけではビジネスの成果として直接ひも付けることができません。
お問い合わせが発生してはじめてリード（※1）となり、企業内の営業職をはじめとする人的リソースでクロージングにつなげていくタイプのWebサイトです。

商品やサービスに関する資料請求やお問い合わせの他に、メールアドレスなど連絡先を入力させることで、商材や業界に関するデータをダウンロードできるホワイトペーパー（※2）を提供しているWebサイトも珍しくありません。

またBtoBの場合、商材やサービスの提供価格が高かったり継続的に費用が発生したりすることが多く、購入する企業側でも社内稟議などに時間が要することがあるため、Webサイト閲覧からの検討期間が発生する傾向もあります。

このような問い合わせ獲得型のBtoB向けプロモーション（コーポレート）サイトで注力するディメンションや指標は何でしょうか。

前述したホワイトペーパーダウンロードを例に挙げると、資料請求やお問い合わせをコンバージョンとした場合、ホワイトペーパーなどのダウンロード数がマイクロゴールとして日々追うべき数値と言えます。

その他、日々追うべき数値の代表的なものとして、商材やサービスを説明するページのページビュー数があげられます。
商材やサービスの資料請求を行うまでに、それらを説明するページを閲覧しないとは考えづらいためです。

商材やサービスを説明するページが、大体何ページビュー数あると1件の資料請求につながる、といった目安があるとよいでしょう。

また、ページビューといっても1ページビューの質・重みによっても資料請求への確度が異なると考えられます。
商材やサービスを真剣に検討しているユーザーは、Webサイトやページ内の閲覧に時間をかけることや何度も閲覧する可能性があります。

資料請求したユーザーが、資料請求するまでにWebサイトやページで閲覧したページビュー数・閲覧時間や訪問回数なども把握しておくとよいでしょう。

それらのディメンションや指標をGoogleアナリティクスで確認する場合は下記の方法があげられます。

サイト全体から見てもわかりづらいため、商品やサービスについて説明しているページを絞り、どのくらい見られているか確認しましょう。

Google アナリティクスのデモアカウントで実際に見てみましょう。

▼Google アナリティクス デモアカウント – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ja

「行動」→「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」→「アドバンスフィルタ
で商品ページ（google+redesignが含まれるページ）のみを絞りこみます。

よく見られているけどすぐ帰ってしまっているページがあることが分かります。その要因を探すことでサイト改善のきっかけになります。

また、商品を購入した人と購入していない人ではどのような差があるのでしょうか。
セグメントから確認していきましょう。

画面上部にあるセグメントで「トランザクションの発生したセッション」を追加します。

商品を購入したセッションとすべてのセッションを比較してみます。
すると商品によっては非常に長い時間ページを閲覧していることがわかります。
一方で、商品を購入するにあたりあまり商品ページを確認することが少ない商品も存在します。

それぞれの商品でどのような差があるのか、その商品を購入しようと検討した場合時間を使ってページ内の何を確認しているのかを見ていきます。
また、商品を購入したセッションのみに絞り込み、サイト内でどのようなページを閲覧しているか確認し分析することで、サイト内改善のヒントを得ましょう。

問い合わせ獲得型のBtoC向けプロモーションサイト

問い合わせ獲得型のBtoC向けプロモーションサイトは、Webサイト上で商材やサービスについて理解を深めていただき、比較・検討をへて電話やメールなどのコミュニケーションでお問い合わせに至るタイプのサイトです。

たとえば自動車保険などの保険サービスを扱うサイトでは、お問い合わせ後に書面のやり取りにて本契約となる業務プロセスをとる企業も存在します。
また賃貸や分譲などを扱う不動産サイトでも、Webサイトからのお問い合わせだけでは本契約に至らず、お問い合わせ後にクロージングの業務プロセスが発生します。

問い合わせ獲得型のBtoC向けプロモーションサイトにおいて、まずはじめに扱う商材やサービスの数によって分類します。
扱う商材やサービスがWebサイト内に1つまたは限りなく少ない数が掲載されているか、Webサイト内に複数の商材やサービスが掲載されているのかという視点です。

