Analyticsレポート - IshiiMiku Portfolio

概要

Webサイトのリニューアルや既存サイトの改善提案において、Google Analyticsのデータを活用したアクセス分析・レポート作成を担当しました。

既存サイトへの不満やアクセス数を増やしたいといったクライアントの目的に対し、過去のアクセスデータを分析。目的に応じて必要な指標やページのアクセス状況を整理し、改善提案のレポートを作成しました。

また、Analyticsを導入しているもののデータの見方や活用方法が分からないクライアントに対しては、知りたい期間・ページ・指標に合わせてレポートをカスタマイズ。より詳しい分析を希望する場合には、オンラインで内容を説明し、質問に対応しました。

例1：顧客情報は一部伏せています。

＜１）対象期間＞
直近約3ヶ月分（XXXX/XX/XX-XX/XX）

＜２）分析に用いた資料＞
添付のGoogle Analyticsレポート

＜３）分析結果＞
　【観点A: ユーザー属性等】
　　● 年齢／性別
　　　　○ 〇〇〜〇〇歳の男女が中心(全体の約〇〇%)。
　　　　○ 〇〇〜〇〇歳の男女比率は5:5。
　　● 地域
　　　　○ 東京と〇〇からのアクセスが最多(それぞれ全体の約33%)。
　　　　○ 東京は特に〇〇区からのアクセスが多かった。
　　● 時間帯
　　　　○ 平日
　　　　　　■ 10時〜16時頃が中心。ピークは13時。
　　　　　　■ デバイス別でみるとPC 46%, モバイル 54%。
　　　　○ 土日
　　　　　　■ 時間帯による大きな傾向は見受けられない。
　　　　　　■ デバイス別でみるとPC 33%, モバイル 67%とモバイルが中心。

【観点B: 検索ワード／閲覧時間／ページ遷移等】
　　● 検索ワード（上位３つ）
　　　　○ 「〇〇〇」「〇〇〇〇〇〇」「〇〇〇〇」
　　● 閲覧ページ（上位３つ）
　　　　○ TOP／〇〇〇〇／会社概要
　　● 平均閲覧時間
　　　　○ モバイル: 48秒, PC: 54秒（1ページにつき）
　　● ページ遷移(行動フロー)
　　　　○ トップページからの遷移先は〇〇〇〇が約20%で最多。
　　　　　回遊させたい他ページや訴求したい情報があれば当該ページにリンク等を掲載することで効率的な訴求が図れる。

【観点C: 直帰率／離脱率／アクセス数】
　　● 直帰率: モバイル: 35%, PC: 48%（トップページ）
　　　　○ コーポ−レートサイトの平均と言われる40%〜50%に収まっている。
　　● 離脱率: [高] サイトマップページ(63%), [低] 会社概要ページ(4%)
　　　　○ サイトマップページはカテゴリごとに色分けするなどで改善できる可能性。
　　　　　（参考）〇〇〇〇会社サイトマップ：URL
　　● アクセス数: 平均アクセス数〇〇〇件/日, 最多アクセス数〇〇〇〇件（XX月XX日）
　　　　○ 最多アクセスを記録したXX月XX日は特に採用情報ページへの流入が多かった。
　　　　○ アクセス元としては〇〇区が最多。

＜４）想定されるユーザー像＞
上述の観点A, Bより、以下のような人物像を持つ方がWebサイトを観覧しているとの仮説を立てた。

県内に住む〇〇の〇〇等を確認するために検索した25-34歳。
都心の大学を卒業し、Uターン又は地方で働きたく職場を探している学生。
は〇〇の確認が目的なのでこのページでアクセスを増やす必要は特に無い。
以降2. について仮説検証と改善案を記述する。

＜５）仮説検証＞
〇〇〇の全体で地元就職率が〇〇%、Uターン就職が〇〇%と想定されるユーザー像
2.に当てはまる人が8割いるため、Webサイトにたどり着けないだけで希望者は多いことが分かった。
入り口をつくることで更に新規ユーザーの獲得ができる可能性がある。
（参考）〇〇〇出身者の8割が「地元就職」を希望 [2018年データ]：https://www.dai-ichi-life.co.jp/company/news/pdf/2018_013.pdf

