レポート作業でGA漬けになっておりました。新しくなって戸惑うことが多いGAですが、9月のアップデートで飛躍的に使い勝手が良くなったように思います。特にアドバンスセグメント機能が、いい。もうすでに先達がレポートされていますが、私なりに感じたことや便利な使い方を簡単にまとめてみました。
1)ユニークユーザーの新規とリピートの“ユニークな数”がわかるようになった
これ見たときにすごく感動しちゃったんですけど当方だけでしょうか? セグメントで新規ユーザーとリピーターを選択すれば、ユーザーサマリーのユーザー数で表示されるようになりました。多くの人たちが以前のバージョンで仮定していたであろう「新規ユーザーの訪問数」=新規ユーザー であることがこれで確認できますね。で、ユーザー数のリピーターを見てください。リピーター28(人)と表示されています。これで、以前まで解明できなかった「リピーターのユニークな数」がわかります。(という理解でいいんですよね!? この点は合っているかどうか、そのうち出るどこかのGA解説本を確認します。)
前にこんな記事(「アナリティクスの新規のユニークユーザーは何人?」)を書いたのですが、もはや遠い日の花火になってしまいましたとさ。
2)普通にコホート分析とかロイヤルティ測定用のセグメントとかが作れます
コホート分析はeコマースタグでないとできないと思い込んでたんですが、カスタムセグメントでも作れます。セグメントがユーザー単位という指定が可能になったので色々な角度での分析が可能になりました。訪問単位でなくユーザー単位で見ることができる、ということは計測期間内でのユーザーの動向が把握しやすくなります。
例えば、ロイヤルティやCLVのセグメントを作ることもできますよね。それらの中身は自分で定義しないといけませんが(実はそれが一番難しい)。
仮に当方のブログでロイヤルティユーザーとして「計測期間中の累計滞在時間2分以上のユーザー」というセグメントを作ってみました。行動で「ユーザーごと」を選択し分を設定。はいこれだけー。
ここでのロイヤルティの定義内容を説明しますと、当方のブログの平均滞在時間は46秒です。一つの記事がまあそんな程度のボリュームですんで。累積時間が2分以上ということは幾つか記事を読んでまったりしていってくれてるんだろうなあと(かなりいい加減な当方のロイヤルティの中身ですが、この定義が解析の中身を左右するので本番では真剣にかんがえます。)
購入というコンバージョンがないコーポレートサイトでもこんな感じでセグメントを作ると会社の事業やブランドの認知を測る指標のひとつとして使えるかなと思います。
・会社のブランドに関わる特定のキーワードで来訪
・会社のサービスやブランド、業務内容の特定のページに●分以上滞在したユーザー(というセグメント)
さらに、便利な機能が「シーケンス」。ステップでコンバージョンや行動の設定ができる! ステップごとにユーザー行動を確認し、傾向を見ることができます。
例を挙げますと、
・第一ステップでお問い合わせページでお問い合わせ完了
・第二ステップでサービスの申込みをしたユーザー
というセグメントが作れます。
定点観測で見るのはもちろんKPIとして定めた指標が多いでしょうが、ユーザーの深堀りが設定だけでできるようになれば1か月単位のユーザー分析 だって楽にできますよね。サイト改善は待ったなしですから、予算の計上のための中・長期レポートはさておき、短いスパンでまわしていくことが今後さらに求められるように思います。
3)他の人が作ったセグメントをインポートできる
親切な人が便利なセグメントを作って公開してくれています。気をつけたほうが良い点としては、ギャラリーで海外のセグメントで「これいいやん!」と思っても、日本カスタマイズが必要な場合があります。例えばソーシャル関係。参照元に日本ではメジャーなアメーバが当然含まれてません。エリアや言語などの固有のセグメントは自作したほうが良さそうです。
てことで、新しいセグメントは普通に良く出来る子!
