Webサイト分析のためのツールとコンバージョン改善の3ステップ

Webサイトを運用・改善するためにサイトの分析をしようと、Googleアナリティクスと毎日にらめっこをしている方も多いのではないでしょうか。

しかし、アクセス解析ツールを導入してただ漫然と眺めているだけでは、Webサイトの成果を上げるための分析はできません。しっかりと成果につながるサイト分析を行うためには、分析するための「視点」が必要です。

本記事では、Webコンサルティングを行っていた私のサイト分析方法をご紹介しようと思います。私の会社では、徹底的に成果にこだわるコンサルティングを行い、100社程のお手伝いをしてきました。その100社全てで確実に成果を出してきた分析手法を説明します。

筆者の分析方法による実績（一例）

•中古本販売ECサイト　CVR120%
•コンタクトレンズECサイト　売り上げ130%
•看護師専用転職サイト　CVR4.4倍
•大手プロバイダサイト　CVR2倍

本記事では、CVを上げるための分析方法と、その分析結果をもとにどのようにサイトを改善していくかを説明していきたいと思います。

※本記事は株式会社WACUL提供によるスポンサード・コンテンツです。

ツールはGoogleアナリティクスで十分！

サイト分析やアクセス解析用に様々なツールが世に出ていますが、最も基本となるツールはやはりGoogleアナリティクスです。とりあえずGoogleアナリティクスを導入していれば、サイトの分析は問題なく行うことができます。

本記事では、そんなGoogleアナリティクスを使って、どのようにサイトを分析すればサイト改善が行えるのかを丁寧に説明していきます。

忙しい方は、自動分析ツールの利用も有効

最近では、Googleアナリティクスに連携するだけで、購買に寄与するページの分析から改善の提案までを自動で行うツールも登場しています。

「忙しくて細かく分析できない」「Googleアナリティクスを活用する自信がない」という方は、こういったツールを利用してみるのも一つの手です。

参考：Googleアナリティクスに連携するだけで自動で改善案をお届け／AIアナリスト（利用登録無料）

Googleアナリティクスを使ったコンバージョン改善

Googleアナリティクスでコンバージョンを改善させるために、以下のようなステップを踏んでいきましょう。

前提：CVにつながりやすいページを見つけよう

サイト改善を行うにあたってのサイト分析・アクセス解析の基本は、「何がCVに影響するか」を特定することです。

よく、企業のWeb担当者様とこのサイト分析のお話しをすると、目的が曖昧なままとりあえずアクセス解析ツールでデータを集計して、レポートにまとめて社内共有をしている、という方が多いように感じます。
しかしただ数字を並べて満足していても何も結果は得られません。重要なのはサイト分析を何のために行うのかを考えることです。そのためにまずは「CVを増やすこと」を目的として、そのために分析を行いましょう。

【STEP1】GAでデータを集計

実際の分析は、全てGoogleアナリティクスを使って行います。まず、左のメニューから「行動」の中の「サイトコンテンツ」をクリックし、その下の「すべてのページ」を開きます。すると、あなたのサイトの中で見られているページのURLと訪問数が表でまとめられています。

しかし、このままではよく見られているページを並べているにすぎず、CVに貢献しているページはわかりません。

そこで、この表のデータに「CVした」という条件を加えるために、アドバンスセグメントという機能を使います。

まず、ページ上部の「＋セグメント」というところを押します。すると、セグメントの設定エリアが出てくるので、「＋新しいセグメント」と書いてある赤いボタンを押しましょう。

そして、以下のように、「条件」のエリアに、「目標の完了数」（指定したいサイトの目標）が「セッションごと」で「≠」「0」と入力しましょう。これで、CVした条件を入力できます。

ちなみに、「目標の完了数」は、Googleアナリティクスに目標を登録していないと選ぶことはできません。まだ登録していない、という方はぜひ登録することをオススメするのですが、とりあえずはサイトの目標のURL（購入完了ページのURLなど）を以下のようにう入力することでも、CVしたというセグメントをつくることができます。

セグメントの名前は「CVした」などとわかるような名前にしておいて、保存しましょう。

すると、先ほどのすべてのページの表が、各URLにつき、2行数字が表示されるように変わりました。

【STEP2】Excelにエクスポートして、バブルマップを作成

次に、このままの状態ではどのページが良いページなのかわかりにくいので、データをExcelにエクスポートしましょう。

GAの画面上にある「エクスポート」を押し、「Excel（XLSX）」を選択します。すると、この表のデータがExcelで出すことができます。

この状態から、まずはC列の「セグメント」順にデータを並べ替えます。C列全体が選択されている状態で、並べ替えの「昇順」を押しましょう。

次に、A列「ページ」とE列「ページ別訪問数」以外のデータは不要なので、削除します。そして、CVしたセグメントの訪問数の値を、全体の同じURLの訪問数の値の右側にうつし、さらにその右側にCV数/全体の訪問数の割合を出します。

すると、左から各ページの訪問数・CV数・CVRが並ぶ表ができました。
1番したには、サイト全体の訪問数・CV数・CVRも出ています。

【STEP3】バブルマップにして、ページを分類

では、Excelを使ってバブルマップにしましょう。

先ほどダウンロードしたデータを、縦軸にCVR、横軸に訪問数、バブルの大きさがCV数を表わすようにバブルマップにします。

そうすると、以下のようなバブルマップが完成するのです。

このバブルマップを見ると、どのページがCVに影響を与えているのかを視覚的に判断することができます。

例えばこのマップの右下にあるページは、訪問数が多くCVRが低いページです。つまり、現在良く見られているのにCVしないページですので、見せないようにすべきページ、または改善しなければいけないページ、ということになります。

