基本的なウェブサイト分析の問題（および実際に測定すべきもの）

公開: 2021-10-01

これを想像してみてください。あなたは一杯のコーヒーで仕事を始め、ラップトップを割って開けます。 Google Analyticsのような標準のWebサイト分析プラットフォームを確認すると、ユーザーのトラフィックとエンゲージメントが停滞していることがわかります。ユーザーがあなたのサイトにアクセスしていますが、あなたの製品への新規サインアップが本来あるべき場所にないことは明らかです。イライラして、あなたは仕事と針を動かすのに費やした長い時間を手に入れます：あなたはホームページのコピーを何度も変更し、ページの読み込み速度を最適化しました-それでもあなたはまだ理由を理解できないようです数字は上昇傾向にありません。

（非常に可能性が高い）犯人？あなたは正しいことを測定していません。

多くの場合、企業はバニティメトリックに焦点を当てています。たとえば、トラフィックやクリック数などです。これらのバニティ、またはセッションベースのメトリックは、クリック、バウンス、数値など、瞬間のスナップショットのみを示します。マーケターは、Webサイト分析を見るときに、顧客の行動に関する有用な洞察を識別できる必要があります。

この分析を実施するには、代わりに、遅れている指標ではなく、成長の主要な指標に焦点を当てる必要があります。この時間を、影響力のあるエンゲージメントベースの指標の開梱に費やします。

多くのウェブサイト分析メトリクスの欠点

マーケターが使用するほとんどの無料（またはほぼ無料）の分析ツールは、個々の顧客レベルではなく、幅広いストロークでのエンゲージメントに重点を置いています。 Google Analyticsなどのツールで追跡される一般的なバニティ指標には、クリック率、サイトトラフィック、バウンス率、ページ滞在時間などがあります。

[GoogleAnalyticsとAmplitudeの違いの詳細をご覧ください。]

多くの場合、マーケターはユーザートラフィックの洞察が必要なときにGoogleアナリティクスを利用します。そこで彼らは、一見したところ、エンゲージメントの貴重なマーカーである、クリック率、トラフィック、ページ滞在時間などのセッションベースの指標を見つけました。これらのセッションベースのメトリックは、まさにそれ、つまりセッションをキャプチャします。これは本質的に瞬間の断片であり、その瞬間のみの表面的でトランザクションの詳細を提供しますが、そのユーザーがその特定の瞬間にどのように連れて行かれた（そして去った）かを取り巻く状況、メタデータ、または属性の詳細は提供しません。

これは、バニティメトリックが貴重な情報を提供しないということではありませんが、一般化されており、やや扱いにくいものです。製品がさまざまなユーザーグループを満足させるために必要な微妙な調整を理解しようとしている場合、これらは特に役立ちません。

なんで？あなたの顧客は最終的にトラフィックの合計またはクリックの合計よりも多いからです。それらはそれぞれ独自の要因によって動機付けられており、これらの外部の影響の結果として、異なる方法で製品と相互作用します。

製品分析からのエンゲージメントベースまたは行動ベースのメトリックは、より実用的です。主要な指標指標により、マーケターはさまざまなユーザーが製品やキャンペーンをどのように操作しているかを確認できます。これらの詳細な洞察により、さまざまなユーザーのニーズに基づいて顧客メッセージを正確に改善できます。

マーケティングを強化するための6つのWebサイト分析プラクティス

製品とオンラインエンゲージメントの成功は、内部で測定しているユーザーデータだけでなく、そのデータを追跡および提示する方法にも依存します。これらのベストプラクティスは、有用なエンゲージメントベースの指標に向けて有意義に測定する方法と、これらの洞察をチームと共有してポジティブな結果を生み出す方法を示しています。

N日間の保持を監視する

多くの場合、その時点ではなく、何人のユーザーがアプリやサイトを繰り返しチェックアウトしているのか疑問に思われるかもしれません。残念ながら、総訪問者数を見ると、特定の日または月の訪問者の総計しかわかりません。この情報は、最初から誰が戻ってくるのかを知りたい場合には役立ちません。

測定を検討する主要な指標はN日間の保持です。これにより、トラフィックと繰り返しの訪問の潜在的なパターンをより詳細に確認できます。総訪問者数は1日に何人の人が訪れたかを示しますが、N-DayRetentionは1日に何人の人が訪れたかを示します。

