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暫定無職のブログ

【連載】第三回Google Analyticsで行うwebマーケティング~曜日毎の定量分析~

この連載も第三回となりました。
今回は先週比の比較後、曜日毎の定量分析を行なっていきます。
前回行ったのは一部定量的な部分もありますが、基本的には定性分析です。
今回ははっきり定量的に分析をしていきます。

  1. 各項目の先週比
  2. 定量分析と定性分析
  3. 曜日毎での分析
  4. まとめ

以上のような流れで書いていきます。

各項目の先週比

今週は次のようになりました。
表1. 各項目の先週比

PV数 新規訪問数 直帰率 離脱率 ユーザー数 記事数
先週(12/30 ~ 1/5) 1012 415 63.2% 76.7% 495 7
今週(1/6 ~ 1/12) 1967 1070 80.6% 68.4% 1,154 5
変化率 194% 257% - - 233% -

というわけで約2倍弱PV数を伸ばすことができました。
要因としては新規訪問数が多かったのがポイントかと。
前回書きましたが、
今回追加した記事ではなく、以前からの記事が頑張っていた。
Googleの検索で引っかかるワードが多くなってきた。
以上の点が挙げられます。

こうなってくると今週を越えるのが厳しそう。

定量分析と定性分析

この2つの言葉ですが、

  • 定量分析は数字で分析をすること。
  • 定性分析は性質で分析をすること。

もっと深い概念があるかもしれないですが、こんな感じの認識で良いかと。

定量分析で分析すべき理由

例えばこのような会話を聞いたことはありませんか?
「夕方に記事を書いたらPV数がたくさんあがった」
「ここに大きめのバナーを載せたからクリック率が少し下がった」
この会話の良くないポイントは
「夕方」「たくさん」「大きめの」「ここに」「少し」という曖昧な言葉を使っていること。
具体的に「いつ」「どこに」「どれくらい」を量的に説明するのことが必要です。
なので上部の会話は次のようにするべきです。
「17時に記事を書いたらPV数が20%あがった」
「absoluteでtop: 20px, left: 100px の位置に width: 400px, height: 400px のバナーを載せたからクリック率が5%下がった 」
などのようになるべく具体的な数値で表現するようにします。
そうすると行う施策の効果の予測がつきやすく、説得力も上がります。
これこそが定量分析を行う理由です。

…まぁ上記では元々の数字を出していないので比較もできないのですが、
毎回同様の解析・分析を行なっていけば自ずと最適解は見つかっていくでしょう!

曜日毎での分析

今週は曜日によってかなりPV数などが変化してきたのでそちらについて見て行きたいと思います。
(元々コンテンツ毎に定量分析をして行こうと思ったけどデータが少なすぎて無理でした…笑)

まずはカスタムレポートで日別に情報を取得。そこからエクスポートしてエクセルファイルとして出力します。

f:id:nigohiroki:20130114003234p:plain
こちらのエクスポートをクリック

するとこのようにファイル選択画面が現れます。
f:id:nigohiroki:20130114154302p:plain
ここでエクセルを選択するとダウンロードが始まります。

まずは曜日(日にち)毎にPVと新規ユーザーの比較を行なっていきます。
f:id:nigohiroki:20130114155432p:plain
左から順に日、月、…
となります。
この様子から日、土よりも平日の方が全体的にPV数新規ユーザー共に高いことがわかります。
表になおすとこんな感じ

PV 210 387 393 260 303 264 150
新規 102 185 190 163 190 151 88
PV:新規 205% 209% 206% 159% 159% 174% 176%

ちなみに表とグラフの使い分けですが、
ざっくりとした相関を見たい場合はグラフ。細かく数字を見て行きたい場合は表
という使い分けをしています。

次に土日と平日でどれほど違うかを見ていきます。

平均 土日 平日 土日:平日
PV 180 321.4 178%
新規 95 175.8 185%

つまり平日の方が
PV数で 178%
新規ユーザー数で 185%
多いということがわかりました。

次にここから重要なのは

  1. 平日のPV数をさらに上げていくのか
  2. 土日のPV数の減りをカバーするのか

どちらかの戦略を展開出来るということ。

例えば新規記事1つあたりPV数を50確保出来るという確証があれば
土日に2記事平日よりも多く書けばカバーが出来る。

このような具体的な数値を出した戦略を立てることができます。
現段階ではPV数や新規訪問数が安定していないため1記事あたりの具体的な数値を出すことができませんが、
安定した以降に1記事あたりの影響力がわかれば具体的に使えるようになっていきます。

まとめ

今回定量的に分析をしたのですが、
データが少なすぎかつ安定していないのでしっかりした数字分析はできていません。

では実際にどれほど安定していないのかという観点から次回見ていこうと思います。
誤差の範囲などを考えることによって安定していない状態でもある程度の予測をつけることができるからです。

次回も乞うご期待!