アクセス解析で全体を最適化

 
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アクセス解析は訪問者のウェブ上の行動を分析し、その結果から様々な改善点、強化点などを探っていきます。

アクセス解析の主な目的は、ウェブ・マーケティング全体の最適化を目指すことになり、そのために分析をし、その分析結果の事実から考えられる仮説と可能性を見つけ出し、改善を行い実行していき、その後また、アクセス解析を行い・・・・・・・

つまりは、この一連の流れを繰り返し行うと言うわけです。

 

アクセス解析で何を見ていくのか

主に以下の項目について解析と最適化を行っていきます。

①サイトへの訪問に関する解析
・訪問者が、どの様なキーワード検索でサイトに訪れたのか?

・訪問者が、どのリンクからサイトに訪れたのか?

・訪問者が、どの広告からサイトに訪問したのか?

・また、それらの人数は?

など、サイトに訪れた経緯とその人数を見ていく事で、訪問者がどんな事に興味を持っていて、どんな事に悩んでいるのかなど探ることが出来ます。

それらの結果を基に、SEO、SMOなどの見直し改善を行い、サイトへの入り口の最適化を図っていきます。

②サイト内のユーザーの行動に関する解析
・訪問者が、どのページをどんな順序で見たのか?

・訪問者の直帰率は?また、どのページでの離脱が多いか?

・サイトでの訪問者の滞在時間は?

・よく見られているページ、見られていないページは?

など、サイト内での訪問者の行動を分析する事で、訪問者の趣向やサイト内での人気のあるンテンツなどが判断でき、それらの結果を基にコンテンツの質や趣向に合った内容など、コンテンツの改善、増加を行うなど、ウェブ・ブランディングを行っていきます。

③コンバージョン、コンバージョンレートの解析
・どの様なキーワード検索をされ、コンバーションに結びつくのか?

・どのリンクからコンバージョンが発生したのか?

・どの広告からコンバージョンが発生したのか?

・また、それらのコンバージョンレート(CVR:サイト上での成果や購入の割合)は?

などを分析し、よりコンバージョンに繋がるようにコンテンツの質やLPO、EFOの見直し改善を行い最適化を図っていきます。

アクセス解析のツールなどにコンバージョンレートを表す数値などもありますが、計算方法としては、

コンバーションの件数÷UU(ユニーク・ユーザー:訪問者数)×100で表します。

例えば、UUが500人でコンバージョンが20件だった場合、以下のように割り出します。

(20÷500)×100=4なので、コンバージョンレートは4%となります。

また、これ以外にも「クリック数」に対してや「ページビュー」に対して計算されます。

*ページビュー:PVは閲覧されたページの総数になります。

2000クリックに対し、コンバージョン件数が20だった場合、

(20÷2000)×100=1%になり、

ページビューが1000に対し、コンバージョン数が10だった場合、

(10÷1000)×100=1%になります。

何に対して図るかによって異なり、またクリック率に対しての平均は1%前後と言われています。

④サイトへの再訪問に関する解析
・再訪問者はどの程度いるのか?

など、総訪問者数のうち、どのくらいの割合なのかなどを見ていきます。

もし、新規訪問者ばかりだとリピーターが付いていないと言うことなので、サイト内のコンテンツでは訪問者にとって「満足いかないもの」「情報の不十分」などが考えられます。

なので「もう一度、見に来たい」と思われる様に、よりサイトコンテンツの強化、充実させていく事が必要になります。

⑤時間、日によってのアクセス推移とトータルビュー
・時間帯によるアクセスの推移は?

・曜日によるアクセスの推移は?

・よく見られているページは?

・あまり見られていないページは?

など、①②③④のデータの時間帯、曜日によるアクセス推移によって、最も効果的なタイミングでアプローチを考えたり、情報の更新を合わせたりなど、コンバージョンに繋がりやすい様に、様々な工夫や改善を図っていきます。

また、よく見られているページは、訪問者が最も興味がある内容と判断できるので、コンテンツ強化のヒントにもなります。

最低限、これらの解析結果を見ていきますが、

最重要なのは解析結果を見て、「なるほどね~」で終わるのではなく、

「その結果から、どの様に試行錯誤をしていくか」と言う事、

そして、ウェブ・マーケティング全体の最適化を図っていくと言う事です。

 
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