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- 2. ユーザーの属性 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） 来訪しているユーザーがどんな特性を持っているか、グラフにまとめました。 来訪しているユーザーの男女比 女性 46%男性 54% 来訪しているユーザーの年齢比 0 10 20 30 40 50 60 18-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ （歳） （％） 来訪しているユーザーが興味のあるもの 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 ニュースと政治/ニュース好き/エンターテイメント＆セレブニュース 買い物客/買い物好き/価格重視 ライフスタイルと趣味/アマチュア写真家 メディアとエンタメ/マンガ・アニメ好き 技術/モバイル愛好家 食とダイニング/食い道楽 ライフスタイルと趣味/芸術・芝居マニア ライフスタイルと趣味/エコ生活愛好家 ライフスタイルと趣味/ビジネス専門家 ニュースと政治/ニュース好き/政治情報 （％）
- 3. 期間別、曜日別、時間別アクセス分析 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） 2017年10月5日〜10月18日は ●●●PVでした（図1）。全体の平均で見ると、金曜日にアクセスが増える傾向にあります。また、木 曜日にアクセスが落ち込む傾向にあります。また、日曜日, 月曜日, 火曜日, 水曜日, 土曜日にアクセスが極端に落ち込む傾向にあ ります（図２）。PV数がピークになる時間帯は12-13時、続いて10-11時, 13-14時です（図３）。 図１：１日辺りのアクセス数変化 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２：曜日別アクセス数変化 日 月 火 水 木 金 土 （曜日） （平均PV） 曜日 平均PV数 日 月 火 水 木 金 土 図３：時間帯別アクセス数変化 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22 （時） （平均PV） 時間帯 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 時間帯 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
- 4. 参照元ランキング（アクセス数トップ10） （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） ここではアクセス数が多い参照元を表にしています。流入数が多くて直帰率が高いページに関しては流入後の体験を改善すること で、アクセス数を活かすことが出来る可能性があります。 ランキング 参照元URL セッション数 直帰数 直帰率 コンバージョン数 コンバージョン率 1位 m.facebook.com/ 269 232 86.2% 1 0.37% 2位 facebook.com/ 202 171 84.7% 0 0.00% 3位 content- click.amanad.adtdp.com/c ontent/osUX4nNNYVQ/cli ck 82 67 81.7% 0 0.00% 4位 googleapis.com/auth/chro me-content-suggestions 80 71 88.8% 0 0.00% 5位 feedly.com/i/entry//GyB4 UN+VHmGoxHNttCsNGXF 4elOXRVE2yLG5y9qTXg=_ 15ee9a7e69d:83351b:d137 ef92 56 51 91.1% 0 0.00% 6位 feedly.com/i/entry//GyB4 UN+VHmGoxHNttCsNGXF 4elOXRVE2yLG5y9qTXg=_ 15f12d8e9ce:23af284:9ac8 5644 41 36 87.8% 0 0.00% 7位 school.dhw.co.jp/school/u enolig/ 36 23 63.9% 0 0.00% 8位 feedly.com/i/latest 34 30 88.2% 0 0.00% 9位 school.dhw.co.jp/school/u enolig/index.html 28 15 53.6% 0 0.00% 10位 feedly.com/i/subscription /feed%2Fhttp%3A%2F%2Fli ginc.co.jp%2Ffeed 27 25 92.6% 0 0.00%
- 5. ユーザーの閲覧地域 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） １位は東京都（全体の47.7%）、2位は大阪府（全体の12.3%）、3位は神奈川県（全体の9.8%）からの来訪者でした。 都道府県(トップ１０) ユニークユーザー数 コンバージョン率 東京都 4,411 0.18% 大阪府 1,136 0.41% 神奈川県 905 1.19% 愛知県 395 0.00% 福岡県 253 0.00% 埼玉県 246 0.00% 北海道 221 0.00% 千葉県 189 0.00% 兵庫県 135 1.31% 京都府 133 0.00% コンバージョン率に関する評価ユニークユーザー数に関する評価 ユニークユーザー数増加によりコンバ ージョン数の増加が特に期待される都 道府県 ユニークユーザー数 TOP3の都道府県 改善によりコンバージョン数の増加が 特に期待される都道府県 コンバージョン率がTOP3の都道府県
