ユーザーのサイト内行動の調査について « アクセス解析Q＆Aフォーラム

paulmakoto
3 年前の投稿

ASPサービスの販売サイトを運営しているポールと申します（Google Analytics利用）。

最近、経路解析に非常に興味があって、これが使えるツールの導入も検討しています。というのも、アクセス解析でサイト全体を見ているつもりでも、いざ「訪問者がサイト内をどう行動しているのか？（「トップページ⇒●●ページ⇒■■ページ⇒申込ページ」など）」というポイントを考えた場合に私の力不足でうまくイメージできません。そこでお伺いしたいのですが、みなさんは「ユーザーのサイト内行動」についてどのように調査されていますか？（もしくは必要ないのでしていなかったりしますか？）

宜しくお願い致します。
ogawa
3 年前の投稿

小川です。

目的によって、方法や見る場所は違うものの、初めて経路分析する場合は、以下のような情報を見ています。

１）アクセスが多い/流入が多い　ページからの導線をまずは見てみる。（順引きしていくイメージ）
　・想定している動き通りに動いているか？（サイトを実際に見ながら確認する）
　・想定していない動き（離脱を除く）がある場合は、何故そうなるか？というのを考える。（サイト内のレイアウト、意外なキーワードでのランディング？）
　・必要に応じてサイト内のレイアウトやコンテンツを変えて効果を見てみる。

２）コンバージョンにつながった導線を見る（コンバージョンページ逆引きしていくイメージ）
　・コンバージョンする人がよく見ているページを洗い出す（特集ページ・価格ページなど）
　・そのページへのリンクを増やしたり、アクセスしやすいようにコンテンツの見せ方を変えてみて効果を見る

３）離脱が高いページを導線とあわせて考える
　・離脱が高いページにたどり着くまでの導線を洗い出す
　・そのページへ来ている導線は本当にそのページを見る必要があるのか？を確認し、必要ない場合はそのページへのリンクをなくし、不必要なアクセスが減り、離脱が減るかを確認する

※ポイント
　・アクセス解析画面とサイトの画面を同時に見て、実際にクリックしながら分析をする事を推奨
　・流入の方法が大きく変わらない限りは、導線はそんなには変わらない
　・何かサイトに変化を加えた時に導線が変わるので、変更を加える前後で導線の違いを見る
　・いっぺんに複数の要素を変えてしまうと「どの変更が導線に変更を与えたか」というのがわかりにくいので、変更は基本的にはひとつずつ行った方が良い
　・特集のようなコンテンツ内容によって大きく導線が変わるものもあるので、まずは定番ページを変更していったほうが導線改善がしやすい

取り急ぎ思いついた内容です。
ぜひ他の方もコメントくださいませ。
ibukuro
3 年前の投稿

衣袋です。

経路分析はユーザーの行動履歴が目に見えるという点で非常にわくわくするものですが、気をつけるべきポイントがあります。一つは経路データ自体の特質で、一つはそのデータの活用の視点です。小川さんとは少し違った視点からお話してみます。

現在はGoogle Analyticsをご利用のようですが、アクセス解析では、サーバー側で計測するものとクライアント側で計測するものがあるのはご存知だと思います。Google Analyticsはクライアント側で計測し、Cookieで個を認識しますから、閲覧経路は精度高く取得できていると考えられます。しかしサーバー・ログを集計する手法では、パソコンのキャッシュなどの読み込みはサーバーに要求が届きませんから、戻るボタンで戻ってもその閲覧履歴を精度高く追うことは難しい場合が多いです。これが一つ目の経路データ自体の特質です。

さらに補足すると、最近普及しているタブブラウザ（IE7やFirefoxなど）を使い、サイトを複数のタブを開いて、あちこち見ているような場合（レアなケースかもしれませんが）は、本当に見た順番に集計されるとは限りません。なぜなら殆どのクライアント側で測定するツールでも、画面のアクティブ、ノンアクティブまで認識してデータを飛ばすといったことをせずに、最初の閲覧開始の時刻でデータを並び替えているだけだ（だと思いますが、各ツールベンダーに集計仕様は確認してください）からです。

ということで、まず一つ目をまとめると、経路分析を真剣にやろうとしているなら、精度が高いクライアント側ツールにまず絞り込むこと（もちろんサーバーログ型のツールでもクライアント側にJavaScriptを入れる並存型もあります）。そして各ツールの集計仕様を調べる必要があります。

さて二番目の点、そのデータをどう活用すべきかということですが、そもそも2-3ページのサイトですら経路パターンは無限に存在します。何千ページあるサイトはざらですから、いかに経路パターンがありそうかは想像に難くありませんよね。当然寄り道もしますから、サイト側が想定している理想の歩き方などまずしてくれません。またサイトによりますが、訪問者の目的は千差万別で、ECサイトでも購入する気のない人も大勢訪れており、その人達を含めて分析する意味があるかどうか疑問です。つまり全員の全経路パターンから問題点を指摘することの難しさがあります。

