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株匏䌚瀟LIG埡䞭
LIG-Universalアクセス解析レポヌト
(2017幎10月5日〜10月18日)
株匏䌚瀟クリ゚むタヌズネクスト
ナヌザヌの属性
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
来蚪しおいるナヌザヌがどんな特性を持っおいるか、グラフにたずめたした。
来蚪しおいるナヌザヌの男女比
女性
46%男性
54%
来蚪しおいるナヌザヌの幎霢比
0
10
20
30
40
50
60
18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+
歳

来蚪しおいるナヌザヌが興味のあるもの
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5
ニュヌスず政治/ニュヌス奜き/゚ンタヌテむメントセレブニュヌス
買い物客/買い物奜き/䟡栌重芖
ラむフスタむルず趣味/アマチュア写真家
メディアず゚ンタメ/マンガ・アニメ奜き
技術/モバむル愛奜家
食ずダむニング/食い道楜
ラむフスタむルず趣味/芞術・芝居マニア
ラむフスタむルず趣味/゚コ生掻愛奜家
ラむフスタむルず趣味/ビゞネス専門家
ニュヌスず政治/ニュヌス奜き/政治情報

期間別、曜日別、時間別アクセス分析
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
2017幎10月5日〜10月18日は●●● PVでした図1。党䜓の平均で芋るず、金曜日にアクセスが増える傟向にありたす。たた、朚
曜日にアクセスが萜ち蟌む傟向にありたす。たた、日曜日, 月曜日, 火曜日, 氎曜日, 土曜日にアクセスが極端に萜ち蟌む傟向にあ
りたす図。PV数がピヌクになる時間垯は12-13時、続いお10-11時, 13-14時です図。
図日蟺りのアクセス数倉化
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14
PV
期間 PV数
1日目
2日目
3日目
4日目
5日目
6日目
7日目
8日目
9日目
10日目
11日目
12日目
13日目
14日目
図曜日別アクセス数倉化
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
日 月 火 æ°Ž 朚 金 土
曜日
平均PV
曜日 平均PV数
日
月
火
æ°Ž
朚
金
土
図時間垯別アクセス数倉化
0
10
20
30
40
50
60
70
80
00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22
時
平均PV
時間垯 平均PV数
00-01時
01-02時
02-03時
03-04時
04-05時
05-06時
06-07時
07-08時
08-09時
09-10時
10-11時
11-12時
時間垯 平均PV数
12-13時
13-14時
14-15時
15-16時
16-17時
17-18時
18-19時
19-20時
20-21時
21-22時
22-23時
23-24時
参照元ランキングアクセス数トップ10
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
ここではアクセス数が倚い参照元を衚にしおいたす。流入数が倚くお盎垰率が高いペヌゞに関しおは流入埌の䜓隓を改善するこず
で、アクセス数を掻かすこずが出来る可胜性がありたす。
ランキング 参照元URL セッション数 盎垰数 盎垰率 コンバヌゞョン数 コンバヌゞョン率
1䜍 m.facebook.com/ 269 232 86.2% 1 0.37%
2䜍 facebook.com/ 202 171 84.7% 0 0.00%
3䜍
content-
click.amanad.adtdp.c
om/content/osUX4n
NNYVQ/click
82 67 81.7% 0 0.00%
4䜍
googleapis.com/auth
/chrome-content-
suggestions
80 71 88.8% 0 0.00%
5䜍
feedly.com/i/entry//
GyB4UN+VHmGoxH
NttCsNGXF4elOXRV
E2yLG5y9qTXg=_15e
e9a7e69d:83351b:d13
7ef92
56 51 91.1% 0 0.00%
6䜍
feedly.com/i/entry//
GyB4UN+VHmGoxH
NttCsNGXF4elOXRV
E2yLG5y9qTXg=_15f
12d8e9ce:23af284:9a
c85644
41 36 87.8% 0 0.00%
7䜍
school.dhw.co.jp/sch
ool/uenolig/
36 23 63.9% 0 0.00%
8䜍 feedly.com/i/latest 34 30 88.2% 0 0.00%
9䜍
school.dhw.co.jp/sch
ool/uenolig/index.ht
ml
28 15 53.6% 0 0.00%
ナヌザヌの閲芧地域
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
䜍は東京郜党䜓の47.7%、2䜍は倧阪府党䜓の12.3%、3䜍は神奈川県党䜓の9.8%からの来蚪者でした。
郜道府県(トップ) ナニヌクナヌザヌ数 コンバヌゞョン率
東京郜 4,411 0.18%
倧阪府 1,136 0.41%
神奈川県 905 1.19%
愛知県 395 0.00%
犏岡県 253 0.00%
埌玉県 246 0.00%
北海道 221 0.00%
千葉県 189 0.00%
兵庫県 135 1.31%
京郜府 133 0.00%
コンバヌゞョン率に関する評䟡ナニヌクナヌザヌ数に関する評䟡
ナニヌクナヌザヌ数増加によりコンバ
ヌゞョン数の増加が特に期埅される郜
道府県
ナニヌクナヌザヌ数 TOP3の郜道府県
改善によりコンバヌゞョン数の増加が
特に期埅される郜道府県
コンバヌゞョン率がTOP3の郜道府県
新芏蚪問ず再蚪問の比率
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
新芏蚪問者が36.5%、再蚪問者が63.5%ず、再蚪問者のセッション比率が高いサむトです。たた平均11.4回のセッションでコンバヌゞョ
ンしおいたす。コンテンツマヌケティング・゜ヌシャル運甚・リスティング広告などを利甚しお、ナヌザヌずの接觊回数を増やしコンバ
ヌゞョン数増加を狙いたしょう。
新芏蚪問者ず再蚪問者の比率
新芏蚪
問者
36%
再蚪問
者
64%
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
60.0%
70.0%
80.0%
90.0%
100.0%
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
新芏蚪問者 再蚪問者 新芏セッション率
セッション
セッション数 盎垰率 平均滞圚時間 コンバヌゞョン数 コンバヌゞョン率
新芏蚪問者 3,801 85.3% 0:00:46 9 0.24%
再蚪問者 6,615 83.0% 0:01:03 35 0.53%
ナヌザヌの利甚しおいるデバむス
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
スマホナヌザヌ比率は45.4%、PCナヌザヌ比率は51.9%、タブレットナヌザヌ比率は2.7%ずなっおいたす。デバむス利甚比率はPCが
51.9%ず倧きい状態です。盎垰率はPCずスマホナヌザヌに぀いお同氎準ですが、コンバヌゞョン率はPCが0.41%ず劣っおいたす。PC
ナヌザヌの導線を改善したしょう。
利甚しおいるデバむスの比率
PC
52%
スマホ
45%
タブレット
3%
デバむスごずの盎垰率比范
81
81.5
82
82.5
83
83.5
84
84.5
85
85.5
86
PC スマホ タブレット

