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売れない理由、どこから? アクセス解析でわかることとデータ分析の必要性 📐

お気づきですか?売れない理由は、発信ベタ・・・だけじゃないんです。
Webやビジネスのお悩み解決には、

  • 「認知度」
  • 「魅力」
  • 「評判」
  • 「価格/売り方/運営etc」

この4つの成分分析が必要です。

どんなに魅力的な発信をしても、「そもそも必要な認知度がなかった・・・」など自社サイトの【悲鳴】に気づけていなかったら…?

買わない理由は「商品を知らない」「魅力を感じない」「評判が悪かったり、わからない」から。

…最も大きなものは「商品を知らない」ことです。…ほとんどの商品の名前も特徴も、存在にすら気が付いてもらえないままなのです。

https://webtan.impress.co.jp/e/2017/10/25/27024

「なんとなく発信が良くなってるかな」
「今日もブログを頑張った」

Webサイトやビジネス等を少しでもいい方向に活かすには、こうした「感性」だけの試行錯誤には限界が。

感性以外の分析術の一つがデータ分析・アクセス解析になります。
数字が苦手でも簡単に理解できる、(私も←)データ分析必要性と基礎のお話です。

データ分析の必要性

あるとき〜☺️→売れない理由分析できる!

データ活用は、

  1. 集客や販促の参考にしたり、結果の確認や
  2. サービスや商品を改善するきっかけの一つにしたり
  3. ホームページをより便利に、よりお客様目線にしたり

を実現できます。

人にはできないヒントが、アクセス解析やデータ分析に隠れているかも。
最後は人が分析しなければなりません。
ですが「なんか売れない…」の「何か」を分解して活かせると、少なくとも「毎日悩んで終了…」とはなりにくくなるのではないでしょうか。

「〜やってもどうせ売れない」病にもデータ分析を。

「ブログ書いて誰にも見られなかったら、(or 恥かいたら)どうしよう…」
「もし改善にならなかったら、どうするんだ?」

その不安、適切ですか?
テストにはいくつかコツがあるものの、売れないまま同じ道を回り続けるよりは「変える」必要性があります。
やってどうなったか見るのが、データ分析です。

実店舗のデータ活用事例

お店アナリティクス、とも言える事例ですね。

データがなかった頃は「売れない」という現状への見立てが弱かった。「お仏壇やお墓が売れないのは、お客様が来ないからだ」という程度で議論が終わってしまうこともありました。

…「このデータは現場で使える」「現場の頑張りで変えられる数字なんだ」と広め、今は店長からパートにいたるまでデータを意識するようになりました。

「売れないのは、お客様が来ないから」に“待った”。

私もあらゆる分析ができる訳ではないものの、参考として。。。

データ分析しないとき〜😭 ・・・売れない理由がわからない。。

新型コロナウィルスによるパニックも、冷静に理解しようとすれば起きなかったでしょう。

「売れないのは気合が足りないから」
「発信をもっとおしゃれな言い方にすれば売れる?」

下手したら、ありもしないところに原因を見てしまう恐れが。

私たちは時々、イメージで理解した気になってしまい、期待しすぎたり、勝手に絶望したりします。
それを防ぐコツの一つが「客観的なデータ分析」です。

「熱には熱の」「WebにはWebの」健康診断やケアプランが必要。

売れない理由を掘り下げ、症状に合った対策を練らなければ、もしうまくいっても「改善」でなく「偶然」になってしまいます。
本当はわかっていないから、また壁にぶつかるかもしれません。

「売れない理由」分析は、サイトのアクセス解析ツール導入から

サイトの課題や主な数値、ご存知ですか?
もしも計ってすらいなかったら、計ってみましょう。

Webサイト分析ツールはいくつかありますが、代表的な

  1. Googleアナリティクス
  2. Googleサーチコンソール

の2大サービス導入がまずは第一歩です。

無料アクセス解析ツール1: Googleアナリティクス

Googleアナリティクスは人気の無料アクセス解析ツールの代表格。
広告なしで快適に見られます。
管理画面の設定と、アクセスを調べたい自社サイトの全ページに正しく測定用コードを貼り付けると動作します。

