ホームページ分析のコツは？分析の種類と課題の見つけ方を解説

ホームページを効果的に運用するうえでユーザ行動などのデータ分析は欠かせません。
しかし、

「ホームページの運用を任されたけど、具体的にどう分析すればよいのだろう」
「データ分析のコツは？」

など、どのようにデータ分析をすればよいのかわからず困っている方もいらっしゃるでしょう。この記事では、データ分析の方法や見るべきポイント、分析のコツについて詳しくご説明します。

 

1. ホームページ分析を始める前の準備

分析を始める前に、ホームページの目的や目標（KPI）について確認しましょう。

ホームページの目的やKPIに対し、改善点を探るためにホームページの閲覧行動やアンケート結果を分析することを「データ分析」といいます。 データ分析をするためには、目的やKPIが定められていなければなりません。

ホームページを作成するときに、目的やKPIについて決めている方が多いのではないでしょうか？ まだ設定されていない方は、必ず設定を行なってください。

KPIは「重要業績評価指標（Key Performance Indicator）」のことです。
最終的な目標「重要目標達成指標（Key Goal Indicator）」に対する達成度合いを見るための、中間的な指標になります。 KPIを設定することで目標に対して、今どのくらいの達成具合なのかがわかります。

KPIの設定があまりにも現実的でなかったり、ゴールに対する整合性がとれていなかったりすると、分析を行っても結果に結びつきにくいです。 また、ホームページ作成時と社内状況が変わっていたり、新しい商品やサービスを開始していたりすると、初めに決めていた目的やKPIでは不十分な場合があります。

分析を行う前にもう一度目的やKPIを確認し、メンバー間でホームページの方向性をすり合わせるようにしましょう。

2. ホームページの分析方法は大きく2つ

ホームページの分析方法は、大きく分けて「定量分析」と「定性分析」の2種類があげられます。 どちらか一方のみをするのではなく、ポイントや目的に合わせてバランスよく組み合わせることが大切です。

それぞれについて詳しく見てみましょう。

2-1. 定量分析

定量分析は、数値データをもとに分析を行うことです。 数値データを利用するため、客観的な分析ができます。

分析ツールなどを活用し、セッション数やCV率などのデータを見て分析していきます。 定量分析は現状を正確に把握するため、非常に重要な分析方法です。

しかし、数値で表せないものについての分析はできません。 ユーザや市場が抱える情緒的な課題やニーズなどの分析には適さないでしょう。

実情を誰の目から見てもわかる形で把握するために用いることが有効です。

2-2. 定性分析

定性分析は、質的データをもとに分析を行うことです。 アンケートやインタビューなどの調査で得られたデータをもとに、ユーザの心情や課題などの深い部分を分析します。

ユーザの声や情報などから深く分析を行うため、リアルなニーズがわかるでしょう。 課題を把握し、解決策を考えるヒントになります。

ユーザに実際にホームページを閲覧してもらう「ユーザテスト」もホームページの定性分析に役立ちます。

ただし、データの捉え方や認識は人によって異なるため、分析も主観的になりがちです。 なるべく客観的に分析し、定量分析との掛け合わせで活用しましょう。

3. ホームページの分析ツールでよく見られるデータ

データ分析を行う際、さまざまなデータを見て分析を進めます。その中でも、分析ツールでよく見られるデータをご紹介します。

3-1. セッション／UU／PV

セッションやUU（ユニークユーザ）、PV（ページビュー）はホームページの集客状況を把握するための重要なデータです。 3つの指標は、それぞれ計測対象が異なります。

• セッションとUU・PVの違い

指標	計測対象	計測でわかる数値
セッション	訪問回数	ホームページに訪問があった回数
UU	個人（デバイス）	ホームページを利用した個別（デバイス）の人数
PV	ホームページ内のページ	ホームページ内の個別ページの閲覧回数

セッションは、ユーザがホームページに訪れた回数がわかる指標です。
ホームページを訪れ、離脱するまでを1セッションとします。 ただし、Googleアナリティクス（GA4）では30分以上操作がなかったときにセッションが切られるルールが設けられているため、注意が必要です。

旧バージョンのユニバーサルアナリティクス（UA）では、30分以内であったとしても参照元情報が変わったり日付を跨ぐとセッションが区切られていました。よって、GA4とUAで並行して計測している場合には、GA4の方がUAよりもセッション数が少なくなる傾向が見られます。

