Webサイトの成果を高めるためには、綿密なデータ分析が欠かせません。しかし、なかには「どのようなデータを収集すればいいかわからない」「どの分析ツールを使えばいいか迷っている」という方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、Webサイトのデータ分析に使用するツールや、分析すべきデータの種類についてわかりやすく解説します。Webサイトのデータ分析を成功させるポイントも紹介しますので、参考にしてみてください。

Webサイトのデータ分析とは？

そもそもWebサイトのデータ分析には、どのような意義があるのでしょうか。
本章では、データ分析の意味や重要性について解説します。

（1）データ分析の定義

データ分析とは、膨大なデータのなかから必要な情報を抽出し、傾向や課題を読み取ることです。Webサイトに関していえば、アクセス数や訪問者の属性、CV数などのデータを分析し、サイト内の構造やコンテンツを改善する取り組みを指します。豊富なデータを収集・分析することにより、サイトの成果改善を図ることが可能です。

（2）なぜWebサイトのデータ分析は重要なのか？

Webサイトのデータ分析は、主にマーケティング施策の成果を確かめたいときに実施します。例えば、リスティング広告やディスプレイ広告からの流入数を読み取れば、より効果の高い広告施策を厳選することが可能です。

また、Webサイトの現状を把握し、課題を発見することもデータ分析の目的です。例えば、「PV数が先月より減っている」「CVRの伸びが鈍化している」といった傾向がデータから見えてきたら、課題に見合った改善策を打ちます。タイムリーに改善を施すことで、Webサイトの成果改善や費用対効果の向上につなげられるでしょう。

Webサイトで分析すべきデータ

Webサイトのデータ分析をする際には、具体的にどのようなデータを収集・分析すべきなのでしょうか。
本章では、Webサイトを分析する際に欠かせないデータの種類について解説します。

（1）ユーザーの行動

Webサイトで分析すべきデータとして、ユーザーの行動が挙げられます。具体的には、以下のようなデータです。

◆ページビュー（PV）：ユーザーがWebページを閲覧した回数
◆セッション：ユーザーがWebページを訪問した回数
◆ユニークユーザー（UU）：新規で獲得できたユーザーの人数
◆コンバージョンレート（CVR）：セッション数のうちCV（具体的な成果）につながったユーザーの割合
◆ユーザーの属性：Webサイトにアクセスしたユーザーの性別や年齢、国籍、使用端末など
◆その他ユーザーの行動：Webページの滞在時間や内部リンクのクリック数、直帰率（すぐ離脱した割合）など

ユーザーの行動データを分析することで、Webサイトの内容や導線を見直すきっかけになります。例えば、ユーザーの直帰率が高い場合はコンテンツの内容をより充実させたり、CVRが低い場合はサイト内の導線をスムーズにしたりという施策が必要です。改善の結果、ユーザーの行動を促進し、成果の向上につなげやすくなります。

（2）流入経路

Webサイトのデータ分析をする際は、ユーザーの流入経路も確認する必要があります。つまり、「ユーザーがどのチャネルを経由してWebサイトを訪れたか」を示すデータです。具体的には、以下の流入経路があります。

◆検索エンジン
◆リスティング広告
◆ディスプレイ広告
◆SNS
◆メルマガ
◆外部サイトのリンク
◆直接アクセス（ブックマークやURLの直接入力など）

流入経路を分析することで、どのメディアでWebサイトを広告・PRすべきかがわかるようになります。流入数の多いメディアを駆使してWebサイトへ誘導することで、より効率良く成果を獲得できるようになるでしょう。

Webサイトのデータ分析に必要なツール

Webサイトのデータ分析をする際には、どのような手法を用いればいいのでしょうか。
本章では、Webサイトのデータ分析に欠かせない主なツールについて解説します。

（1）Googleアナリティクス

Googleアナリティクスは、Googleが無料で提供しているアクセス解析ツールです。Webサイトのデータ分析に必要な機能を網羅しており、WebサイトのPVやCVR、ユーザーの属性、流入経路などを細かく把握できます。データの推移をレポートとして出力する機能もあるため、スムーズにWebサイトの改善を図ることが可能です。