デバむスごずのコンバヌゞョン率比范
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0.5
PC スマホ タブレット

デバむス 比率 セッション数 盎垰率 コンバヌゞョン率
PC 51.9% 5,406 82.6% 0.41%
スマホ 45.4% 4,730 85.3% 0.44%
タブレット 2.7% 280 84.3% 0.36%
流入元分析
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
考え方
コンバヌゞョン率が䜎い流入元→流入者の䜓隓を改善すれば、コンバヌゞョン数を増加させるこずができたす。
コンバヌゞョン率が高い流入元→セッション数を増やしお曎にコンバヌゞョン数を増加させたしょう。
・リスティング広告経由のナヌザヌに぀いお、コンバヌゞョン率が䜎い傟向にありたす。ペル゜ナに合ったキヌワヌドの調査を行い、
コンバヌゞョン率向䞊を目指したしょう。
・倖郚サむト経由のナヌザヌに぀いお、コンバヌゞョン率が䜎い傟向にありたす。アクセス数が倚い参照元ランキングを参考にしお、
コンバヌゞョン率向䞊を目指したしょう。
流入元 セッション数 新芏蚪問比率 盎垰数 盎垰率 コンバヌゞョン数 コンバヌゞョン率
オヌガニック 5,295 32.1% 4,299 81.2% 37 0.70%
怜玢゚ンゞン広告 2,255 48.2% 1,992 88.3% 4 0.18%
゜ヌシャル 782 22.3% 669 85.5% 1 0.13%
倖郚のサむト 752 16.5% 639 85.0% 0 0.00%
盎接流入 1,160 56.8% 984 84.8% 2 0.17%
メヌル 20 20.0% 17 85.0% 0 0.00%
ディスプレむ広告 15 0.0% 11 73.3% 0 0.00%
アフィリ゚むト 0 0.0% 0 0.0% 0 0.00%
その他広告 137 37.2% 122 89.1% 0 0.00%
党䜓 10,416 36.5% 8,733 83.8% 44 0.42%
ファネル分析「すべおの目暙の堎合」
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
貎瀟サむトのボトルネックは「Step 1.」から「Step 2.」で、99.3%離脱しおいたした。たた、最もパフォヌマンスが高いのは「閲芧開始」か
ら「Step 1.」で、前ステップ到達ナヌザヌの17.6%が完了しおいたした。「Step 1.」から「Step 2.」における離脱率を5%改善するず、コン
バヌゞョン数が4.2増加したす。
閲芧開始 13,674 --- ---
17.6%
82.4%
1. 蚘事ペヌゞ 11,535 2,410 9,125
0.7%
99.3%
2. デゞタルハリり
ッドトップペヌゞ
884 82 802
4.5%
95.5%
3. 問い合わせペ
ヌゞ
505 40 465
16.2%
83.8%
目暙 すべおの目
æš™
44 82 -38
閲芧開始から
目暙たでの経路
完了数ペヌ
ゞビュヌ数
前ステップか
らの遷移数
他ペヌゞから
の遷移数
各ステップの遷移率ず離脱率
前ステップからの遷移
他ペヌゞからの遷移
ステップの遷移率
ステップの離脱率
売䞊蚈算シヌト
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
貎瀟からのヒアリングの結果をGoogle Analyticsの珟状数倀ず統合し、分析をしたのが以䞋の衚になりたす。貎瀟のサむトは珟状の
状況䞋では1アクセス䞊昇するごずに570円の盎近売䞊に結び぀き、1,141円の生涯売䞊に結び぀くこずが分かりたす。
セッション数
10,416件
コンバヌゞョン率
0.42%
コンバヌゞョン数
44件
コンバヌゞョン数
44件
営業転換率
30%