UUは、ある期間にホームページを訪れた人数を表す数値です。
あるユーザが、スマートフォンを使って同じホームページに3回訪れたとすると、UUは1回とカウントされます。 しかし3回のうち、2回はスマートフォンを使い、1回はタブレットを用いて訪れるとUUは2回となります。

ただし、分析ツールの設定によっては同一人物として計測できる場合があります。 GA4ではUserIDやGoogleシグナルといった識別子を付与する設定を有効にすることで、異なるデバイスで閲覧した場合でも同一ユーザとしてカウントできるようになります（完全に識別できるものではありません）

PVはホームページの個々のページ閲覧数のことです。
ページがブラウザに読み込まれるたびに、カウント数が増えます。 そのため、50人が1つのページを見ても、1人が50回ページを閲覧しても同じ50PVとカウントされます。

それぞれ非常に重要なモニタリング指標です。 しかし、ホームページやマーケティング施策の目的によって、どの指標を重視するかは変わります。

3-2. 流入経路

流入経路は、どのような経由でホームページに訪れたのかを示しています。 流入経路の種類は、主に5つに分けられます。

▼流入経路の種類

• 自然検索流入
• 有料検索流入
• SNS流入
• 外部サイトからの流入
• 直接流入

自然検索流入は、検索エンジンからホームページへの流入を意味しています。 有料検索流入はWeb広告から、SNS流入はSNSの投稿などからの流入を意味しています。

また、外部サイトからの流入は、ほかのホームページに貼ってあるURLを経由したアクセスになります。 最後の直接流入は、検索エンジンを利用せず、QRコードやお気に入り登録など直接アクセスされたものがカウントされます。

流入経路を知ることで、どの流入経路を強化するのか、弱いところをどう増やしていくのかなどの対策を立てやすくなるでしょう。

3-3. 流入検索キーワード

流入検索キーワードは、検索エンジンからホームページを訪れたユーザが、どのような検索キーワードを入力したのかがわかります。 何を知りたくてユーザがホームページを訪れているのかがわかり、キーワードに沿った内容をさらに充実させるなどの対策ができるでしょう。

また、ホームページの方向性と異なるキーワードが多い場合は、コンテンツの見直しをするなど、ターゲットに合った対策が必要になります。

3-4. ユーザのホームページ内における動線

ユーザがホームページ内でどのような行動をしていたのかがわかります。 最初に訪れたページから、どのようにサイト内を遷移したのかを把握でき、狙い通りの行動が取られているのかをみることができます。

想定していた行動がとられていない場合は、導線やコンテンツの掲載位置などを見直す必要があるでしょう。

3-5. 直帰率

ホームページへ訪れたユーザのうち、どれくらいのユーザが訪問したページから別のページへ移動せず離脱したのかがわかります。 直帰率が高いと、ホームページに訪れているユーザ数が多くても利益につながりにくいでしょう。

直帰率を下げるためには、コンテンツの見直しやユーザに伝わる内容になっているかなどの見直しをしてください。 ユーザにとって操作しやすい構成になっているかどうかも検証する必要があります。

3-6. CV（コンバージョン）率

CV率は、ホームページを訪れたユーザがどれくらいの割合でCVに至ったかがわかります。

CVとは、ホームページの目標としているアクションをユーザが起こした状態のことです。 どのアクションをCVとするかは、ホームページの目的によって異なります。 ECサイトであれば商品の購入、不動産会社のホームページであれば問い合わせや資料請求をCVに設定することが多いでしょう。

CV率を見て設定したCVがどの程度発生しているか確認し、過去のデータと比較することで、現在のホームページの効果がわかります。

4. ホームページのデータ分析をするコツ

データ分析は、定量分析で数値を用いた客観的な解析を行います。 さらに定性分析を組み合わせることによって、数値だけでは測れないユーザの心情を読み解き、より効果的な対策が行えるのです。

ここからは、分析を行うときのコツについて説明します。

4-1. 仮説を立てて分析する

データを分析する際は、何も考えずに数値をみるのではなく、仮説を立てて意味を持たせることが大切です。

まずは、ホームページに来訪されてからコンバージョンされるまでの理想の動線について、仮説を立ててみましょう。

サービシンクのような制作会社のコーポレートサイトであれば、たとえば「TOPページ」→「サービスページ」→「実績／口コミ」→「費用」→「会社概要」→「問い合わせフォーム」→「問い合わせ完了」と仮定できます。

