Google Analyticsを活用してアクセス解析を行う

　アクセス解析は、基本的にはサイトのページ単位での特定期間におけるアクセスについて、いろいろな面から解析するものです。このデータを元に、お客様がネットショップでどう行動しているかを把握し、問題点を改善していきます。

　検索連動型広告の効果分析と同様、アクセス解析も専用のツールが必要です。前回述べたとおり、Google AdWordsで検索連動型広告を出稿すると、ツールのひとつとして「Google Analytics」を利用することができます（Google Analytics単体でも無料で利用できます）。無料ながら非常に高機能で、さまざまな分析を行うことができるツールです。

　Google Analyticsには、さまざまな機能がありますが、まずは、次の8つの数字をみることから始めましょう。

• ページビュー（PV）
• ユーザー数（UU）
• 訪問数（Visits）
• 訪問別ページビュー
• 平均滞在時間
• 直帰率
• 離脱率
• 新規訪問の割合

ページビュー（PV）

　ページ（または複数のページやサイトにあるすべてのページ）が表示された全回数です。

ユーザー数（UU）

　ページやサイトを訪れた重複のないユーザー数です。

訪問数（Visits）

　ページやサイトを訪れた数で、同じユーザーでも30分経過してからの再訪は1カウントとした数です。

訪問別ページビュー

　サイトにいる間に、サイト内の他のページを見た数の平均です。

平均滞在時間

　ページ（またはサイト）をどのくらい表示していたかを時間で表したものです。

直帰率

　そのページだけ見て、そのまま別のサイトに移動してしまったユーザーの率です。

離脱率

　特定のページまたは複数のページを見た後でユーザーがサイトを離脱した率です。

新規訪問の割合

　新しくページやサイトを訪問したユーザーと再訪したユーザーの割合です。

　Google Analyticsでは、これらの数値をネットショップの各ページごとに見ることができます。基本画面では、サイト全体を訪れたユーザー数を中心に訪問数、ページビュー、平均滞在時間、直帰率などがわかりますが、「サマリー」のグラフ項目を変更すれば、これらをグラフにして表示することができます。こうした情報だけでもいくつかの傾向を読み取ることができます。

　たとえば、ページビューと平均滞在時間をグラフ化すると、1週間のうち週末の方が平均滞在時間が長いといった時間軸に沿った分析や、平均滞在時間が向上すると直帰率が減少するなどといった傾向を読み取ることができ、そこから、週末に検索連動型広告のパターンを変えるとか、なるべく読ませるページを作って平均滞在時間を増やすなどといった対策を検討することができるのです。（続きはECzineで）

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