カテゴリー: アクセス解析

  • チラシの効果測定 -アクセス解析

    チラシの効果測定 -アクセス解析

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    一般的にチラシの効果測定は、クーポンを付けたり専用の電話番号や専用のランディングページ(LP)を用意することで反応率を調べるケースが多いと思います。

    この反応率にアクセス解析ツールから得られたデータを加えることができれば、ユーザーの属性や地域性などを組み合わせた高精度な分析を行うことができます。

    チラシからウェブサイトへのアクセス状況を把握するのは難しいと思われていますが、実は少しの工夫でチラシからウェブサイトへのアクセスを計測することができます。

    具体的な方法

    前述したように「チラシ専用のLP」を用意することでも、チラシ経由のアクセスを解析することができます。

    しかし、広告展開がチラシだけであればそれでも良いですが、交通広告やサンプリング、インターネット広告など複数の広告媒体で広告キャンペーンを展開している場合、媒体ごとに専用LPを用意するのは大変です。

    そこでオススメしたいのが、ウェブサイトのURL(アドレス)の末尾に固有のパラメータ(文字列)を付け、アクセス解析ツールで判別する方法です。

    例えばGoogleアナリティクスであれば、下記のようなパラメータが付いたURLへのアクセスがあった場合、流入元(utm_medium)が「chirashi」、参照元(utm_source)が「qrcode」、広告キャンペーン名(utm_campaign)が「2022winter」と判別し、同じ流入元や参照元ごとにデータをまとめてくれます。

    ?utm_source=qrcode&utm_medium=chirashi&utm_campaign=2022winter

    なお、上記の例は【2022年冬季セール用のチラシに掲載したQRコードからのアクセス】というケースを想定しています。

    上記のパラメータが付いたURLにアクセスがあった場合、Googleアナリティクスのレポート画面では下記のように確認することができます。

    これによって、2022年冬季セール用のチラシに掲載したQRコードからのアクセスについて、精度の高い効果測定が行えるようになります。

    また、この方法であれば広告媒体ごとにLPを用意する必要はありません。さらに、LPではなくウェブサイトへ誘導したい場合でも、チラシ経由のアクセスが他の経路からのアクセスに紛れることがなくなります。

    注意点とツール

    パラメータの文字列については、綴りのタイプミス等があるとうまく集計されません。
    下記のようなページで簡単に作成することができますので、パラメータ作成時には利用されることをオススメしています。

    https://ga-dev-tools.web.app/ga4/campaign-url-builder/

    なお、現在チラシからウェブサイトへ誘導する際は、QRコードを利用するケースがほとんどかと思います。
    QRコードを作成する際は下記のようなサイトが便利です。

    https://qr.quel.jp/

    補足

    この記事は「チラシからウェブページへのアクセス」を念頭に置いていますが、QRコードを使うような媒体であれば名刺やパンフレット、新聞広告、ポスター等、どんな媒体からのアクセスでも同様の方法で解析を行うことができます。

  • 事実・分析・提案 -アクセス解析

    事実・分析・提案 -アクセス解析

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    アクセス解析のデータや分析結果は事業やウェブサイトに関する意思決定を手助けするものですので、レポートには数値だけではなくグラフや表を入れて視覚的にわかりやすくすることが必要だと考えます。

    さらに、ほとんどのアクセス解析レポートではグラフや表に加えて解析者のコメントを付け、解析から得られた見識を共有しています。

    その際のコメントですが、大きく分けて事実・分析・提案のパートにわけるように記載をします。

    事実

    事実のパートにはデータから得られた「変化」の内容を端的に記載します。

    その際は、極力データそのままの数値を記載するようにします。もちろん記載するデータの取捨選択や四捨五入等は行うことがありますが、伝えたいことに合わせてデータを改変することはご法度です。

    分析

    分析のパートは、主に事実のパートで記載した変化の「要因」を記載します。

    仮説と検証を繰り返して得られた要因について、根拠や検証方法とともに記載をします。

    提案

    提案のパートには、分析の内容を踏まえた改善案や運用方法についての提案を記載します。

    前述のようにアクセス解析レポートは事業やウェブサイトに関する意思決定を手助けするために作成しますので、新しい発見やヒントが得られるような提案ができることが望ましいです。

    コメントに限らず、アクセス解析レポートを作成する際には「わかりやすさ」「伝わりやすさ」を常に意識します。

    例えば、データを可視化した表やグラフについても注目ポイントに印を付けるなど、報告を受ける方が意図を掴みやすいように考えて作成します。

  • 役立つサイト -アクセス解析

    役立つサイト -アクセス解析

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    変化の要因を分析する際にはアクセス解析ツールで得られた内部情報だけでは要因が見つからないことがよくあります。

    その場合は、外部要因のヒントをもとめて下記のようなウェブサイトや資料を参照します。

    Google検索

    特定のコンテンツへのアクセスが急増したような場合には、関連するキーワードでGoogle検索を行うとヒントを見つけられることがあります。

    ただし、ノイズとなるような情報も多いので、検索対象の期間を限定したり、ニュースのみを対象にする、NOT検索 (マイナス検索、除外検索)を行う、などの工夫が必要です。

