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Piwikを使った
アクセス解析の提案
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1.アクセス解析について
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アクセス解析とは
Webサイトへのアクセスの情報を収集し、分析すること。
何を分析するかは、目的次第でさまざま
例) ・リピーターを増やしたい
・購買単価を増やしたい
・入会及び購買までの遷移の間で離脱を減らしたい
・着地ページを最適化したい
・など
⇒最終的にはROIの最大化が目的となる
目的に応じPKIを設定し、継続的に見ることで効果を検証
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アクセス解析ツールとは
アクセス解析に必要なログを集計するツール
注意点
「アクセス解析ツール」を導入すれば「アクセス解析」が
行うことができるわけではない!
アクセス解析ツールは分析を支援するために機械的に行
える集計を行っているだけ。
つまり、考えるのはヒト。
如何にツールを使いこなして意味のあることを
読み取り、それを次に生かしていくかが大事。
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2.何を見るか?
- 分析数値 -
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ユーザーの動きを考える
ゴールを購買(入会または決済)と設定すると以下の動き
が考えると、以下のような動きになる。
興味
•ユーザが興味を持った状態
集客
•検索、純稿、リスティング、AF、サイト(ブログ)、TVCMなど
流入
•ランディングページに着地した状態
回遊
•サイト内を巡回している状態
意向
•購買意思を示している状態(入会ボタン押下、カート追加など)
成果
•購買、課金
再訪
+共感(FaceBookに投稿など)
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AIDAの法則に当てはめてみる
消費者の心理プロセスモデルのAIDAに当てはめて考え
てみる。
集客
流入
回遊
意向
成果
サ
イ
ト
外
興味
サ
イ
ト
内
A (Attention)
⇒サイトまたはゲーム・商品に注意を持たせる
〃
I (Interest)
⇒サイトまたはゲーム・商品を訴求し関心を引く
D (Desire)
⇒お金を払ってもほしいと納得してもらう
A (Action)
⇒お金を払って購入してもらう
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集客・流入段階で見るべき指標
1.社外サイトへの広告関連で見るべき指標
・Imp数 広告の表示回数
・CL数 広告のクリック回数
・コスト 広告に対する出稿コスト
2.サイトへの着地ページで見るべき指標
・PV数 ページが表示された回数
・UU数 ページを表示した人の数
・入口ページ数 入口ページとなった回数
・直帰数 入口ページを見てその後ページ
遷移せずに帰ってしまった回数
・直帰率 直帰数÷直帰ページ数
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入口ページを分析する意味
サイトへの流入を増やすため
入口として意図していないページが入口ページとなっている場合、特定のセグメン
トのユーザに対しトレンドが変化した可能性がある。
例えば、特定のキーワードが検索されて、商品の詳細ページがヒットして遷移した
など。
上記仮説が成立する場合、リスティング出稿することで、他社より優位に流入を獲
得することができる。
直帰率を分析する意味
顧客の興味を無駄にせず、次の段階に移行させるため
直帰ページとなったということは、そのページでサイト内遷移が止まったということ。
顧客の興味と全く異なるページを表示していたり、UIが悪いなどの可能性がある。
例えば、特定のキーワードが検索されて着地したのに商品のリンクに遷移せず、
サイトトップに遷移している、UIが悪く、次のページへのリンクがわからないなど。
上記仮説が成立する場合、ABテストなどで比較し、直帰数を改善する必要あり
集客・流入段階で見るべき指標
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回遊・意向段階で見るべき指標
・PV数 ページが表示された回数
・UU数 ページを表示した人の数
・セッション数 訪問の回数(≠通信セッション数)
・離脱数 出口となったページの回数
・遷移数 出口とならず次のページに移った
回数。
※PV = 離脱数 + 遷移数
・離脱率 離脱数÷PV
・平均閲覧時間 セッションの時間
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離脱率を分析する意味
成果段階に顧客を移行させるため
離脱率が高いページは顧客に商品を十分に訴求できていない可能性がある。
例えば、ページのコンテンツが顧客の興味から意向までに至る内容ではない、そも
そもリンクが複雑など。
上記仮説が成立する場合、ABテストなどで比較し、離脱率を改善する必要ある
遷移数、平均閲覧時間を分析する意味
如何に親切に、成果段階に顧客を移行させるため
成果ページまでに遷移数が多い、閲覧時間が長いということは、意向段階に移行
するまで顧客が商品について検討しているほか、意向から成果への画面遷移が
わかりづらい可能性や意図した商品にたどり着いていない可能性がある。
一概には言えないものの意向段階より後の画面遷移を見直し遷移数及び閲覧時
間が長いようであれば遷移を改善する必要がある
回遊・意向段階で見るべき指標
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成果段階で見るべき指標
・課金数 課金を行った関数
・売上 課金単価×課金数
・ARPU 顧客あたりの合計売上
再訪段階で見るべき指標
・リピート率 UUに対する再訪ユーザの割合
・リピート頻度 サイトを訪問する間隔
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3.何を見るか?
