アクセス解析におけるデータ分析とは？指標・手法・ポイントも解説

アクセス解析においてデータ分析は必須です。収集したデータを分析することによりWebサイト改善やCVR向上施策に活用できます。この記事では、アクセス解析におけるデータ分析に役立つ指標や手法、分析時の注意点、施策を実施する際のポイントなどを解説します。

目次

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1. アクセス解析とは
2. アクセス解析におけるデータ分析で使われる指標
3. アクセス解析におけるデータ分析の手法
4. アクセス解析におけるデータ分析の流れ
5. アクセス解析によるデータ分析結果の活用方法
6. アクセス解析におけるデータ分析の注意点
7. アクセス解析におけるデータ分析のポイント
8. アクセス解析にはアクセス解析ツールがおすすめ
9. まとめ

アクセス解析とは

アクセス解析は、Webサイトへの訪問者の行動やサイトのパフォーマンスを理解するための手法です。Webサイトの改善や最適化などの目的のために行われます。

アクセス解析で収集されたデータを分析することで、ユーザーの行動や関心を理解し、サイトをより使いやすく、魅力的に改善できます。ただデータを収集するだけでなく、収集したデータを分析することが重要です。

この記事では、アクセス解析におけるデータ分析に役立つ指標や手法、分析時の注意点、施策を実施する際のポイントなどを解説します。

アクセス解析でわかること

アクセス解析でどこまでわかるのか気になる方もいるでしょう。アクセス解析では、訪問者数・地域・閲覧ページ・デバイス利用状況・滞在時間など、様々なデータを把握することが可能です。

これらの情報を分析することで、Webサイトの機能性やユーザーの興味、人気コンテンツ、改善すべきページなどを把握できます。

たとえば、特定のページを多くのユーザーが長時間閲覧している場合、そのコンテンツは人気で魅力的である可能性が高いです。

アクセス解析におけるデータ分析で使われる指標

アクセス解析には、以下のような指標が使用されます。これらの指標の意味を正しく理解し、使い分けなければなりません。ここからは、以下の用語について、詳しく解説します。

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PV数

PV数（ページビュー数）は、Webサイトのページが閲覧された回数を示す指標です。これは、ユーザーがサイト上の特定ページを何回見たかを数えるものであり、そのページが訪れられた回数を計測します。

たとえば、1人のユーザーが同じページを5回閲覧した場合、PV数は5と数えられます。この数値は、特定のページやサイト全体がどれだけ閲覧されたのかを把握するのに使われます。

特定のページのPV数が多ければ、そのページは人気があると判断されます。サイト全体のPV数を把握することで、どのページに人気があり、注目されているのかを把握できます。

UU数

UU数（ユニークユーザー数）は、Webサイトやアプリに訪れたユーザーの数を表す指標です。この指標は、重複せずにそのサイトを訪れた個々のユーザー数をカウントします。つまり、同じ人が複数回訪れてページを閲覧しても1人としてカウントされます。

この数値は、特定期間内にWebサイトを訪れた異なる個々人の数を示すので、そのWebサイトの人気度や広がりを測るのに役立ちます。

セッション数

セッション数とは、ユーザーがWebサイトにアクセスした回数を示す指標です。セッションとは、ユーザーがWebサイトにアクセスして離脱するまでの一連の流れを指します。

セッション数は「アクセス数」や「訪問数」とも呼ばれています。ユーザーが複数ページを閲覧した場合でも、セッションの回数が1回ならカウントは1です。つまり、一度そのサイトに訪れて、そのサイトから離れるまでが1回のセッションとして数えられます。

直帰率

直帰率は、Webサイトを訪れ、最初のページを見てそのままサイトから離れてしまった割合を示す指標です。Webサイトのページに着いたユーザーがその1ページだけを見て、他のページを閲覧せずにサイトを去った場合、それが「直帰」と呼ばれます。