分析機能がかなり高度で多彩なため完全な理解は厳しいですが、基礎はマスターしたいところ。

Googleアナリティクスの利用率

未上場企業のデータは出ていませんが、データの動きを拝見してきた限り、基本的に企業での利用率は上昇傾向だと想像されます。

2020/3/1現在、上場企業のWebサイトにおける、Google Analytics利用率は73.8%

http://uehama.blogspot.com/2020/03/31-google-analytics-738.html

無料アクセス分析ツール2: Googleサーチコンソール

SEO対策チェックに。

サーチコンソールも無料解析ツール。検索順位などの状況を調べることができます。

サイトのアクセス解析でわかること

サイトの閲覧数(PV数やユーザー数)がわかる

PV(ページビュー)数

ざっくり「閲覧された総数」。同じ人がいろんなページにアクセスしても、別カウントとして加算されます。
多さだけ見て一喜一憂…ではなく、必要十分なアクセスがあるか、課題ページは、など意図を持って確認しましょう。

セッション数

一定時間内(30分ごとにカウントが切れる)の閲覧数。
人が一度のタイミングにどれだけページ見ているかがわかります。

UU(ユニークユーザー)数

「PV」も「セッション」も同じ人が見ても別カウントになっています。
同じ人が同じ日に何度もいろんなページを見ても【一人分】の訪問という数え方をしてくれるデータが「ユニークユーザー」数です。

▲セッション・ユーザー・PVの定義:
同一ユーザーが図のような行動をとった場合、ユーザー数は1、セッション数は5(赤枠部分)、PV数は12となる。
…別のブラウザやPCとスマートフォンでぞれぞれ訪れた場合は別人として判断されます。

https://mag.ibis.gs/marketing/analytics_190628/

つまりアクセス解析の仕組み上、「厳密な1人ぶん」の計測は困難ですが、それでも十分使えるデータです。

見方は例えば、「ユーザー数が少なめで、PV数がめっちゃある」場合、熱心な訪問者さんの多いサイト、と言えるでしょう。
ただ、サイトに課題があるせいだった場合「ここに問題があるというデータ」がハッキリわかるわけではなく、分析力が必要です。

ホームページの閲覧者がわかる(足跡じゃないよ)

ホームページ閲覧者がバレる?昨日このページをこう見た、と足跡つくんですか?怖いんですが…。

いえ。詳しい住所や、個人特定できる情報までは分かりません。

▼不安な方のみ、こちらを。

IPアドレスはどこまで正確にユーザーを特定できるのか? [アクセス解析Q&A]
アナリティクスの地域情報はどれぐらい正確なのか?

  • ユーザー属性:年齢・性別
  • インタレスト:アフィニティ(興味関心ジャンル)、購買意向の強いセグメント
  • 地域:地域(市町村)、言語
  • テクノロジー:ブラウザ(chromeやsafari、IEなどの区分)、OS(mac/windows)、ネットワーク
  • モバイル:デバイス(スマホ、タブレット、パソコンどれで見ているか)

どこから来たかわかる

わかる指標は以下の3つ。上図は「集客」→参照元/メディアを表示したキャプチャです。

  • インタレスト:アフィニティ(興味関心ジャンル)、購買意向の強いセグメント
  • メディア:SNS・検索、など、どの系統の手段から来たかがわかる。
  • 参照元:具体的にどのサイトドメイン、Twitter、Facebook、Instagram、Google/Yahoo・・・などから来たか
参照元
organic:検索/social:SNS/Referral:別サイト/direct:メルマガやお気に入りから
メディア
具体的な検索エンジンの区別やサイトのドメイン。

「参照元/メディア」でSNSからのアクセスがメインで「organic」比率が少なすぎるなら、SEO対策があまりできていないかもしれない、と言えます。
(*SEOチェックはサーチコンソールも活用しますが。)

サイト内行動(遷移、離脱、直帰率など)がわかる

ランディングページ(入り口ページ)

