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新規Webサービスにおけるアクセス解析入門・その1【SELECKの事例を公開】

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SELECKでは今までいくつものスタートアップのアクセス解析・データ分析事情を取材しました。ユーザー行動の分析は今やWebサービスには欠かせないものですが、何から始めたらいいのか分からない人も多いのではないでしょうか。

そのような方に向けて、SELECKが今までどのようにアクセス解析を行ってきたのか、その歩みを書いてみようと思います。

現在SELECKではアクセス解析ツールのUser Insightと、Google BigQueryを活用してユーザー行動を分析しています。そこで今回は、リリース当初から導入しているUser Insightの活用事例を紹介します。

アクセス解析で、理想のサービスに近づける

世の中には数多くのアクセス解析ツールがあります。その多くはタグをひとつ埋め込むだけでWebサービスに必要な基本的な解析ができるので、リソースの少ない初期フェーズのサービスには最適なツールです。

SELECKではいままでGoogle AnalyticsでA/Bテストの実施まで行っている事例や、リソースの限られた環境でUser Insightを導入した事例を紹介しました。

▶サイト解析の基本中の基本、無料ツール「Google Analytics」の使い方はこちら

中でも株式会社つみきがMixPanelを導入した事例では次のように語られています。

サービスに「ハマっている」理想的なユーザーの行動に一般のユーザーの行動を近づけていくことでサービスは伸びていくと考えています。

株式会社つみき 松山 岳史さん

参考:グロースハッカーには最強のツール!みんなが「ハマる」サービスを育てるMixpanel

サービスを理想の形に近づけていくためにも、ユーザーが何を考え、どう行動するのかを把握することは重要です。ですが、Webサービスの運用経験が無ければ何から初めたらいいのか迷ってしまうのではないでしょうか。そこで、SELECKで実際にUser Insightを導入した事例を、ケーススタディとして紹介します。

SELECKでは、リリース時からUser Insightを導入

User Insightを始めとするWebベースのアクセス解析ツールは、自社のWebサイトにHTMLタグをひとつ埋め込むだけで基本的なアクセス情報を取得できます。PVやUU(ユニークユーザー)、滞在時間といった数値だけでなく、モバイル比率やブラウザ別アクセス数といった情報まで網羅しています。

User Insight

これらの情報からはサイトに訪れているユーザー属性を読み取ることができ、例えばスタートアップの企業を数多く取材しているSELECKでは、Google Chromeからのアクセスが約半数を占める結果となっています。

User Insight

SELECKは、リリース初日から50を越える記事を準備してリリースしました。当初からUser Insightは導入していましたが、初日はまだ解析できるほどの情報が無いため、 「リアルタイム足あと」機能を見ながらユーザーの反応を確かめていました。

User Insight

どのタイプの記事がよく読まれるのか、その記事を読んだユーザーは次にどのページを見るのか。中には想定していた通りには動いていない機能もあり、Webサービスの難しさを体感しました。

この機能は今でも、新しい記事を配信した時などに使っています。リアルタイムでどこからどんなユーザーが来ているかがわかるので、スキマ時間にちょっと記事の反響を確認したい時には便利です。

重要指標を確認し、改善案を出していく

リアルタイムに流れていく情報だけでは、重要な指標を追うことはできません。SELECKでももちろん、記事ごとのPVや滞在時間といった重要指標は確認しています。そして例えば、人気のある記事を洗い出し、その流入元やシェア数などを確認して「どうやってユーザーに良い記事を届けるか」という改善案のディスカッションなどを行っています。

改善案の元となるデータを集める上で今でも活用しているのが、ページ別の経路分析機能です。各ページごとの流入元ページと、どのページに遷移していったのかを確認できます。例えば1度の訪問で複数の記事を読んで欲しいのに離脱が多い、というケースでは「どのようにしてユーザーの気になるコンテンツをオススメするか」というブレストを行いました。

▼訪問者がどこから来て、どこへ遷移したのかわかる

User Insight

ピンポイントの情報も合わせて、サービスの理想形を探る

User Insightにはヒートマップ解析機能もあります。この機能を独自で実装することは難しく、BigQueryを使うようになった今でも活用している便利な機能です。

あるページの中でユーザーがどの辺りに注目しているか、そのページで最終的にクリックされた場所はどこかという情報を合わせて解析できます。押して欲しいと思っていたボタンが注目されていなかったり、記事の下に置いたコンテンツが全然見られないという問題に視覚的に気付く事ができました。

▼訪問者がページをどこまでスクロールしたか、視覚的にわかる「ヒートマップ」

User Insight

▼訪問者が多くクリックしている箇所がわかる「クリックマップ」

User Insight

また、理想のユーザーの行動を個別に追ってみることも重要です。User Insightでは個別のユーザーに絞ってアクセスログを確認できます。記事をたくさん見ている良質なユーザーはどのような行動をしているのか、逆にあまり記事を読んでいない人はどのような属性なのか。ユーザの個別の行動履歴から、理想のユーザー行動と現状を見比べてサービスを改善しています。

詳細なユーザ行動を取るために、コンバージョンタグを活用

User Insightの基本的な機能をある程度使いこなせるようになった後は、ページに「コンバージョンタグ」を埋め込んでより細かいユーザー行動の解析が出来ます。例えば、「あわせて読みたい記事」の何番目がクリックされたか、記事下部まで到達したユーザーは何%か、といったページ遷移の情報だけでは分からないような情報を得られます。

▼独自のコンバージョンタグを埋め込むことで、細かい計測も可能

User Insight

現在はGoogle BigQueryも活用中

現在SELECKでは、より高度な解析をするためにGoogle BigQueryとダッシュボードツールを併用して活用しています。次回はその活用方法について紹介します。

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