アクセスログ解析 専修大学　ネットワーク情報学部.

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1 アクセスログ解析 専修大学　ネットワーク情報学部

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■分析・データ概要 ＜概要＞ アクセス解析ツール「シビラ」のアクセスログデータ ＜期間＞ 2006年1月～6月までの6ヶ月間 ＜総PV数＞ 56,535 ＜総セッション数＞ 22,276 ＜総ユーザー数＞ 18,132 ＜属性＞ ホスト、リクエスト日時分秒、リクエストURL、リファラURL、ユーザID、セッションID、検索キーワードetc 最終目標 売上向上 達成条件 成約件数向上 方法 訪問者数向上 コンバージョン率向上 「訪問者数向上」、「コンバージョン率向上」の２つの観点から分析を進める コンバージョン率・・・「サイトに訪問した人」に対して「実際に購入・申し込み等をした人」の割合 ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■コンバージョン率向上 データの加工 １ページしか見ていないユーザを除外 分析の精度を高めるため 18,132ユーザ→6735ユーザ 各ページに番号をつける（全105ページ） うち8ページはトップページからたどりつけないページ 「_company.html」などサイトを変更するために一時的に用いられたアドレスがあるため コンバージョン シビラにおけるコンバージョンとは 実際にシビラを購入 申込の定義 「申込フォーム」→「入力内容の確認・入力エラー（申込・問合せ・パートナー問合せ・メルマガ購読解除）」→「送信完了（申込・問合せ・メルマガ登録）」の順でページを見ているユーザを申込ユーザとみなす キャンペーン申込の定義 「キャンペーン申込フォーム」→「入力内容の確認・入力エラー（キャンペーン申込）」→「送信完了（キャンペーン申込）」の順でページを見ているユーザをキャンペーン申込ユーザとみなす ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■コンバージョン率向上 ユーザ分類 ユーザーを２つに分類する 「申込んだユーザ（成約ユーザ：132人）」と「申込まないユーザ（一般ユーザ：6603人）」に分類する それぞれのユーザのサイト内の動きを分析し、申し込みにいたる経路やサイトの問題点を見つけ出す ページ分類 17のグループに分類する サイトマップを参考に全ページを17のグループに分ける トップページからたどり着けないものは除外 ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■コンバージョン率向上 入口・出口ページ分析 入口・出口ページ 成約・一般ごとに「入口となっているページ」と「出口となっているページ」を分析し、サイト内の問題点を見つけだす セッションごとの入口・出口ページを調べる 成約ユーザの主な入口・出口ページ 入口ページ 「キャンペーントップ」、「価格表」、「申し込みの流れ」、「導入事例」 出口ページ 「会社概要」、「価格表」、「申し込みの流れ」、「製品概要」 入口・出口ともに申し込みに関するページが目立つ 用語集からの離脱が多い（サイトを辞書的に使っている） 一般ユーザの主な入口・出口ページ 入口ページ 「レポート作成サービス」、「用語集」、「SEO効果測定」、「経路解析」 出口ページ 「用語集」、「価格表」、「会社概要」、「製品概要」 申込に関係のないページから訪問する傾向がある ⇒ 「用語集」に製品をアピールする項目を設けて、ユーザに製品の興味を持たせる ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■コンバージョン率向上 ■コンバージョン率向上 ページ遷移図 FromTo行列 成約ユーザ・一般ユーザそれぞれのFromTo行列を作成する 遷移の構造を簡素化するため分類した17のページグループで作成 FromTo行列からページ遷移図を作成する ページ遷移図 FromTo行列 ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■コンバージョン率向上 成約ユーザのページ遷移図 一般ユーザのページ遷移図 同じコンテンツしか見ていないユーザが多い ⇒複数のコンテンツを移動させるようなサイト構成 「用語集」などサイトを辞書的に使っているユーザが多い ⇒「用語集」や「Q&A」にキャンペーンへのリンクを設置する ⇒「トップページ→シビラ導入→申し込み」、「キャンペーントップ→申し込み」など申し込みにいたる経路が確立されている ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■訪問者数向上 法人ユーザ分析 法人ユーザの抽出 ホストが「***.co.jp」のログを抽出する 669社の法人ユーザを抽出 抽出した企業の業種を調べ、「どのような競合他社がいるか」、「パートナーになりうる企業はないか」などを調べる ドメインサーチ「Whois」を使い、ホストから企業を調べる 業種を分類する 抽出した法人ユーザの業種を調べ、それぞれの業種にあったアプローチをかける ⇒業種ごとに分類し、最適なアプローチをかける ©Ehara Project All Rights Recerved.

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■訪問者数向上 時間帯別キーワード分析 時間帯ごとにキーワードを調べる 「9～17時（勤務時間）」、「17～1時（在宅時間）」、「1～9時（深夜・早朝）」 それぞれの時間帯でどのようなキーワードが使われているのか調べる 9時～17時（勤務時間）の主な訪問キーワード 「アクセスログ」＋「解析」 「サイト解析」 「経路」＋「アクセス解析」 ⇒一般的なキーワードが目立つ 17時～1時（在宅時間）の主な訪問キーワード 「製品名」+「アクセス解析」 「「アクセス解析」 「社名」＋「解析ツール」 ⇒「社名」や「製品名」と組み合わせたキーワードが目立つ 1時～9時（深夜・早朝）の主な訪問キーワード 「IPアドレス」+「アクセス解析」 「アクセス解析」＋「cgi」 「広告」＋「コンバージョン率」 ⇒「コンバージョン率」など専門的な言葉が目立つ ©Ehara Project All Rights Recerved.