Author QA Analytics Support

先日、とある友人のイベントをボランティアで手伝っていまして、資料なんかを作成していました。こういうのって、仕事としてうけたら、本当はそこそこの金額を請求しなくてはいけませんが（笑）、まぁ無料で手伝っています。 僕は、先日惜しまれながらも亡くなった、元任天堂社長の岩田氏の逸話が好きです。彼は、糸井重里さんのウェブサイトが立ち上がる時に、ボランティアで床にはいつくばってLAN配線をしたそうです。その時、彼は（任天堂ではないですが）社長です。でも同時に糸井さんの友人なんですよね。仕事というのは、金銭のやり取りが発生するものになっていますが、別の側面として奉仕や暇つぶし、楽しみといった性格も持つものだとも思います。そんな原点を忘れなければ、より人生の幅も広がると考えています。 課題 ■分析計画書を作ってみよう 今回はアクセス解析を行う前に考える練習として、簡単な計画書を作ってみましょう。とはいえ、難しいものではなく、すぐにできるように、下記に質問項目を作ってみました。ぜひトライしてみてください。 Q1.あなたのサイト上の課題を一つ選んでください。 Q2.Q1の成果を計測するために、自社サイト内のどんなデータを定期的にモニタリングすべきでしょうか? Q3. Q1の課題を解決するために、サイトのどこに何をすべきだと思いますか? Q4. Q3の施策の精度をあげるヒントを得られそうなデータを既に持っていますか? Q5. Q3の施策の精度をあげるヒントを得られそうなデータはサイト外部にもないでしょうか? Q6. Q3の精度をあげるために、もっと取得しておいた方がよいデータはないでしょうか? はじめに ６月２０日に東京で開催されたCSS Niteの「ウェブマスターの棚卸し」セミナー。関係者は事前アンケートを見ることができるのですが、その時に最も関心が高かったのが「アクセス解析」で、約３割の方が興味を持たれていました。 一方、これだけメディアが情報を発信し、ノウハウや良質の情報も世の中にあふれているにも関わらず、なかなかアクセス解析に関する疑問や悩みはなくなりません。むしろ、複雑化しているようにも思えます。 なぜ、アクセス解析は興味を持たれるのに、問題が一向に解決しないのでしょうか。 それは、そもそも難しいと思われ過ぎているから。更にデータに関して情報過多すぎるからだと考えています。 アクセス解析というのは、考え方をシンプルにすれば、誰にでも使えるものだと考えています。 そこで、今回はそのとっかかりに役立つ、分析計画書を作成してみるお題を出してみました。 しかし、上級課題だったためか、はたまたやはり難しいと思われたためか、回答してくれた方は３人だけと少々さみしい結果になりました。以下、みなさんの回答をみながら、また誤解を解きながら解説していきましょう。 みなさんの回答 以下、みなさんの回答を順番にご紹介します。 【銅】Aさん Q1.あなたのサイト上の課題を一つ選んでください。 オーガニック検索の成約率を半年間で2倍にしたい。 Q2.Q1の成果を計測するために、自社サイト内のどんなデータを定期的にモニタリングすべきでしょうか? オーガニック検索からの成約率 Q3.Q1の課題を解決するために、サイトのどこに何をすべきだと思いますか? 商品ページのコピーやランディングの構成を変えてA/Bテスト Q4.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータを既に持っていますか? オーガニック検索からの成約率が高い類似商品 Q5.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータはサイト外部にもないでしょうか? 同業種の成約率が高そうなサイトを調べる Q6.Q3の精度をあげるために、もっと取得しておいた方がよいデータはないでしょうか?          検索キーワード事の成約率 Aさんは、オーガニック検索の成約率を２倍にしたいということですね。 その観点として、Q4,Q5のように“競合を調べる“という視点はとても良いと思います。競合の良いところを発見できれば、真似すればよいですからね。 一点、Q6の回答は、キーワードごとの成約率でしたが、これはQ2の回答と同じデータですね。全体の観点は良かったのですが、もう一歩踏み込みがほしいところだったので、銅といたしました。 【銀】Bさん Q1.あなたのサイト上の課題を一つ選んでください。 本店サイト内での平均注文個数を年度末までに(あと5ヶ月)1.3倍にする Q2.Q1の成果を計測するために、自社サイト内のどんなデータを定期的にモニタリングすべきでしょうか? トランザクション数(購入数)固有の購入数 Q3.Q1の課題を解決するために、サイトのどこに何をすべきだと思いますか? 流入の多いキーワードをベースにLPの作成Thank youページの見直し商品ページ内の関連商品の見直し Q4.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータを既に持っていますか? 売れ筋商品・カテゴリー・ブランドの販売枚数データ Q5.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータはサイト外部にもないでしょうか? 同業種でネット販売が好調なサイトを調べるB2Bの卸先様からお話を伺う Q6.Q3の精度をあげるために、もっと取得しておいた方がよいデータはないでしょうか? 