みなさん、こんにちは。
今回は、WEBサイト集客においてGoogleアナリティクスを活用してデータ分析していきましょうということで、どの項目をチェックして、どのように改善のシナリオを立てるのかについて一例を挙げていこうと思います。
最終的には人の判断が入りますので、判断をする上でどのようなデータがあると仮説を立てやすいかというとこになります。
それではいきましょう！！
新規ユーザー数
その名の通りですが、自社のWEBサイトを閲覧してくれたユーザーの数です。
この新規ユーザー数と問い合わせ数の関係性をチェックしていきましょう。
単純に新規ユーザー数が増えれば、問い合わせ数も増えているのか、もしくは、新規ユーザー数が少なくても問い合わせ数が増えているとかです。
新規ユーザー数が少なくても、問い合わせ数が増えるということは、それだけ目的意識の高いユーザーが集められていると想像することもできますね。
その上で、WEBサイトの内容が良いのか、ブログ記事などの内容が良いのか、みたいなところを次にチェックして要因を突き止めていく流れができたりします。
セッションの参照元/メディア
続いてこの流れで、自社WEBサイトに辿り着いてもらった参照元/メディアを見ていきます。
このご時世、WEBサイトだけではなく、SNS・YouTubeなどでも情報発信しているのが当たり前なので、どの媒体からのアクセスが多いのかをチェックできます。
ここからはユーザーの動線が見えてくることになります。
例えば、YouTubeの視聴者数が多いのに、YouTubeを参照元にしているユーザー数は少ないみたいな状況があるとして、その場合はもしかしたら、一旦Googleで検索してから自社WEBサイトを閲覧しにきているなどが考えられます。
そうすると、YouTubeからダイレクトに自社WEBサイトにリンクで飛んでくることはないんだなとかが見えてきます。
また、YouTubeの視聴回数が増えたのに、自社WEBサイトへのアクセス数は少ないケースなんかもあると思いますが、その場合はYouTube上の動線が上手く機能していないと判断することもできます。
平均エンゲージメント時間
これはユーザーが自社WEBサイトを見にきてから、どのくらいの時間見ていたかが分かるデータです。
簡単にいうと、長い時間となっていれば、それだけ興味を持って閲覧してくれているということです。
ここから紐解くのは、WEBサイトの内容が興味深いの物なのかとか、具体的に検討しているから閲覧時間が長いとか、想定通りの動線に誘導できていて、読んでもらいたい記事などにリンクしていくから長いとかを想像したりします。
時間が増えていけばより良い傾向にあると思ってOKです。
このような感じで一つ一つのデータに意味を持たせて、そのデータの裏側にあることを想像することで、次の改善策の仮説立てを行なっていくイメージです。
このデータの捉え方によって、より価値を感じてもらえる情報をユーザーに見てもらうことができますし、データを読み間違えてしまうと全くユーザーに興味を持ってもらえないWEBサイトになってしまう可能性もあったりします。
資本力のある企業などは、データ分析全てをAIによって実現していると思いますが、そこまでの予算を割くのは中々、難しいので、地道に覚えながら仮設立てをできるようにしていきましょう！！
もちろん、私達のような企業に頼っていただくのも一つの手段かと思います！
最後は営業を織り交ぜて今回のテーマは終わりにさせて頂きます。
それでは、また次回！！