- 分析視点 -
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傾向の視点(Trend)から見る
要するに最近どうか?という視点で見る
⇒時系列で各指標を見比べる
対比の視点(Benchmark)から見る
要するに目標・過去の実績と比較してどうか?という視点
で見る
⇒前月比、前年比など。
周期性のある指標の比較については活用すべき
分類の視点(Segment)から見る
要するにグループに分けて比較してどうか?という視点で
見る
⇒流入経路、デバイス別で見比べる
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おもなセグメント
流入経路
・純稿、リスティング、AF、姉妹サイト、ブログなど
デバイス
・端末、ブラウザなど
デモグラフィックス属性(社会経済的な特性)
・年齢、性別、地域、職業、結婚、所得など
サイコグラフィックス属性(心理的な特性)
・購買動機、購買頻度、ARPUなど
・仮説に基づく顧客プロファイルなど
※一般的に複数属性を元にクラスタリングして用いる
© CROOZ,Inc. 16
ここまでのまとめ
アクセス解析ツールとは、アクセス解析必要用な以下の
組み合わせを集計し、レポーティングするツール
指標
分析視点
× 傾向 × 対比 × 分類
これらを何を目的にどのように組み合わせ、何を読み解く
かはツールの仕事ではなくヒトの仕事。
ツールを有効に活用し、効果的にアクセス解析
を行いROIを最大化しましょう
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4.アクセス解析ツール
の3つの分類
© CROOZ,Inc. 18
実現方法により3つに大別される
サーバログ型
パケットキャプチャ型
Webビーコン型
Webサーバのログを取り込み集計をおこなうタイプ
例)Analog
ネットワーク機器に流れるパケットをコピーして集計をお
こなうタイプ
例)RTmetrics
解析したいページに、HTTPリクエストを送信するプログ
ラムを追加し、送信されたリクエストを集計するタイプ
例)Google Analytics
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サーバログ型
Webサーバのログを取り込み集計をおこなうタイプ
© CROOZ,Inc. 20
サーバログ型
特徴
Webサーバのログを解析するため、ログファイルさえあ
れば解析が行える。過去のログファイルがあれば、たと
えそれがアクセス解析ツールを導入する以前のもので
あったとしても、解析を行える。
メリット
サーバ単位での導入が容易
ログを解析しているため、サービスへの影響がない
デメリット・リスク
リアルタイム解析への対応が難しい
大規模の場合、サーバ間のログ転送及び集計にコストがかかる
不必要な情報もログに含まれるため、データが肥大しがち
POSTパラメータを取得できない
常にマスタデータのメンテナンスが必要となる
© CROOZ,Inc. 21
パケットキャプチャ型
ネットワーク機器に流れるパケットをコピーして集計をおこ
なうタイプ
© CROOZ,Inc. 22
パケットキャプチャ型
特徴
ネットワークを流れるパケットを直に取り出して解析する
ため、ログ解析型では難しいリアルタイムの解析や、複
数サイト間の行動解析、POSTデータ解析などが行える
。
メリット
リアルタイム解析が可能
複数サーバのデータを一括取得でき、大規模向きである
POSTパラメータについても取得できる
デメリット・リスク
パケットキャプチャ対応のネットワーク機器が必要となる
原則ストリーム処理なのでデータ蓄積が苦手である
常にマスタデータのメンテナンスが必要となる
パケット量が多い場合、サービスに影響が出る可能性がある
© CROOZ,Inc. 23
Webビーコン型
解析したいページに、HTTPリクエストを送信するプログラ
ムを追加し、送信されたリクエストを集計するタイプ
© CROOZ,Inc. 24
パケットキャプチャ型
特徴
解析したいウェブページにJavaScriptなどで記述された
タグ(ビーコン)を埋め込んでおき、そのページが読み込
まれたときに、ブラウザーからウェブビーコン解析サー
バに送信されるデータを基に解析を行う
メリット
リアルタイム解析が可能
ビーコン送信先が1箇所であるためデータを一括取得できる
ログに出力されないマスタデータ及び属性についても取得できる
※例えばユーザID、解像度、ページ名、属性など
通信がHTTPのみで他の方法と比較するとシステム間が疎である
ブラウザバックについてもアクセスを計測できる
デメリット・リスク
各ページにスクリプトを組み込む必要がある
© CROOZ,Inc. 25
3つの方法を比較すると
© CROOZ,Inc. 26
5.Piwikとは
© CROOZ,Inc. 27
Piwikとは
はリアルタイム解析に対応したアクセス解析ツール
© CROOZ,Inc. 28
優れている点
カスタム変数を軸にして集計できる
通常はログに出力しないカスタム変数を設定でき、セグメントと
して集計することが可能。※例えば性別、ユーザー、解像度など
UIが使いやすい
市場に出回っているツールの中ではUIが優れていて操作しや
すい
スケーリングするアーキテクチャ
スケール可能なアーキテクチャとして設計されており分散配置が
可能である
プラガブル設計である
プラグイン単位で機能を追加できる設計となっている
Rawデータの取得が可能
Google Anlyticsと異なりRawデータを取得できる
© CROOZ,Inc. 29
システム概要
計測対象サイト
計測タグ発行
計測タグ 計測API
タグ埋込
ポストで送信
UI
連携API
DB
アクセス
閲覧
外部システム
WebAPI連携
① Piwikの設定画面から計測タグを
発行する
② 各サイトのHTMLのBODYタグの
一番最後に計測タグを埋め込む
③ 各サイトのページが表示された際
に計測APIに対しPOSTで情報を
送信する
④ Piwikで集計結果を表示する