先程の例であげた不動産業種における分譲販売サイトでは、各販売会社の分譲物件を掲載するポータルサイトではない限り、販売可能な戸数の制約もあることから掲載されている物件は限定され、Webサイト内に掲載できる物件(部屋)は少なくなると言えます。
また、保険サービスを扱うサイトも、保険内容は補償内容の違いや特典の有無が異なるだけというのが中心となり、Webサイト内に掲載されるサービスは限定的となります。

一方で、不動産における賃貸サイトはWebサイト内に複数の物件が掲載されていることが一般的です。

前者のように掲載されている数が少ないWebサイトであれば、1ユーザーあたりのお問い合わせ回数も少なくなり、Webサイト内の内容をよく読み理解してからお問い合わせすることが多い傾向です。
そのようなWebサイトで見るべきディメンションや指標は、前述の問い合わせ獲得型のBtoB向けプロモーション（コーポレート）サイトに近いと考えられます。

後者のように掲載されている数が複数あるWebサイトの場合は、1ユーザーあたりのお問い合わせ回数も複数回発生する可能性が考えられ、ユーザーがWebサイト内を比較・検討するための回遊性も必要です。

回遊性といっても、1ユーザーあたりが単純に多くのページを閲覧すればよいわけではありません。
商材やサービスを選んでいく際に、比較や検討を行うために最低限確認しておく必要がある情報が掲載されているページを閲覧していることが重要です。

賃貸サイトを例に挙げると、

「渋谷区にある賃貸可能な物件一覧ページ」
「新宿区にある賃貸可能な物件一覧」
「世田谷区にある賃貸可能な物件一覧ページ」
をそれぞれ3回ずつ閲覧しているユーザーと、
「渋谷区だけだが賃貸可能な５つの物件詳細ページ」
を閲覧しているユーザーでは、
どちらがお問い合わせする可能性が高いでしょうか？

一概に正解はないですが、賃貸サイトで借りたい部屋のお問い合わせを行う場合、部屋に関するスペックを確認していることが通常です。
詳細な部屋情報を確認することができない物件一覧ページしか閲覧していないユーザーはお問い合わせまでの距離が遠く、各部屋の詳細な部屋情報を複数確認しているユーザーはお問い合わせまであと少しの距離と考えることが可能です。

では、どのように数値を追えばいいでしょうか。
Googleアナリティクスでは下記のように分析することが可能です。

Google アナリティクスのデモアカウントで実際に見てみましょう。

▼Google アナリティクス デモアカウント – アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=ja

仮に物件一覧ページを商品一覧ページ、物件詳細ページを商品詳細ページと想定して、それぞれの階層を先程と同じようにアドバンスフィルタにてデータを抽出します。

商品一覧ページを絞り込むアドバンスフィルタ

一致:「ページ」(正規表現一致)       “^/Google\+Redesign/”
AND
除外: 「ページ」(正規表現一致)     “(\.axd$|quickview)”

商品詳細ページを絞り込むアドバンスフィルタ

一致:「ページ」(正規表現一致)       “\.axd$”

また、どのような変化が起きているかを確認するために期間比較を設定しています。

期間比較を行う際に注意点として、同じ日数で比較することは当然ですが、同じ曜日が含まれるように比較しましょう。
これはお休みなどの要因によって数値変化に影響があるためです。

下記がGoogle アナリティクスのデモアカウントで絞り込んだ商品一覧ページです。

前期間と比較して離脱率が減少しているため、商品一覧ページで探すのをやめてしまった人が減ったのはよい点です。
一方で、商品一覧が見られている絶対数が減少しているのは要因を確認する必要があると言えます。
集客施策などを含めて、何が変化を与えたのか確認していきましょう。

下記は商品詳細ページです。

商品詳細を閲覧してくれた方では、滞在時間、直帰や離脱などの指標に大きな変化が見られません。
商品一覧ページでの閲覧数減少の影響か、商品詳細ページに関しても閲覧数が減少しています。

問い合わせ獲得型のBtoC向けプロモーションサイトでは、商品やサービスの詳細ページが閲覧されない限りはお問い合わせされないため、なぜ閲覧数が減少してしまったのかを確認しましょう。

今回は代表的な4つのWebサイトタイプの中から、「問い合わせ獲得型」の2つのサイトについて解説しました。「物販などBtoCのECサイト」と「広告収入を得たいメディアサイト」については次回詳しくお伝えします。