最初に訪問した入り口ページ。
ペラ一枚のWebサイトも「ランディングページ」と言いますが、アクセス解析用語では、こちらの意味で使います。

遷移

「特定ページの前に見ていたページや、そのページを見て次はどこを見たか」というお客様の行動がわかります。

直帰率

サイトのどこかに着地したあと、1ページしか見ずにお客様が逃げてしまう割合。
多いから悪い、とは限りません。平均値を参考に、冷静な判断をしてください。

離脱率

ホームページを一通り閲覧した人が、特定のページがどれくらい割合で「最後のページ」になっているか。

トップページなどからの離脱率が高ければ、「サイトのイメージが悪いか何かが伝わっていない?導線がわかりにくい?」などいろいろ考えられます。
逆に、お問い合わせ後のサンキューページなどの離脱率は高くてもおかしくないでしょう。

リアルタイムのアクセス

管理画面最初の「リアルタイム」エリアにて、今あなたのサイトが何人に見られているのか?もわかります。
ほぼ見ませんが、何かの設定確認などが必要なときに。

平均滞在時間

ページAからページBに移るまでの「ページA」の平均表示時間。
つまり、1ページしか見ない人(直帰)の閲覧時間は計れません。

長く見られるから良い、短いからマズイ、とは限らないので注意が必要です。

アクセス解析でコンバージョン(成約率)がわかる

該当する設定をした場合のみですが、自社サイトの「設定したゴールの達成率はどれくらいか」いわゆる購買への転換率データになります。

多くのケースでは、

  • 資料ダウンロード
  • お問い合わせ
  • カート注文

などを目標として設定します。

Googleサーチコンソール分析でわかること

全データ、検索エンジンがGoogle限定ですが、検索エンジンへの表示状況がわかります。

表示された回数

「一定期間内にページが何回、誰かしらの検索結果に登場したか」が見られます。
その人が「実際に表示されたエリアを見ているか」までは分かりません。

検索結果(いわゆる、10個の青いリンク)において、表示回数は、ブラウザに表示されるためにスクロールされなくても、カウントされる。つまり、10個の青いリンクの場合、順位が9位でファーストビューに含まれていなくても、その検索結果が読み込まれれば(該当のクエリで検索が行われれば)、表示回数は1としてカウントされるのだ。

Googleサーチコンソールの「クリック数」「表示回数」「掲載順位」

平均掲載順位

「一定期間内にページがどれくらい順位で検索結果に登場しているか」。
順位が比較的良好で安定したページ、改善見込みのあるページなどの目安になります。

検索結果からのクリック率(CTR)

検索結果の全表示回数のうちページがどのくらい割合でクリック(自社ページ訪問)に至ったか。
「検索上位なのにクリック率が極端に低いページ」は、基本的にはタイトルやディスクリプションの改善が有効です。
変更がうまくいけば、課題ページの閲覧数アップが見込めます。

アクセス解析・データ分析でわかることと限界

アクセス解析は

  • 「サイトに来た人のデータ的情報」はわかっても
  • 「売れない理由」や
    「その数字だから悪いのか、ちょっとは良くなっていると言っていいのか」
    「このキャッチコピーが数字を下げていそうか」などは気づき次第ではわかりません。

また、課題を放置し、何もサイトを変えていなかったら、大抵は新たな変化も発見もありません。
データ分析を始めてみるなら、改善テストや新記事アップ、リライト、など新しいアクションも行いましょう。

データ分析から「売れない」改善する時の注意点

サイト改善に悩むA子さん。

「もしかして、これとかあれとか、それから、こっちも・・・変えたら良さそう!?」

ある日、晴れて気づきがいくつか出てきたとします。

その時、せっかくのアイデアですが、幾つもの条件が違えば、反響に差が出ても、分析としてはノイズがかなり多いです。
実験するならできれば1箇所、また、意義のある(と見られる)仮説設定と変更がオススメとされます。

なお、「〜やって5PV増えた」レベルだと誤差の範囲かも、サンプル数が・・・など、短期間で小規模なサイトで、だと(統計学的には)厳密なテストの実施や効果の証明が難しいかもしれません。

