Google Analyticsを用いたデータ分析の手順

今回は実際にGoogle Analyticsを利用するにあたって、何をどの順番で設定し、どうやって運用していくかについてまとめたいと思います。

Google Analyticsには多様なデータを収集できる機能があり、それらを確認するレポートも120種類ほどあります。

これらを手当たり次第に利用しても、目標に沿ったサイト運営のヒントをつかむことはなかなか難しいでしょう。

そこで今回は、「Google Analyticsを利用する前に、必ず1番最初にやっておくべきこと」で設定した目標から逆算してGoogle Analyticsを効率よく運用する方法について紹介していきたいと思います。

 

★Google Analytics運用の流れ

Google Analyticsを運用するにあたっては、最初から以下の流れを意識して設定を行うことが大切です。

 

①目標を設定する

サイトの場合、サイトを訪問したユーザーが商品の購入完了ページに到達することを目標として考えることができます。

そこでビューの「目標」に購入完了ページのURLを設定しておくことで、どれくらいのユーザーが購入完了ページに到達したかや、到達するまでの経路(どのページを何分ぐらい見たのかなど)を確認できるようになります。

これがないと、そもそも目標がどの程度達成されたのかがわからないので、いくら集めたデータを眺めていても、それをどう活用して良いかがわからなくなってしまうでしょう。

Google Analyticsを用いた分析をサイト運用に役立てたいのであれば、まずはビューの目標から設定するようにしてください。

なお、ビューの目標の設定方法については、「Google Analyticsに目標を設定する方法」を参考にしてください。

 

②必要なデータを収集する仕組みを実装する

ECサイトの例でいうと、サイトを訪れたユーザーがいきなり商品を購入して購入完了ページに行ってくれればありがたいですが、それはなかなか難しいでしょう。

通常はいくつか他の商品と比べたり、商品情報の詳細や価格、口コミを確認したりしてユーザーが求める情報が十分に集まった結果、はじめて購入に踏み切る。というパターンが想定されます。

その場合、ユーザーの流出や維持は購入経路のどの時点で発生しているかの情報を得ることで、ユーザーが商品を購入するまでに障壁となっている個所を見つけ出すことができそうです。

そこで、そもそもユーザーがどうやってサイトを訪れたのか、ユーザーが見たページや、ページを見ていた時間、クリックしたボタンはどれか、などの情報を取得できるようにします。

これらの情報はあらかじめGoogle Analyticsで取得しているものもあれば、個別に設定しなければ収集できないものもあります。

上記の例だと、ユーザーがどうやってサイトを訪れたのか(一部はデフォルトで収集可能)、ボタンが押されたかどうかは新たに設定を行わないとデータとして収集できませんので、注意が必要です。

たとえばアナログのキャンペーン(チラシを配るなど)をした場合には、それを見たユーザーがあなたのサイトを訪れたかどうか、データを集められる仕組みをあらかじめ実装しておくことが必要です。

(具体的な実装方法については「カスタムキャンペーンを測定する方法」などを参考にしてください。)

 

このように、自分が欲しい情報を正確に洗い出して、その情報がちゃんと取れる仕組みを実装できるかどうかが、Google Analytics活用のキモになります。

 

③レポートを作成する

収集したデータはレポートとして表示させることではじめてその内容を確認できます。正しくデータが収集されてさえいれば、あとはその結果をGoogle Analyticsが用意してくれている画面でわかりやすく表示するだけなので、操作方法を覚えてしまえば簡単です。

ただし、取得したデータを分析するという観点からいうと、私はGoogle Analyticsだけでは少々物足りないと感じていますので、エクセルにデータをエクスポートして別途データ分析を行ったりしています。その場合も、まずは必要な情報をGoogle Analytics上に表示させてからエクスポートすることになりますので、操作方法の習得は必須と言えます。

ちなみにデータ分析とは、成果の予測に基づいて仮説を立て、指標が成果の予測と一致する理由や一致しない理由を明らかにするプロセスです。つまり成果の予測と一致しないデータが見つかった場合に、それを分析して原因を特定するというものなので、分析の前には必ず「成果の予測」があることが大前提となっているところがポイントです。

 

④仮設を立て、テストする

ここからはもうGoogle Analyticsというよりは、サイト運営者自身の作業となってくるのですが、③で成果の予測と一致しないデータを見つけて原因を予測した後、その予測が本当に正しいかどうかをテストします。

テストとは、分析で特定した問題の解決策を試行し、指標を成果予測に合わせられるかどうかを確認することです。これによって改善できる箇所を発見し、成果に繋がっている部分とそうでない部分を見分けることができます。

①でしっかりKPIを設定していれば、評価(=成果の予測と一致するかどうかの判定)が容易になります。評価が容易になれば、どこを改善すべきなのか、新たな目標を何に設定するべきなのかも検討しやすくなり、テスト結果をもとにまた①へと戻っていくことができます。

こうして①~④のループを繰り返すことで、よりよいサイト運営のためのヒントを効率よく得てサイトをブラッシュアップしていくことができるのです。

 

以上がAnalyticsを用いたデータ分析の手順になります。

ここでは具体的な方法というよりは、運用全体の流れを理解していただければと思います。

そのうえで、具体的な方法については今後解説していきますので、よければそちらも参考にしてみてください。

それでは今日はここまで、お疲れ様でした。

 

 

 

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