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。
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。