すごく便利で選択肢が増えた半面、これがセグメントの設定であるということを忘れないようにしないと誤解や間違った使い方をしてしまいそうです。また、中でちょっと触れましたが、結局、セグメントを作る目的とどのような値や条件を用いるのかという設計が肝心ですよね。また複数人で見る場合はその設定内容と意図を共有しておくことも重要かと思います。
2013年11月8日金曜日
2013年9月19日木曜日
【解析いろは23】Googleアナリティクスアップデート
メルマガをご覧になっていたら既知かと思いますがGAがちょっとグレードアップしています。
Googleアナリティクス 公式ブログ「新しく生まれ変わったセグメントのご紹介」:http://analytics-ja.blogspot.jp/2013/09/blog-post_17.html
タイトル通り、今回の一番の大きなアップデートは、セッション単位でのユーザーセグメント以外に、なんとなんと!ユーザー単位でのセグメンテーションが可能になった点です。どこから入ってどのページを見てコンバージョンする、といった行動の順序も指定できてしまう。いやー、すごいわ。
自分のGAを確認したのですが、まだ適用されていませんでした。これから徐々にリリースされるようですね。
●アドバンスセグメント画面の変更で、よりわかりやすく・共有しやすく
セグメントが直感的に設定できるようになったのと、よく使うセグメントは★マークを付けてすぐに呼び出せるようになってます。
●セッション軸からユーザー軸での解析が可能になった
ここがさりげなく一番すごいアップデートだと個人的に思ってます。ユニークユーザーの単位でセグメンテーションできるようになります。ただ、気をつけなければいけないのがレポート。基本的なスタンスというか解析軸は、セッションであることに変更はないと思います。ですのでユーザー軸解析をレポートする場合はレポート軸が違うので、混乱が生じないように(解析側も)留意しておく必要があります。
●コホート分析(cohort analysis)ができちゃう
なんだそれ!という方はコチラをご覧ください(スイマセン、私もやったことがないです)。
定義を引用すると、
です。
GAでは「ある期間の新規訪問者」をコホートとしてセグメントし、その後の行動がどのように変容したかを見ています。行動が変わったということは、どこかで意識変容が生じています。流入や意識変容の要因を分析することで、キャンペーンや広告、サイト内コンテンツのより深い分析と見直しが可能となります。
ただし、気をつけなければいけないことがたくさんあります。数字に人はいともたやすくダマされる、ということです。解析者もレポートを提出された側もそうです。レポートにちりばめられた、基準化した数値、相関係数、寄与率の数字は、「絶対的に確か」なものなのかというとそうではありません。そのような意味ではないのです。統計学を学んだときのことを思い出してください。ビジネス解析の本では深く書かれていないことかもしれませんが、ある手法を用いる前にその手法の数字の意味、用語の意味を十分に理解する必要があります。
結果だけを求めて統計の手法を用いるとなんかわかった気になってしまうんですよね、本当に自分自身がそうなのでイタイです。アイタター。
今後は解析する側、レポートを受ける側どちらも統計リテラシーの高さが要求されるようになるかと思います。
では、ここで以前出した質問をもう一度。
「心筋梗塞の人の95%、犯罪者の95%が食べていたという食べ物を禁止すべきか。」
常にこの質問と答えを忘れず、数字とその向こうにいるユーザーに向き合っていきたいと思います。
Googleアナリティクス 公式ブログ「新しく生まれ変わったセグメントのご紹介」:http://analytics-ja.blogspot.jp/2013/09/blog-post_17.html
タイトル通り、今回の一番の大きなアップデートは、セッション単位でのユーザーセグメント以外に、なんとなんと!ユーザー単位でのセグメンテーションが可能になった点です。どこから入ってどのページを見てコンバージョンする、といった行動の順序も指定できてしまう。いやー、すごいわ。
自分のGAを確認したのですが、まだ適用されていませんでした。これから徐々にリリースされるようですね。
■Googleの今回のアップデートポイント
夏が終わって一皮剥けたってカンジ。 夏休みに何があったんだい……?(ひとなつのこいかしらー?)●アドバンスセグメント画面の変更で、よりわかりやすく・共有しやすく
セグメントが直感的に設定できるようになったのと、よく使うセグメントは★マークを付けてすぐに呼び出せるようになってます。
●セッション軸からユーザー軸での解析が可能になった
ここがさりげなく一番すごいアップデートだと個人的に思ってます。ユニークユーザーの単位でセグメンテーションできるようになります。ただ、気をつけなければいけないのがレポート。基本的なスタンスというか解析軸は、セッションであることに変更はないと思います。ですのでユーザー軸解析をレポートする場合はレポート軸が違うので、混乱が生じないように(解析側も)留意しておく必要があります。
●コホート分析(cohort analysis)ができちゃう
なんだそれ!という方はコチラをご覧ください(スイマセン、私もやったことがないです)。
定義を引用すると、
コーホート分析とは、同時期に同様な体験をする人々の集団(Cohort)が、時間の経過とともに彼らの行動様式や思考などにどのような変化が生じたのか、時系列でデータを収集することを通じて、これを明らかにすること。
指標の変化を「時代」「年齢」「世代」の3要因で分析する手法。
年代分析とも呼ぶ。
です。
GAでは「ある期間の新規訪問者」をコホートとしてセグメントし、その後の行動がどのように変容したかを見ています。行動が変わったということは、どこかで意識変容が生じています。流入や意識変容の要因を分析することで、キャンペーンや広告、サイト内コンテンツのより深い分析と見直しが可能となります。
■時代はユーザーへ、統計学的分析へ
今年に入ってビンビン感じていたのですが、ここ数ヶ月で最も自分的にホットなテーマなのが「統計学的分析」です。学的、というのは、あくまでも学問ではなくビジネスの成果につなげるために統計学の知識や手法を使って、より精密に数字と事象を検討していくという意味でそう述べています。ビジネス解析は厳密な意味での「統計学」、学問ではないと個人的には思っています。ただし、気をつけなければいけないことがたくさんあります。数字に人はいともたやすくダマされる、ということです。解析者もレポートを提出された側もそうです。レポートにちりばめられた、基準化した数値、相関係数、寄与率の数字は、「絶対的に確か」なものなのかというとそうではありません。そのような意味ではないのです。統計学を学んだときのことを思い出してください。ビジネス解析の本では深く書かれていないことかもしれませんが、ある手法を用いる前にその手法の数字の意味、用語の意味を十分に理解する必要があります。
結果だけを求めて統計の手法を用いるとなんかわかった気になってしまうんですよね、本当に自分自身がそうなのでイタイです。アイタター。
今後は解析する側、レポートを受ける側どちらも統計リテラシーの高さが要求されるようになるかと思います。
では、ここで以前出した質問をもう一度。
「心筋梗塞の人の95%、犯罪者の95%が食べていたという食べ物を禁止すべきか。」
常にこの質問と答えを忘れず、数字とその向こうにいるユーザーに向き合っていきたいと思います。
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