※1…見込み客。

※2…特定の技術や製品、サービスなどの取扱や市場分析をまとめた文章のこと。

]]> 【プレミアム】サイトにおける質の判断と分析の価値(1) https://webtan-tsushin.com/chance_201710_analytics1 Tue, 10 Oct 2017 14:02:52 +0000 http://webtan-tsushin.com/?p=15579

目次

  ユーザーファーストなサイトを作ろう、質の高いコンテンツを提供しよう、と目にする昨今。ですが、ユーザーファーストなサイトとはどのようなサイトでしょうか。質の高いコンテンツとは、どのようなものでしょうか。

テストのように点数で確認できるのであれば、判断基準としてわかりやすいかもしれません。しかし、現状はそのような判断基準はなく、また判断基準がないことによる迷いも多いのではないでしょうか。

ユーザーファーストなサイトや、質の高いコンテンツを目指すための手段の1つとして、Webサイトの分析があげられます。
しかし、分析によって導き出される数値も、「この数値でいいのか？」と新たな迷いを発生させるもとになりえます。

個人的には、迷うことじたいは悪ではないと思いますが、方向性がわからない迷いと、方向性がわかった上での迷いでは、大きな差があると考えています。

今回の記事が、「方向性を考える、迷いの原因について整理する」キッカケとなれば幸いです。

サイトやコンテンツにおける質

ユーザーファーストなサイト、質の高いコンテンツと冒頭に記載しましたが、それらは何のために必要なのでしょうか。非営利団体を除くのであれば、おそらく多くのWebサイトがビジネスのためです。

現代社会でビジネスを展開し、飛躍させていくためにWebの役割は多岐にわたります。スマートフォンの普及によって、その重要性は日々増していくばかり。

ビジネスを成功させるためにユーザーファーストなサイトをつくり、質の高いコンテンツを提供する。Webを活用し、ビジネス上で見込み顧客を含む顧客を満足させ、そして継続的につながっていくことが理想であり、目指すべきかたちです。

たとえとして、点でリーチ（※1）し、線として満足させ、よりよい関係を築き上げていくことで円が広がっていくとします。その経過をどのようにして測ればいいでしょうか。

経過を測る1つのツールとして、アクセス解析と呼ばれるアナリティクスツールが存在します。
アナリティクスツールは、点として接触した人を線としてつなげるためのヒントや、線としてつながった関係を、円として広げていくための思考を助けてくれるツールです。

アナリティクスツールは魔法の杖ではないですが、仮説の精度を高めるための手段として有用な武器の1つ。
Webという手段が切り捨てることができないビジネスであれば、サイトやコンテンツの質を向上させるために、アナリティクスはなくてはならないものと言えます。

分析の価値と効率化

では、どんなビジネスにとってもアナリティクスは必要でしょうか。

アナリティクスツールで分析するには正確に計測させるための実装コストや、計測したデータを分析するコストなどのリソースが必要です。

アナリティクスツールで分析した結果から、それらのリソースに見合う価値を見いだすことができるビジネス規模であれば、アナリティクスはなくてはならないものと言えます。

しかし、リソースに見合う価値を見いだすことができないようであれば、なんらかのリソース削減を考えなくてはいけません。
それは、アナリティクスを捨てて、ひとまずビジネスの規模を拡大するといった選択肢も考えられますし、正確な計測実装は完成させ、定常的なレポート部分は効率化してリソースを削減するといった方法などが考えられます。

前者については言わずもがな、後者については定量計測の側面から定型化を行うことが一例としてあげられます。
ビジネスのゴールやゴールにつながる要因となる数値を定量的に見るアナリティクスであれば、レポートを定形化、ダッシュボード化することでレポート作成の手間を省くことが可能です。

ビジネスを成功というゴールに導くうえで、一般的にはKPIと呼ばれる、必要な通過点、チェックポイントが存在します。
サイトのタイプによって異なりますが、その通過点、チェックポイントを通過しない限り、ゴールに近づくことができないといったものです。

ECサイトであれば、商品詳細ページの閲覧や、カートへの追加やフォームへの必要項目の入力が行われない限り、商品を購入完了することができません。
そのようなゴールに導く上で必要となる数値を、日次、週次や月次など、計測する期間を決めて計測することで、現在の状況が好調なのか、不調なのかといった状態を把握しやすくなりますし、変化が発生した際に気づきやすくなるような体制を整えることができます。

