デジタルアナリティクスの必要性と概要-2

はむれっつですこんにちは。

前回の続きです。
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デジタルアナリティクスの必要性や概要の話をしています。

前回の続きで、
質的データと量的データーについてお話します。

従来のweb解析ではサイトについて膨大な量の量的データが得られました。
このデータからはユーザの数や所在地
オンラインマーケティングの効果
サイトに移動したユーザの行動など多くの情報が得られます。
googleアナリティクスなどのツールは長年サイトの量的データの収集が専門でした。

しかし今では技術の進歩により、
モバイル・アプリ、CRMシステム、クラウド接続されたPOS、ゲーム機、
などがトラッキングできます。

これにより、それぞれのユーザの設定の間にあった不自然な壁がなくなり
webサイトだけでなくあらゆる接点を網羅した包括的な視点が得られます。

一方質的データは背景の解明に役立ちます。
アンケートによって得られたデータなどがこれにあたります。
なぜサイトを訪問したのか、
目的のタスクを完了できたのか
なぜできなかったのかなどの問いかけにより
UXについて量的測定とは異なる貴重な情報が手にはいります。

次に成果の測定についてです。
デジタルアナリティクスの最も重要なステップのひとつは
ビジネスの最終的な目標つまり成果はなにか
それをどうやって測定するかを決めることです。

導入戦略やデータ分析の方向性を定めるために
測定の戦略を明確にすることが重要です。

オンラインビジネスの目標は主に次の５つです。
1. eコマースサイトの場合
目標はもちろん商品やサービスの販売です。
2. 営業案件獲得のためのサイトなら見込顧客の情報を収集するのが目標です。
3. コンテンツを提供するサイトならコンテンツ利用とサイトの再訪問の促進が目的です。
4. 情報サイトやサポートサイトならユーザがその時必要としてる情報を提供することが最も重要です。
5.ブランディングサイトでは認知度向上やエンゲージメント促進、顧客維持が目標です。

サイトやアプリには必ずビジネス目標に直結する重要なユーザ行動があります。

eコマースでの商品購入はマクロコンバージョンといいます。
一方主要な目標を達成したわけではないものの達成に向けて全身したことを示す行動
例えばeコーマスならクーポンやメルマガの登録などは「マイクロ」コンバージョンと呼ばれます。

求める成果を促進するためには
ユーザ行動のデータが十分に得られるように
マイクロとマクロ両方のコンバージョンを測定することが必要です。

最後に絶えず改善ですが、
データは継続的なビジネス改善プロセスの原動力となります。

1. プロセス全体の起点となるのは測定です。
購入経路の終点に到着したユーザの数
経路内でユーザーが離脱しているポイントなど
ビジネス上の疑問に答えるためのデータを集める段階です。
2. 次にデータを解釈可能な形式にまとめ
ビジネス上の判断に必要な情報を意思決定者に提供します。
通常はレポートやダッシュボードを作成して提供することになります。
3. 次に分析です。
　大きなトレンドの確認や単純な分析もあるし、
　データの詳細なセグメント化や業界のベンチマークとの比較による
　競合状況の分析など複雑なものもあります。
4. 分析の本質は期待に基づく仮設を構築し、
　実際の数字がそれに一致する理由やしない理由を検討することです。
　データに予想外な動きがあった場合に原因の解明に役立つのが分析です。
5. 次に「テスト」です。
　分析で見つかった課題に対して様々な解決策を試してみます。
意思決定プロセスから主観を取り除き、改善の機会を見つけるためには
　テストは重要です。
6. 最後はプロセスを通して得られた知識を再利用し、改善していく段階です。

次から計測の基礎をまとめていきます。