GoogleアナリティクスでUXデザイン改善する具体的方法【簡単です】

https://twitter.com/kosuke_weblife/status/1126012949921800192

 

先日こんなツイートをしましたが、今回はGoogleアナリティクスを使ってwebサイトやブログの改善を行う具体的な方法を解説します。英語の記事で面白いものもあったので、それも参考にしつつwebデザイン分野で5年の経験がある僕が実践的に解説します。webデザイナーやディレクター、データサイエンティストも参考になりそうです。

 

この記事を書いている僕は、webデザインやUXデザインで5年ほど経験があり、Googleアナリティクスを使ったサイト改善やUXデザイン改善について結構詳しいです。なので、ある程度参考になるかと思います。また今回は、英語の記事で面白い記事も見つけたので、それも参考にしつつお届けします。

 

今回の記事の一部参考
https://www.uxbooth.com/articles/an-analytics-first-approach-to-ux-part-1/

 

Googleアナリティクスを使った改善の価値

 

まずそもそもなぜGoogleアナリティクスでサイト改善やブログ改善をするかでいうと、下記が主なメリットだからですね。web企業やIT企業では、Googleアナリティクスによる改善は当たり前のように行われていますし、個人ブロガーでもPV数の多いブロガーなどではやっていることでしょう。

 

①データで改善箇所を特定できる
②ユーザ行動も分析できるので改善仮説を考えやすい
③売り上げインパクトが大きい

 

ちなみに①と②はまあそうだよな、と思うかもしれません。③についてどれだけの改善効果があるか簡単に算出してみますと、下記のような算出が例えばできますね。

 

ブログの場合の改善ロジック
改善金額=PV数 * CTR * CVR * 承認率 * 単価
ここでは、CTRを挙げられると仮定します。例えば、有力ブロガーだと特定キーワードで下記のような数字だとします。
改善金額=PV数(3000/PV) * CTR(3%) * CVR(10%) * 承認率(50%) * 単価(10000)
上記のような数字の場合に、CTRが3%から4%になるとします。
そうすると、元々は45000円の確定収益が期待できるのが、CTR3%から4%になるだけで、4/3倍なので、60000円になります。
なので、15000円/月増える計算になります。これはブログやサイトの規模が大きくなればなるほど増えるので、成長してくるとバカにならないです。

 

以上が、web企業やIT企業、それからブロガーなどがGoogleアナリティクスでサイト改善などをする金銭的価値です。では、どのようにGoogleアナリティクスでサイト改善するか手順を解説していきます。

 

Googleアナリティクスを使った改善の手順

 

Googleアナリティクスでサイト改善などをする場合は、下記の手順で改善が可能です。問題の特定、仮説構築、検証ですね。

 

Googleアナリティクスを使った改善の手順
①問題の特定
②仮説構築
③検証

 

問題の特定

問題の特定が、Googleアナリティクスを使った一番大事な改善プロセスになります。自分や会社が運営するサイトやブログにおける問題となっているページの特定と、そのページの中のどの部分における箇所が問題なのか、改善余地があるのか、これを具体的に分析します。その方法は、後述しています。

仮説構築

次は問題を特定後、その問題がなぜ発生しているのかの仮説構築を行い、合わせて改善仮説の構築も行います。ここは結構経験やセンスが問われる部分でして、一朝一夕には簡単にはできません。しかし、ベストプラクティスを知ることで運営しているブログやサイトの改善を行うことは可能です。ここも後述します。

 

検証

最後は、考えた仮説の検証を行います。ほぼほぼwebサイトやブログにおいての改善では、ABテストを行うことが主流です。ただし、ABテストを行うためには結構多いサンプル数(PV数)が必須なため、個人ブロガーの場合はABテストではなく、変更前後での数値変化をみた方が現実的です。

 

Googleアナリティクスでサイトやブログの問題を特定する

 

では、Googleアナリティクスでサイトやブログの問題を特定する、具体的な改善方法を解説します。ここでは、下記の指標で問題を特定することをおすすめします。

 

①直帰率と離脱率
②平均滞在時間
③ページ価値

 

直帰率と離脱率

直帰率と離脱率のここでの定義は下記です。

 

直帰率=そのページにSEO流入後、何もせず離脱する
離脱率= そのページへの流入後(SEO流入に限らず内部流入も含む)、何もせず離脱する

 

これでも理解しにくいので、図解してみます。

 

 

このような関係性になりますね。直帰率は、SEO流入が分母になるため、SEOにも影響すると言われています。例えば、Googleはこのページはユーザが流入してもほぼ離脱しているなと計測して、検索順位を下げるようなことは容易に考えられるためです。なぜなら、離脱しているということはあまりそのページに満足しなかったと仮説立てられるためですね。なので1つの改善の指標になります。

 

一方で、離脱率というのはSEO流入に限らないので、いわゆるSEOへの影響があるとは言い切れない指標です。どういう改善指標になるかというと、簡単な例では購入導線をもしブログやサイト内に持っている場合に、この離脱率が高いページは何らかの問題を抱えている可能性が高いです。このように改善箇所を特定できます。

