ウェブサイト分析の運用分析指標の簡単な分析

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1. 電子商取引ウェブサイトのデータ分析プロセス:

（１）データ収集：この段階では、基本的な基礎データを収集します。通常、このデータは物事の数です。このフェーズの目標はデータを収集することです。

（２）データを情報に加工する：この段階では通常、データを数えて比率にすることが必要ですが、まだ数え上げが必要な場合もあります。このフェーズの目標は、データを取得してそれを情報、特にメトリックに統合することです。

（3）主要業績評価指標（KPI）の開発：このフェーズでは、主要業績評価指標（KPI）と呼ばれる比率（および数）を使用し、それらをビジネス戦略に関連付けることに重点を置きます。多くの場合、KPI にはコンバージョンの側面が含まれますが、常にそうであるとは限りません。それはビジネス組織によって異なります。

（4）オンライン戦略の策定：この段階では、組織またはビジネスのオンライン目標、目的、および基準に焦点が当てられます。これらの戦略は通常、お金を稼ぐこと、お金を節約すること、または市場シェアを拡大​​することに関連しています。アナリストがウェブサイトの最適化のために開発したもう 1 つの重要な機能は、実験です。

Netzhou Technologyの研究開発チームは、現代のビッグデータを使用してユーザーの行動ログを分析し、運用戦略を調整してビジネス利益を最大化できることを発見しました。具体的な例としては、国内大手電子商取引サイトの精密マーケティング（パーソナライズされた推奨サービス）が挙げられます。

同社の電子商取引サイトで頻繁に使用される分析ディメンションは、トラフィック、チャネル、コンバージョン（トラフィックコンバージョンと注文コンバージョン）、維持率、粘度、直帰率、期間、パスであり、さまざまなビジネスニーズに基づいてユーザー分析システムを構築できます。

2. 分析の寸法と測定値:

ファンダメンタル分析:

1) チャネル：APP、モバイル端末、PC端末、WeChat端末など。

2) トラフィック: ページビュー、ページ訪問、クリックなど

3) 変換: 変換

4) 保持: 保持ユーザー数、保持率、N日間の保持

5) 顧客体験: 直帰率、期間、粘着性

1チャンネル:

現代の電子商取引サイトには、APP、モバイル、WeChat、PCのチャネルが多数存在し、トラフィックの重さはビジネスによって異なります。モバイルデバイスがよりインテリジェントになり、画面が大きくなるにつれて、一般的に、ダブル11と618電子商取引フェスティバルのデータを見ると、非PC側で消費するユーザー数が最も多いことがわかります。今日の商業組織は非 PC マーケティング (WeChat、APP、モバイル端末) に重点を置き、ユーザーが使用するデバイスとチャネルを理解することで、運用と利益を最大化できます。

2 フロー:

ウェブサイトのトラフィックは通常、ウェブサイトへのアクセス数を指し、ウェブサイトにアクセスしたユーザー数やユーザーが閲覧したウェブページ数などの指標を表すために使用されます。

ユーザー行動指標は主に、ユーザーがウェブサイトにアクセスする方法、ウェブサイトに滞在する時間、訪問するページなどを反映します。主な統計指標には次のものがあります。

ユーザーがサイトに滞在する時間。

ユーザーがアクセスした元のウェブサイト（「紹介ウェブサイト」とも呼ばれます）。

ユーザーが使用する検索エンジンとキーワード。

ユーザーがさまざまな時間に訪問するなど。

3. 変換:

ウェブサイトのコンバージョン率とは、総訪問数に対する、ユーザーが対応するターゲットアクションを実行した訪問数の比率を指します。対応するアクションは、ユーザーログイン、ユーザー登録、ユーザーサブスクリプション、ユーザーダウンロード、ユーザー購入などの一連のユーザー行動である可能性があるため、Web サイトのコンバージョン率は広い概念です。つまり、訪問者がウェブサイトを訪問すると、そのウェブサイトの永続的なユーザーに変換され、これは訪問者からユーザーへの変換とも解釈できます。

ウェブサイトのコンバージョン率 = (商品を閲覧した人数 / ウェブサイトにアクセスした総人数) × (購入プロセスに入った人数 / 商品を閲覧した人数) × (注文数 / 購入プロセスに入った人数)

4. ユーザーを維持する:

一定期間内にアプリの使用を開始し、一定期間経過後も引き続きアプリを使用するユーザーは、リテンション ユーザーとみなされます。

その時点での新規ユーザーに対するこれらのユーザーの割合が維持率であり、1 単位の時間 (たとえば、日、週、月) ごとにカウントされます。名前が示すように、リテンションとは「どれだけのユーザーが留まるか」を指します。維持ユーザー数と維持率は、アプリケーションの品質とユーザーを維持する能力を反映します。

計算式：

維持率:新規ユーザーのうちログインしているユーザー数/新規ユーザー数*100% (通常、統計期間は日数です)

新規ユーザー数:一定期間 (通常は最初の丸一日) にアプリにログインした新規ユーザーの数。

ログインユーザー数:アプリにログインしてから現在までに少なくとも 1 回ログインしたユーザーの数。

翌日維持率: (登録後2日目にログインした新規ユーザー数) / 初日の新規ユーザー総数

3 日目の維持率: (登録 3 日目にログインした初日の新規ユーザーの数) / 初日の新規ユーザー総数。

7日目の維持率: (登録7日目にもログインしている初日の新規ユーザーの数) / 初日の新規ユーザー総数。

30日継続率: (登録初日の新規ユーザーのうち、登録後30日目でもログインしているユーザー数) / 初日の新規ユーザー総数

5. 直帰率:

