Googleアナリティクスでサイト分析をする前に!抑えておくべきセグメントという考え方

2020.1.7
サイト分析改善

皆さんの中には、Googleアナリティクスを使って自社のサイト分析をされている方も多いのではないでしょうか。サイト分析を進めていく際に役に立つのが、《セグメント分析》という考え方です。セグメント分析はGoogleアナリティクスだけでなく、Ptエンジンというツールに代表されるようなヒートマップ分析など、様々なアクセス解析ツールで通用する考え方ですので、これからサイト分析を始めるという方は是非覚えておくと良いかもしれません。

 

「Googleアナリティクスを見れるようになったけど何から見ればいいの・・・」

「自社サイトのコンバージョン率を上げたい・・・」

「サイト改善のとり掛かり方が分からない・・・」

 

なんて考えている方は、まず初めにセグメント分析という分析方法を使って分析してみてください。

 

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<目次>

1.セグメント分析とは

2.サイト分析に必要なセグメンテーションの基本

3.セグメントの掛け合わせによるマーケティング施策への応用

4.まとめ

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1.セグメント分析とは

セグメントとは、「区分・分割されたもの」を意味する言葉で、

セグメント分析とはユーザーを特定のグループに分けて分割して分析する手法になります。

ユーザーを分割して、それらのグループごとの傾向や特徴を分析していくことで、

ウェブサイトが抱えている課題を発見しやすくなり、

サイト改善をスムーズに行うことができるようになります。

 

セグメント分析の図

※セグメントについて詳しく知りたい方はこちら

 

 

2.サイト分析に必要なセグメンテーションの基本

Googleアナリティクスなどをはじめとした解析ツールで用いられるセグメント分析では、

下記のようなセグメンテーションが一般的です。

 

・流入元による分析

・コンバージョンの有無による分析

・新規ユーザーとリピーター(再訪ユーザー)

・ユーザー属性

 

セグメンテーションの仕方は、特にこれでなければいけないと決められているルールはありません。

自社のサイトの構造や抱えているマーケティング上の課題に合わせてセグメンテーションをしていくことが、

課題解決への近道となります。

 

下記では、代表的なセグメンテーションでの切り口を紹介いたします。

 

 

流入元による分析

流入元によるセグメンテーションでは、広告経由と自然検索経由などの大枠でのセグメンテーションが可能です。

広告をクリックしてサイトへ訪れているユーザーと、

自然検索やブログからの参照など広告経由ではない経路から自発的にサイトへ訪れているユーザーとでは、

サイト内にある情報への欲求度合いが異なりますので、おのずと行動パターンが変わってきます。

広告経由とそれ以外の経路による流入とを比較することで、

広告経由で流入したユーザーのボトルネックを発見することができます。

 

また、流入元でのセグメンテーションでは、

Google検索やYahoo!検索、Facebook・Twitter・LineなどのSNS、第三者によるブログ記事で紹介されているリンク先から来たユーザーなど、それぞれの細かい媒体ごとで分析することもできます。

 

コンバージョンの有無による分析

コンバージョンの有無によるセグメンテーションでは、

コンバージョンに至ったユーザーとコンバージョンに至らなかったユーザーのインサイトの違いを知ることができます。

特にサイト分析を進めていくうえでは、コンバージョンに至らなかったユーザーの課題を発見し改善していくことで、サイト全体のコンバージョン率を改善していくことができます。

 

コンバージョンに至ったユーザーがどのようなコンテンツを読み込んでいるのか、

逆にコンバージョンに至らなかったユーザーはどの地点でサイトを離脱してしまうのか。

 

これらのポイントを整理することで、サイトの運用改善が進めやすくなります。

 

新規ユーザーとリピーター(再訪ユーザー)

新規ユーザーと再訪ユーザーのセグメンテーションでは、

ユーザーのサイトへの訪問回数が、初回なのか2回目以降なのかで分析します。

ウェブサイトを初めて訪れているユーザーと、2回目以降のユーザーでは、当然サイト内での行動パターンも異なってきます。

初めてウェブサイトを閲覧しているユーザーは、サイト内の構成などを全く知らないので、サイト内のどこに行けば自分の欲しい情報に到達できるかを知りません。

しかし、サイトを利用したことのあるリピーターユーザーであれば、サイト内のどこに自分の欲しい情報があるのかを既に知っていることが多いため、

スムーズにサイト内を移動することができます。

 

それぞれのユーザーにとっての課題を発見し解決していくことで、

ユーザビリティの高いウェブサイトへ改善していくことができます。

 

ユーザー属性

ユーザー属性によるセグメンテーションでは、性別や年齢などのユーザー属性をもとに分析していきます。ユーザー属性でのセグメント分析をすることで、ターゲットとしているユーザーに対して適切に情報を届けることができているのかを確認することができるほか、実はコンバージョンに至る確率の高かったユーザー層など、これまで見落としてきたターゲット層の発見にもつなげることができます。

ユーザー属性によるセグメントで抽出された結果から、

ユーザー属性ごとに、明らかにニーズが異なると判断される場合は、

それぞれのユーザーを切り分けてマーケティングを進めていくことで、

マーケティングの効率を高めることができます。

 

 

3.セグメントの掛け合わせによるマーケティング施策への応用

セグメント分析で得られた結果は、ウェブサイトでの改善だけでなく、他のマーケティング施策と組み合わせることで、全体の効果をより高めることができるようになります。

例えば、女性向けの商品として展開していたが、ウェブサイトでは男性からの購入も多数ありコンバージョン率も高く推移しているというような場合、男性向けのランディングページを用意するだけでなく、そのランディングページへの広告施策を合わせて展開することで、ランディングページのコンバージョン数を最大化させることができるかもしれません。

 

自然検索による流入やブログサイトからの紹介などのみに流入設計を頼っている場合、

性別ごとに流入を制限することはできませんが、

インターネット広告を活用することで、性別への出し分けも可能になります。

 

女性ユーザーには女性向けのランディングページ、男性ユーザーには男性向けのランディングページへと適切に誘導させることで、ウェブサイトのコンバージョン率を高めることができます。

 

セグメントによるLPの出し分け

 

 

4.まとめ

いかがでしょうか。

今回はサイト分析に必要なセグメントという考え方についてまとめさせていただきました。

 

セグメントという考え方はGoogleアナリティクスを使ってサイト分析をする際にも重要で、

セグメント分析を上手に活用することで、ウェブサイトが抱えている課題抽出をスムーズに行うことができ、サイト改善のスピードを速めることができます。

 

逆に、このセグメントという考え方が理解できていないと、

Googleアナリティクス上で大まかな結果は確認することはできるものの、

細かい課題がどこにあるのか発見できず、サイト分析を進めていくことができません。

 

セグメンテーションが上手くできない場合や、

「セグメンテーションはしてみたけど、結局どこから改善すればよいの?」

こんな風に悩まれている場合は是非ご相談いただければと思います。