Googleアナリティクスでデータを解析する時のポイント

●まずは全体を見る。

Web解析には分析の手順がある。それは主に２つの流れで表現されるが、ひとつは「上流から下流へ」、もうひとつは「森から木、そして枝へ」である。

「上流から下流へ」は入り口となるランディングページから目標となるコンバージョンへの各ページ遷移の解析。

「森から木、そして枝へ」はサイト全体からディレクトリ等のある種のコンテンツセグメント、そして各ページの解析。

単純だが、この手順を踏まない解析は課題が見つからない。理由は全体から大きな課題を発見しないと本質を見失う場合があるからだ。

●このあと各個別ページの解析を進める。

上流となる「入り口」、森となる「全体の部分」の解析を進めたあと、さらに課題となりそうな特定ページの解析を進めることになる。もちろんすべてのページを解析する方が良いが、手間がかかり過ぎるので順番に解析しながら気になった点を掘り下げることになる。

つまり下流部分、枝の部分の解析だが、課題のにおいがする箇所を集中的に調べる。細部の分析にも実は課題の見つけ方がある。それを知ると知らないとでは課題発見の可能性と解析の手間が大きく変わる。簡単に言うと一般的なセッション数、PV等からデータをブレイクダウンしていく。

• 個別ページのアクセス状況（セッション数等）
• それぞれの流入経路
• 検索の場合のキーワード
• ページ遷移

上記のデータをさらに離脱率、直帰率、CV率でクロス解析をかける。例えば「Cすべてのユーザ」と「CVに至ったユーザ」にセグメントを分けて比較すると課題が見つかりやすい。基本中の基本だが「Googleアナリティクスで特定のページのデータを調べる方法【今日から使える！】」のコラムが分かりやすいので紹介する。