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一から学ぶBtoBサイトでの「分析×継続改善」の実現 第3回:ウェブサイト改善に何故データ分析が必要なのか?

2016/05/13

Author:小川 卓

一から学ぶBtoBサイトでの「分析×継続改善」の実現 第3回:ウェブサイト改善に何故データ分析が必要なのか?

コンテンツマーケティング

一から学ぶ BtoBサイトの改善シリーズ。前回はKPIの設計方法について紹介をいたしました。今回は、実際にデータをみて気付きを発見していくというプロセスである「ウェブ分析」が何故必要なのか?その2つの理由を紹介いたします。

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第1回:Webサイトの目標設定に必要な3つの要素
第2回:3種類のKPI設計方法を学ぶ
第4回:BtoBサイトならではのGoogleアナリティクス活用術
第5回:データを時間軸と分割軸で見て気付きを発見することの大切さ
第6回:データを活用して改善施策を考えるための方法

「ウェブ分析」は何故必要なのか?

「ウェブ分析」は主に3つのプロセスに分かれています。その3つとは「データ取得」「データ分析」「改善の立案(と実施)」という3つのプロセスです。それぞれのプロセスの具体的な手法に関しては、第4回~第6回で1つずつ詳しく紹介していきます。

しかし、上記のような具体的な手法や考え方を説明する前に、改めて「ウェブ分析」が何故必要なのかを理解し納得しておく必要があると筆者は考えています。

「ウェブ分析」が担う役割は、お医者さんに例えると、「健康診断(モニタリング)」と「治療(改善提案)」のためと言えます。そしてこの2つを実現することで、ウェブサイト及びビジネスを改善することができます。それぞれについて、もう少し詳しく見ていきましょう。

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「健康診断(モニタリング)」とは?

読者の皆さんも年に1回か2回、健康診断を受けているのではないでしょうか。健康診断そのものは皆さんの体調を改善したり、病気を治療したりするものではありませんが、数値を元に現在の皆さんの状況を教えてくれます。その数値を見ながら「体重が増えたからダイエット考えないといけないな」とか「肝臓が少し悪くなっているからお酒を少し控えようかな」といったような考えに至る方もいらっしゃるのではないでしょうか。

ウェブサイトにおける健康診断、すなわちモニタリングも考え方は一緒です。サイトにおいて重要な指標( 第1回や第2回でお話したような目標やKPIなど)を定期的にチェックし、変化にすぐに気付く事が目的となります。そして、数値に変化があった場合、その原因を分析していくという形になります。

このように定期的なチェックや分析を行わないと、気づいたらサイトの流入が減って、コンバージョンや売上も減少。あるいは、急激な悪化や改善を気付かずに放置し、機会損失に繋がってしまった、という自体が起こりえます。気づいた時には手遅れにならないようにする、また良い事象があればそれを継続、あるいは再現させることが、ウェブサイトのビジネス改善にも繋がります。

以下はGoogleアナリティクスで見た、あるBtoB情報サイトの訪問数データになります。

 

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※対象期間:2016年3月28日 ~ 2016年4月27日

 

4月18日あたりを境に、流入が500~800件程減ってしまいました。これはサイト全体の15~20%程度の減少となっています。数値を毎日チェックしていれば、この変化に気付きことがすぐに出来、対策が可能であれば対策を行えたでしょう。しかし、月1回程度しか見ていなかったとしたら…上記のサイトのようにずっと減少した状態が続いていた事に後から気付くことになります。

実際にこのサイトの場合、ほとんどネット広告費用は使っておらず、原因を探っていくと、重要な検索キーワードの順位減少が、数値減少の原因でした。このように変化に気付くことさえ出来れば、原因を探ることは可能です。

どれくらいの頻度でデータをモニタリングするべきか?は、サイトのコンバージョン数や、数値がどの程度変化するかにもよりますが、最低でも週1回(サイトによっては毎日)10分でも良いので、重要な指標がどうなっているかをチェックする事を意識しましょう。レポートの作成や数値取得の効率化に関しても、今後この連載で紹介出来ればと思っています。

「治療(改善提案)」とは?

ウェブサイトのデータを見るのは健康診断のためだけではなく、治療のために使うことも可能です。ウェブサイトのデータを様々な視点から分析し(分析の方法は第5回で紹介予定です)、サイトの良い所と悪い所を洗い出すのにウェブ分析は非常に有効です。

一例を紹介いたします。以下は、先程紹介したサイトのランディングページ(サイトに入ってきた時に最初にみたページ)ごとの流入数と直帰率(そのページだけ見て、サイト外に出てしまった割合)のデータです。

 

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(ほぼ)全てのウェブサイトにおいて、 1ページでサイトの目的を達してもらうことは難しいです。そのため一部のページを除き、基本的には直帰率が低いという事は重要になります。特に流入数が多いページで直帰率が高いという事は、多くの人をすぐサイト外に逃がしてしまっている悪いページと言えます。

上記のデータを見ますと、サイト全体の直帰率が 60%となっており、流入が2番目と3番目に多いページでは、直帰率が73%そして80%とサイト全体の数値を上回っています。つまりこの2つのページに関しては、ページそのものの改修 あるいは 流入元の見直しが必要になります。サイトの改善ポイントを見つけていくという目的においてウェブ分析は非常に重要な役割を果たしてくれます。

ちなみに、青い枠のランディングページは直帰率が 96%と非常に高く修正が必要ではありますが、流入数が2位あるいは3位のページと比較して 1/10しかありません。直帰率ではなく、直帰数で見ると、2位のページ: 8089件 3位のページ:8409件 10位のページ: 1039件と、かなり差があります。サイトに与えるインパクトを考えると、このように量が多いページから手をつける事を推奨します。

健康診断(モニタリング)や治療(改善提案)はただの手段

2つの観点からデータを分析する必要を紹介してきましたが、これら2つの行動はあくまでも手段でしかありません。データを分析する上で忘れてはいけないのは、データ分析のゴールは「ビジネスゴールに貢献する」ということです。いくら良いレポートを作っても、分析を行っても、サイトが改善されなければビジネスに貢献することは出来ません。

そのため、大切なのは分析を行ない、気付きを発見し、改善提案を考えていく中で、「どうやったら実現出来るのか?」という事を常に意識しておくことです。今見ているデータや行っている分析は、何かしらの改善に繋がるのか。もし繋がらないのであれば、その分析は必要ないかもしれません。ぜひ数値を見る時には、念頭においておくようにしましょう。

次回は3つのプロセスの1つ目である「データ取得」について紹介いたします。具体的にどういうツールを使えば、どのようなデータが取得出来るのか?またデータの「設計」についてもお話いたします。お楽しみに。

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