よく行いがちなのが、「」や!などの記号を入れたパターンとそうでないパターンをテストするというもの。
どんな記号を使っても結果に違いが出ることはほとんどありません。

https://digital-marketing.jp/ad-technology/listing-ab-test/#1

頭痛が痛くなってきましたかね・・・💦

以上に少しだけ気をつけつつ、改善してみてください。

データ病を防ぐ「定性分析」の必要性

ここまでお話ししたのは「数字にまつわる分析」、マーケティング用語でいうと【定量分析】になります。

アクセス解析以外も分析は必要

自社サイトの課題は、Webサイト「だけ」にあるとは限りません。
それ以外の原因 ー例えば、

  • 競合が増えた
  • 商品の選択肢の課題による機会損失
  • 品質/ポジショニングの工夫が必要
  • お客様の購買心理や購買ステップに合わない集客をしてしまっている
  • 使いにくいカート/システムで、作業効率が悪い
  • 送料無料条件やポイントづけ、セール等をやりすぎて、利益になりにくい
  • Webサイトでの印象と実態が違う

なども注意しましょう。
でなければ、アクセス解析すら「何を見ればいいか」わかりにくく、たとえサイト改善しても変えられない問題がある場合も。

定性分析とは「データによらない課題分析手法」

論理や推論、参考情報など「数字データ」には見えにくい部分を通しで課題を明らかにするのが、いわゆる【定性分析】です。

数字と結び付けられるデータもあれば、人間的な判断をせざるを得ない課題もあり、どちらが上かは一律に言えません。
なぜなら、「売る」もWebサイトも、文章やクリエイティブの価値も、「数字が全て」ではないからです。

自社サイトや解析ツールばかりを眺めそうになったら、「定性分析」のことも思い出してくださいね🙂

強みや、どういう風にお客様が行動しているかなど、
よりリアルなシチュエーション、ニーズ、その時々の気持ち
こういったものを解析し体系化していくことも売上を伸ばすために必要な顧客理解に繋がります。

https://corekara.co.jp/contents/sales-up/knowledge49/

お買い物ステージ別分析

「自社/自己分析」であれば、例えば「売れない理由」を(よく言われるマーケティング理論の)

  1. 認知(/発見)
  2. 興味
  3. 検討(検索エンジン、SNS)
  4. 購入
  5. (拡散)
  6. リピート
  7. ファン化

の6〜7段階に分けて、考えられる「売れない理由」を整理してみても良いでしょう。

ほとんどの場合、WEBからの売上が落ちる理由は、この6つのうち、どれか1つ(または複数)のステップに問題があるからだ。

問題が分かれば、そこに絞って改善することができるので、ほぼ確実に効果的な施策を打つことができるようになる。

https://bazubu.com/lifecycle-5120.html

マーケティング・ブランド価値の課題分析

また、市場選びやブランディングがずれているかもしれません。

難しいですが、分析できると理想。

これが、コトバ・論理による分析方法の一例です。
他にもネットに情報は溢れていますので、ひとまずこのくらいで。

■ その売れない理由、どこから?まとめ【データ分析の必要性】

データと年齢はただの数字。
そう思えば怖くなくなる気もします、多分…。()

データ分析を【最終的な通信簿】にしていてはもったいないです。

つまり
「同じ対応を、同じ思考回路・深さで、ひたすら続ける」とか
「路上ライブを続ければ、いつか大物に才能を見出されるかも・・・」状態ですから。

・・・必要性が伝わりましたでしょうか。

「ここの課題はそもそも・・・だから、〜したら●●なるのでは?」
といった正しいポジティブで、データ分析と改善のサイクルを始めてみませんか?

意外なミスが、売れない理由かも。
地道な改善で、本来のステキな商品が適切に届きますように。

「直感だけのサイト運営」脱却のためには、少しくらいはデータ分析と活用を。

私自身もデータ分析の全て…とは言わないまでも、気づきは増やしていきたい、と考えています💦💦

Webの「アクセス解析」一つとっても、そう簡単に学びきれません・・・。
そのため完璧である必要性はないですが、お一人でサイト運営される方は基礎を軸にチャレンジしてください。

Web制作奈良 April Design/エイプリルデザイン


「ビジネス春メク🌸Webカウンセラー👩‍⚕️」
ブログ/SEO対策/ライティング・分析/HP改善ぽいのが一応の強みで、公開後も安心のサポート対応可。
マーケティング/ブランディングのバランス派(?)。

  • ネットショップ担当と制作会社を経験。元ダンス部👠
  • ココロ・カラダが喜ぶサービスを応援。
  • 全国OK(応相談)。

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