逆に左上にあるページは、訪問数が少なく、CVRが高いページなので、もっと見せるべきページということです。

右上にあるページは、訪問数が多く、CVRも高いので、現状改善の必要のない良いページとして考えられます。左下にあるページは訪問数も少なくCVRも低いので、特に運用の必要のないページでしょう。

この分析を行うことで、あなたのサイトのページを4種類に分割することができるのです。

分析の際の注意点

バブルマップを作成した時に、注意すべきことを3点、補足しておきます。

平均CVRを把握する

固定した3つの変数（例ではデバイス：PC、流入元：検索、入口ページ：トップページ）における、全体の平均CVRを把握しておくことで、そのCVRが経由ページのCVRを評価する基準となります。平均を把握し、どのページを見たら平均よりもCVRが上がるのか、という目でバブルマップを見ると良いでしょう。

極端に訪問数の少ないページは除外する

極端に訪問数の少ないページ（訪問数100程度）は、誤差でCVRが跳ね上がっている可能性があります。訪問数が100の場合、CV数が1増えるだけでCVRも1%上がるのですから、本当に良いページなのかは判断がつかないのです。

その場合は分析対象期間を増やして、全体の訪問数を増やしてみたり、極端に訪問数の少ないページは除外して考えるなどの対処が必要です。

さらに正確な分析をしたい時は、流入の条件を指定する

今回は簡単に各ページのCVRを比較する方法を書きましたが、より正確な分析をする際には、流入状況を1つに固定して各ページを比較した方が良いでしょう。

流入状況を決める要因は大きく3つあります。「デバイス」「流入元」「入口ページ」です。この3つを「PC・自然検索・トップページ」のように指定して、その条件下で先ほどのようなバブルマップを作成すると、PCで自然検索経由でトップページから入った人にはどのページを見せるべきなのか、といったより詳細な改善方針を出すことができます。

分析結果をもとに、改善策を考えよう

それでは、ここまで分析したら、どのようにサイトを改善すればよいのでしょうか。実際に弊社で改善を行った事例を紹介しながらご説明します。

CVRの高いページをもっと露出しよう（大手比較サイトの例）

とある比較サイトでは、以下のようなバブルマップが得られました。

経由ページとして商品詳細ページの訪問数が多いのですが、そのCVRはあまり高くありません。一方で、選び方ガイドのCVRは平均の2倍以上高いのですが、訪問数があまりない。

商品の購入をCVとしている以上、商品詳細ページのCVRを上げなければいけません。そのため、CVRの高い選び方ガイドのコンテンツをもっと露出しよう、という改善方針を立てました。

具体的には、商品詳細のページに、QAとして選び方ガイドの情報を露出する、という改善を行いました。

本来はリンクを押さないと得られない情報だったため少ないユーザーにしか見られていなかった選び方ガイドが、訪問数の多い商品詳細ページに露出されることになり、結果として、全体のCVRが2倍になりました。

CVRが低いページへの誘導を弱めよう（中古本買取サイトの例）

中古の本やゲームなどの買取をしているサイトでは、以下のようなバブルマップが得られました。

「買取価格検索」ページの訪問数が多いものの、CVRは極端に低いことがわかります。本やゲームを売ろうと検討している人は、自分が売ろうとしているものがいくらで売れるものがやはり気になるようで、買取価格を検索するのですが、思ったより安くしか売れないことに気づき、CVの妨げとなってしまうと考えられます。

そこで、このページのリンクを削除する、という改善を行いました。

そうすると、今まで買取価格を見ていた数のユーザーのCVRは、今まで見ていなかったユーザーのCVRに等しくなると予測できます。結果として全体のCVRは1.4倍になりました。

たくさんあるCVRの高いページをまとめよう（大手プロバイダサイト）

プロバイダ比較サイトでは、以下のようなバブルマップが得られました。

詳細ページは概ねCVRが高いのですが、訪問数が少ないことがわかります。詳細ページがたくさんあるために、1つ1つの訪問は少ない、という状況です。

このような場合は、詳細ページへの誘導を強めるとともに、商品点数を減らしたり、優先度をつけて1つの商品を目立たせることによって、ユーザーがどの商品にすればよいか迷わせないことが重要になります。

CVRが低い商品一覧のページを削除し、トップから直接1つの商品詳細ページへ誘導する改善を行いました。

大切なのは、PDCAをまわすこと

以上の分析方法と、その後の改善例を参考にして、実際に分析とアクションを行ってみましょう。

Webサイトの改善で重要なのは、PDCAをまわすことです。1回の改善で必ずしも結果が出るとは限りません。仮説を立てて、それを実行し、結果を検証するの繰り返しを行うことが、結果的に成果への最短距離なのです。

上記の分析を無料で人工知能が行います（広告）

以上のサイト分析方法を読んで、ちょっと面倒だな…と思った方もいらっしゃるかもしれません。確かに、上記のサイト分析は、一朝一夕ですぐできるようになるものではありません。それにGoogleアナリティクスも使いこなすのはなかなか難しいものです。

そこで、弊社が提供している「AIアナリスト」（無料）をご利用いただくと、人工知能があなたに代わって面倒なサイト分析を自動で行ってくれます。さらに、データの集計だけではなく、そのデータを見て得られる改善策の提案も言葉で説明します。さらには様々な改善実績を持つコンサルタントのアドバイスまで無料で受けられます。興味のある方は、下記リンクからぜひご登録してみてください。

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