この直帰率は重要な指標であり、ユーザーがサイトに興味を持たずに離れる割合を示しています。Webサイトの魅力や情報の適合性を知るために使用されます。

直帰率が高い場合、訪問者は最初のページで求めていた情報や興味を持つコンテンツを見つけられなかった可能性が高いです。

離脱率

離脱率は、ユーザーがWebサイトを訪れて、そのページを最後に閲覧して離れる割合を示す指標です。Webサイトの特定ページで、ユーザーが離脱する割合を知りたい場合や、ユーザーがサイトを閲覧してからどこで離脱するかを確認したい場合に役立ちます。

ある特定のページにおいて離脱率が高い場合、そのページにおけるユーザーの関心度や魅力が低い可能性が考えられます。離脱率の高いページを特定し、改善するための施策を検討することが重要です。

回遊率

回遊率は、訪問者がどのくらいのページを見たかを示す数字です。高い回遊率は、ユーザーがたくさんのページを見ていて、興味を持っていることを示します。反対に低い回遊率は、最初のページを見て離れる可能性が高いことを意味します。

回遊率が低い場合、ユーザーが求めている情報や興味を引くコンテンツを提供できていない可能性があることを示します。また、サイト内のナビゲーションが複雑だったり、ページ間の移動が難しかったりすると回遊率が低くなります。

CVR

CVR（コンバージョンレート）は、Webサイトの訪問者のうち、特定の行動や目的達成に至った人数の割合を表す重要な指標です。これにより、サイトが設定した目標に向かってユーザーがどれだけ行動したか、具体的な成果がどれくらいあるかを把握できます。

CVRはビジネスの成功度合いを測るために役立ちます。たとえば、ECサイトでは、CVRを商品を購入した人の割合にすることが多いです。ECサイトのCVRが高ければ、訪問者が実際に商品を購入しており、ビジネスの売上に寄与していることを示します。

アクセス解析におけるデータ分析の手法

アクセス解析におけるデータ分析の手法には、定点観測・課題探索・行動理解があります。ここからは、それらの手法について、どのように活用されるのか解説します。

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定点観測

定点観測は、アクセス解析において数字を観察し、特定のポイントや指標に注目する手法です。たとえば、Googleアナリティクスなどのツールで、月間訪問者数やページの閲覧数を観察することが定点観測です。

この手法は、サイトのトレンドなどのデータの変化を把握するために活用します。たとえば、特定ページの閲覧数が減少している場合、そのページのコンテンツやリンクの改善が必要だとわかります。

定点観測は、重要なデータポイントを追跡することで、サイトのトラフィックや利用者の行動パターンを理解し、改善につなげる手法です。

課題探索

課題探索は、ユーザーがサイト上で行動を取らなかったり、途中で離脱したりする理由を突き止める重要な手法です。たとえば、商品をカートに入れた後に購入しなかった場合、なぜその行動が起こったのかを分析します。

この手法は、ユーザーが特定の行動をとらなかった背景にある理由を見つけ出すために活用します。たとえば、支払い手続きが複雑、情報の不足や低品質、ページの読み込みが遅いなどがユーザーの離脱につながる可能性があります。

課題探索を通じて、ユーザーが期待通りの行動を取らなかった背景や問題点を見つけ、サイトの改善点を発見することが目的です。

行動理解

行動理解は、Webサイト上のユーザーの行動を詳しく分析する手法です。ここでは、ユーザーが特定の行動をとることが、ビジネス目標やユーザー行動にどのように影響するかを把握します。

たとえば、ページでどんな行動を起こしたユーザーが、最終的に購入や登録などの目標に到達するかを見極めます。この手法を使うことで、ユーザーの行動パターンに沿った改善策やコンテンツ戦略を策定可能です。