そこでポールさんの例で言えば、トップページから申込みページまでを一気通関で経路分析するのではなく、二つのステップに分けることをお勧めします。例えばトップページ→商品トップ→商品詳細→資料請求ページ→個人情報入力→Thankyouページというのがあるべき姿だとしたら、資料請求ページまでを一つのまとまりで、資料請求ページからをもう一つのまとまりにして、それぞれの遷移データから課題を見つければよいと思います。

Google Analyticsでもこの二つをコンバージョンと目標達成プロセスに登録することで、何がわかるか、改善できそうか分析できそうかをやってみることをお勧めします。さらにアドバンスセグメントで幾つか絞り込んでみたりするなど、GAでも結構活用できる部分があると思います。それで物足りなくなって、他のツールではこんなこともできるということになって初めて次のツールを真剣に検討されるのでも宜しいかと思います。

確かにGoogle Analyticsではあるページを起点とした次の経路は見れるけど、3ステップ先まで一望できはしませんが、実は5ステップ先まで見えたとしても、そう簡単に改善点が浮き彫りになるということは滅多にありません。ビジョナリストが3％以上の太い経路を5ステップ先まで見せてくれるといった見せ方をしてくれるので、これは個人的には好きですが、確かセグメント化できないので、セグメント化してから見ないと生かせないサイトでは厳しいかもしれません。などなど、結局はどういったサイトが対象になっているかで、ツールの選定基準も変わってきますので、少し経験を積まれてから有料のツールを探すというアプローチもあろうかと思います。
paulmakoto
3 年前の投稿

＞小川さん

１）アクセスが多い/流入が多いページからの導線をまずは見てみる。（順引きしていくイメージ）

実際に導線をたどるときに、次の遷移で同じ割合のページがいくつもあったり、絶対値が少なすぎたりすることがよくあります（前ページからの遷移率が5%前後のページ群など）。

「これでは一般的なユーザ行動履歴なんて調べられないのでは？（そもそもそんなものない）」と思うことが頻発します。おそらくこれは、衣袋さんの回答の「セグメント化がないと活かせないサイトでは・・・」というものに当てはまるかと思います。

そういった中で、「個別ユーザの行動履歴をとれるツール」でユーザの生の行動履歴を個別に見ていくと「このユーザーはおそらくこういうセグメントでこういう行動をとっているのかな？」ということがわかってくるかもしれないと考えています。ツールは導入予定ではあるのですが、なにぶんまだまだ素人なもので、アドバイスいただけるととても助かります。

また、

「３）離脱が高いページを導線とあわせて考える」

などはあまり考えたことがなかったのでとても参考になりました。

「アクセス解析画面とサイトの画面を同時に見て、実際にクリックしながら分析をする」

というのは忘れがちですが重要ですね。
すぐに実践してみます。アドバイス本当にありがとうございます！！！

＞衣袋さん

Google Analyticsでもこの二つをコンバージョンと目標達成プロセスに登録することで、何がわかるか、改善できそうか分析できそうかをやってみることをお勧めします。

コンバージョン設定をさらに2ステップに分けるというのは考えが及びませんでした。是非試してみたいと思います。

実は5ステップ先まで見えたとしても、そう簡単に改善点が浮き彫りになるということは滅多にありません。

そうなんですね。経路分析も一筋縄にはいかないということですね。
経路分析でユーザ行動履歴をしらみつぶしにみていけば何か見えるのではないかというのは甘い期待かもしれません。

まずは、Google Analyticsを最大限活用して、アドバイスいただいた点を実践してみよう思います。詳細な解説、本当にありがとうございました！！！
ogawa
3 年前の投稿

実際に導線をたどるときに、次の遷移で同じ割合のページがいくつもあったり、絶対値が少なすぎたりすることがよくあります（前ページからの遷移率が5%前後のページ群など）。

なるほど。このパターンの場合は、確かにある特定期間のセッション単位の導線を見ても分析は難しいですね。サイトにおいて、いろいろな種類の行動を取っている人が混在しているため、分析が難しくなってしまいます。

すると、おっしゃる通り「セッション単位ではなく、ユーザー単位で見る」という事になるかと思います。

以前、私が分析した事例を紹介いたしますね。

結婚情報サイトの例で、このサイトでは式場の紹介・結婚指輪の案内・二次会用の会場などなど様々なコンテンツが用意されています。

サイトを分析したところ、以下のユーザー行動が分かりました。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
初回訪問の多くの人は、まず「会員登録」をしたり「結婚指輪情報」を探していました。
初訪問～サイト利用1ヶ月以内の人は、「特定の地域の結婚式場」を良く検索します。
1ヶ月～2ヶ月の人は「ウェディングドレス」や「結婚指輪」を探します。
3ヶ月くらいの人は「二次会用のウェルカムボード」や「合唱隊のレンタル（？）」を探します。
そして3ヶ月以上たつと「エステ」とか「ネイル」とか、自分磨きの情報を見ます。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

