ユーザー属性と掛け合わせることで最適化の精度UP

　ヒートマップには、属性と掛け合わせて分析する機能もあります。

　私どもは、個人向けアクセス解析ツール「なかのひと」などの無料ツールをいくつか提供しておりまして、年齢や性別といった属性データを収集し、無料ツールとユーザーインサイトのアクセスデータとを付き合わせて来訪者の属性を特定しています。

　エリア情報サイトを、接続元を東京と大阪で分けて分析してみた図がこちらになります。

　上から順に検索、おすすめスポット、口コミ、地域名別という順に並んでいるのですが、東京の人は検索フォームや地域名別のコンテンツをよく見ています。一方、大阪の人は東京にあまり土地勘がないのか、検索フォームは使わず、おすすめスポットや口コミを使っていることが分かります。

　また、コンバージョンしているユーザーの行動に絞ってヒートマップで見ることもできます。こちらはユーザーがコンバージョンしたかどうかで、私どものホームページを比べた図になります。

　普通のユーザーは企業・サービスの紹介ページを見ていますが、コンバージョンしたユーザーは組織分析の機能が気になっていることが分かります。ですから、私どもは組織分析の機能を打ち出していこうと考えるわけです。

　続いて広告の経路別で見てみましょう。

　Google Adwordsから「アクセス解析」で入ってきたユーザーのヒートマップがこちらで、ユーザー属性分析の機能が注目されています。

　同じAdwordsでも「サイト改善」で来たユーザーのヒートマップがこちらです。「ユーザーの行動が一目瞭然」と書いてある部分が気になっているようです。

　こうした分析結果を踏まえ、私どもではキーワードごとにランディングページを入れ替えて、最適化を図っています。

　ここまで見てきたように、「F字型」とか「ファーストビュー」とか言われていますが、すべてのサイトがそれらのパターンに必ず当てはまるわけではありません。サイトごとにヒートマップの結果を見て、最適化していくことが非常に重要なのです。

　さらに属性で切り分けて見ていくことで、最適化の精度をもっと上げていけることもお分かりいただけたと思います。