ユーザーが興味を持っているコンテンツや行動パターンを把握することで、サイトの成果や利用継続に繋がる要素を見つけ出し、改善を行えます。

アクセス解析におけるデータ分析の流れ

データ分析を行う際は、ユーザーの傾向の把握やCVRの高いページと低いページの確認などが重要です。ここではアクセス解析におけるデータ分析の流れを説明します。

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ユーザーの傾向を把握する

アクセス解析では、ユーザーの傾向を知るために、訪問数が多いページやセクションを確認します。どのデバイスが使われているかや、どの流入経路から訪れているかをチェックしましょう。

たとえば、スマホ利用者が多ければ、スマホ対応を検討します。また、どのページから訪問者がサイトに訪れるかを確認することで、サイトの最適化に繋がります。これらの分析を通じて、ユーザーがサイトをどのように利用しているかを知り、改善点を見つけましょう。

CVRの高いページ・低いページを確認する

CVRが高い・低いページをチェックすることは、サイト改善にとって非常に重要です。CVRが高いページは訪問者が望む情報を提供しており、優良サイトである可能性が高いです。反対に、CVRが低いページは問題点や改善が必要であることを示します。

低いCVRの理由を見つけ出すことで、改善点が浮かび上がります。CVRが低い場合は、ページ内容がユーザーの期待に合っているかを見直しましょう。この分析によって、改善点を見つけ出し、サイト全体の成果を向上させる方策の発見に繋がります。

Webサイトを改善する

Webサイトの改善においては、数字だけでなくユーザーの体験を重視することも重要です。サイト作成では、自分の意見が先行しやすいですが、客観的な視点が求められます。ユーザー目線でサイトをチェックすることで、意外な発見に繋がるでしょう。

たとえば、専門用語が多く理解しにくいページや、商品ページでの購入手続きが分かりづらいなど、従来の視点では発見しにくい改善点を見つけられます。これらを改善するには、言葉を簡潔にしたり、購入手続きをスムーズにしたりする工夫が必要です。

データ分析とユーザーのフィードバックから、改善点の発見に期待できます。ユーザーがストレスなくサイトを利用できるように改善を繰り返しましょう。

アクセス解析によるデータ分析結果の活用方法

データ分析を行ったあとは、そのデータをどのように活用するかを知る必要があります。ここでは、データ分析結果の活用方法に注目し、詳しく解説します。

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流入経路別に対策を行う

アクセス解析結果を活用する際、流入経路別に対策を立てることは重要です。解析で広告からの流入が多いことが分かれば、その広告に予算を増やすといったその経路に対する対策を考えます。

また、流入経路ごとにコンバージョン率を見て、成功している経路とそうでない経路を比較することも有益です。成功している経路には更なる投資や最適化を行い、効果の低い経路には改善を図ることで、リソースを最適化して成果を最大化できます。

ユーザーニーズに合わせたリライト

特定のキーワードからの検索流入が少ない場合、ユーザーのニーズとサイトの内容が一致していない可能性があります。この場合、ユーザーニーズに合わせてコンテンツをリライトすることが有効です。

キーワードやトピックに関連した内容を充実させたり、ユーザーが求める情報に焦点を当てて再構築したりすることで、検索エンジンからの流入拡大に繋がります。

ユーザーが求めている情報に合わせてコンテンツをリライトすることで、より関連性の高い情報を提供し、サイトへのアクセスを増やすことができるでしょう。

アクセス解析におけるデータ分析の注意点

アクセス解析におけるデータ分析には、誤差のない正確なデータ分析を行うためのいくつかの注意点があります。ここからは、その注意点について解説します。

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管理者のアクセス情報が含まれないようにする

Webサイトのアクセス解析では、管理者がサイトにアクセスした際の情報が、通常の訪問と同じように記録される場合があります。管理者のアクセスが通常のユーザーの行動と混ざると、誤った分析結果を招く可能性があります。

管理者のアクセス情報が分析データに含まれないようにするには、管理者のIPアドレスを除外する設定を行いましょう。この設定を有効にすることで、管理者のアクセス情報を正確な分析から取り除けます。

