ウェブ解析
(アクセス解析)

企業サイトからの資料請求や問合せなどの獲得、ネットショップでの売上拡大といったウェブサイト(ホームページ)の成果が思うように伸びないとお悩みではありませんか?
その原因は、正確なデータ分析による施策が不足しているからかも!?

■ウェブ解析(アクセス解析)は、こんな方におススメです

ウェブサイト(ホームページ)のコンバージョンを増やしたいとお考えの方

Googleアナリティクスを見ても、具体的な施策に落とし込めないとお悩みの方

ウェブサイト(ホームページ)を訪れるユーザーの心理やニーズを知りたい方

ウェブサイト(ホームページ)の伸びしろや課題を調べる方法を知りたい方

■アクセス解析とウェブ解析の違い


【アクセス解析】
アクセス(流入)ログデータを集計・分析・解析し、ウェブサイトの問題点を改善すること

【ウェブ解析】
営業訪問、電話応対、店頭イベント、アンケート結果、マスメディア広告効果、SNSや比較サイトでのクチコミ内容、ユーザービリティテスト結果など、アクセス(流入)ログデータとしては測定できないが、アクセス(流入)やコンバージョンに影響を与えている要素全体を考慮して、ウェブを軸にしたビジネスモデルの問題点を改善すること

マスメディア広告やイベントなどマーケティング活動すべてに関わる広告会社だからこそ、弊社はウェブ解析に注力しています。

 
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ウェブ解析(アクセス解析)とは?


ウェブ解析(アクセス解析)とは、

ウェブサイトにどんな人が来ているのか?

どんなページを見ているのか?
なぜ来店予約したのか?
なぜ途中で離脱してしまったのか?
といったヒントを探ることです。

では、ヒントを探るとどうなるのでしょう?


答えは、ヒントを探り当てると、
以下のように「具体的なタスク」と「目標」を設定できるようになります。

【探り当てたヒント】
〇〇〇ページを見た人の来店予約申込率が高い(申込率2%)

【具体的なタスク】
ホームページ訪問者に、〇〇〇ページを今の2倍見せるようにしよう!
(現在100人→タスク200人)

【目標】
来店予約申込 現在2人→目標4人

「具体的なタスク」と「目標」が生まれると
PDCAが回りだし、ウェブサイトがどんどん改善されていきます。

データは「見る」だけのものではなく、「役立てる」ものにしないと意味がありません。
日本エージェンシーではウェブ解析の専門資格者が丁寧に解析することで、データを「役立てる」ものにしていきます。
ウェブサイトを通じて事業の成果をあげるには、具体的な数値の解析による仮説→実行→検証が必要です。
思い付きや好き嫌いの感覚だけでウェブサイトを運営することがなくなるようにご支援させていただきます。

 
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ウェブ解析(アクセス解析)でホームページ改善のヒントを探る方法について

ウェブ解析で改善のヒントを探るには、まずウェブサイト(ホームページ)をユーザーの行動で5つに分解(セグメント)します。そうすることで、どこに問題があるのか見つけやすくなり、対策も立てやすくなります。

①参照元
ウェブサイト(ホームページ)にユーザーがどこからやってきたかをチェックし、問題点がないかを探ります。
どの経路からの流入が新規が多いのか?
どの経路からコンバージョンに繋がっているのか?
流入数が多い経路ほど、サイト全体への影響度が大きいので、問題を改善できると効果が大きくなります。

集客経路として、以下が確認できます。

Organic Search(検索エンジン)

Paid Search(リスティング広告)

Direct(URL直接入力・お気に入り・アプリなど)

(Other)(どこにも分類されない流入元)

Display(ディスプレイ広告)

E-mail(メルマガ)

Referral(その他サイトからの流入)

Social(Twitter / Facebook/Instagram 等のソーシャルメディア)


②閲覧開始ページ ③回遊ページ
ウェブサイトは必ずしもトップページから見られるわけでありません。どのページが最初に見られているかをチェックすることで問題点を探ります。
どのページから閲覧開始されるとコンバージョンが多くなるのか?
次にどのページに遷移することが多いのか?

これらをチェックすることで、コンバージョンを最大化するための対策を考えやすくなります。
また、閲覧数が多く、直帰率(そのページだけを見て離脱したセッションの割合)が高いページに注目し、

なぜすぐに離脱されるのか問題点を探ります。


④フォーム到達
フォーム到達数と申込完了数をチェックします。
フォーム到達数が多いのに、申込完了数が少なければ、なぜ申込の途中でやめてしまう人が多いのかフォームの問題点を探ります。


⑤離脱
閲覧数が多いのに、離脱率が高いページに注目し、なぜウェブサイトから出て行きたくなるのかを探ります。

 

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