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●●●●●●●●● 御中




   「 ●●●●●● 」ブランド強化提案
      ~ 長期的な目標確認と次にとるべきアクションのご提案 ~




                             サイバーエリアリサーチ株式会社
                                  第二事業部 佐野 真規
もくじ


 はじめに
 – もくじ                        ・・・   2
 – フェーズごとの目標                  ・・・   3


 サイト分析
 –   サイト分析 概要                 ・・・   5
 –   時系列分析                    ・・・   6
 –   コンテンツ分析                  ・・・   7
 –   コンバージョンまでのプロセス分析         ・・・   8
 –   ページのナビゲーション              ・・・   9-10
 –   外部流入分析                   ・・・   11
 –   ウェブ解析(TOPSYによるソーシャル分析)   ・・・   12
 –   サイト分析のまとめ                ・・・   13


 ご提案
 – 次にとるべきアクション                ・・・   15




                                             2
フェーズごとの目標

お客様がもつ将来像
「 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●していきたい」

短期・中期的には、●●●を増やすことの優先度が高く、段階的に目標を
広めていく必要があります。
現状は「●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●ら関わりのあ
る担当者・責任者」がメイン・ターゲットですが、「●●●● 」
「●●●」「●●●」など、●●●や●●●にも広めていくべきです。
こうした視座のもと、直近のサイト課題を分析し、現状の課題解決から中
長期的なタスクを明確にしていきます。




                                               ●●● ●●● ●●● ●●●
                                           ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●●



                         ●●● ●●● ●●● ●●●
                         ●●● ●●● ●●● ●●●




       ●●● ●●● ●●● ●●● ●●●
     ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●●

                                                                     3
サイト分析




        4
サイト分析 概要


分析対象期間         2012/5/1~2012/7/16
               ただしコンバージョン計測は2012/6/12~2012/7/16(※各頁に記載)




                                            再訪問


                                            新規訪問




   相関係数
   コンバージョンとページビュー      0.71   相関が高い
   コンバージョンと訪問数         0.72   (コンバージョンに直結している数値)
   コンバージョンとユーザ数        0.73
   コンバージョンと訪問別ページ数    -0.14
   コンバージョンと平均滞在時間     -0.05   相関が低い
   コンバージョンと直帰率        -0.26   (コンバージョンに直結しない数値)
   コンバージョンと新規訪問率       0.38



                                                          5
時系列分析


                                 PVとコンバージョン数の推移(2012/5/1~2012/7/16)

9,000                                                                                                        20
                                                    6/12
8,000                                              ●●●                                                       18
                                                  ●●●●●                                       7/4
7,000                                                                                     サイトリニューアル          16
                                    5/29                                                  ●●●●●●
                                ●●●●●●●
                                                                                                             14
6,000
                 5/9             ●●●●●
               ●●●●                                                                                          12
5,000
               ●●●●●
                                5/19                                                                         10
4,000                          ●●●
                              ●●●●●               6/16 ● ● ● ●               ミクロ分析のポイント                      8
3,000                                             6/17 ● ● ● ●
                                                                                                             6
2,000
                                                                                                             4
1,000                                                                                                        2

   0                                                                                                         0
        5/1   GW       5/15                5/29                  6/12              6/26               7/10

                                                   コンバージョン              PV


         土日・祝日はPV・コンバージョン(●●●●●●●)ともに減少する傾向があります。コンバージョンはアクセス
         数(PV、訪問数、ユーザ数)と強い相関にあり(相関係数はいずれも0.7以上)、直帰率や新規訪問率などとの相関
         は比較的弱いです。すなわち、より集客できる広報活動がコンバージョンアップに直接的に結び付くといえます。
         2012年5月から2.5カ月の成果から、●●●●●●●●●●●が最も効果的だったといえます。次回、イベント告知
         の際は、改めて●●●●●●を最優先メディアと考えると良いでしょう。
         また、●●●●●●●●●の翌週は、アクセス数に対して比較的高いCVRが出ています。このCVRの要因が
         ●●●●●●●●●にあるのか、その他の要因があるのか、CVユーザのセッションを分析(ミクロ分析)して行動
         要因を推定することで、次回施策の効果向上に役立つ知見が得られるでしょう。


