Google Analytics を使いこなすと 何がわかるのか Powered by デジタルアイデンティティ 1
1 Google Analyticsとは 2 アカウント構造とレポートの見方 3 分析に使える! フィルタ機能 4 分析事例(GoogleAnalyticsでわかること) 5 Digital Identityの分析サービス
1 Google Analytics とは (C)2009 Digital Identity
アクセス解析とは Webサイトへのアクセスに対して 来訪ユーザー 流入経路 閲覧コンテンツ ページ など 様々な視点から分析を図り サイトの状況を把握することを指します どこから Webサイト どうやって サイト内 http://digitalidentity.co.jp/ 何を使って どのページを見た C 2009 Digital Identity
Google Analytics( 以下 GA) ~ 特徴 ~ Google が無料で提供する Web サイトのアクセス解析ツール 国内上場企業の 8 割が導入 通常 正式なサポート等は整っておらず マニュアルもないため 利用者は各自で情報収集し使い方を学ぶ必要がある ( 書籍等も多数あり ) UI などの仕様は不定期に更新される
Google Analytics を用いたアクセス解析の活用先 集計された多様なアクセスデータの分析結果を元に 広告戦略立案 サイト設計案 マーケティング全般への応用など 様々な施策に活かすことが可能です 広告戦略 どこから? どんな目的で? 誰が? 流入元 流入キーワード ユーザー属性 分析 出稿メディア評価 リスティングキーワード選定 サイト設計 コンテンツ案 ユーザー導線設計 etc. etc. 何を見た? 閲覧ページ サイトのゴールまで辿り着いた? CV データ etc. マーケティング ターゲット設計 市場ニーズの把握 etc. (C)2009 Digital Identity
2 アカウント構造とレポートの見方 (C)2009 Digital Identity
計測開始までのプロセス 1Google アカウント作成 2GA の利用登録 (http://www.google.com/intl/ja/analytics/) 3 データを集計する Web サイトの全 HTML ファイルへのトラッキングコードの貼付 4 計測開始
GA のアカウント構造 プロパティ管理単位 Google アカウント Web サイト単位 ( サイト内で分けることもあり ) GA アカウント プロパティ A プロパティ B プロパティ C レポート単位 ( データ収集単位ごとに作成 ) ビュー B1 ビュー C1 ビュー A1 ビュー B2 ビュー C2 ビュー B3
データの見方の基本 唐突ですが 例えば自社の社員をデータ分析したい時 どうやって 分ける? 何を 比較 する? 部署? 性別? 出身地? etc. 人数? 平均年齢? 平均勤続年数? etc.
GAにおける指標の名称 ごとに を見たい Ex.1 ページごとに 閲覧 PV 数を見たい Ex.2 ユーザーのデバイスごとに サイトの滞在時間を見たい ディメン ション 指標 C 2009 Digital Identity
ディメンションと指標 レポート画面 参照元ごとの訪問数 etc. ディメンション 指標
ディメンションの種類 ( 大分類 ) リアルタイム 現在のサイト訪問状況 ユーザー どんなユーザーが訪問しているか 集客 どんな経路で流入 流出しているか 行動 どんなページが閲覧されているか コンバージョン コンバージョン数 経路など
3 分析に使える! フィルタ機能 (C)2009 Digital Identity
分析の流れ データの絞り込み機能 データ抽出絞り込み並べ替え ( グラフ化 ) 比較 1) アドバンスドセグメント 訪問単位で条件を指定してフィルタをかける機能 2) アドバンスフィルタ ディメンションや指標に条件を指定してフィルタをかける機能 3) ドリルダウン 下級階層に絞り込む機能 4) セカンダリディメンション ディメンションを追加する機能
1) アドバンスセグメント 訪問全体に対してフィルタをかけ 特定の条件を満たした訪問だけに絞ってレポートを表示させる機能 活用例 スマートフォンユーザーのみのセッション数が見たい コンバージョンしたユーザーが閲覧したページを見たい
2) アドバンスフィルタ レポート上に表示されているディメンションや指標に対して 特定の条件を与え絞り込みをかける機能 活用例 指名系のキーワードでの流入にしぼって滞在時間を見たい 特定の URL のページビュー数を見たい ディメンション : 自然検索キーワード
３ ドリルダウン URLのように階層構造を持つようなディメンションに対して 下位層へ進んでいく動作 http://digitalidentity.co.jp/service/smartphone-site/points.html ディメンション ディレクトリ 第1階層 第2階層 第3階層 ディレクトリ Click Click 第1階層 第2階層 第3階層 C 2009 Digital Identity