    Googleトレンド

    あるキーワードがどのくらい検索されたか、ボリュームを調べることができます。前期間と比較をしてGoogle検索経由の流入量を推計する際などに利用します。

    https://trends.google.co.jp/trends/

    Wayback Machine

    インターネット上にあるウェブサイトをアーカイブしているサイトです。ウェブサイトの過去の状態(デザイン等)を調べるときに利用します。

    競合サイトのリニューアル前後の検証を行う際等に便利です。

    https://archive.org/web/

    価格.com – テレビ紹介情報

    このサイトは民法のテレビ番組の内容をテキスト情報でアーカイブしています。

    特定の日だけ急にアクセスが増えている場合は、商品やサービスがテレビ番組で取り上げられていたりするケースがありますので、このサイトを調べると要因が見つかることがあります。

    https://kakaku.com/tv/

    情報通信白書

    総務省が毎年発行しているインターネットに関する白書です。

    世代や年代ごとにインターネットの利用率やスマホの所持率を調べたいときなどに使います。

    https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/

    日本の広告費 -電通

    日本で1年間に使われた広告費の統計で、毎年電通が公開しています。広告の効果検証を行う際の参考資料等として利用します。

    https://www.dentsu.co.jp/knowledge/ad_cost/

    過去の天気

    過去の天気の様子がわかるサイトです。ウェブサイトへのアクセス状況が天候に左右されるようなサイト(レジャー施設や交通情報関連、農業関連等)を分析する際にはよく参考にします。

    https://tenki.jp/past/

    Ubersuggest

    ウェブサイトのアクセス状況や検索キーワード等を調べられるサイトです。あくまで推計値ですが、競合サイトの分析を行う際などにざっくりとした全体像を調べるために利用します。

    https://app.neilpatel.com/ja/dashboard

  • 仮説と検証 -アクセス解析

    仮説と検証 -アクセス解析

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    アクセス解析のデータから変化を見つけたら、次はその変化の要因を探ります。

    その為には「仮説を立てて検証する」というプロセスを踏みます。
    すぐに仮説が立証されることもありますが、立証されない場合は何度もこのプロセスを回します。

    Googleアナリティクスのグラフ

    例えば上記のグラフは、あるウェブサイトにおける2019年12月のタブレットからのアクセス状況を前年同月と比較したものです。
    前年同月比で-70%と大きな減少となっています。

    この変化に対して、まずは集客経路やユーザーの属性の違いによる影響を仮説として立て検証をしましたが、はっきりとした因果関係はみつかりませんでした。

    そこで次にアクセスがあったタブレットの詳細を調べてみました。

    すると、前年同月は特定の機種からのアクセスが非常に多かったことがわかりました。さらにこの機種の詳細を調べてみると、この機種はタブレットとしては非常に小さく、むしろスマートフォンと呼んで差し支えないサイズの端末であったことが判明します。

    そのため、この機種特有の問題か、Googleアナリティクスに何らかの問題が発生して、スマートフォンがタブレットとして計測されていたのではないかと推測しました。
    すぐにインターネット及びSNSで検索をしたところ、同様の問題に直面している人達の情報が得られました。
    その結果、この問題はGoogleアナリティクスの端末判定にトラブルが起きていたことが要因であったことがわかりました。

    このようにアクセス解析のデータに変化を見つけた際は、上記のような仮説と検証のプロセスを経て要因を探していきます。

  • 基本は比較 -アクセス解析

    基本は比較 -アクセス解析

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    アクセス解析のデータから変化を見つけ何らかの気づきを得たいと考える場合は、データの比較を行うことが基本です。
    その際、比較の軸には以下のようなものがあります。

    時間

    時間軸によるデータの比較は最もわかりやすく変化が見つけやすいものと言えます。
    例えば・・・

    • 今日と昨日
    • 今週と先週
    • 今月と先月
    • 今年と去年

    ユーザー

    ユーザーごとの違いからデータの変化を見つけたいときは、ユーザーの属性による比較が役に立ちます。
    例えば・・・

    • スマホユーザーとPCユーザー
    • 新規とリピーター
    • 男性と女性
    • 10代と30代

    集客経路

    ウェブサイトへのアクセスに至った経路ごとのデータを見比べることで、変化を見つけられることがあります。
    例えば・・・

    • 検索サイト経由とSNS経由
    • ディスプレイ広告と検索連動型広告
    • チラシAのQRコードとチラシBのQRコード

    比較をする際にはあらかじめ「どんな目的でデータを比較したいのか」を整理しておくようにします。
    目的を定めておくと、比較する際にどの指標を見るべきかが自ずと決まってきます。

    一方で定期的な分析の場合は、データ全体を俯瞰して変化を見つけることから解析を始めることもあります。

    ちなみに、Googleアナリティクスであれば、上記のような比較から得られる変化の情報が「Insights」として提供されることあります。
    データの比較に時間がかけられない場合は、変化が起きた事実やその要因のヒントを得るために有効かもしれません。

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