Google アナリティクス IQ 学習ガイド #デジタル解析の始め方

Google アナリティクス IQ 学習ガイド - アナリティクス ヘルプより、時間がない人向けに要点をまとめてみた。

デジタル解析の重要性

デジタル解析とは

デジタル解析とは、ビジネスデータを定量的/定性的に解析・改善し、それを業績につなげていくこと。
特に最終的なビジネス目標と、その達成度を測定する方法を定めることが重要となる。

例)ブランド認知度の向上を目的としたサイト
ビジネスの目標…認知度とエンゲージメントを高める
測定する達成度…リピート訪問を増やす

そのビジネス目標を達成するには、下記の図にあるサイクルを回し「絶えず改善する」ことが大切。

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ビジネス上の疑問に答えるためのデータを集積し(Measure)、
ビジネス上の判断に必要な情報を意思決定者に提供する(Report)。
次に期待に基づく仮定を構築し、実際の数字がそれに一致する理由やしない理由を検討し(Analyze)、
その分析で見つかった課題に対して、様々な解決策を試してみる(Test)。
そして、これまでのプロセスを通して得られた知識を再利用し、改善していく(Improve)。

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重要な分析テクニック

分析の重要なテクニックとして、データをセグメントする手法とデータにコンテキストを与える手法がある。

セグメントとは

集計されたデータだけでも、全体的なユーザーの傾向を読み取ることができるが、その理由を理解するにはセグメントをすることが重要。
セグメントとは「データの一部を抽出して分析」すること。
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コンテキストとは

分析においてもうひとつ重要なのが、パフォーマンスの良し悪しを判断するために、データにコンテキスト(背景や状況)を与えることである。
例)売上の上昇が業界全体の傾向なのか自社だけなのか(外部コンテキスト)
自社の過去のデータとくらべて売上が上昇しているのか(内部コンテキスト)

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コンバージョンとアトリビューション

ユーザーが購入に至る経路を測定するために必要な概念が「コンバージョン」と「アトリビューション」である。

マクロコンバージョンとは

マクロコンバージョンは、ユーザーがビジネス上の価値が高い操作を完了したときに発生するコンバージョンのこと。

マイクロコンバージョンとは

マイクロコンバージョンは成果に直結するものでなく、ユーザーがマクロコンバージョンに近づいたことを示す指標となるコンバージョンのこと。

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コンバージョン ユーザー行動
マクロ 購入、会員登録
マイクロ ほしい物リストに追加、新商品のメルマガに登録

マクロ、マイクロの両方のコンバージョンからより多くの行動データを収集し、目標を達成するには何が効果的なのかを把握することが大事。

アトリビューションとは

コンバージョンに対して何が貢献したか、経路(チャネル)にその価値を割り当てること。
チャネルとは、たとえば検索から商品詳細に遷移したとか。

タイプ どんなモデルか
終点モデル 顧客がコンバージョンの直前に利用した経路に、コンバージョンの価値が
すべて起因すると見なす
起点モデル 顧客が最初に利用した経路に、コンバージョンの価値がすべて起因する
ものと見なす
線形モデル コンバージョン成立までの各経路が、均等にコンバージョンに貢献したもの
と見なす

などなど

各チャネルが果たした役割を把握するためにも、チャネルごとに価値づけをすることが必要であり、それによりコンバージョンに向けたチャネル間の連携を知ることができる。

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測定プランの策定

測定プランは次の流れで作る。

測定プランを定義する → 導入プランを策定する → プランを実行に移す → プランを最適化する

測定プランを定義する

  1. ビジネス目標を文書化する
  2. 目標に向けた戦略や戦術を確認する
  3. KPIとなる指標を選ぶ
  4. データのセグメント化方法を選ぶ
  5. KPIの目標を決める

導入プランを策定する

測定プランで定義した指標をトラッキングするために、Googleアナリティクスのコードとサービスの機能を定義する。

プランを実行に移す

  1. ラッキングコードを設定し、業績評価指標のトラッキングの方法を決める
  2. フィルタ機能を使用してデータを正規化し、レポートの正確性と有用性を高める
  3. キャンペーンを使う場合は、キャンペーントラッキングAdWordsのリンク設定を行う
  4. マイレポートやカスタムレポートを活用し、レポート関連の作業を効率化する

プランを最適化する

レポートのデータの有用性を保つために、管理チームによる継続的なプランの最適化が必須となる。

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