4) セカンダリディメンション ディメンションを追加し 2 軸に分けた上で数値を表示する機能 活用例 参照元を新規ユーザーとリピートユーザーに分けて見たい 流入キーワードごとにランディングページを見たい ディメンション : 参照元 / メディア
4 分析事例 ~Google Analytics でわかること ~ (C)2009 Digital Identity
分析事例 1 自社サイトにはどんなユーザーが多く来ているのか? ( 想定ターゲットと相違はないのか ) 想定 実際 女性 PC 中心 50 歳以上 平日 日中にアクセス
分析事例 2 ユーザーのサイト内行動は サイト制作時の導線構造と一致しているのか? コンテンツの並び順 クリック順 1 2 3 2 1 3
分析事例 3 コンバージョンしているユーザーがよく見ているページはどれなのか? 商品特徴ページ料金ページお客様の声 FAQ コンバージョンユーザー よく見られているコンテンツ
分析事例 4 申し込みフォームの一連のページで ユーザーが最も多く離脱しているページはどこなのか? カート ログイン画面 お届け先 支払方法 確認画面 離脱が最も多い! 10% 30% 60% 20% 5% 離脱 離脱 離脱 離脱 離脱
5 Digital Identity の分析サービス (C)2009 Digital Identity
Digital Identity の分析サービス こんな需要や課題はございませんか? 年間を通じて我が社のサイトはどんな人が来て どんなコンテンツが見られていたんだろう? 自社サイトのアクセス状況を 見える化 したい サイト改修 広告出稿 一通りの手は打っているけど 今後はどこに力を入れいくべきなんだろう? サイト分析 広告出稿実績をもとに今後の Web 施策を模索したい 昨年導入したあのツール データはだいぶ溜まっているんだけど 管理画面にもログインしてないし どう活用すればいいのかわからないな 計測タグは入っているが活用できていないツールデータがある
Digital Identityの分析サービス 弊社分析専門部署が 各種分析ツールのレポーティング および課題発掘をお手伝いいたします Google Analytics以外の各種ツールにも対応いたします C 2009 Digital Identity
サービス内容 アクセス解析 定型レポート 主要項目を月次などでレポーティングすることで サイトの大勢を理解するとともに 状況の変化の発見に活かします 月別サマリー デバイス別 アクセス状況 ページ別 アクセス状況 トラフィック サマリー コンバージョン サマリー コンテンツの 成果寄与度 C 2009 Digital Identity
レポートサンプル アクセス解析 詳細レポート 分析項目については お客様の課題 ご要望に合わせてカスタマイズした 詳細なレポートも作成可能 です 全体サマリー コンテンツ ページ 分析 入力フォーム遷移率分析 ユーザー属性分析 流入経路分析 ユーザー導線分析 C 2009 Digital Identity
レポートサンプル その他ツールを用いたレポート その他各種ツールの分析にも対応いたします 分析項目については ご要望に応じてカスタマイズ いたします メディア別直接CV 間接CV集計 属性別売上分析 広告出稿額と成果数の相関性 潜伏期間分析 TVCMの影響分析 ヒートマップ分析 C 2009 Digital Identity
Google Analytics無料セミナー アクセス解析を用いたデータ分析でサイトを見える化 完全個別相談会 現状抱えておられる課題やリテラシーに合わせ 3パターンのセミナーをご用意 弊社GAコンサルタントが その場で具体的なご相談に応じます 岡根谷 真平 マーケティングDiv. データサイエンティスト 2013年の入社以降 社内におけるデータ分析の中心的立場として 業種を問わず様々なクライアントの広告出稿 データの分析やアクセス解析などの業務に従事 特にアクセス解析においては Google Analytics Adobe Analytics 旧Site Catalyst Visionalistなど クライアン トによって異なる各ツールを使いこなしながら 毎月30社以上のクライアントのWebサイトの分析を行い レポー トや改善提案などを作成 フルマラソンの自己ベスト3時間6分 三木 竹士 マーケティングDiv. データサイエンティスト 2015年入社以降 大手ECポータルサイトや英会話教室などの広告運用及び解析業務に従事 2017年よりマーケティングDiv所属 広告出稿データからアクセス解析を一貫で分析 及び分析データからの広告戦略策定に強みを持つ 統計的アプローチも得意としており 広告のコストアロケーション最適化などアクセス解析以外の事績も多数 お申込みはこちらから https://digitalidentity.co.jp/service/access-analytics/seminar.html C 2009 Digital Identity