                                                                                                             6
コンテンツ分析


                 PV数 上位20件のページリスト(2012/5/1~2012/7/16)




●●●●●●●関連の         大半はトップページだが、●●や●●●●の                  ●●●●ページの
コンテンツの人気が高い         詳細ページへのランディングも散見される                 離脱率が比較的高め



●●●●●●のコンテンツが上位を占めます。●●●●●、●●●●●●●、「●●●●●●●●」、といった
●●●●●●向けのコンテンツへのアクセスが多いです。
問題は、●●●●●●●●●●が必ず訪れるページである●●●●●●ページ(/xxxxx/yyyyyyy/zzzzzzzz.html)
の離脱率がやや高いことです。平均滞在時間は比較的長く、自分に適した●●●●●を探しつつも、結果的に諦めて
しまう、もしくは●●●●●を断念するケースが発生しているかもしれません。

8~10頁で、詳細な分析を行います。


                                                                    7
コンバージョンまでのプロセス分析

●●●●●● 申込完了までのページ遷移(2012/6/12~2012/7/16)
                                            対象期間      :2012/6/12~2012/7/16
                                            目的ページ     :/xxxx/xxxxxx/thanks.html

                                            遷移率①      :●●%        ほとんどが離脱
                                            遷移率②      :●●%        もれなく送客
                                            遷移率③      :●●%        半数以上が離脱
                       遷移率①                 申込率       :●●%        半数以上がゴール


                                            キャンペーンによって流入・コンバージョン
                                            数が増加した6月はCVR :●●%、極端な流
                                            入増・コンバージョン増が見られなかった7月
                                            はCVR:●●%でした。つまり、キャンペー
                       遷移率②                 ンはコンバージョン数増にはつながるものの、
                                            CVRの増加には大きく寄与していません。こ
                                            のことは、p5に示したコンバージョン数とア
                                            クセス数が高い相関を示していたことにも裏
                                            付けられます。
                                            左図はコンバージョンまでのメインプロセス
                                            です。トップページからコンバージョンにつ
                       遷移率③                 ながる遷移が約●●%とあまりに少ないこと、
                                            遷移率③で約●●%のユーザが経路から外れ
                                            コンバージョンしていないことが見て取れま
                                            す。
                                            今後、●●●を効率的に増やしていくために
                                            は、このナビゲーション改善が重要であると
                        申込率
                                            いえます。

                                            ※ Googleアナリティクスではコンバージョンの計測が6/12か
                                              ら始まっているため、この結果のみ6/12~7/16の期間の結
                                              果を抽出しています。




                                                                                  8
ページのナビゲーション①トップページ

 ページ内リンクのクリック率@トップページ(2012/5/1~2012/7/16)




                                            ●●●●●コンテンツへのリン
                                            ククリック率が高いのはプロモー
                                             ションの効果だといえます。




ナビゲーションでは「●●●」伝達に優先
度を置いていますが、●●●の詳細情報
に対するユーザニーズが強いようです。




     「/xxxxxxx/xxxx/」では●●●●●への●●●を促しますが、コンバージョンがオンラインで完結しないため、このナビゲー
     ションがサイトコンバージョンを下げる要因になっている可能性があります。●●●として、サテライトサイト
     (●●●●●●●●●●)でのコンバージョン把握も重要です。可能であれば、各サイトの目的ページも一括して計測すること
     をお勧めします。

                                                                       9
ページのナビゲーション②/xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.html

ページ内リンクのクリック率@/xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.html(2012/5/1~2012/7/16)




                                                               1つ上の階層に戻るユーザが
                                                               ●%います。ユーザが想定し
                                                               た情報を得られずに遷移をさ
                                                               かのぼっている可能性があり
                                                               ます。ユーザ心理を推測する
                                                               ために、ミクロ分析(セッ
                                                               ション分析)が必要です。