- 6. 新規訪問と再訪問の比率 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） 新規訪問者が36.5%、再訪問者が63.5%と、再訪問者のセッション比率が高いサイトです。また平均11.4回のセッションでコンバージョ ンしています。コンテンツマーケティング・ソーシャル運用・リスティング広告などを利用して、ユーザーとの接触回数を増やしコンバ ージョン数増加を狙いましょう。 新規訪問者と再訪問者の比率 新規訪 問者 36% 再訪問 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 新規訪問者 再訪問者 新規セッション率 （セッション） セッション数 直帰率 平均滞在時間 コンバージョン数 コンバージョン率 新規訪問者 3,801 85.3% 0:00:46 9 0.24% 再訪問者 6,615 83.0% 0:01:03 35 0.53%
- 7. ユーザーの利用しているデバイス （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） スマホユーザー比率は45.4%、PCユーザー比率は51.9%、タブレットユーザー比率は2.7%となっています。デバイス利用比率はPCが 51.9%と大きい状態です。直帰率はPCとスマホユーザーについて同水準ですが、コンバージョン率はPCが0.41%と劣っています。PC ユーザーの導線を改善しましょう。 利用しているデバイスの比率 PC 52% スマホ 45% タブレット 3% デバイスごとの直帰率比較 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 （％） デバイスごとのコンバージョン率比較 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 （％） デバイス 比率 セッション数 直帰率 コンバージョン率 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%
- 8. 流入元分析 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） 考え方 コンバージョン率が低い流入元→流入者の体験を改善すれば、コンバージョン数を増加させることができます。 コンバージョン率が高い流入元→セッション数を増やして更にコンバージョン数を増加させましょう。 ・リスティング広告経由のユーザーについて、コンバージョン率が低い傾向にあります。ペルソナに合ったキーワードの調査を行い、 コンバージョン率向上を目指しましょう。 ・外部サイト経由のユーザーについて、コンバージョン率が低い傾向にあります。アクセス数が多い参照元ランキングを参考にして、 コンバージョン率向上を目指しましょう。 流入元 セッション数 新規訪問比率 直帰数 直帰率 コンバージョン数 コンバージョン率 オーガニック 5,295 32.1% 4,299 81.2% 37 0.70% 検索エンジン広告 2,255 48.2% 1,992 88.3% 4 0.18% ソーシャル 782 22.3% 669 85.5% 1 0.13% 外部のサイト 752 16.5% 639 85.0% 0 0.00% 直接流入 1,160 56.8% 984 84.8% 2 0.17% メール 20 20.0% 17 85.0% 0 0.00% ディスプレイ広告 15 0.0% 11 73.3% 0 0.00% アフィリエイト 0 0.0% 0 0.0% 0 0.00% その他広告 137 37.2% 122 89.1% 0 0.00% 全体 10,416 36.5% 8,733 83.8% 44 0.42%
- 9. ファネル分析「すべての目標の場合」 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） 貴社サイトのボトルネックは「Step 1.」から「Step 2.」で、99.3%離脱していました。また、最もパフォーマンスが高いのは「閲覧開始」か ら「Step 1.」で、前ステップ到達ユーザーの17.6%が完了していました。「Step 1.」から「Step 2.」における離脱率を5%改善すると、コン バージョン数が4.2増加します。 閲覧開始 13,674 --- --- 17.6% 82.4% 1. 記事ページ 11,535 2,410 9,125 0.7% 99.3% 2. デジタルハリウ ッドトップページ 884 82 802 4.5% 95.5% 3. 問い合わせペ ージ 505 40 465 16.2% 83.8% 目標 すべての目 標 44 閲覧開始から 目標までの経路 完了数（ペー ジビュー数） 前ステップか らの遷移数 他ページから の遷移数 各ステップの遷移率と離脱率 前ステップからの遷移 他ページからの遷移 ステップの遷移率 ステップの離脱率
- 11. LP（ランディングページ）分析 （調査データ：2017年10月5日〜10月18日） ユーザーが着地したページに関して、各指標の評価を行った結果を出力しています。 考え方 改善の余地のあるLP → 色づけされている列について重点的に改善しましょう。 成果を出しているLP → いまのパフォーマンスを維持しましょう。 ランディングページ セッション 数 新規セッシ ョン率 新規訪問 者数 直帰率 ページ/セッ ション 平均セッション 時間 コンバージ ョン数 コンバージ 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-上野-by-lig 20 10.00% 2 30.0% 2.95 3分32秒 0 0.00% ※直帰したユーザーの滞在時間は0秒として計測されます。