計測対象サイト
© CROOZ,Inc. 30
高トラフィック環境でのシステム構成図
アクセス
DNS LB
Webサーバ
内部LB
Piwik
計測サーバ
計測API
計測API
DB(Slave)
DB(Slave) DB(master)
DBサーバ
UIサーバ
UI / 連携API
DB(Slave)
閲覧
・ 内部LB経由で計測APIを2重化し負荷
を分散する。
・ 計測APIのトラッキング処理の負荷軽減
のためDBのマスターを独立させ、計測APIサーバ側
にレプリカを置く。
・ UI用のWebサーバを計測APIサーバと分ける。
・ 自動アーカイブを有効にする。
LAMP環境なので上記以外は一般的な高負荷対応と同じ
© CROOZ,Inc. 31
実際にインストールしてみた
所感
すごく楽。スタンドアロン構成であればCMSのインストールレベル
※解凍してディレクトリ切るだけで動く
詳しくは以下のURLを参考
http://www.kurobuti.com/blog/?p=4104
© CROOZ,Inc. 32
計測タグについて
以下の3つの方法がある
java scriptタグ
一般的に利用される方法。
Google Analyticsと考え方として同じで、Bodyタブの最後に埋め込み、計測
サーバにポストで情報を送信する。
img タグ
java scriptが利用できないモバイルサイトなどで用いる方法。
計測サーバ上の1pixelのドット画像を読み込むことでアクセスがあったことを
計測する。
プログラムではないので付加情報は送信できない。
計測用API
計測用クラスを継承し独自に計測サーバにポストで情報を送信する。
最も自由度は高いが、java scriptのように実装がクライアントサイドではない
ためブラウザバックの際にイベントが計測されない
Viewの共通部品としてjsタグを定義しておけば済む
© CROOZ,Inc. 33
java script タグの基本構成
基本は以下のとおり
<!-- Piwik -->
<script type="text/javascript">
var pkBaseURL = (("https:" == document.location.protocol) ?
"https://{$PIWIK_URL}/" : "http://{$PIWIK_URL}/");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + pkBaseURL + "piwik.js‘
type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
<script type="text/javascript">
try {
var piwikTracker = Piwik.getTracker(pkBaseURL + "piwik.php", {$IDSITE});
piwikTracker.trackPageView();
piwikTracker.enableLinkTracking();
} catch( err ) {}
</script>
<!-- End Piwik Code -->
$PIWIK_URLにはPiwikのIPまたはDomainNameを、
$ISSITEにはPiwik上のサイトIDを入力
© CROOZ,Inc. 34
java script タグにページタイトルを追加する
URLだけでは何のページか帳票上わからないため、
ページのタイトルを追加してみる
<script type="text/javascript">
try {
var piwikTracker = Piwik.getTracker(pkBaseURL + "piwik.php", {$IDSITE});
piwikTracker.setDocumentTitle(document.domain + “/” + document.title);
piwikTracker.trackPageView();
piwikTracker.enableLinkTracking();
} catch( err ) {}
</script>
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java script タグにカスタム変数を追加する
カスタム変数とは、任意に設定できる変数。
piwikTracker.setCustomVariable(index, name, value, scope)
index 1から始まるキー(整数)。ユニークである必要がある。
name カスタム変数の名前。例)user_id, user_agent
value カスタム変数値
scope 変数のスコープ(”visit” か “page” かのいずれか)
注意点
・ カスタム変数はscope毎に各5つまでしか定義できない
・ indexで一意に設定が特定できなければならない
・ カスタム変数名および変数値の最大長は200文字である
・ むやみに追加すると計測APIの通信が重くなる
© CROOZ,Inc. 36
java script タグにカスタム変数を追加する
例)user-agentを追加する
piwikTracker.setCustomVariable( 1,
“user-agent”,
navigator.userAgent.substr(0,200),
“view”);
例)userIdを追加する
piwikTracker.setCustomVariable( 2,
“userId”,
“hogehoge”,
“view”);
© CROOZ,Inc. 37
その他の主要関数
サイト内検索の結果情報を追加する
piwikTracker.trackSiteSearch(searchword,category,hitcount);
ドメイン情報をセットする
piwikTracker.setDomains(domain);
その他、大体Google Analyticsにある関数は存在します
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