    Googleアナリティクスではページ内遷移(URLに“#”が付く遷移)が上手く計
    測できていません。●●●の結果からも#付きURLのクリックは5件程度です
     が、掲載位置から考えてあまりにもクリック数が少な過ぎます。地方では
    ●●●●●●のボトルネックになるケースも多く、●●●●●●が活用すべき
    リンクです。●●●●●●ページのみ、期間限定でスクロール量の計測をして
            このページの利用実態を計測することをお勧めします。




     ●●●●の申込みに直結する「反応装置」がファーストビューにないため、「コンバージョンまでのプロセス分析」で挙げたよ
     うにこのページからコンバージョンに直接送客できず、ユーザに不要な回遊をさせている可能性があります。
     「●●●●●●●●●」といった、「●●●●●●」という反応装置をファーストビュー内に設置することをお勧めします。


                                                                          10
外部流入分析

流入元ごとの新規訪問の割合/直帰率(2012/6/12~2012/7/16)   流入元ごとのCVR(2012/6/12~2012/7/16)




                                                        ※ CVRが0%の参照元は除外しています。




    参照元ごとの直帰率をみると、●●●●●(上左図4位)、●●●●●●●(上左図15位)の直帰率が高く問題です。
    また、●●●●●からはコンバージョンが指定期間中まったくありません(上右図)。Googleアナリティクスの
    「アシストコンバージョン」機能にて、●●●●●経由の訪問をきっかけとした再訪問からのコンバージョンも無い
    ことが確認できました。
    短期的(指定期間中だけ)に見れば、●●●●●はコンバージョンにまったく貢献していないことになります。現時
    点では●●●●●経由の流入の直帰率も高いため、すぐに●●●●を見直すか、専用のランディングページなどを用
    意して流入後の回遊率を高める施策をとられることを強くお勧めします。


                                                                           11
ウェブ解析(TOPSYによるソーシャル分析)




                                 7/3
                               ●●●●●●
                                記事掲載




                               7/4
                           サイトリニューアル
                            ●●●●●●




ソーシャルウェブ(主にTwitter)上で任意のキーワードをリアルタイム検索できるウェブサービスです。
過去1ヵ月間(2012/6/19~2012/7/18)での「●●●●●●●」を含むMentionの件数です。
7㌻の時系列分析では、7/4の●●●●●●●及びサイトリニューアルによるPV数の増加が顕著ですが、Twitter上
では7/3の●●●●●●●●●に掲載した「●●●●●●●●●」記事が話題を集めました。こうしたSNS上での反
応はサイトには直接あらわれにくいですが、情報感度の高い(SNSを積極利用している)ユーザに対して
「●●●●●●●●」ブランドを認知させるには効果的です。
SNSは、コンバージョンとは結びつかない広義での“広報”として位置づけ、継続的に情報発信していくことをお勧め
します。


                                                            12
サイト分析のまとめ




 コンバージョン数はアクセス数に正の相関

 ●●●●●●●●にアクセス数が反応する

   /xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.htmlがボトルネック


 ●●●●●がコンバージョンに貢献していない

 ブログやSNSは、SNS上で認知向上に貢献か!?



                                               13
ここまでの分析結果を踏まえて

ご提案




                 14
次にとるべきアクション


 オフライン/サテライトサイトのコンバージョン管理
– ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。
    中期効果   ●●●●●●●に伴ってブランドが低下することを防ぐため
    長期効果   長期的には●●●●●●●●●の管理も●●●●●●●●●●だと考えます


 反応装置の改善
– ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。
    短期効果   わかり易い反応装置の設置は、ターゲットを●●●●●●●に拡大していく際には必須です
    中期効果   現状でも一定の離脱改善に役立ちますので、ぜひ取り組んでください


 広告出稿先の見直し/SNSでの露出継続
– ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●●
  ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。
    短期効果   Owned Media(自サイト)、Paid Media(広告など)だけでなく、
    長期効果   Earned Media(SNSなど)を活用したブランド認知向上も重要です



