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サイト改善のために行うアナリティクスの利用法

サイト改善のために行うアナリティクスの利用法
アナリティクスではサイトに訪問したトラフィックに関して非常に多くの情報を確認することができます。
しかし、サイトを改善する場合に何を見て何を改善するのか、この数字は適正なのかなど、その数字から分析して役立てることはなかなか難しいものです。

アナリティクスをサイトの改善に役立てるには、まず何が問題なのか、何を改善したいのかを明確にしましょう。そして、改善できていない理由を仮説立てて、それを検証する際にアナリティクスで分析をします。

先にアナリティクスを見て問題を見つけようとしても根本的な解決には至りません。
分析が目的にならないようにまずは、必ず改善する目的を明確にしましょう。

例えば、コンバージョンの数を上げたい場合、アナリティクスから何を読み取り改善に繋げることができるでしょうか?
これを例に、今回はサイト改善のためにどのようにアナリティクスを使うべきなのかを考えてみたいと思います。

コンバージョン数100件/月のところ、120件にしたい場合

この例でコンバージョン数の計算式を作ると…

  • 100(CV)=10,000(訪問数)×1.0%(CVR)

となり、コンバージョンを上げるための改善案は大きく分けて以下のことが考えられます。

訪問数を上げる

120(CV)=12,000(訪問数)×1.0%(CVR)

【仮説】

  • 階層ページへの検索トラフィックが少ない
  • 検索以外からの集客で訪問を増やせないか?

【考えられる施策】

  • 階層ページの各キーワードで上位表示されるようにリライトする
  • 期間を限定してリスティングで広告を配信する
  • 集客に繋がる(ターゲットキーワードで上位表示する)記事を投稿する

コンバージョン率を上げる

120(CV)=10,000(訪問数)×1.2%(CVR)

【仮説】

  • 購買意欲の高いリピーターが少ない
  • 直帰率が高い
  • 申込みページに遷移していない
  • 広告費を広告効果順に分配していない

【考えられる施策】

  • 更新頻度の高いコンテンツを追加
  • 検索時に表示されるタイトル・ディスクリプションの見直し
  • 誘導したいページへの導線の見直し
  • 広告効果を検証する

このような仮説を元に期間内に実現可能かどうか、予算なども考慮した上でアナリティクスで分析して対策します。
もしアナリティクスだけを見て直帰率を改善したとしても、それによって何が改善されるのか?が不明なまま効果を検証することができません。

ですから、前もって問題を見つけて、なぜそうなっているのかを考えることが重要です。

改善のためのKPIをアナリティクスで検証

そして、さきほどの仮説を元に考えられる施策を行い、改善するべき数字をKPIとして追います。
アナリティクスはその推移を見るために使い、その結果を検証して改善を繰り返します。

例えば、上記の「誘導したいページへの導線の見直し」を行う場合、施策の前後の申込みページのトラフィックを一定期間で比較して検証します。
その結果、見直した導線から申込みページへのトラフィックが増えたかどうか?それによってコンバージョン率が増えたかどうか?などを確認します。

もうひとつの例として、同じく上記の「広告効果を検証する」場合、広告効果測定ツールを利用して各広告の効果を検証する必要があります。
この結果を元に、広告費の配分の見直しを行います。
これによってコンバージョン数がどのように変化したのかを確認しましょう。

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サイト改善のためのアナリティクス分析法まとめ

以上のことから、アナリティクスだけを見ていても問題解決にはなりません。
問題を改善するための検証にアナリティクスを使用する、ということを念頭に置いて施策を行うことが重要です。
ただし、広告効果に関してはツールを使わなければわからないため、広告効果の検証にアドゴクウの利用をおすすめします。

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