時系列でセグメントする事により、ユーザーの行動がより明確に見えるという事です。実際の結婚のプロセスが、サイト上で再現されていました（当たり前と言えば当たり前なのですが…）

何故、このような事が分かったかというと、訪問回数や初回からの訪問期間ごとに「その人が見たページやたどった導線」「入力した外部及び内部検索ワード」「リファラー無し（ブックマークだと思われる）で流入したページのコンテンツ」などを分析したためです。

この情報を元にコンテンツの配置、Cookieを利用したコンテンツ出し分け等の改善施策が思い浮かぶかと思います。

ログデータをローカルに落として分析するか、訪問回数や来訪頻度をセグメントし行動履歴や検索ワードを出せるツールであればこの方法が使えるかもしれません。しかし、やみくもにやっても難しく、仮説を用意し検証をする事をオススメいたします。
kotaroma
3 年前の投稿

＞衣袋さん

さらに補足すると、最近普及しているタブブラウザ（IE7やFirefoxなど）を使い、サイトを複数のタブを開いて、あちこち見ているような場合（レアなケースかもしれませんが）は、本当に見た順番に集計されるとは限りません。なぜなら殆どのクライアント側で測定するツールでも、画面のアクティブ、ノンアクティブまで認識してデータを飛ばすといったことをせずに、最初の閲覧開始の時刻でデータを並び替えているだけだ（だと思いますが、各ツールベンダーに集計仕様は確認してください）からです。

実は以前から気にしていた事で、私もfirefoxを私用していましてタブで5〜6サイトを常に開いている状態です。
衣袋さんは同一サイトの場合を危惧されているのだとおもいますが、私の様な別のサイトを開いている場合は
Google Analyticsではどのように集計されるのでしょうか？
セッションは繋がってると認識されるのでしょうか？それとも離脱と捉えられるのでしょうか？

知識不足で申し訳ございませんが、ご回答よろしくお願いします。
ibukuro
3 年前の投稿

衣袋です。
セッション繋がりの問題は、小川さんが別のQ&Aで書いておりますので、「別ウィンドウが立ちあがった場合でも、セッションは繋がりますか？」をご覧下さい（リンク張ろうとしたのですが、無理なようなので、Q&Aトップに戻ってから確認願います）。

いずれにしてもサーバーログならリクエストがあった時間、ビーコン型なら新しくページを開いてJavaScriptが起動し、データが飛んできた時間を時系列に並べて、一つ一つの間が30分以上間隔があいたら別セッションと認定されるという原則に照らし合わせて考えてみてください。

別のサイトを見ている場合は、その情報は取得できませんから、あくまでサイトＡが計測対象ならサイトＡにおける行動のみが関係します。サイトＡ→サイトＢ→サイトＣ→サイトＡと見て、最初と最後のサイトＡの閲覧開始時間が30分以内であれば、サイトＡ→サイトＡのセッションは繋がっています。

但し上記の例で、タブを切り替えてサイトＡの画面に戻しただけでは恐らくデータは飛んできません（画面をアクティブにしただけではデータを普通飛ばさないので）から、そこでサイトＡで次のページをリクエストした時との時間差が30分あるかどうかという判定になるというのが正確な言い方になるでしょうね。

ただブラウザを閉じたらその情報まで取得してセッションを終わりとさせたり、JavaScriptでどこまで動きを追うかということにも依存するので、各ツールのデータ取得の仕様および集計仕様を教えてもらうというのが、宜しいかと思います。

ネットのデータは100％正確ということはないので、その仕様を理解しつつ、そういう条件下での数字だときちんと分かって使うことが重要ですね。
paulmakoto
3 年前の投稿

＞小川さん

非常に興味深い事例を教えていただきましてありがとうございます。
私のような社内一般のアクセス解析担当者は事例を知る機会が少なく（ネット上でもあまりこれといった事例をみたことがありません・・・）、こういう情報は本当に参考になります！

仮説を立てて、ユーザを属性やら時系列でセグメント化し、ユーザ行動を解析するということはなかなか実践できていなかったのでしっかりやっていこうと思います。

この情報を元にコンテンツの配置、Cookieを利用したコンテンツ出し分け等の改善施策が思い浮かぶかと思います。

そうですね、アクセス解析を背景に、ここまで対策ができると本当に素晴らしいですね。ちなみに、問題がなければなのですが、その後効果はいかほどでしたでしょうか。

ログデータをローカルに落として分析するか、訪問回数や来訪頻度をセグメントし行動履歴や検索ワードを出せるツールであればこの方法が使えるかもしれません。

これに関しては、今はGoogleAnalyticsしか基本的に使っていないので、仮説次第では別のツールを探すか、ログデータをもとにローカル環境で分析してみたいと思います。

別のツールに関しては、実力不足でクセス解析ツールへの投資を促すのは腰が引けてしまうのですが、同様の事例をその後の効果ともに、こういった場所で共有されると本当に素晴らしいなと思った次第です。

ありがとうございます！