カウントされないアクセスもあることを知っておく

アクセス解析では、全てのユーザーのアクセスが正確にカウントされるわけではありません。ユーザーがブラウザの設定やプラグインによって、アクセス解析を遮断している場合があります。

その結果、解析ツールには正確に計測されないアクセスが発生することがあります。具体的には、サイトの訪問数やページビュー数が実際よりも少なく、または多く表示される可能性があります。

特に、広告遮断ツールやプライバシー関連のブラウザ拡張機能を利用するユーザーは、解析対象から外れることが一般的です。解析結果を見る際は、そのようなアクセスの可能性を考慮する必要があります。

URLを統一する

アクセス解析を行う事前準備として、URLは統一されているかを確認しましょう。たとえば、同じコンテンツの内容にも関わらず、URLの末尾が「/」と「/index.html」になっている場合、解析ツールによってはこれらを別として集計することがあります。

これにより、アクセス数やCVRなどが正しく集計されない恐れや、誤ったサイトの改善を行ってしまう可能性もあるため、事前にURLが全て統一されているかをチェックすることが重要です。

アクセス解析におけるデータ分析のポイント

データ分析を行う際には、目的を明確にすることや分析するデータを絞り込むことなど、いくつかのポイントがあります。データ分析を効果的に行うために、以下のポイントを確認しましょう。

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目的や目標を明確にする

アクセス解析におけるデータ分析は、目的や目標を明確にすることからスタートします。データをただ集めるのではなく、それが何を達成するための手段なのかを把握する必要があります。

たとえば、CVRを向上させることが目標ならば、それが最終的に売上増加にどう繋がるかを明確にしましょう。数字や指標の向上は重要ですが、それが何に寄与し、ビジネス目標をどう達成するかを理解することが重要です。

具体的な数値目標を設定することで、成果を評価しやすくなります。数値目標の明確化によって分析作業がより効果的になり、ビジネス目標達成に向けた戦略的な方針の立案に繋がります。

分析するデータを絞る

アクセス解析では、無数のデータを取得できますが、全てを分析する必要はありません。全てのデータを取り込んで分析を行うと、非常に時間がかかるうえ、重要な洞察を見逃してしまう可能性もあります。そのため、まずは分析するデータを絞ることが重要です。

どのデータが重要で、ビジネスの目標や課題に関連しているのかを把握しましょう。特定のページのユーザー行動データやコンバージョン率など、目標達成に直結するデータを重点的に選択します。このように重要なデータを絞ることで、効率的に分析が行えます。

一定期間のデータを比較してみる

データ分析は、一時的に行うのではなく、時間の経過による変化を把握することが重要です。一定期間のデータ比較を行う理由は、Webサイトへの訪問者数や行動、季節の変化や特定のイベントが影響を与えるためです。

たとえば、特定の月にセールやキャンペーンを実施すると、訪問者数やコンバージョン率が増加することが予想されます。

週や月単位での比較を行うことで、その期間ごとにどのような変動があったか、特定のイベントや施策がどの程度影響を与えたかを把握できます。これにより、成功した施策や改善点を特定し、将来の戦略やキャンペーンに生かせます。

ユーザーの目線に立つ

データ分析を行う際は、ユーザーの目線に立つことを意識しましょう。例えば、高い直帰率や離脱率は迅速に解決しなければらない指標ですが、主観だけではどんな点にユーザーは不満や不便さを感じているのかわからないこともあります。

根拠なくサイトに手を加えると、さらなるユーザーの離脱にも繋がりかねません。ユーザーの目線に立つことで、専門用語を多用している、購入ボタンがわかりにくいといった問題点に気づけます。

また、データ分析だけでなく、実際にサイトを利用するユーザーの生の声を聞けるユーザー調査やアンケート調査を行うことも効果的な手法です。

分析レポートは共有する

アクセス解析によって得られた分析レポートは、データ分析の担当者だけでなく、チームや他の部署と共有することが大切です。これは、分析レポートからサイトの弱みや課題が見つかっても、データ分析の担当者だけでは適切な改善案を練ることが難しいためです。