 

 

こちらのようにページごとの離脱率は、行動>サイトコンテンツ>離脱ページで簡単に分析可能です。

平均滞在時間

 

次のGoogleアナリティクスを使った改善における問題の特定では、平均滞在時間を使います。平均滞在時間は、文字通りでそのページに流入したユーザがそれぞれ何秒滞在したか、ブログなどでは何秒読んだか?このような改善指標ですね。

 

平均滞在時間では、例えば直帰率や離脱率が高くても、ユーザがその情報に価値を感じて、3分以上も滞在していれば、それはそれで何の問題もないと解釈することが可能です。こういうページは概ね、してほしいアクションがないページに多いです。(例えば予約ボタンがないとか、ただのFAQページとかそういう場合)

 

実際にGoogleアナリティクスでこの平均滞在時間を使って改善する場合は、自分か会社が運営するサイトやブログの中で、際立って平均滞在時間が比較して短い(要は、平均以下とか、平均+1標準偏差以上に短いとか)か、自分で1分くらいはまともに読もうと思えば必要と考えられる時間よりも短い(1分ないと読みきれないページが20秒しか滞在されていない)場合に、問題があると捉えることが可能です。

 

 

ページごとの平均滞在時間は、行動>サイトコンテンツ>全てのページで簡単に分析可能です。

ページ価値

最後はページ価値ですね。ページ価値は、造語ですが、例えばこのページはこういうキーワードで流入するけど、期待できる収益性がXX円だから、XX円の価値がある、というような経済的な価値に換算した概念です。ページ価値の算出方法は、先ほど解説したようなこの1ページでXXX万円生んでいるというような指標でいいと思います。

 

ページ価値がなぜ大事かというと、ページ価値が低い=対してお金を産まないページに対して改善を施してもインパクトが少ないからです。基本的にGoogleアナリティクスを使った改善では、このページ価値を定義して、ページ価値の高いページの中で、先ほど解説した直帰率や離脱率、滞在時間など問題の兆候となるような指標を組み合わせて、問題の優先度を定量化します。

 

直帰率が高い直帰率が低い
ページ価値が高い改善インパクトが高い(最優先ページ)伸び代は低い(準優先)
ページ価値が低い若干伸び代がある(準優先)放置

 

このように考えるといいですね。最優先ページがない場合は、準優先の中で決めるといいです。僕であれば、とりあえずアクセスの大きいページを優先しますかね。あとは、仮説次第。

 

ブログやサイトの問題に対して改善仮説を考える

 

次は、先ほどの方法で特定したブログやwebサイトの問題ページに対してどう改善できるか、仮説を考えます。ここは結構、経験やセンスが必要だったりしますが、コツは下記です。

 

改善仮説を考えるコツ
①なぜそのデータになるのか、ページを見ながらユーザの気持ちになって考える

 

これ何を行っているかというと、例えば、とあるページが1分は少なくとも読了にかかるのに、20秒くらいしか平均滞在時間がないとします。(厳密には、平均なのでヒストグラフにしてどういう分布になるかも分析が必須ですが、ここでは便宜上、全ユーザが20秒で離脱しているとします)

 

この場合、おそらくそのページで上部から20秒の範囲で読める文章に何か魅力となる文章がなくて、離脱されたという仮説が濃厚です。なので、この場合はページの文章の冒頭にユーザが読んでみたい!と思うような何かを挿入するとかが改善仮説になります。ブログの場合の正攻法では、データを見せるとか、権威性を出すとか、が該当しますね。

 

この辺は結構長くなるので、下記の記事も参考にしてみてください。

 

参考:Googleアナリティクスの使い方と改善例をプロが無料解説
参考:ABテストのやり方を解説【アイデア例無料公開、ABテスト歴5年の知見】

 

仮説を検証する

 

では最後に先ほど考えた改善仮説を検証する段階になります。Googleアナリティクスでは、ABテストなどを行うこともできますが、正直ユーザ数が相当多くないとABテストは成立しません。肌感でいうと、改善したい数値が3%の場合は、1万ユーザ数くらいは必須です。この数値感は、ブロガーには厳しいですよね。

 

なので、僕であればABテストは無理にはせずに、改善施策をした前後で比較します。この比較の際には、できれば先週の同じタイミングでの前後での数値の振れ幅を加味して排除しておきたいところですが、無理にする必要もないかなと思います。なんだか数値上がっているなでも個人でやるなら十分かと。

 

まとめ

 

ということで、Googleアナリティクスを使った改善方法を解説しました。webデザイナーでもディレクターでも、データ解析のことをしたい人でも参考になる基本的な考え方なのでぜひ習得してwebサイト改善やUXデザイン改善に繋げて欲しいと思います。以上です!

 

参考:データサイエンススクール厳選3社【現状スキルに合わせた選び方も解説】

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