総訪問者数とは異なり、N-Day Retentionを使用すると、事前に設計されたワークフローから人々が脱落する傾向を簡単に特定できます。ここから、この情報を使用して、A / Bテストを介してユーザーエクスペリエンスを分割し、影響、前向きな注意散漫、プロモーション、カルーセル、またはオファーによってユーザーが別の日に戻ってくる原因などを把握できます。

N-Day Retentionは、個々のアクティビティまたは製品の一部を調整する場合に特に役立ちます。 7日を過ぎたユーザーはすべて特定のアクティビティを完了しているのに対し、それ以前にドロップしたユーザーはそうではないことに気付いた場合は、その特定のアクティビティを他のユーザーに向けてより良い方法で宣伝する方法を理解する必要があります。エンゲージメントのあるユーザー。

Amplitudeを使用すると、N-DayRetentionを簡単に測定できます。

コホートによる活動の追跡

ユーザーペルソナは、さまざまな動作、選択、および使用習慣で構成されています。これらの違いを理解するために、マーケターは人口統計または地理データに依存することがよくあります。ただし、この情報は、ユーザーが製品にどのように関与しているかではなく、場所、年齢など、ユーザーの非常にバイナリな属性を対象としています。

コホートによるユーザーアクティビティの測定、または共有属性と動作によるセグメント化は、より有益であり、人口統計データのみよりもはるかにパーソナライズされたマーケティング戦略を推進できます。コホートは通常、人口統計よりも小さいセグメントであり、基準は実際の顧客活動、共有属性（ initial_utm_referrer 、 utm_campaignなど）、または特定の時間枠内の共有非活動に基づいています。

最良の結果を得るには、コホートを予測と行動の2つの異なるグループに分割することをお勧めします。

予測コホートは、行動データを活用するAmplitudeの機能を使用して作成されます。予測コホートを使用して、理想的な目標または結果を設定します。そこから、Amplitudeは既存の履歴データを使用して、特定のグループが設定した結果に到達する可能性を判断します。予測コホートは、一般的な目標到達プロセスがないもの、ユーザー数が100,000人を超えるものを追跡しようとしている場合、または特定の行動を促進したい場合に最も役立ちます。 AmplitudeRecommendを使用して予測コホートを作成できます。

行動コホートを使用すると、特定の期間内に使用された特定の機能（またはその欠如）に基づいてユーザーをセグメント化できます。保持分析と組み合わせると、これらのさまざまなアクションが、選択したユーザーが保持されているかどうかにどのように影響したかを確認できます。多くの場合、特定の機能がエンゲージメントと維持を促進する上で極めて重要な役割を果たします。行動コホートグループは、適切と思われる方法で作成できます。繰り返し購入することは、注目すべき重要な行動コホートであることに注意してください。

例：リピーターのコホートを作成し、プロセスをリバースエンジニアリングして、そのコホートのメンバーが共通して持つアクションの種類を確認します。特定の機能に携わっている人は、あなたのトップリピーターですか？それとも、時間と繰り返し購入の間に強い相関関係がありますか？繰り返し購入するコホートを調べることで、これらのパワーユーザーを呼び戻しているのは何かを判断し、この情報を使用して他のユーザーからの行動を知らせ、奨励することができます。

完全なカスタマージャーニーのマッピング

ユーザーをより正確に測定するための重要な方法は、完全なカスタマージャーニーをまとめることです。これは、ID解決を利用することで実現できます。たとえば、誰かが自分の携帯電話でアプリを使用してからコンピューターに切り替えた場合、その旅とその間のすべてのステップを包括的かつ包括的に把握できるはずです。

ID解決により、スニペット（モバイルアプリまたはサイトでのみ使用を追跡するなど）ではなく、製品を使用した誰かの旅を完全に把握できます。この情報により、情報に基づいた推測ではなく、より知識に基づいた決定を下すことができます。すでにN日間の保持をフォローし、さまざまなコホートを作成し、ドロップオフ率を理解している場合は、IDの解決を完了するための準備が整っています。あるチャネルから別のチャネルへのユーザーの行動をつなぎ合わせるこの慣行は、カスタマージャーニーが完全でシームレスであることを保証する非常に貴重な方法です。

