アクセス解析の活用が上手くいかない8つの理由
サイトを分析して集客・売上アップに繋げるためアクセス解析を導入。
数値を取りたいページにタグを設置して解析をスタート。あとは、読み取ったデータから分析を行い随時サイトを修正していく。
…って、そんなに簡単にいかないですよね。
アクセス解析の導入や運用に関わった人なら、その難しさや奥深さに共感していただけると思います。
そもそもアクセス解析とは？
そもそもアクセス解析とは、
1,000件のアクセスがあって10件のコンバージョンを獲得する状態のサイトを
1,500件のアクセスを取って＋5件のコンバージョンを確保することも、
コンバージョン率を1.5倍にして＋5件のCVを確保することも、お客様に提供できる結果は同じだという考え方です。
ですから、アクセス数を増やす提案（SEOやリスティングなど）をされる場合は
同時に導線改善も行いコンバージョン率を良化させたほうが高い効果をお客様にご提供できることになります。
そこで、弊社ではGoogleAnalyticsを活用して20項目に及ぶ完璧な分析と超具体的なカイゼン提案付きレポートをお出しし、売上拡大のお手伝いをさせていただきます。それが「導線ドクター」です。
1.リソース不足による的確な分析が行われていない
どんなに優れたツールを導入したとしても、リソースが足りないと中途半端なデータしか取得できなくなります。
よくあるのが、データを取得して傾向を見つけることは出来る。 しかし、そこからサイトを改善するための案を考える人がいなかったり、それを反映させる人がいないということです。
いわゆるPDCAサイクルの後半が回っていない状態ですね。これも使えないツールという烙印を押される原因になってしまいます。
そこで、弊社ではコンサルタント一人一人がデータを確認し、分析や解析を行います。
さらに、アクセス解析ツールそのものより大切なのが、サポートやサービスの品質になります。特に企業が大きくなればなるほど、この部分が想定以上に重要になってきます。
問い合わせの回答スピードや品質、どれくらい安定的にデータを取得できるか、どこまでを保障してくれるか？またこれをどう契約に盛り込めるか？ など導入してから発見する部分は非常に多いです。
このレベルが一定以上ないと、内部工数が大きく増えたり、運用そのものが回らなくなるリスクがあります。 ほかの項目でも出てきましたが、期待と現実をしっかりあわせるための事前調査は重要です。
2.出てきたデータの見方が分からず、次のステップに進めない
アクセス解析ツールは、合計のデータを出してくれるが、特定の特徴や行動を起こした人が、どうサイトでふるまっているのか？というのを把握するのが非常に難しいです。
多くのアクセス解析ツールはユーザーの動きやそれにともなう次のアクションをどうするべきかというような情報を簡単に取得する事ができません。あるいは複数の有料ツールなどを組み合わせないと実現ができません。
3.簡単なようで複雑である
アクセス解析ツールを正しく使うためには、正しく計画を立てPDCAサイクルを回す必要があります。
しかし、それを的確に会社内の全てのサイトで実現するのは非常に難しいプロセスです。多くの検討・仕様確認・調整が必要になります。 ましてや他のデータの連携などしようと思うと、2年～3年かかってもおかしくないでしょう。
多くの企業はアクセス解析に対して行った投資の成果を見たいのですが、2～3年もまつことは出来ません。
すると「すぐに改善できるものを見せよう」という形になり、ますます本来やりたかった事に時間がかかります。
アクセス解析の効果を実感するには、時間と人材育成と辛抱が必要なのですが、そこまで待てずにアクセス解析を諦めてしまう企業も多くいます。
解析スキルと情熱がいる仕事です。
4.プロモーションは行っているが、コンバージョンを改善することの重要性に気付けていない
社内のIT部門あるいはwebサイト制作部門にその重要性が理解されていないというのもよくある話です。
マーケティング部門が「サイトを立ち上げるならアクセス解析は当たり前だ」 という気持ちがあっても、それを理解してもらうのは難しいケースもあります。
費用対効果が見えづらいからです。
ただ、何度も繰り返しますが、
1,000件のアクセスがあって10件のコンバージョンを獲得する状態のサイトを
1,500件のアクセスを取って＋5件のコンバージョンを確保することも、
コンバージョン率を1.5倍にして＋5件のCVを確保することも、お客様に提供できる結果は同じなのです。
アクセス解析は技術やサイト構造と密接に連携しています。より高度な分析を行おうとすると、その親和性はますます重要になります。 一緒に働く人たち・協力してもらう人たちに共感をしてもらわないと、協動ができません。協働出来ないと重要性と優先度が下がり、やりたい事を実現できなかったり、 時間がかかるようになってしまいます。
5.そもそも重要性や特性が理解されていない
アクセス解析ツールは100%の精度を持っているわけではありません。
タグ型であればJavaScriptが動作しないPCであったり、読み込まれる前にページを遷移されてしまったら計測ができません。 他のデータ（広告出稿先からのデータ・生ログデータ・OvertureやAdwordsのデータ・受注データのDB）と数字が完全に一致する事もありません。
定義が違ったり、特性がある事を理解していないと「うちがもっている数字とあわない！アクセス解析の数値はおかしいのでは？使えないのでは？」という判断が入りがちです。
違って当たり前であること、それらを揃えるには、定義もあわせたり、いろいろな紐付けをしたり、各種データの一元化をするなど設計も実装も大変な作業が待っています。 大半の企業はここまで出来ないので、性質を理解した上で正しく利用しないと、使えないツールだと思われてしまいます。
まとめ
これだけいろいろあると、出てきたデータをもとに分析をするだけのようですが、
「アクセス解析って大変だ！」と思う方もいるでしょう。実際に本当に大変な作業です。
しかし、そんなに悲観する必要ありません。これらの多くは、導入前に正しい世界を描く事（期待値調整も含め）、それを多くの人に理解してもらい協力を得られる体制を作ることで解決されます。
もちろん、それ自体が簡単ではないことは重々承知です。 ですが、アクセス解析に携わっている多くの人にとっては、アクセス解析が必須かつ重要な物だと認識していると思います。 導入されている方はどうやって会社内でアクセス解析を導入させましたか？導入しようとしている方はどうやって導入させようとしていますか？
今回書いた5個の事をすぐにすべて解決するのは難しいです。しかし、あなたの会社にとってどれが、
「一番大きそうな課題か？」それを「いつ頃どうやって解決しようと考えているか？」
という事は意識したほうが、アクセス解析の導入と活用が上手くいくかと思います。