＜６）想定される課題＞
新規ユーザー集客の見込みのあるコンテンツを調べた所、現在運営されているFacebookからWebサイトへの誘導が期間内で〇〇回であったため増加できる余地があるのではと考えた。

＜課題の対策＞
　・Facebookで定期的に採用ページへ誘導する。
　　（参考）〇〇新卒採用 Facebookページ：URL
　・次点でTwitterを活用し定期的に採用ページへ誘導する。
　　　注意としてTwitterは多くの人の目に付かせることが目的の場合有効。
　・採用に特化したページを新設しSNSと連携させた情報を発信することで採用に力を入れていることをアピールする。

例2：顧客情報は一部伏せています。

＜１）対象期間＞
直近1年分（XXXX/XX/XX-XX/XX）

＜２）分析に用いた資料＞
添付のGoogle Analyticsレポート

＜３）分析結果＞
　【観点A: ユーザー属性等】
　　● 年齢／性別
　　　　○ 〇〇〜〇〇歳の男性が中心(全体の約40%)。
　　　　○ 〇〇〜〇〇歳の男女比率は8:2。
　　● 地域
　　　　○ 市区町村別だと〇〇市が最多
　　● 時間帯
　　　　○ 平日
　　　　　　■ 9時〜17時頃が中心。
　　　　　　■ デバイス別でみるとPC 69%, モバイル 31% とPCが中心。
　　　　○ 土日
　　　　　　■ 時間帯による大きな傾向は見受けられない。
　　　　　　■ デバイス別でみるとPC 45%, モバイル 55% 。

【観点B: 検索ワード／閲覧時間／ページ遷移等】
　　● 検索ワード（上位３つ）
　　　　○ 「〇〇〇〇」「〇〇〇〇〇〇」「〇〇〇〇〇〇〇〇」
　　● 閲覧ページ（上位３つ）
　　　　○ TOP／〇〇〇〇／〇〇〇〇
　　● 平均閲覧時間
　　　　○ モバイル: 56秒, PC: 1分55秒（1ページにつき）
　　● ページ遷移(行動フロー)
　　　　○ トップページからの遷移先は「〇〇〇〇」が約24%で最多。

【観点C: 直帰率／離脱率／アクセス数】
　　● 直帰率: モバイル: 50%, PC: 33%（トップページ）
　　● アクセス数: 平均アクセス数〇〇〇〇件/日, 最多アクセス数〇〇〇〇件（XX月XX日）
　　　　○ 最多アクセスを記録したXX月XX日は特に「〇〇〇〇」への流入が多かった。
　　　　○ アクセス元としては〇〇が最多。

＜４）想定されるユーザー像＞
上述の観点A, Bより、以下のような人物像を持つ方が〇〇〇〇をご覧になっているとの仮説を立てた。

PCから会社で参加する〇〇〇〇〇〇の募集情報を探している新規ユーザー。
更新された内容の確認のために訪問するリピーター。
スマホで移動中や土日に〇〇〇〇を調べている関心が強いユーザー。
は固定ユーザーのため新規ユーザー獲得の余地がある1. 3. について以降仮説検証と改善案を記述する。

＜５）仮説検証＞

1. の新規ユーザーを入り口から逃していることが考えられるためTOPページの直帰率を調べた。
  PCは37%に対してスマホは53%と高いため、スマホページの性能に問題がある可能性。（一般の差は5%以内）
  誘導を改善することでPCとの差17%の新規ユーザーの獲得が見込める。

なお、Page Speed Insights(Webページの表示速度を計測するGoogle公式提供の分析ツール)でパフォーマンスを調べるとPCが90点に対しスマホが27点だった。
これはスマホ版サイトにおいて、表示に要する時間が長いことを指す。（リニューアル当時の技術上の限界）

＜６）想定される課題＞
ページが表示されるのに要する時間が長いと直帰率に影響すると言われている。
そのため表示高速化を図ることで、他のページへの回遊が図れると考える。

＜課題の対策＞
画像サイズや不要なコードの見直しをすることで表示を高速化する。
　・画像のフォーマットやサイズを調整して容量を抑える。
　・表示に時間を要するページに関して、表示する情報量や読み込みコードを減らす。
　　※現状はページ制作時の工数/費用削減の為に1つのファイルでPC／スマホ両方に対応させています（レスポンシブ）。
　（参考）パフォーマンスと直帰率の関係性について：URL