変換ドライバーを活用する

コンバージョン率を（単独で）測定すると、全体像がやや不完全になります。ユーザーがコンバージョンに至ったかどうかはわかりますが、この情報では、コンバージョンを決定するためにどのような選択をしたか、またはコンバージョンイベントに到達するのを妨げた障害に遭遇したかはわかりません。

AmplitudeのConversionDriversを使用すると、ユーザーがコンバージョンポイントに到達するために何をしたか、またはユーザーがドロップオフするまでの途中でどのボトルネックに遭遇したかを理解する機能のロックを解除できます。

独自のコンバージョンファネルを作成しながら、コンバージョンドライバーレポートを必要に応じて細かく調整することもできます。なぜ共有機能を使用する人と使用しない人がいるのか疑問に思っているとしましょう。コンバージョンファネル内のステップとしてイベントを追加することで、共有、いいね、コメントに関連するすべてのイベントを測定できます。そこから、ユーザープロパティでフィルタリングして、特定の日を過ぎた人が好きになり、コメントし、最終的に共有する傾向があるかどうかを確認できます。逆に、滞在しているが、いいねやコメントをしたことがない人が共有しない理由を理解することができます。

A/Bテストを実施する

サイト全体またはアプリ全体を一度に改良するのではなく、さまざまな選択肢をテストして段階的なステップを実行し、ユーザーエンゲージメント（またはその欠如）に基づいて反復します。

A / Bテストは、小さな調整を行い、オーディエンスサンプルがどのように反応するかを確認する方法です。これは、最適化しようとしているものに関係なく、何が機能し、何が機能しないかを理解するための重要な方法です。

小さく始めて、針を動かしたい要素を特定するのが最善です。「いいね」ボタンの新しいスタイルを試している場合は、一部のユーザーにロールアウトして、応答がどのようになるかを確認してください。次に、すすぎ、繰り返します。テストで応答が肯定的である場合は、変更をより多くのユーザーグループに展開し、適切と思われるように微調整します。 Amplitudeでは、ファネル分析チャートのA / Bテストの有意性と改善のビューを使用して、分割テスト結果のパフォーマンスを簡単に比較できます。また、AmplitudeExperimentを使用してデジタルエクスペリエンスでより大規模なA/Bテストを実行することもできます。

チームのパーソナライズされた分析エクスペリエンスを設計する

2人の成長マーケターが同じように仕事をしたりアプローチしたりすることはありません。誰もがデータをふるいにかけ、調査し、独自の結論に到達するための独自の方法を持っています。したがって、マーケターが戦略を通知するために使用する分析エクスペリエンス自体をパーソナライズする必要があるのは理にかなっています。

Amplitudeのダッシュボードはカスタマイズ可能であり、各マーケティング担当者が最も重要なパフォーマンスの指標を測定、維持、調整できるようにします。たとえば、ユーザーがファーストタイムユーザーエクスペリエンスワークフローを完了した後の保持に焦点を当てたい場合は、FTUEダッシュボードを作成できます。ソーシャル機能に対するユーザーエンゲージメントを理解したい場合は、ソーシャルエンゲージメントダッシュボードを作成できます。このダッシュボードでは、コンテンツにコメントするユーザーとその数を簡単に理解できます。一方、これらのダッシュボードを適切なチームメンバーと共有して、チーム間および部門間の可視性を高めることができます。

アナリティクスを機能させる

セッションベースのメトリクスとそれらだけに焦点を合わせるのは信じられないほど簡単です。セッションベースのメトリックは人気があり、取得が簡単で、多くの価値があるように見えます。しかし、エンゲージメントベースのメトリクスは、その情報を実際に根拠としています。

セッションからエンゲージメントベースの指標に変換するようにチームを説得することは、簡単な作業ではありません。しかし、適切なソリューションを使用すれば、エンゲージメントベースの指標の力を示し、プロセスを合理化できます。

Amplitudeを使用すると、ユーザー向けに個別のダッシュボードを作成し、保持タイプを簡単に追跡し、カスタムコホートを作成し、エンゲージメントベースの指標を中心に成長するマーケティング文化を構築できます。 Amplitudeの無料プランで自分の目で確かめて、今日からエンゲージメントの追跡を開始してください。