Googleアナリティクスで解析・改善する際の流れ

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Google Analytics
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Googleアナリティクスで解析を行う際にどういった流れで進めれば良いのか聞かれることがあるため、Googleアナリティクスで解析する際の流れを書いていきたいと思います。

解析・改善する際の、大きな流れとして以下のようになります。

1:Googleアナリティクスで解析を行う

2:ABテストを行う

3:2の結果に基づいて修正

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Googleアナリティクスで解析を行い現状の課題を把握

現状の課題を明確にし、優先度の高いものから修正していきます。

その際に、デバイスを分けて見ていきます。PCとスマートフォンの2つで見ていけば良いと思います。

優先度の高い修正点の見つけ方

あくまで一例ですが、以下の視点で見ていきます。

1:CV(コンバージョンポイント)に近いページ

2:アクセスが多いページ

1では、CVに近いページで離脱が起きている箇所を修正していきます。多くの場合、フォームの修正になると思います。フォームの修正方法は色々ありますが、以前書いたフォームの最適化(EFOのやり方)が役に立つと思います。

【コピペでOK】エントリーフォーム最適化(EFO)の6ステップ
ちょっと前(2年くらい前かな?)に流行ったEFO(エントリーフォーム最適化)ですが、ここ最近も営業の電話を頂くようになりました。 月額3万円とのことなので当社では導入しませんが、自力で出来る範囲のEFOを行ってみたいと思います。 ...

2に関しては、アクセスが多いのに直帰率が高いページを探し、修正を行っていきます。

直帰率に関しては、Googleアナリティクスは次のページに遷移しないと何秒滞在しても直帰となってしまう(この場合滞在時間も0秒となる)ので、カスタムを行うなどして見ていく必要があります。Googleアナリティクスの滞在時間、直帰との関係は以下のページにマトメてありますので、一読ください。

Google Analyticsでの「滞在時間」の難しさを解説。
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3:セグメントを分けて特定のセグメントのパフォーマンスを確認

例えば、

新規ユーザーとリピーターのページ遷移の違い。
新規ユーザーはグローバルナビゲーションを利用するが、リピーターはページ中のリンクを踏む等。
新規ユーザーはとりあえずグローバルナビゲーションをみて、どのようなサイトか理解する。

チャネルごとの行動の違い。
自然検索のユーザーは平均ページ数が5なのに対し、有料検索のユーザーは平均2ページ等。
自然検索のユーザーは目的のページを粘り強く探すが、有料検索のユーザーは目的のページが無いとすぐに離脱してしまう。

参考 参照元とメディアの違い

上記のような特性を理解したら、こちらが誘導したいページヘの導線を設置することが可能になる。

Cookie等を使用できる人は、新規とリピーターによって表示されるコンテンツを変えることも可能になるし、チャネルの違いによってもコンテンツの出し分けが可能になる。

ABテストを行うタイミング

ABテストを行うタイミングとしては以下の課題があるときにしています。

1:実際に影響があるかわからない課題
2:客観的に1つの解決方法がない課題
3:いっきに変えてしまうことでリスクがあるUX

フォームの改修に関してはユーザーの手間が減るデメリットが無いため、ABテストは利用していません。

ABテストを利用するのは、例えばCVの起点となるページヘの誘致ボタンをどこに設定するか、ページ上部なのか?ページ横にスティキーの形式が良いのか?等を判断する際に利用しています。

GoogleAnalyticsでABテストを行う方法
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上記はGA上でのABテストになります。現在はGoogleオプティマイズを利用した方法が推奨されています。

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Googleオプティマイズ はABテスト等を簡単にできるツールです。Webを最適化していく上で、避けては通れないA/Bテストが無料で簡単にできるようになります。以前はGAの中にあったABテストがより簡単にできるようになったと考えれば良い...

Googleアナリティクスで解析・改善する際の流れ まとめ

解析はあくまで手段なので、あまり時間をかけすぎず効率的に行うことが重要です。そのためにも最初に当てをつけて、優先順位(売上UPに貢献する度合い)をつけて修正していくことをオススメします。

修正するか迷った際は、Googleオプティマイズを利用して、現在の状況と修正後の状況をリアルタイムに比較し、スムーズに修正していくことが望ましいと思います。

GoogleタグマネージャーやGoogleオプティマイズを利用することで、html等をしらないWeb担当者も簡単にPDCAを回せるようになって来ていると思います。本当いい時代です。

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