そのため、サイトのデザイナーやコンテンツマーケティングの担当者など、社内のメンバーに共有することで、どのような改善を行えば良いか話し合い、新たなアイデアを生み出すことが可能になります。

導線の入り口と出口に注目する

例えば、コンバージョン率の改善を目的にデータ分析を行う場合、ユーザーの導線の入り口と出口の改善は非常に大きな意味を持ちます。ユーザーはサイト内をニーズに沿って回遊しますが、最初と最後のページは必ずアクセスするため、改善の効果を得やすいです。

導線の入り口となるのは、検索結果や広告・SNSなどからユーザーがアクセスした際に最初に到達するページであり、ランディングページ（LP）と呼ばれます。一方で出口は、問い合わせフォームや商品ページなどコンバージョンに繋がるページです。

ユーザーの導線の入り口と出口に注目したデータ分析を行うことにより、流入数の少ない集客経路やフォームの使いにくさの発見にも繋がり、効果的な改善を行えます。

外部要因にも目を向ける

データ分析の結果はサイト内部のみの要因によって導き出されるものではありません。必ず何らかの外部要因の作用を受けています。例えば、競合サイトがリライトを行った場合、検索エンジンの掲載順位が変動し、自社サイトの集客率が低下する場合があります。

また、夏の暑い季節には扇風機やサーキュレーターなどの暑さ対策に役立つ製品の需要が拡大しますが、気温が下がる秋・冬には売り上げが減少する、といったように季節やトレンドなどによる需要の増減も集客を左右します。

内部要因ばかりに目を向けていると、市場の大きな変化を見落とす恐れもあるため、外部要因にも目を配り、考慮した上でデータ分析を行いましょう。

検証・改善を繰り返す

アクセス解析では、一度の分析だけでなく、検証と改善を繰り返すことが必要です。一度の改善や施策が全ての解答を持つわけではなく、変化する市場や顧客のニーズに応じて柔軟に対応する必要があるためです。

たとえば、特定のページのコンバージョン率を上げるために、新しいレイアウトやコンテンツを導入したとします。この変更が効果的だったかを知るためには、その後の分析や比較が重要です。改善の効果を評価し、必要であれば更なる改善を行うことが大切です。

アクセス解析にはアクセス解析ツールがおすすめ

アクセス解析ツールは、ウェブサイトに訪れたユーザーの行動を調査し、データ化するツールです。これには、基本分析機能・ヒートマップ機能・ユーザー属性分析機能・足跡分析機能など、アクセス解析に必要な便利な機能が搭載されています。

たとえば、人気のあるページや訪問者が離脱するページなど、詳細な情報が把握できます。さらに、データを整理してわかりやすくグラフ化したり、報告書にまとめたりする機能も備えています。

アクセス解析ツールの種類は様々で、機能やデータの扱い方には違いがあります。自社にとって最適なツールを選ぶためには、使いやすさや必要な機能を考慮することが重要です。

自社のニーズにマッチしたアクセス解析ツールを選ぶことで、データの可視化や分析がスムーズに行えるでしょう。

まとめ

アクセス解析は、Webサイトを訪れる人々の行動を把握するための手段です。ページの人気やどこから来たかなどの情報を手に入れ、それを利用してサイトを良くしたり、訪問者の満足度を高めたりできます。

アクセス解析ツールを使うと、数字やグラフでデータを可視化できます。たとえば、特定のページがあまり見られていない、訪問者がページを開いてすぐに離脱しているなどの課題を発見でき、そのページに問題があるのか、改善の余地があるのかの検討に繋がります。

アクセス解析ツールを使うことで、サイト改善に関する手がかりを効果的に見つけられます。データを活用することでサイトの改善を実現できるため、効果的なデータ分析を行うにはアクセス解析ツールの導入が重要です。