2014.4.03

SESでは、以前からWEB解析に関するセッションが頻繁に開催されています。

ただ、これまでは、Google Analyticsの操作や設定方法など、テクニカルな話題が中心であったのに対し、今年のSESロンドンでは、WEB解析についても、様々な『顧客理解』の手段一つと位置付け、顧客の興味や関心、購買意向などを、Google Analyticsからどこまで読み解けるのか、というテーマを中心に話が進みました。

登壇したDara Fitzgerald氏は、英国でWEB解析などの分析サービスを専門に提供するMeasurelab社の分析担当ディレクターで、アトリビューション分析の可能性と限界について話をしました。

【Measurelab社のFitzgerald氏】

まずはGoogle Analyticsの「マルチチャネル分析ツール」や、「アトリビューションモデル比較ツール」などの機能について解説しつつ、複数のメディアやセッションを経てコンバージョンに至った場合の成果配分に関する考え方を紹介。

また、Google Analyticsプレミアム(有償版)を利用している場合には、独自のアルゴリズムにより過去のコンバージョンの発生パターンを解析し、最もふさわしいと思われる成果配分ルールを自動的に算出してもらうことも可能といった点にも話が及びました。

一方で、Fitzgerald氏は、アトリビューション分析だけで、『カスタマージャーニー』の全てを分かった気になってはいけないとも警鐘を鳴らします。

たとえば、認知の向上を目的に実施されたディスプレイ広告によって、リアル店舗への来店や購入が増えたといった軌跡を、アトリビューション分析で把握・検証することはできません。

あるいは、一人のユーザーが、個人のスマホ→会社のPC→自宅のPCを経て、ネットで購入に至ったといったケースでも、全ての行動がネット上で完結しているにもかかわらず、Cookie情報が分断されてしまうと、アトリビューション分析にできることは限られます。

また、リピート購入が想定されるような商材の場合も、初回購入までの足跡はトラッキングできたとしても、その後のリテンション施策の効果分析などは、アトリビューション分析では対応できません。

【アトリビューション分析の限界とは】

こうした問題の解決には、別途、検証のためのテストを行うことが重要であり、例えば、ディスプレイ広告の実施時期やメッセージなどを変えながら、実店舗での来店・売上の変化を見ることで、両者の因果関係を特定するといった努力が不可欠になります。

最後にFitzgerald氏は、『アトリビューション分析とは、戦略を教えてくれるものではなく、戦略を考えるための示唆を与えてくれるものである。』と結んで、講演を終えました。

弊社でも多くのクライアント様に対し、『マーケティング戦略を考えるために必要な情報や示唆を得る。』ことを目的にWEB解析やCRM分析、ソーシャルリスニングなどのデータ解析のお手伝いをさせて頂いております。

様々なデータを顧客理解につなげたいが、どうすれば良いか分からない、社内のリソースに限界があって対応が難しい、といったお悩みをお持ちの方は、どうぞ、お気軽にご相談下さい。

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2013.12.19

以前弊社ブログでもご紹介しましたが、現在、Googleアナリティクス(GA)ほぼ全てのアカウントにおいて、ユーザーのデモグラフィックデータを取得できるようになっています。

【デモグラフィックデータ取得に必要な設定】
といっても、デモグラフィックデータがみられるようになるには、GAのトラッキングコードを書き換える必要がありますので、まだの方はこの機会に変更されることをお勧めします。

[ユーザー] > [サマリー] > [ユーザーの分布]より、下図のような画面が現れる場合は、コードの書き換えが必要です。

デモグラフィックデータの取得のためには、ディスプレイネットワークにも対応したGAコードに変更しますが、当コードへの変更方法については、弊社ブログ(【ノウハウ】Googleアナリティクスを活用したAdWordsリマーケティング広告)でもご紹介しております。

当コードに変更することで、Googleアナリティクスの情報を活用したリマーケティングも配信可能となるので、書き換えるメリットは大きいと思います。

【デバイス別にデモグラフィックデータをみてみる】
上記設定が完了し、データが取得され始めたら、 [ユーザーの分布] > [サマリー]よりデータを見てみましょう。ここではアドバンスセグメントを活用し、「すべての訪問」、「購入したユーザー」、「タブレットとPCのトラフィック」、「モバイルトラフィック」に区切ってそれぞれのユーザーのデモグラフィックデータを取得しています。
(主要ターゲットユーザーを30~50歳としている美容商材のECサイトを例としています。)

データからわかる点として以下のことが挙げられます。

1. モバイル経由での来訪ユーザーは25 – 34歳がもっと多い一方、45歳以上の層からはほぼトラフィックを生んでいない。
2. 反対にPC(+タブレット)からの来訪ユーザーに関しては、年齢が高くになるにつれて減少するものの、モバイルほどの片寄はない。
3. 商品購入ユーザーの上位は25 – 34, 35 – 44歳の2層であるが、次いで45 – 54歳の層。
4. モバイル経由での来訪ユーザーは女性の割合が高いが、PCについては男性の割合も36%と比較的高い。

従って、仮に「50歳以上の年齢層へのサイト集客を強化したい」と考える場合はPCを中心に展開した方がよく、逆に44歳以下の層を集客したい場合、当ECサイトではモバイルでも十分貢献余地があるといえます。

また、現状は全ての訪問のうち、男性からのトラフィックがサイト全体で31%程度存在するため、男性向けの商品をもう少しTOPページで目立たせる、という工夫も有効かもしれません。

今回は比較的簡単な例を挙げましたが、アドバンスセグメントを活用することで特定ページにおけるデモグラフィックデータなど、様々な切り口でデータを取得、分析することができます。

デモグラフィックデータはGDN(Google Display Network)上で取得したデータから推定されているもので、その精度については議論の余地はあると思いますが、定性的なデータとしては活用し甲斐があると思います。

また、昨今のデジタルマーケティングでは、“パーソナライズ”が一つのキーワードになっていますが、こういったデータも駆使することで、来訪ユーザーに適したサイトは何か?プロファイルに応じたコンテンツを用意すべきかどうか?を判断する基準にもなると思います。(上記の例では、今回のデータをもとにTOPページに男性向け商品を見せることも有効な施策といえます。)

なお、パーソナライズ機能を導入した動的なサイトの構築・運用に興味のある方は、ぜひ、一度、ルグランまでご相談下さい。

サイトコア導入サポート窓口
メール:sitecore@LeGrand.jp
電話:0120-066-898

(by 桑原 達彦・シニアコンサルタント)

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