                                                           15
お問合せ先
                ご質問などお気軽にご連絡ください。

              サイバーエリアリサーチ株式会社
                  第二事業部
              佐野 真規(さの まさのり)

               masanori@arearesearch.co.jp
                 facebook.com/sano1225




▍ウェブ解析にかかる様々なご相談を承っております。
ウェブ解析のご提案は、単にツールのご紹介・ご納品だけで終わらな
いケースがほとんどです。ツールの利用サポートから、提案準備のサ
ポートまで、お気軽にご相談ください。お客様の数だけ存在するニー
ズに対し、都度 最適なご提案をご用意致します。




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ウェブ解析士マスター講座での課題レポート

  • 1. ●●●●●●●●● 御中 「 ●●●●●● 」ブランド強化提案 ~ 長期的な目標確認と次にとるべきアクションのご提案 ~ サイバーエリアリサーチ株式会社 第二事業部 佐野 真規
  • 2. もくじ  はじめに – もくじ ・・・ 2 – フェーズごとの目標 ・・・ 3  サイト分析 – サイト分析 概要 ・・・ 5 – 時系列分析 ・・・ 6 – コンテンツ分析 ・・・ 7 – コンバージョンまでのプロセス分析 ・・・ 8 – ページのナビゲーション ・・・ 9-10 – 外部流入分析 ・・・ 11 – ウェブ解析(TOPSYによるソーシャル分析) ・・・ 12 – サイト分析のまとめ ・・・ 13  ご提案 – 次にとるべきアクション ・・・ 15 2
  • 3. フェーズごとの目標 お客様がもつ将来像 「 ●●●●●●●●●●●●●●●●●●していきたい」 短期・中期的には、●●●を増やすことの優先度が高く、段階的に目標を 広めていく必要があります。 現状は「●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●ら関わりのあ る担当者・責任者」がメイン・ターゲットですが、「●●●● 」 「●●●」「●●●」など、●●●や●●●にも広めていくべきです。 こうした視座のもと、直近のサイト課題を分析し、現状の課題解決から中 長期的なタスクを明確にしていきます。 ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● ●●● 3
  • 5. サイト分析 概要 分析対象期間 2012/5/1~2012/7/16 ただしコンバージョン計測は2012/6/12~2012/7/16(※各頁に記載) 再訪問 新規訪問 相関係数 コンバージョンとページビュー 0.71 相関が高い コンバージョンと訪問数 0.72 (コンバージョンに直結している数値) コンバージョンとユーザ数 0.73 コンバージョンと訪問別ページ数 -0.14 コンバージョンと平均滞在時間 -0.05 相関が低い コンバージョンと直帰率 -0.26 (コンバージョンに直結しない数値) コンバージョンと新規訪問率 0.38 5
  • 6. 時系列分析 PVとコンバージョン数の推移(2012/5/1~2012/7/16) 9,000 20 6/12 8,000 ●●● 18 ●●●●● 7/4 7,000 サイトリニューアル 16 5/29 ●●●●●● ●●●●●●● 14 6,000 5/9 ●●●●● ●●●● 12 5,000 ●●●●● 5/19 10 4,000 ●●● ●●●●● 6/16 ● ● ● ● ミクロ分析のポイント 8 3,000 6/17 ● ● ● ● 6 2,000 4 1,000 2 0 0 5/1 GW 5/15 5/29 6/12 6/26 7/10 コンバージョン PV 土日・祝日はPV・コンバージョン(●●●●●●●)ともに減少する傾向があります。コンバージョンはアクセス 数(PV、訪問数、ユーザ数)と強い相関にあり(相関係数はいずれも0.7以上)、直帰率や新規訪問率などとの相関 は比較的弱いです。すなわち、より集客できる広報活動がコンバージョンアップに直接的に結び付くといえます。 2012年5月から2.5カ月の成果から、●●●●●●●●●●●が最も効果的だったといえます。次回、イベント告知 の際は、改めて●●●●●●を最優先メディアと考えると良いでしょう。 また、●●●●●●●●●の翌週は、アクセス数に対して比較的高いCVRが出ています。このCVRの要因が ●●●●●●●●●にあるのか、その他の要因があるのか、CVユーザのセッションを分析(ミクロ分析)して行動 要因を推定することで、次回施策の効果向上に役立つ知見が得られるでしょう。 6
