アクセス解析・ヒートマップ解析・ABテストでできること、できないことを整理しよう。 ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

稀に、広告担当者様からGoogle Analyticsを活用しているけどいまいち改善に繋げられていない、といったお悩みを聞くことがあります。
日々の数値の把握が主な活用方法となり、ルーチンワークから抜け出せないというのは残念ながらよくあることです。

大きな分析から、より細微な調整へとステップを踏んで行くことが重要です。
また、それぞれのステップで目的や視点が違い、使用するツールも違ってきます。
どのステップで、どのツールを用いて何を調べるか。
これを整理出来ていないと
「アクセスの傾向はわかったけれど、それでどう改善すればいいのかわからない」
「ヒートマップツールを導入して、何となくわかった気にはなったけど…」
といった上記のような改善のための行動が具体的でない状況に陥ってしまいます。

ここではアクセス解析ツール、ヒートマップ解析ツール、ABテストを使ってサイト改善をおこなう前提で、
それぞれのツールでできること
それぞれのツールだけでは足りないこと
それぞれについて考えながら、サイト改善のステップをみてみたいと思います。

１）アクセス解析やレポートデータから定量的な分析を行う。

サイトへの訪問数・何ページ閲覧しているか
どのページが人気なのか、または人気がないのか
訪問ユーザーはどこから流入してきたのか
訪問ユーザーが離脱する箇所はどこか

など、データをかけ合わせると、
「ユーザーの多くがどのページに流入し、どの時点で離脱しているか」
「特定の参照元から流入したユーザーの直帰率がとても高い」
などといった課題が見えてきます。

大体の場合、まず特定のページの流入数が多くなり、また直帰率も高いという結果になるのでは無いでしょうか。
では、そのページを改修しよう！としても、アクセス解析で得られるページ改善の手がかりはあまりありません。

※もちろん、ページ改善が次アクションの全てではなく、分析の結果によっては有料広告の見直し、自社ブログの投稿内容の精査など、他の施策に対してのフィードバックが必要となる場合も大いにあります。

２）アクセス解析では計測できないページ単位の粒度をヒートマップ、スクロール解析などを使って分析。

残念ながらサイトの直帰率が高いとして、直帰してしまう理由はなんでしょうか

コンテンツが薄いからだろう
逆に情報が多すぎて満足してしまうのかも
ユーザービリティが悪いからだろう
参照元の謳い文句とLPの内容がマッチしていないんじゃないか
読み込みが遅すぎてストレスが溜まる

思い当たるところがいろいろ…あるいは思い当たるところがない、など状況によってさまざまでしょうが、どれも推察の域を越えませんし、間違いのない原因がわかっているのなら、分析以前の問題です。

ヒートマップやスクロール解析、マウスクリックでページのどこまで読み進められているか、どこが注目されているか、ユーザーの閲覧箇所を明らかにし、

「注目してほしいのにしてもらえていない」
「こんなところがなぜか注目されている」

といった部分を可視化することが出来ます。
あまり目立っていない遷移ボタンの色を変えてみよう、アイキャッチのために写真の配置を変えてみよう、離脱箇所にユーザーの関心喚起のための定性的な情報を盛り込もう、といった改善のためのアクションがぐっと具体的になり、特にユーザーインターフェース、ユーザービリティ向上にヒートマップ＆スクロール解析ツールは強力な課題抽出ツールとなります。
また広告用のLPに多い、一枚物のロングページになると、（次のページヘの遷移先が無い場合には）Google Analyticsではほぼすべて直帰として計測されてしまいますのでスクロール解析ツールは必要不可欠です。

では、ヒートマップ解析でカバーできない内容とはなんでしょうか
ヒートマップツールは現在のページの要素についてしか、把握することが出来ないということです。
例えばページの文章が読まれておらずファーストビュー以下へのスクロールがなされていない、ということがわかっても、ではどんな情報を盛り込めばユーザーは読み進めてくれるのか、までのアイデアは捻出してはくれません。
もちろん読んでもらいたい情報をページ上部に持ってこよう、ということも基本的な改善施策の一つですが、結局ペライチのページのレイアウトを云々しているだけで、サイト全体のパフォーマンス向上には結びつきにくいと思われます。
これはGoogle Search ConsoleをGoogle Analyticsに連携させることで、ユーザーがどのようなクエリで流入しているか確認することでユーザーの興味関心を加味した情報提供も検討できます。

３）最後に、ABテストなどを繰り返しユーザーの反応を検証。

では何がユーザーのニーズを満たすのか、実際のユーザーの反応はテストを繰り返し検証を行い続けることでしか向上しません。

ただ従来のABテストはhtmlファイルを２ページ完成させ、出し分ける必要がありました。
できるだけ高速のPDCAを回したいと思っていても、制作部門、システム部門、広告会社など社内外の調整で、コスト的に思わぬ大事となってしまったり、時間が予想以上に要することから尻込みしてしまうこともあるかもしれません。
またヒートマップなどでユーザーのサイト内行動が確認できなければ、検証結果をあくまで定性的な数値でしか判定できない、つまりなぜAが優れていて、Bが劣っていたか、までは把握できないというものでした。

SiTestなら、簡単にABテストのバリエーションを出し分け、大幅なスピードの短縮とコストの削減を行うことが可能です。
また、定量的な結果測定にとどまらずヒートマップ・スクロール解析などでサイト内行動の差異を炙り出せれば、どちらがよりパフォーマンスが良いかが一目瞭然となり、実際にどうユーザーの反応が変化したかが把握できます。

担当者が一人でもスピード感を持って各種テスト～検証から最適化まで行うことが可能です。

今回は基本的なサイト改善の３ステップと、それぞれのシーンで活用すべきツールについて考えてみました。
なんとなく別個にツールを導入してみたものの、具体的に実行できなくて悩んでおられる担当者様は、この３ステップを整理して改善プランを作ってみてはいかがでしょうか。