色々なアクセス解析

アクセス解析のシステムとしては、サーバーのアクセスログをもとに解析を行うタイプやサーバーにプログラムを組込みタイプなどもありますが、このようにページに集計コード（タグ）を貼り付けるタイプのアクセス解析が利用環境も選ばず使いやすいと思います。

実際のお店なら、１日に何人のお客様が訪れるのか、一番多くの訪問がある曜日や時間帯などは感覚的に把握できていると思います。 更にお店の中をどのように見て回るのか、棚のどの位置に商品を置くと目に付くのかとか、棚の配置はどのようにすると良いのかなど、色々と研究されている方も多い思います。

コンビニエンスストアでは、お客様の行動を詳細に分析することで、売上アップに繋げているそうです。ホームページなら費用を掛けないで高度は分析が可能ですから、中小零細企業でも大きな会社と同等に戦うことが可能です。

しかし、ホームページとなると何もしていない方が沢山いるのが実情です。本来、インターネットは効果測定が容易な媒体ですから、アクセス解析で詳細な分析が簡単に行うことが出来るのです。

最近は離脱する機会が増えないようにできるだけステップを少なくし、資料請求レベルであれば必要最小限の情報だけシンプルに入力してもらうケースが増えている。「情報入力画面」→「確認画面」→「完了画面」という3ページ、ボタンを押すのは2回で済ませることが多い。


この場合、文字通りこの3ステップの遷移分析を行って、各ステップでの離脱を見るということでよい。遷移分析のためにも、この3ステップにおいては、他のページへ回り道するようなリンクやボタンはなるべく設置しない方がよいだろう。上記の例では、確認画面からの離脱率は2％～3％くらいでに抑えたいものだ。ここで1割でも脱落があれば非常に問題があるといわざるを得ない。

前半ユーザーが「行動喚起ボタン」を押すところまで、後半「行動喚起ボタン」を押した後のページから最後の「資料請求完了画面」まで

回遊分析でも指摘したとおり、ユーザー動線はさまざまなので、全体で見る場合はもちろん、新規ユーザーなどで絞り込んだとしても、典型的な太い動線を探すことは難しいだろう。

どこまで情報入力したのかも調べられる


ここで重要なのは、入力エラーを把握できるような仕組みを導入しているかどうかだ。たとえば、エラーの種類によってURLを分けて、どのようなエラーが多いのかを簡単に判別できるようにしたURL構造にしておくといった工夫があるとよい。

上記までのプロセスでページを改修したとしても、そのもととなる仮説は運営者側の想像でしかない。ユーザビリティテストを重ねてじっくりページの改修を試みることも1つの手だが、実際の反応から最善策を残すという手法を行うのがよいだろう。すなわち、サイトでA/Bテストを行うということだ。時間を短縮するという点でもそうだし、同じ条件で比較して優劣を決めるという点で優れている。これはコンバージョンプロセスの改善だけに留まらない。

行動喚起までに至らないユーザーは、単に調べものをしていただけかもしれない。いろいろなユーザーがいるので、彼らを無理やりコンバージョンさせる必要もないし、そもそも無理な話だ。こういったユーザーも含まれているので、むしろ全員をコンバージョンに誘導するための努力をするのではなく、別の評価指標も用意しておこう。たとえば訪問目的別に目的完遂度を測るということをしてみるとよい。サイト上で簡単なアンケートをしてみるわけである。アクセス解析だけからすべてを導くのではなく、さまざまな手法を並行して用いることも必要である。

上の例で言えば、サービストップからサービス詳細への移動がそもそもないために資料請求まで来る人が少ないいうことがわかるかもしれない。また最後の「資料請求ボタン」が押されないのであれば、調べものユーザーが大半を占めている可能性もある。

遷移分析で「資料請求ボタン」を押した後のページを基点にした逆引き（前に辿る）をしてみるということ。つまり行動を起こしたユーザーは、どのページの「資料請求ボタン」を押しているかという観点で見てみることだ。