セグメントを使った分析例③(ホームページ運用)

目次

トレンド×セグメントの合わせ技

最後に紹介する事例は、トレンドとセグメントを組み合わせたものになります。それぞれ別に説明をしてきましたが、一緒に利用することでさらにサイトの特徴や改善点を発見することができます。
図6はあるサイトの訪問者数の「トレンド」のデータになります。

アナリティクス管理画面
図6[ユーザー → 概要]の画面を開き、グラフ右上で[日]を選ぶ

ご覧の通り、2月18日にアクセス数が増えて、数日間のアクセス数が過去より高いことが分かります。
これがトレンドにおける「特異点」になります。
このような変化が起きた原因を特定するために「セグメント」を利用します。実際に上記のデータを流入元でセグメントしてみた結果が図7の通りです。

図7 図5の画面から、[参照トラフィック] のセグメントを追加

2月18日のデータを見ると、どの流入も増えているのですが、今まではほぼ流入がなかった「参照トラフィック」からの流入が一気に増えて、「検索トラフィック」や「ノーリファラー」と逆転しています。仮説として「あるサイトで取り上げられてことで参照トラフィックからの流入が増え、その日の訪問が増えた」と言えそうです。
では具体的にどこからの流入が増えたのかを確認するため、参照トラフィックのレポートを確認してみましょう。

図8
図8 2月17日のデータ。[集客→すべてのトラフィック→参照サイト]を選択
図9 2月18日のデータ
図9 2月18日のデータ

ソーシャルメディアやブックマークからの流入がものすごく多いことが分かります。1位の「はてなブックマーク」、2位の「Twitter」、3位の「Facebook」などからの流入が該当します。したがって、どうやらソーシャル上で話題になったということが、参照サイトのデータでセグメントすることで分かりました。
ここまで来ればあと一歩です。この日にどのような行動を行ったのかというのを確認するだけです。実はこのデータもあるブログからの例になるのですが、チェックしてみたところ別の記事タイトルを書いており、これを多くの方にシェアやブックマークしていただいたことが原因でした。
このようにトレンドとセグメントを利用することで原因を特定することができました。後は、アクセス数を増やすために、どのような記事を書けば良いかを、上記の記事などを参考に活かしていくことになります。
というわけで、今回の記事では、ゴールの設計やKPIに関して、「ビジネスロードマップ」を利用して紹介してきました。また、「トレンド」と「セグメント」という2つの分析方法も説明させていただきました。
データを分析する前に、ゴール設計と分析手法に関しては必ず理解しておいてほしい内容になります。
慣れてくると、分析を始める前にこれらのことを、無意識にできるようになるでしょう。そうすれば皆さんの分析精度やビジネスゴールへの貢献度あいは確実に上がっていきます。

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