売れ行きの良い商品ページ内のデータここのところがちょっと曖昧で、正直どんなデータを見れば良いのか明確にわかっていません! Bさんも、全体の観点は素晴らしいのですが、Q6の「追加で取得すべきデータ」というところで迷われたようですね。ただ、おっしゃるように「売れ行きの良い商品ページのデータ」を知ることができれば、「売れ行きが悪いページ」との差がわかるので、より有効なデータだと思います。 【金】Cさん Q1.あなたのサイト上の課題を一つ選んでください コンバージョン率が昨年よりも低下していることが課題2015年12月20日までにコンバージョン率を昨年の1.3倍にする Q2.Q1の成果を計測するために、自社サイト内のどんなデータを定期的にモニタリングすべきでしょうか? eコマースコンバージョン率 Q3.Q1の課題を解決するために、サイトのどこに何をすべきだと思いますか? 商品詳細ページのABテストログインページのABテスト注文入力フォームのABテスト(PC、スマホ両方) Q4.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータを既に持っていますか? 変更前のいままでのデータ(数年前にリニューアルしているので)ヒートマップデータ Q5.Q3の施策の精度をあげるヒントを得れそうなデータはサイト外部にもないでしょうか? 売れている他社サイトをチェックし、自社と比較するネットにおちている成功事例を調べる同業者に聞くコンサル様に聞く Q6.Q3の精度をあげるために、もっと取得しておいた方がよいデータはないでしょうか? ヒートマップ検索順位データ Cさんは、Q3に列挙した実業務を意識している素晴らしい回答だと思います。 Q6の、追加で取得したいデータに「ヒートマップ」とあります。これはGoogleアナリティクスに囚われているとなかなか出てこない回答ですね。確かにABテストを行うときには、ヒートマップは有効なデータが取得できます。 Cさんは非常にフラットな視点でデータについて考えてくれたので、金としました。 講師の回答 今回の課題は、Q1〜Q6まで個別性が高いので、講師の回答では冒頭でも触れましたように「アクセス解析は難しくない、本当は誰でもデータ活用はできる」という点をしっかりお伝えしたいと思います。 なぜ多くの人がアクセス解析を課題だと感じてしまうのか？ なぜ、多くの人がアクセス解析を課題だと感じてしまうのでしょうか。 その理由の多くが「どのデータを見ればよいのかわからない」という悩みにたどり着いているような気がします。 しかし、そもそもアクセス解析とは、データを見る行為ではなく、顧客を観察し、分析する行為です。 この「顧客」という言葉を忘れ、どのデータを見ればよいかわからないと考えている時は、データを探してしまいます。 そうではなくて、顧客の何を観察できれば問題解決の糸口がつかめるのか？と考える癖をつけると、比較的楽に問題は解決します。 例えば、私がラーメン屋を経営しているとします。その店は流行っていません。ラーメンの味が悪いのかも知れませんし、立地が悪いのかも知れません。この時、顧客の何がわかれば解決の糸口がつかめるでしょうか？ パッと思いつくのは、ラーメンを食べてくれた顧客にアンケートをとることです。もしラーメンが近隣の店よりまずいと教えてもらえれば、味に問題があると気づくことができます。 アクセス解析というと、何やら直感を否定し、数学的な知識やデータを駆使するようなイメージが強いかも知れませんが、決してそうではありません。 ビジネスというのは、顧客が気に入ってくれるか否かだけで成り立っています。 どんなビジネスも、売上は以下のシンプルな式で表されます。 顧客数　×　購入単価　×　購入頻度　＝ 売上 サイトオーナーがすべきことは、企業理念に基づきながら、この各要素が向上するようにサービスを改善する事だけです。 この時、実店舗ビジネスであれば、顧客の顔色を見ながらサービスを改善できますが、ウェブサイトではそうもいきません。そこで、サイトオーナーは仕方なくGoogleアナリティクスなどのデータを駆使しながら、顧客を分析することになります。 本当は、顧客の顔色や生の声を聞けた方が、よっぽどわかることが多いかも知れません。 今回の課題Q6「サイト改善の精度をあげるために、どんなデータがあればよいか？」という問題で、ヒートマップと答えてくれたCさんを金にしました。ヒートマップは、顧客の画面操作がわかるため、ページ内のどこに問題があるかわかりやすいツールです。 他にも、サイトを改善するならば「家族にページを操作してもらった感想のデータ」という答えでも良かったと思います。 データという言葉にとらわれ過ぎないことが大切だといえます。 なにをもって正しいとするか さて、このようなお話をすると、「そうはいっても、正しい判断をするためには大量のデータがないといけない」と考える人もいると思います。これは、ひょっとするとマクロとミクロの分析を混同してしまっているかも知れません。 どこに手を打つべきか？のようにマクロ的な判断をする場合には、確かに数値データで確認するのが安全です。 たとえば、人口8人の村にラーメン屋を出店しても、苦戦するのは目に見えています。このような戦略的な判断をする場合には、潜在顧客の人数といった数値データを駆使して判断していきます。 一方で、表面上の数値には問題がないのに、なぜか出店したラーメン屋がはやらない理由については、数値データからだけではわかりません。むしろ顧客の声などから、なにが課題なのかを探るといった哲学的思考が試されます。 つまりアクセス解析というのは、マクロの判断をする場合には数値を使っていき、ミクロの細かい判断をする時には生の声をきく、といった二段構えで取り組むとうまくいきやすいのです。 […]