  • 7. コンテンツ分析 PV数 上位20件のページリスト(2012/5/1~2012/7/16) ●●●●●●●関連の 大半はトップページだが、●●や●●●●の ●●●●ページの コンテンツの人気が高い 詳細ページへのランディングも散見される 離脱率が比較的高め ●●●●●●のコンテンツが上位を占めます。●●●●●、●●●●●●●、「●●●●●●●●」、といった ●●●●●●向けのコンテンツへのアクセスが多いです。 問題は、●●●●●●●●●●が必ず訪れるページである●●●●●●ページ(/xxxxx/yyyyyyy/zzzzzzzz.html) の離脱率がやや高いことです。平均滞在時間は比較的長く、自分に適した●●●●●を探しつつも、結果的に諦めて しまう、もしくは●●●●●を断念するケースが発生しているかもしれません。 8~10頁で、詳細な分析を行います。 7
  • 8. コンバージョンまでのプロセス分析 ●●●●●● 申込完了までのページ遷移(2012/6/12~2012/7/16) 対象期間 :2012/6/12~2012/7/16 目的ページ :/xxxx/xxxxxx/thanks.html 遷移率① :●●% ほとんどが離脱 遷移率② :●●% もれなく送客 遷移率③ :●●% 半数以上が離脱 遷移率① 申込率 :●●% 半数以上がゴール キャンペーンによって流入・コンバージョン 数が増加した6月はCVR :●●%、極端な流 入増・コンバージョン増が見られなかった7月 はCVR:●●%でした。つまり、キャンペー 遷移率② ンはコンバージョン数増にはつながるものの、 CVRの増加には大きく寄与していません。こ のことは、p5に示したコンバージョン数とア クセス数が高い相関を示していたことにも裏 付けられます。 左図はコンバージョンまでのメインプロセス です。トップページからコンバージョンにつ 遷移率③ ながる遷移が約●●%とあまりに少ないこと、 遷移率③で約●●%のユーザが経路から外れ コンバージョンしていないことが見て取れま す。 今後、●●●を効率的に増やしていくために は、このナビゲーション改善が重要であると 申込率 いえます。 ※ Googleアナリティクスではコンバージョンの計測が6/12か ら始まっているため、この結果のみ6/12~7/16の期間の結 果を抽出しています。 8
  • 9. ページのナビゲーション①トップページ ページ内リンクのクリック率@トップページ(2012/5/1~2012/7/16) ●●●●●コンテンツへのリン ククリック率が高いのはプロモー ションの効果だといえます。 ナビゲーションでは「●●●」伝達に優先 度を置いていますが、●●●の詳細情報 に対するユーザニーズが強いようです。 「/xxxxxxx/xxxx/」では●●●●●への●●●を促しますが、コンバージョンがオンラインで完結しないため、このナビゲー ションがサイトコンバージョンを下げる要因になっている可能性があります。●●●として、サテライトサイト (●●●●●●●●●●)でのコンバージョン把握も重要です。可能であれば、各サイトの目的ページも一括して計測すること をお勧めします。 9
  • 10. ページのナビゲーション②/xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.html ページ内リンクのクリック率@/xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.html(2012/5/1~2012/7/16) 1つ上の階層に戻るユーザが ●%います。ユーザが想定し た情報を得られずに遷移をさ かのぼっている可能性があり ます。ユーザ心理を推測する ために、ミクロ分析(セッ ション分析)が必要です。 Googleアナリティクスではページ内遷移(URLに“#”が付く遷移)が上手く計 測できていません。●●●の結果からも#付きURLのクリックは5件程度です が、掲載位置から考えてあまりにもクリック数が少な過ぎます。地方では ●●●●●●のボトルネックになるケースも多く、●●●●●●が活用すべき リンクです。●●●●●●ページのみ、期間限定でスクロール量の計測をして このページの利用実態を計測することをお勧めします。 ●●●●の申込みに直結する「反応装置」がファーストビューにないため、「コンバージョンまでのプロセス分析」で挙げたよ うにこのページからコンバージョンに直接送客できず、ユーザに不要な回遊をさせている可能性があります。 「●●●●●●●●●」といった、「●●●●●●」という反応装置をファーストビュー内に設置することをお勧めします。 10
