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Webブランディングの基本的な考え方は、サイトを作ったあともサイトをモニタリングし、PDCAサイクルを回すことでさらにサイトの価値を高めていくことにあります。
その中で「Check」のフェイズに当たるアクセス解析は、構築したサイトで意図したとおりにユーザを誘導出来ているかどうかを確認する重要な位置を占めます。
そこで、今回から数回に渡り、「Webブランディングとアクセス解析」と題しまして、アクセス解析について書かせていただきます。まず今回は、これまでのアクセス解析の遷移について見ていきながら、アクセス解析の今後の展望について書いてみることにします。

「アクセス解析の変遷」
アクセス解析のツールは、インターネットの黎明期から存在はしていましたが、ツール自体の機能がサーバの管理のためのものとして作られたものが多く、アクセス解析の重要性の認知不足もあり、解析出来る機能もアクセス数やページビュー数、アクセス元をリスト化するといった基本的なものにとどまっていました。

7年～8年くらい前からは、インターネットを使うユーザが一気に広がり、ほとんどの人がごく当たり前のようにインターネットを使うようになってきたため、Webサイトへの認識が徐々に変わってきました。
それに伴い、「見た目をキレイにするためにリニューアルをする」から、「ユーザビリティの高いサイトを構築するためにリニューアルする」という時代へ変わっていきました。
そうした中、Webサイトをリニューアルする際には、現状サイトの状況を確認し、ユーザの動向を調査し、その結果をサイト構築へ活かしていく、という手法が徐々に確立されていきました。
それに併せアクセス解析ツールの機能も大きく進化していきました。
ユーザが、ページ内のどこを見ているのか、どのページをどれくらいの時間をかけてみているのか、どのリンクをクリックしているのか、どのページからどのページへ遷移しているのか、といったサイト内でのユーザの行動を分析出来るようになり、それをサイト構築を行うための情報として活かしていこう、という手法が確立されていきました。
このアクセス解析の機能は、現在でも重要な位置を占め、ユーザの動向を知ることでサイト内の問題を見つけだし、問題解決や集客のためのヒントを与えてくれています。

そして、4年～5年くらい前からは、さらにユーザ層が拡大し、テレビを始めとするその他のマスメディアと同じように利用されるようになりました。また、より多くのユーザを集めるために、Yahoo!、Googleなどのリスティング広告も盛んに行われるようになりました。
そうした中、Webサイトに求められる重要性はさらに高くなると同時に、広告への費用対効果も求められるようになってきました。
アクセス解析もまたそれに併せた進化を見せます。
広告媒体からの流入経路の解析やコンバージョン率の解析など、広告の効果を分析することが出来る機能が実装され、広告の効果を解析しながら、より費用対効果が高い施策を実施することが出来るようになっていきました。

「アクセス解析は新しいステージへ」
これまではインターネットのユーザは拡大の一途をたどってきましたので、ある一定の施策を行うことでより多くのユーザを獲得し、PVを増やすことができていました。
ですが、ユーザ数の拡大はそろそろ頭打ちとなり、PV数の増加も徐々に見込めなくなってきています。

そのため、これからはアクセスがあったユーザをいかに囲い込み、目的としているページへ確実に誘導するか、ということを真剣に考えて行かなくてはいけない時期になってきたと言えるでしょう。
そして、そこでより重要性を増してくるのが、アクセス解析ということになります。

現在のアクセス解析は、これまでの機能をさらに進化させてきており、よりユーザの動向を深堀りして確認出来るようになってきています。
よりセグメント化されたユーザの動向を個別に追跡することが出来るようになってきていますので、広告媒体との相性分析を行い、自社に最適な媒体を見つけだすことが出来たり、離脱率の多いページを見つけ、なぜ離脱しているかの原因を確認出来たり、ユーザの経路分析をすることによりコンバージョンに至ったユーザが多く見ているページをを発見出来、思わぬキーラーコンテンツを見つけることが出来たりするようになり、より具体的で、より的確な施策を実行出来るヒントを見つけることが出来るようになりました。

「アクセス解析を行う際のポイント」
アクセス解析ツールの高度化に伴い、多種多様な情報が提供されるようになりました。
そのため、有効な情報がより簡単に得られるようになったことと同時に、提供される資料をどのように利用し、どのようにサイトに反映させたらいいのか、余計に迷う原因にもなっていることも事実として存在します。
そのため、アクセス解析を行う際のポイントとして、まず「目的は何か」ということをハッキリさせて見ることをおすすめいたします。
「集客」「誘導」「獲得」「再訪問」どのフェイズを中心に見ていきたいのかを決めます。
そして、その決めたフェイズにフォーカスして資料を読むことで、データの中に潜んでいる「おや？」と思うポイントが見えてくるでしょう。
その「おや？」と思うポイントが見えてくれば第一段階成功です。
あとは、そのポイントを深堀して、ユーザの立場になって行動を推測していくわけですが、もう少し具体的な方法はまた次回、ご報告させていただきます。