次にこの理想の動線に対し、実際にこの動線の通りに遷移しているユーザがどのくらいいるのか、どのページでの離脱が最も高くなっているのかをデータでみてみましょう。

理想の動線を辿っていないユーザが多いのであれば、導線設計が不適切であったり、そもそも仮説が誤っていたりする可能性が考えられます。 また、特定のページで離脱率が高くなっている場合はそのページの問題解決が必要だと判断できるでしょう。

4-2. 過去データと比較する

現在の状況を見るために、過去データとの比較も重要です。 ある期間のデータをみるときは、同じ期間の過去データと比較しましょう。 施策前後で検証すれば、施策の効果がわかります。

過去データと比較するときは、競合や市場に大きな変化がなかったかどうかを確認してください。 変化がデータに影響を及ぼしている可能性があるため、変化を考慮した比較が必要です。

また、分析ツールにGA4を利用している場合、データ保有期間がデフォルトで2ヵ月設定になっています。 必ずデータ保有期間を最長の14ヵ月に設定し直しましょう。

4-3. なるべく客観的に分析する

主観的な目線ではなく、客観的にデータを分析しましょう。

どうしても自分が立てた仮説と合うように、データを都合よく解釈してしまいがちになります。 しかし、それでは適切な改善策を見いだせないでしょう。

特に主観的な意見が入りやすい定性分析は注意が必要です。 チームメンバーと共に分析して複数の目で見たり、第三者の視点で意見をもらったりするなど、なるべく客観的に分析できるように対策をしましょう。

4-4. ユーザテストではヒントや手順の説明を避ける

ユーザテストは定性分析の一つです。 定量分析では、ユーザがホームページ上のどのページを訪問し、どこで離脱したのかなど、行動パターンがわかります。

しかし、なぜ離脱することになったのか、原因まではわかりません。 ユーザテストを行えば、ユーザがどう行動するのかをチェックでき、ホームページの有用性や改善点がわかるでしょう。

ユーザテストを行う中で、協力者から質問が出てくることがあります。 その際にヒントや手順の説明となる回答をしてしまうと、行動にバイアスがかかってしまいます。 これでは有意義なテスト結果が得られません。

協力者が操作していく中で、悩んだり迷ったりした部分に課題が隠されています。 正確なデータを収集するために、協力者に対してはシナリオとタスクのみを伝え、その後の操作に関しては協力者自身に判断して進めてもらいましょう。

4-5. 口コミやSNSを活用する

定性分析にはアンケートによる調査もありますが、口コミやSNSを使う方法もあります。 口コミとSNSを用いて質的な分析が可能です。

アンケートやインタビューによる調査は、準備を始めて実施・集計・分析までに時間を要します。 しかし口コミやSNSを利用すれば、すぐに集計を始められます。

またSNSは、ユーザの率直な意見や感想が反映されていることが多いです。 ホームページの改善へと結びつくヒントを見つけられる可能性があります。

口コミやSNSを活用する場合、自社商品やサービスについてインターネット上でリサーチしてください。 SNSをチェックするときは、ハッシュタグも利用して調べるとよいでしょう。

ただし、この方法にはデメリットがあります。
中小企業や個人のホームページに対して、十分な量の口コミやSNSの投稿がないケースも少なくないでしょう。 口コミやSNSを利用して分析できる会社は限られますが、すぐに分析を始められる定性分析の手法です。 活用できるのであれば、ぜひ分析を行ってください。

5. まとめ

ホームページは開設して終わりではありません。 分析と改善を繰り返して、適切な運用を行わなければ収益につなげることは難しいでしょう。

より成果が得られるホームページにするために、分析はしっかり行わなければなりません。 定量分析と定性分析がありますが、どちらか一方だけではなく、目的に合わせて組み合わせることが大切です。

一方だけではわからないことが、2つの方法を組み合わせることで、適切な改善策が見えてくることもあります。 得られた結果を客観的に分析し、ホームページをよりよいものにしていきましょう。

しかし分析を行っても、期待するような効果が得られないと悩む方もいらっしゃるのではないでしょうか？ 自分たちだけで問題を抱えるのではなく、ぜひ一度「サービシンク」へご相談ください。

サービシンクはホームページの制作だけではなく、Webコンサルティングや開発・運用保守・改善検証まで、幅広くご支援をおこなっています。

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