  • 11. 外部流入分析 流入元ごとの新規訪問の割合/直帰率(2012/6/12~2012/7/16) 流入元ごとのCVR(2012/6/12~2012/7/16) ※ CVRが0%の参照元は除外しています。 参照元ごとの直帰率をみると、●●●●●(上左図4位)、●●●●●●●(上左図15位)の直帰率が高く問題です。 また、●●●●●からはコンバージョンが指定期間中まったくありません(上右図)。Googleアナリティクスの 「アシストコンバージョン」機能にて、●●●●●経由の訪問をきっかけとした再訪問からのコンバージョンも無い ことが確認できました。 短期的(指定期間中だけ)に見れば、●●●●●はコンバージョンにまったく貢献していないことになります。現時 点では●●●●●経由の流入の直帰率も高いため、すぐに●●●●を見直すか、専用のランディングページなどを用 意して流入後の回遊率を高める施策をとられることを強くお勧めします。 11
  • 12. ウェブ解析(TOPSYによるソーシャル分析) 7/3 ●●●●●● 記事掲載 7/4 サイトリニューアル ●●●●●● ソーシャルウェブ(主にTwitter)上で任意のキーワードをリアルタイム検索できるウェブサービスです。 過去1ヵ月間(2012/6/19~2012/7/18)での「●●●●●●●」を含むMentionの件数です。 7㌻の時系列分析では、7/4の●●●●●●●及びサイトリニューアルによるPV数の増加が顕著ですが、Twitter上 では7/3の●●●●●●●●●に掲載した「●●●●●●●●●」記事が話題を集めました。こうしたSNS上での反 応はサイトには直接あらわれにくいですが、情報感度の高い(SNSを積極利用している)ユーザに対して 「●●●●●●●●」ブランドを認知させるには効果的です。 SNSは、コンバージョンとは結びつかない広義での“広報”として位置づけ、継続的に情報発信していくことをお勧め します。 12
  • 13. サイト分析のまとめ  コンバージョン数はアクセス数に正の相関  ●●●●●●●●にアクセス数が反応する  /xxxx/yyyyyyy/zzzzzz.htmlがボトルネック  ●●●●●がコンバージョンに貢献していない  ブログやSNSは、SNS上で認知向上に貢献か!? 13
  • 15. 次にとるべきアクション  オフライン/サテライトサイトのコンバージョン管理 – ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。 中期効果 ●●●●●●●に伴ってブランドが低下することを防ぐため 長期効果 長期的には●●●●●●●●●の管理も●●●●●●●●●●だと考えます  反応装置の改善 – ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。 短期効果 わかり易い反応装置の設置は、ターゲットを●●●●●●●に拡大していく際には必須です 中期効果 現状でも一定の離脱改善に役立ちますので、ぜひ取り組んでください  広告出稿先の見直し/SNSでの露出継続 – ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● ●●●●●●●●●● をお勧めします。 短期効果 Owned Media(自サイト)、Paid Media(広告など)だけでなく、 長期効果 Earned Media(SNSなど)を活用したブランド認知向上も重要です 15
  • 16. お問合せ先 ご質問などお気軽にご連絡ください。 サイバーエリアリサーチ株式会社 第二事業部 佐野 真規(さの まさのり) masanori@arearesearch.co.jp facebook.com/sano1225 ▍ウェブ解析にかかる様々なご相談を承っております。 ウェブ解析のご提案は、単にツールのご紹介・ご納品だけで終わらな いケースがほとんどです。ツールの利用サポートから、提案準備のサ ポートまで、お気軽にご相談ください。お客様の数だけ存在するニー ズに対し、都度 最適なご提案をご用意致します。 16