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。