Adobe Analyticsを使ったサイト改善のためのデータ分析

ウェブサイトの改善に関する提案を行う際、感覚だけでなく、データに基づいた提案をすることが大切です。

と思っており、そこで、Adobe Analyticsを活用して、改善に繋がる根拠を示したいと考え、記事としてアウトプットすることにしました。
これにより、データ分析の理解が深まり、自身の提案力も向上することを目指しています。

それでは、Adobe Analyticsの基本的な使用法を紹介していきます。

ワークスペースと各機能

まずは、「ワークスペース」の機能です。ワークスペースでは、ドラッグ＆ドロップ操作でデータをビジュアル化でき、直感的にレポートを作成することができます。この機能を使うことで、迅速かつ詳細なデータ分析が可能になります。

上部メニューの「ワークスペース」から新規プロジェクトを作成し、フリーフォームテーブルを選択します。

左側にはさまざまな情報が表示されるので、今回は「ディメンション」から「ページ」、「指標」から「訪問回数」を選択しました

これにより、期間内の各ページへの訪問回数とパーセンテージが表示されます。
さらに指標は追加することができます。今回は「離脱率」を追加しました。これにより、特定のページを表示した後にサイトを離れた訪問者の割合が表示されます。

• ※ツール内のスクリーンショットは一部加工を施しておりますので、実際の数値とは異なります。

指標部分は右クリックで選択し、新しい指標を作成したり、グラフ化するオプションもあります。これにより、データを視覚的にわかりやすくすることが可能です。

次に、セグメント機能を紹介します。セグメントは、レポートの対象データを絞り込むフィルタリング機能です。セグメントを使うことで、特定のユーザー層やページのデータを抽出し、全体と比較することができます。

たとえば、訪問回数に「新規」を追加すると、517,455回の訪問のうち、13,767回は新規の訪問者であることが分かります。

さらに、セグメントは重ねて条件を指定することもでき、今回は「iOSユーザー」を追加してみました。すると、新規かつiOSユーザーの訪問回数は320回であることが確認できます。

これにより、集計期間内でPCから訪問しているユーザーが多いことが分かり、PCユーザーを主体にしたデザインアプローチが効果的であることが見えてきました。

デザインアプローチへの活用

上記のデータから、今回であればPCユーザーを主体にデザインアプローチを行うことで、情報をより多く提供することが可能になります。例えば、PCでは画面サイズが大きいため、サイドバーやタブで追加情報を表示したり、メガメニューやドロップダウンメニューを活用することで、ページを整理しつつ、必要な情報にアクセスしやすくするなどデータからデザインに落とし込むことができます。

また、ユーザーの特性が明確になることで、さらに深いデザイン設計が可能になります。例えば、年齢層が分かれば、フォントの視認性やサイズ感を調整したり、サイト内の遷移パターンが分かれば、どのコンテンツを目立たせるべきかが明確になり、より効果的なデザインを提案できます。

提案力を高めるためのデータ活用

依頼者に提案する際、単なる理屈やデザイン面での知識だけではなく、数値的な根拠を示すことが重要です。データに基づいた根拠を示すことで、提案がより説得力を持ち、実行に移されやすくなります。

まとめ

今回はAdobe Analyticsの基本的な使用法についてご紹介しました。データを活用してユーザー行動やマーケティングパフォーマンスを分析することで、より根拠に基づいたサイト改善が可能になります。