また分析データを視覚的にわかりやすくダッシュボード化することができる、BIツール（※2）にもさまざまなツールが登場しています。
シェアを誇るTableauをはじめ、Googleが無料で提供を開始したGoogleデータスタジオも登場し、日本でも普及しはじめてきました。

(Googleデータスタジオからダッシュボードの例)

一方で定量的に計測していた数値に外れ値あった場合は、何が要因で発生した外れ値なのかを探すための分析を行わなければなりません。

過去と比較した結果、どのような変化があったのか？特定の要素だけに絞り込んだとき、どのようなデータ結果になるのか？といった部分までは、自動で導くことは不可能ではありません。しかしその結果から洞察し、何をアクションとして行うかの検討や決定までは、効率化しきれないのも事実です。

効率化を行いリソース削減した結果、その他にリソースを配分することができたのであれば素晴らしいですが、アナリティクスには効率化できるものと、効率化できないものがあるということを覚えていかなければなりません。

Googleアナリティクスは無料ながら、期間、レポート形式、絞り込み、並び替えやセグメントなどが容易に可能なため、何か問題を探すときに分析するアナリティクスツールとして優れていると言えます。

一方で定量的に数値を確認する場合、Googleアナリティクス内のマイレポートやカスタムレポートでも対応は可能ですが、前述のTableauやGoogleデータスタジオの方が外部データと連携できるといった側面を含めても優れています。

次回はツールをつかった効果的な分析方法を、サイトのタイプ別にご紹介するとともに、分析データの価値を高める、Googleアナリティクスのオススメの設定についてもお話します。

※1…ユーザーがどれだけ閲覧したかを示す指標。

※2…ビジネスインテリジェンス・ツール。データを収集・分析し、ビジネスの状況や課題を可視化できるツール。

]]> ちょっと引いてみて、自分の目で見て、耳で聞いて、確かめる https://webtan-tsushin.com/news/analytics20160913 Tue, 13 Sep 2016 05:14:35 +0000 http://webtan-tsushin.com/?post_type=news&p=11080 「データや情報は点ではなく線や面で見る」と「数字は作るもの」 | 株式会社ナンバー

まずは疑ってかかること。正しいかどうかの検証から。

]]> レポート作成に便利、運営堂提供Google アナリティクスソリューションギャラリー https://webtan-tsushin.com/news/analytics20160906 Tue, 06 Sep 2016 05:01:44 +0000 http://webtan-tsushin.com/?post_type=news&p=11033 Google アナリティクスの定番マイレポート、カスタムレポート、セグメント(合計70個)がインポートできます | 運営堂

定番がそろってます。ご自由にお使いください。

]]> 中小企業がGoogle アナリティクスのデータを活用するためのコツ https://webtan-tsushin.com/ga_data_dvd Sat, 03 Sep 2016 06:12:51 +0000 http://webtan-tsushin.com/?p=10951 はじめてでも5時間でできる！Google アナリティクス中小企業のデータ活用講座レポート

2月19日大阪にて開催いたしました「はじめてでも5時間でできる！Google アナリティクス中小企業のデータ活用講座」。5時間というかなり長丁場の講座でした。
プレミアムメンバー向け月刊誌（2016年2月vol.50号）に掲載しましたが、事務局スタッフが講座を聞いて「はじめて知った」ことをまとめています。

 

ga_dvd_top

 

名探偵を目指す５つのステップ

Googleアナリティクスを完璧に使いこなす必要はない。アクセス解析をするのは見えないユーザーの気持ちを知りたいから。データから推理していくことを楽しむこと、気持ちを汲める名探偵になろう！

  • Step1  相手を知る
  • Step2  使えるデータ（情報）とその特性を知る
  • Step3  GAの基本を知りカスタマイズしていく
  • Step4  実際に推理してみる
  • Step5  推理力を向上させる練習力を身につける

 

トラッキングコード（タグ）に2行追加して取得する情報を増やす

Googleの予想データ（男女、性別などユーザーの分布とインタレストカテゴリに関するレポート）、クリック位置の詳細を記録（拡張リンクのアトリビューション）を記録するためには、タグに2行追加することが必要。

ga

 