※2023年7月より、Googleアナリティクス（ユニバーサルアナリティクス）は「Googleアナリティクス4」へ完全移行します。移行期間にWebページを新設する場合には、Googleアナリティクス4を導入しましょう。

（2）Googleサーチコンソール

Googleサーチコンソールは、Googleが無料で提供するアクセス解析ツールのことで、「流入経路」の分析に強みを持ちます。なかでも、ユーザーがどのようなキーワードでWebサイトに流入しているかを示す「検索クエリ」の機能は、SEO施策を考える際に欠かせません。流入につながりやすいキーワードを知っておけば、ユーザーの検索意図を踏まえたSEOコンテンツを制作できます。ぜひGoogleアナリティクスとあわせて導入しましょう。

（3）その他のWebサイト分析ツール

SEOに本格的に取り組みたい場合は、その他有料のWebサイト分析ツールを活用するのも一つの方法です。有料の分析ツールを使えば、競合サイトの成果を分析できたり、詳細なレポートを出力したりできます。また、ヒートマップ分析ツールを使えば、ページ内のクリックされた箇所や熟読された箇所を把握することも可能です。ツールによって搭載されている機能はさまざまなので、分析したいデータの種類に応じて選ぶようにしましょう。

Webサイトのデータ分析を成功させるポイント

Webサイトのデータ分析を実施する際には、どのようなことを意識すればいいのでしょうか。
本章では、Webサイトのデータ分析を成功させるポイントについて解説します。

（1）Webサイトの目的を明確にする

データ分析へ取り組む前に、まずWebサイトで目指すゴールを明確にしておくことが重要です。例えば、有形商材のECショップと無形商材のサービスサイトでは、獲得したいコンバージョンも変わります。Webサイトの目的を明らかにしておけば、それに応じて収集すべきデータを厳選でき、分析もスムーズに実施できるでしょう。

（2）マクロからミクロの順にデータを確認する

データを収集し終えたら、マクロ（大きな視点）からミクロ（細部の視点）の順にチェックしていくこともポイントです。具体的には、「まずWebサイト全体の数値を見てから、各ページの数値を見る」「1週間分のデータをまとめて確認してから、各日のデータを細かく確認する」などが挙げられます。全体の傾向を見てから細部の動向を見ることで、より細部の課題が浮き彫りになりやすくなるため、合理的な改善策を立てやすくなるでしょう。

（3）仮説を立て、改善する

データの傾向をチェックしたあとは、仮説を立てることも大切です。例えば、「直帰率が高いのはLPの訴求メッセージが弱いからではないか」「PVが減ったのは検索エンジンのアップデートが影響しているのではないか」のように考えます。仮説を立てたあとは迅速に改善策を実行することで、成果の向上も狙いやすくなるでしょう。

（4）PDCAサイクルをまわす

データ分析を一度実施しただけでは、仮説が正しいとは限らず、確実に成果につながるとはいえません。大切なのは、定期的にデータの収集・分析を繰り返し、PDCAサイクルを回すことです。仮説と検証を何度も重ねることで、Webサイトの導線や訴求内容、デザインなどが洗練されていき、より高い成果を獲得しやすくなります。

まとめ

Webサイトのデータ分析をする際は、サイトの目的に応じて最適なデータを収集・分析しましょう。また、データ分析ツールを柔軟に活用するには、一定の専門知識が必要です。データ分析に本腰を入れて取り組む場合は、Webマーケティングの専門企業に相談することをおすすめします。Webマーケティングのコンサルティング会社に依頼すれば、データ分析からサイト改善まで一貫して支援を受けられ、より高い成果が期待できるでしょう。