直帰率は、Web サイトにアクセスした後に「直帰」する訪問者の割合を反映します (たとえば、一部の訪問者は 1 つのページのみを閲覧して離脱します)。訪問者がページから「離脱」する理由は、次のようなものが考えられます。

訪問者がブラウザの戻るボタンをクリックした

訪問者がブラウザを閉じました

訪問者が広告をクリックした

訪問者がウェブサイト上の外部リンクをクリックした

訪問者はブラウザの検索ボックスを使用する

訪問者はブラウザに新しいURLアドレスを入力し、新しいウェブサイトにアクセスします。

上記のすべてのアクションにより、訪問者は Web サイトを離れることになります。訪問者がウェブサイトのページにアクセスし、すぐに上記の操作のいずれかを実行した場合（2 ページ目をクリックせずに）、この動作は「バウンス」としてカウントされます。

直帰率の計算式:

直帰率:ページを訪問した後にウェブサイトを離れる回数 / 総訪問回数

ある月にウェブサイトに 120,000 回の訪問があり、そのうち 80,000 人がページを訪問した後にウェブサイトを離れたとします。その月のウェブサイトの直帰率は 80,000/120,000≈0.66 (66%) となります。ウェブサイト全体またはウェブサイト内の特定のページの直帰率を計算できます。

当然ですが、直帰率が低いほど、Web サイトにとって良いことになります。直帰率が低いということは、訪問者がサイトにアクセスした後、より積極的になり、2 ページ目、3 ページ目、4 ページ目などをクリックすることを意味します。

Google Analyticsなどのウェブサイト分析ツールは、ウェブサイトの「直帰率」を観察するのに役立ちます。

6. 訪問期間:

ユーザーが Web サイトにアクセスして情報を閲覧し始めてから、Web サイトにアクセスした時点から Web サイトを閉じるか終了するまでに費やす時間を、Web サイト訪問時間と呼びます。

ウェブサイトの訪問時間が長いほど、ユーザーがウェブサイトに滞在する時間が長くなり、ウェブサイトのコンテンツが優れており、ユーザーの粘着性が高くなっていることを間接的に反映します。

訪問期間が「-」と表示されている場合、ユーザーは通常、Web サイトを開いて閉じるか、あまり閲覧せずに他の場所に移動していることを意味します。あるいは、統計ツールにデータがないのかもしれません。

7 ユーザー粘度:

ユーザーの粘着性とは、ブランドや製品に対するユーザーの忠誠心、信頼、肯定的な経験によって形成される、再消費への依存度と期待度を指します。ユーザーの粘着性とは、通常 2 人の間で良好な関係を築くのと同じように、両方のユーザー間の利用量を増やすことも意味します。

ウェブサイトのユーザーの定着率を高める方法

1) ウェブサイトのページデザインに注意する

2) ページを開く速度

3) ウェブサイトの更新頻度と品質

4) その他

3. モデル分析:

チャーンリカバリー:チャーンリカバリーは、タイムリーさを強く意識したユーザーの注文プロセスのモデルです。原則として、ユーザーは注文ページで情報を入力して商品を購入した後、注文と支払いを時間内に送信しません。システムはユーザーの個人フォーム情報をキャプチャし、ユーザーが注文または支払いを行わない理由（ユーザー要因と電子商取引ウェブサイトシステム要因を含む）を速やかに返し、ユーザーに注文と支払いを促します。

ケースフロー:

パス分析:ユーザーがトラフィック ウェブサイトにアクセスすると、さまざまなビジネス タイプのページを閲覧します。ページが異なるということは、ユーザーのビジネス ニーズが異なることを示しています。ユーザーのさまざまな閲覧経路を分析すると、Web サイトの誘導機能を最適化および調整して、ユーザーの閲覧経路に適応できるだけでなく、ユーザー向けに Web サイト アーキテクチャをパーソナライズして推奨調整することもできます (現在の Web サイト ページ アーキテクチャは固定されており、すべてのユーザーに対して表示が固定されています)。これは、Web サイト ページ アーキテクチャを最初に設計するときに考慮する必要があります。通常の開発プロセスによると、変更要件が後になるほど、開発が難しくなります。したがって、ユーザーの閲覧経路の分類に基づいて Web サイト ページ アーキテクチャをパーソナライズして推奨する設計は、慎重に検討する必要があります。

ユーザー ポートレート:名前が示すように、ユーザー ポートレートは、ユーザーの全体的な属性を説明する分析方法です。ユーザーによって属性が異なり、行動も異なります。現代のビジネス モデルにおけるユーザーの詳細な分析により、ユーザーをセグメント化し、運用戦略を調整することで、リソース利用の収益率が向上することが証明されています。たとえば、電子商取引の Web サイトでは、すべてのユーザーに同じ製品を推奨するのではなく、ユーザーが最近頻繁に閲覧した製品 (以前の消費レベルに基づいて) を評価し、同様の価格と品質の製品をユーザーに推奨できます。

4) ユーザー価値スコアリングシステムと精密マーケティング：これはユーザーポートレートと統合することができ、つまり、関連指標に基づいてユーザーを価値別にグループ化し、価値の高いユーザーを特別に最適化して消費を促進することができます。

著者: NetShip Technology (Liu Yangqin)

原題: ウェブサイト分析の運用分析指標の簡単な分析

キーワード: ウェブサイト運営、ウェブサイト分析