Google Analytics Academyの入学記2回目です。前回の『デジタル分析の重要性』は、なぜデジタル分析が必要か、という内容でした。
今回はUnit 2.2 – Core analysis techniques(基本的な分析技術)です。
Unit 2.2 – 基本的な分析技術
この項の目的は『セグメンテーションとコンテキストの分析』について。
セグメンテーション
集計されたデータを用いると、時間経過によってユーザーの購買パターンがどう変化するのか、全体の活動傾向から理解できるようになります。しかし、このパターンが変わったとき、理由を分析するためには、セグメントデータを見る必要があります。
セグメンテーションによって、データのサブセットを分離して分析が可能になります。例えば、マーケティングチャネルごとにセグメントデータを見ることによって、購入を増加させるにはどのチャネルを強化すべきなのか、ということが分かります。つまり、セグメントを見ることで、全体に対してどのような影響を与えたかが分かるようになるわけです。
Google Analyticsのレポートは、トラフィックのセグメンテーションが容易になっています。例として、『集客』項目のダッシュボードを見てみましょう。どのトラフィックソースが多くのコンバージョンを集めたか、一目で分かるようになっています。このデータを元に、改善すべきトラフィックソースはどこかを見つけましょう。
他にも、講義内では、3つの基本的なセグメントの見方が示されました。
- 日時別のセグメントデータを見て、時間、日付、曜日ごとに、ユーザー行動がどう変わっているかを調べる。
- PC、タブレット、モバイルごとのパフォーマンスを比較するため、デバイス別のセグメントデータを調査する。
- 目的を達成するために国、地域、都市、どの地域別セグメントでマーケティング活動を行うべきか判断する。
コンテキスト
セグメンテーションに並ぶ重要な分析手法は、データにコンテキストを追加することです。コンテキストを追加することで、パフォーマンスの善し悪しを判断することができます。
そのコンテキストにも、内部的なものと、外部的なものを設定する必要があります。
内部的なコンテキストは、過去の実績に基づいて設定する“期待値”です。過去のデータをベンチマークとして使用し、効果測定に用いるKPI(主要業績評価指標)を設定します。
外部的なコンテキストには業界のベンチマークデータを使用します。例えば、あなたのビジネスが好調な要因が、業界全体の成長傾向に起因するものなのか、それとも業界とは関係がなく、自社の努力に理由があるのかを特定することができます。逆も然りで、不調な原因は業界全体の傾向なのか、自社の努力の効果が無いのか、といった判断が可能になります。
まとめ
セグメントとコンテキストを見ることが分析の基礎である、ということがよく分かります。
セグメントは断面を理解するのに役立ち、コンテキストは大きな潮流を知る上で役立ちますね。アカデミーの今後の内容も、セグメントとコンテキストを念頭に置いた上で展開されるとのことです。この2点はしっかりと復習しておきましょう！
