適切な分析ツールはどのようにして売上を 3 倍にできるのでしょうか?

私と同じように、20 年前にオンラインビジネスを始めた人なら、かつて Web サイトには「統計」があったことを覚えているでしょう。その後、「Analytics」にアップグレードし、2020 年を目前に控えた今日に至ります。どの企業も、データ分析とその結果に基づいた Web サイトの最適化を専門とする部門全体を抱えています。しかし、私たちのビジネスのために分析部門全体を立ち上げることなく、実際に何が改善できるのか見てみましょう。

簡単な質問から始めましょう。あなたのビジネスにおける Google アナリティクスの役割は何ですか?あなたの顧客は誰ですか?そして、どうすれば彼らの行動を予測できるのでしょうか？行動の測定にはさまざまな技術的利点があるため、私たちはこの種の質問を忘れてしまうことがあります。しかし、分析からの適切なデータのおかげで、実際に販売に影響を与え、ユーザーの行動を予測するにはどうすればよいでしょうか?技術力は大切ですが、それはあくまで手段です。 Google Analytics を使用したことはあるものの、データを適切に分析し、最適化し、最終的に ROI を向上させる方法がよく分からない場合は、ここにいくつかのヒントがあります。これら 3 つの印象的なヒントに基づいて、ビジネスをまったく新しいレベルに引き上げることができます。

1. バイバイセッション: イベントを測定する

Google Analytics はセッションに基づいてすべてを測定します。彼らは、約 15 年前に Urchin を買収して以来、この方法を使用しています。 15 年前に良かったものは今日では時代遅れになっており、これは変化するでしょう。とりわけ、プライバシーと Safari ブラウザを対象とした ITP 開発に対する懸念が高まっているためです。ただし、これらの変化はユーザーの行動にも関係します。無視することはできませんモバイルとアプリ最近の振る舞い。

そのため、Google アナリティクスには、「イベント」に基づいて Web サイトとアプリの使用状況を結び付ける新しい測定方法が導入されています。現在、これはまだベータ版です。元 Google エバンジェリストのクリスタセイデン氏は、デジタルアナリティクスコングレスで、これが実際にどのようになるかについて広範なプレゼンテーションを行いました。実装という点では、私にとって、それは技術的に非常に難しく、高度なものに見えました。したがって、Web ビルダーまたは技術的な Web アナリストが行うべき作業があります。会社のチームに IT 担当者がいる場合、これにより彼はしばらく忙しくなるでしょう。

イベントベースでの測定

技術に精通したウェブマスターのみが実装できるという事実にもかかわらず、可能性はもちろん興味深いものです…顧客を分析して最適化することができます旅行イベントベースで。たとえば、クリスタ氏は、この新しい測定方法を使用すると、「実際の」コミットメントを判断できるようになったと述べました。これは、ユーザーごとの実際のアクティブ時間を測定できることを意味します。現在の測定方法では、これは単なる目安です。

選択肢は何ですか？

Google Analytics の新しいモデルを詳しく知りたくない場合は、SolarWinds® Loggly® を試してみてください。これは、高度な IT 環境で運用する私たちのログの収集と監視を簡素化する、ユニークで最新の分析ソリューションです。他のログ分析ソリューションとは異なり、Loggly はセットアップが簡単で、すぐに開始できます。 TCP、UDP、TLS、または HTTP/S のいずれかを使用してログをアップロードできるため、エージェントをインストールする必要はありません。主な利点は、すべてのログと分析データを 1 か所に集めて、ログを検索し、Web サイトの機能のあらゆる側面にわたるイベントとその影響を確認できることです。彼らのウェブサイトを訪問する。

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2. 変換最適化プログラムの品質を判断する

多くの電子商取引ベースのショップは、コンバージョンを向上させるために定期的に A / B テストを実行します。これは強力な指標であることが証明されましたが、A/B テストのデータ品質もチェックしていますか?個人的には、これを行う人は比較的少ないと思います。ここでは、A/B テストの「品質」ステータスを維持する方法に関する実践的なヒントをいくつか紹介します。

サンプルの分布、つまりテストにおける新規ユーザーとリピーターの分布を批判的に見てください。
サンプルの汚染を批判的に見てください。両方のテストバリアントを見たユーザーの割合はどれくらいですか?
テスト結果を一般化するときは注意してください。販売期間における A/B テストの成功と非販売期間を 1 対 1 で比較することはできません。
適度に分析し、可能な限り修正します。もちろん、すべての検査で肯定的な結果が得られる可能性があります。したがって、事前に定義したテスト仮説に基づいてテスト結果を分析します。
明確なフォーマットを提供します。これは、品質管理にはテンプレートを使用する必要があることを意味します。言い換えれば、A/B テストが信頼できるデータを提供するといつ想定できるでしょうか?

3. 市場調査: 適切な顧客をターゲットにするにはどうすればよいですか?

定期的な市場調査の付加価値は何ですか?たとえば、Google Analytics では、これを忘れることがあります。定量的なデータよりもさらに詳しく見てみましょう。たとえば、Google Analytics で誤った e コマースデータを使用した e ショップでは何が起こるでしょうか。どうやって対処すればいいのでしょうか？データを人間の行動に変換する。繰り返しますが、これはまさに Loggy が役立つケースです。 Google Analytics は優れたツールですが、不完全です。ヒートマップや視線追跡などの方がはるかに便利で理解しやすいと感じるかもしれません。結局のところ、必要な情報を抽出する方法とそれを有利に操作する方法を知らなければ、ログだけでは役に立ちません。

定期的な市場調査は、あらゆるビジネス、特にオンラインでは避けられない部分です。顧客の話をし、見、聞きます。入手可能なすべての結合データ分析を使用して、潜在的な問題をすべて解決し、最適化、最適化を繰り返し、新しいテストラウンドの後にもう一度最適化します。 Web 上には、Web サイトの所有者がすべてをきちんと整えているように見えた例が無数にありますが、売り上げもトラフィックも増加しなかったあるいはさらに悪いことに、明確な理由もなく断ったこともありました。

ボトムライン：

全体像が見えずイライラしたとき、分析から抽出されたコールドプレスされたデータが、視覚的に魅力的で、カラフルでわかりやすい方法でレイアウトされているため、正しい答えを得ることができます。大企業がデータ分析を専門とする部門全体を持っているのも不思議ではありません。訪問者の行動と Web サイトの行動を理解して初めて、小さな戦術的な変更を加えることができ、それが長期的には大きな成果につながります。