Webサイトのデータ分析・活用方法とは？

Webサイトの運用効率を最大化するためには、ユーザーの行動や流入経路を定量的に把握しなくてはなりません。そこで重要となるのがWebサイトのデータ分析です。本記事はWebサイトの運用効率を最大限に高める上で欠かせないデータ分析について詳しく解説します。

なぜWebサイトのデータ分析が必要なのか

Webサイトにはさまざまな形態があり、それによって求められる役割や目的が異なります。たとえば、企業の顔となるコーポレートサイト、商品やサービスを販売するECサイト、求職者に自社の魅力をPRするリクルートサイトなどが挙げられます。Webサイトには、こうした多様な形態があるものの、本質的な目的は自社の商品やサービスの認知度向上や、販促機会の最大化です。したがって、どのような形態のWebサイトであれ、いかにして多くのユーザーを集客するのかが重要な課題といえるでしょう。

自社メディアがより多くのユーザーに支持されるためには、Webサイトの現状を定量的に分析し、その分析結果をもとに継続的な改善に取り組まなくてはなりません。競争の激しい現代市場において競合他社に負けないメディアをつくるためにも、Webサイトのデータ分析は不可欠な施策といえます。そして、Webサイト内におけるユーザーの行動や流入経路、滞在時間や直帰率などを細かく分析し、ユーザー目線で改善を実施していくことが重要です。

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アクセス解析ツールとは

Webサイトのデータ分析を実施していく上で欠かせないのがアクセス解析ツールです。アクセス解析ツールとは、Webサイトに訪問したユーザーの属性や行動を分析するソリューションを指します。たとえば、Google社が提供している「Google Analytics」や、Adobe社が提供している「Adobe Analytics」などが代表的なアクセス解析ツールとして知られています。

また、同じくGoogle社が提供している「Google Search Console」も非常に高機能なアクセス解析ツールです。Google Search Consoleは、Google検索での平均掲載順位や合計表示回数、外部リンクや内部リンクの状況などを可視化できるという特性を備えています。また、Webサイトのデータ分析に必須となる、ユーザーの流入キーワードを取得することもできます。サイトマップの登録やインデックス状況の確認なども可能なため、Webサイトを運営していく上で欠かせないツールといえるでしょう。

アクセス解析ツールの種類

アクセス解析ツールは大きく分けると主に3種類に分類されます。それが「Webビーコン型」「パケットキャプチャリング型」「サーバーログ型」の3つです。1つ目のWebビーコン型は、Webサイトの各ページに埋めこまれたJavaScriptタグが動作することで、解析サーバーに情報を転送するアクセス解析ツールです。先述したGoogle Analyticsをはじめとして、多くのアクセス解析ツールがWebビーコン型を採用しています。

2つ目のパケットキャプチャリング型は、Webサーバーを流れるパケットを取得して解析サーバーに情報を転送するタイプのアクセス解析ツールです。ネットワーク上に解析専用のサーバーを設置する必要があるため、導入費用が高額な傾向にあります。3つ目のサーバーログ型は、Webサーバー上にユーザーのアクセスログを集約し、クライアント端末のリクエストに基づいて情報を記録するタイプのアクセス解析ツールです。

Webサイトのデータ分析でわかること

Webサイトのデータ分析によって把握できる具体的な指標について見ていきましょう。

ユーザー行動

Google AnalyticsやAdobe Analyticsを用いることで、Webサイト内におけるユーザーの行動を具体的な指標として定量的に把握することができます。たとえば「セッション数」「直帰率」「離脱率」「平均滞在時間」などが代表的な指標です。セッション数とは、特定の期間内にユーザーがWebサイトを訪問した回数を示す指標です。ユーザーが訪問してから離脱するまでを1セッションとして計測します。

直帰率は、Webサイトを訪れたユーザーが他のページに遷移することなく直帰した割合を示す指標です。仮に直帰率が高い値を示しているのなら、ユーザーのコンテンツに対する満足度が低いと予測されるため、ページの改善が求められます。たとえば、読み込み速度の遅いWebサイトは直帰率が高い傾向にあります。また、その他にもコンテンツとキーワードの不一致や内部リンクが整備されていないなどの原因が考えられるでしょう。

離脱率は、複数ページを遷移したユーザーの最終閲覧ページとなった割合を示す指標です。離脱率はユーザーが他サイトへ遷移する、またはブラウザを閉じる割合を意味するため、数値が高ければ直帰率と同様に改善が必要といえます。平均滞在時間はユーザーがどれだけコンテンツを読み込んでいるかを推し量る指標のひとつです。検索エンジンは直帰率や離脱率が低く、平均滞在時間の長いWebサイトを評価する傾向にあるため、これらの数値を分析して適宜改善していく必要があります。

流入経路

Webサイトのデータ分析によって、ユーザーの流入経路を可視化できます。流入経路とは、ユーザーがどのようなルートを辿ってWebサイトを訪問したのかを示す項目です。Webサイトへの流入経路はいくつかのパターンが存在します。たとえば、GoogleやYahoo!といった検索エンジン経由の「検索流入」、TwitterやInstagramからの「SNS流入」、ブックマークからの「直接流入」、あるいはリスティング広告やディスプレイ広告からの「有料検索流入」などが挙げられます。

「SAP Marketing Cloud」を活用して高度なデータ分析を実現

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まとめ

20世紀後半から21世紀初頭にかけて起きたIT革命によって市場の在り方が大きく変わり、いまやインターネットの活用なくしてビジネスの発展はあり得ないと言っても過言ではありません。このような時代のなかで企業が市場の競争優位性を確立するためには、WebサイトやSNS、リスティング広告などを活用したWebマーケティングが必須の施策となっています。そして、Webサイトを活用したマーケティング戦略を展開していく上で欠かせないのがデータ分析です。ぜひ、本記事を参考にしてWebサイトのデータ分析に取り組んでください。