受泚件数予想
13.2件
受泚件数予想
13.2件
貎瀟平均単䟡
450,000円
売䞊予想
5,940,000円
売䞊予想
5,940,000円
平均リピヌト数
2回
生涯売䞊予想
1,188䞇円
*貎瀟からのヒアリング内容を元に蚭定
LPランディングペヌゞ分析
調査デヌタ2017幎10月5日〜10月18日
ナヌザヌが着地したペヌゞに関しお、各指暙の評䟡を行った結果を出力しおいたす。
考え方
改善の䜙地のあるLP → 色づけされおいる列に぀いお重点的に改善したしょう。
成果を出しおいるLP → いたのパフォヌマンスを維持したしょう。
ランディングペヌゞ
セッション
数
新芏セッシ
ョン率
新芏蚪問
者数
盎垰率
ペヌゞ/セッ
ション
平均セッション
時間
コンバヌゞ
ョン数
コンバヌゞ
ョン率
/370081 1,485 24.40% 363 88.1% 1.20 46秒 1 0.07%
/371682 1,108 28.40% 315 83.5% 1.33 1分0秒 2 0.18%
/247969 914 50.70% 463 78.8% 1.52 1分43秒 6 0.66%
/studioueno/ 510 41.60% 212 75.5% 1.44 40秒 9 1.76%
/219909?z=03160711_b 406 24.10% 98 82.5% 1.34 1分12秒 1 0.25%
/studioueno/sp/ 257 44.00% 113 75.1% 1.70 1分55秒 7 2.72%
/362088 77 23.40% 18 83.1% 1.51 2分4秒 0 0.00%
/342005 46 17.40% 8 69.6% 1.48 1分38秒 0 0.00%
/365716 45 13.30% 6 82.2% 1.42 2分47秒 1 2.22%
/369589 43 20.90% 9 72.1% 1.56 1分37秒 0 0.00%
/209139 40 40.00% 16 77.5% 1.35 1分12秒 0 0.00%
/358777 29 6.90% 2 75.9% 1.59 1分37秒 1 3.45%
/354323 28 25.00% 7 67.9% 1.50 57秒 0 0.00%
/194332 25 24.00% 6 40.0% 2.96 2分34秒 0 0.00%
/263992/?tr=370081 25 20.00% 5 60.0% 2.24 4分7秒 1 4.00%
/series/studio-侊野-by-lig 20 10.00% 2 30.0% 2.95 3分32秒 0 0.00%
※盎垰したナヌザヌの滞圚時間は0秒ずしお蚈枬されたす。
サむトの改善提案
優先順䜍
1 25〜34歳向けのサむト改善 重芁床 100/100
25〜34歳の流入が倚いサむトです。想定しおいたタヌゲット局ず合っおいるか芋盎しおみたしょう。合っおいるならば、そのタヌゲット
に絞った改善を斜したしょう。合っおいないならば、本来のタヌゲットを倚く流入させる斜策を打ちたしょう。
優先順䜍
2 男性向けのサむト改善 重芁床 79/100
男性の流入が倚いサむトです。想定しおいたタヌゲット局ず合っおいるか芋盎しおみたしょう。合っおいるならば、そのタヌゲットに絞
った改善を斜したしょう。合っおいないならば、本来のタヌゲットを倚く流入させる斜策を打ちたしょう。
優先順䜍
3 リスティング広告キヌワヌド調査 重芁床 31/100
リスティング広告経由でのコンバヌゞョン率が䜎いです。サむトの属性に合ったナヌザヌを流入させるため、広告キヌワヌドの分析
を行いたしょう。google adwordsのキヌワヌドプランナヌを掻甚したしょう。ク゚リヌ数が倧きく、競合床の䜎いキヌワヌドを芋぀けた
しょう。

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