加重並び替え

レポートを見たときにGoogleが勝手に優先順位をつけて表示してくれる機能。
たとえば、「行動」→「ランディングページ」→指標「行動・直帰率」をクリックすると直帰率の高い順に並び変わる。そのあと、並び替えの種類で「加重」を選択することで、直帰率が高くてアクセスが集まっているページが分かる。

アドバンスフィルタをまず使って直帰率70%以上、69%以下に分け、直帰率で加重並び替えを行うことで、どのページを優先して最適化するべきかを考えることにつながる。

 

eコマース設定はやったほうがいいのか？

eコマース設定のメリットはECサイト向けの各種レポートが活用できること。
ただし、設定にはプログラマーが必要なため、商品点数が20個以内であれば目標設定。
商品点数が21個以上あり月間売上が100万円以上あるならばeコマース設定を検討。

 

リアルタイムレポートは設定のチェックに使える

イベント設定などを行ったとき、設定後にうまくデータが反映されているかを「リアルタイムレポート」ですぐチェックできる。

 

Search Console 検索アナリティクスで改善ポイント見つける

検索アナリティクスで「CTR」「掲載順位」にチェックし、検索順位が上位なのにCTR（クリック率）が悪いページがあればタイトルが悪いのかもしれない、と推理する。
タイトルキーワードなどを変えてクリック率を上げるなどの改善ポイントが見つかる。

 

ページ単体の改善ポイント発見はヒートマップツールが得意

Googleアナリティクスはページ単位での解析は苦手。
ページのデザインやキャッチコピーがユーザーに刺さっているか、ユーザーはどこに興味があるのか、意図したところがクリックされているのか？を見るのはヒートマップツールが得意。
brickヒートマップは一部機能の制限付きで無料で使える。

 

実際に結果が出ている会社はpDDDDDS PDDDDD･･･

「PDCAを回せ」とよく言われるが、実際に結果を出している会社はpDDDDDS PDDDDD。

最初になんとなく考えて(p)、行動あるのみ（D）、疑問を持ったらデータから評価（S）、計画（P）をしっかり練り直す、ことをやっている。
小さなpDsが大事。毎朝少し考え（p）、業務終わりに少し振り返る（s）こと。でもできればプロジェクトの最初には計画（P）を。

 

森から木を見ていく

セグメントをしっかり適用。
分けすぎるとデータが小さくなりすぎるので注意。セグメント活用で森から木を見ていくようにユーザーを見ていく。

 

はじできアクセス解析講座を受講して（スタッフですけど…）

はじできアクセス解析講座に参加された方は、それぞれ気付きを得た部分が違っていると思います。
個人的には、特にSearch Console 検索アナリティクスから改善するページを見つける方法がとても参考になり気づきが得られました。

さっそく自分の運用しているサイトをチェックして、検索順位が上位でCTRが悪くそこそこ表示されているページのタイトルを変更してみました。
この対策が功を奏したのか、CTR率が5%前後だったのが10%前後にまで半年間で上がり、小躍りしている今日この頃です。

 

はじめてでも5時間でできる！Google アナリティクス中小企業のデータ活用講座（2/19開催）を収録したものをDVD化し資料とともに発売中です。

→講座内容を詳しく

はじでき講座シリーズは「はじめて でも、できる」をコンセプトとした、Web担当者通信のウェブ運用講座です。 有名講師が実践しているノウハウを、直接ご本人、または教えをうけた社員さんが、わかりやすく噛み砕いて教えてくれます。

はじめてでも、短時間で基礎を抑えながら成長できる講座として、初心者の方はもとより、 社内教育に活用したい方や、改めて基礎を学んでみたかった方に喜ばれています。

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]]> スポーツアナリストから学ぶデータセレクト方法と目まぐるしく変わる試合での活用 https://webtan-tsushin.com/news/analytics20160412 Tue, 12 Apr 2016 08:58:06 +0000 http://webtan-tsushin.com/?post_type=news&p=9821 分析のポイントはデータだけではないアナリスト的バレーボールの観戦法 – スポーツナビ

相手が動きやすいようにしてあげることですよね。現状を知ってどうする。

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