Googleアナリティクスの特徴と活用ポイント【２】

こんにちは。LCconnectの田邊です。

先日、Googleアナリティクスの特徴と活用ポイントの記事を書きましたが、今回はGoogleアナリティクスで検証したデータから、どう仮説を立てるかをお伝えいたします。

まず、検証の順番としましては下記の通りになります。

１）現状の課題を特定する

• サイト全体のデータを見て、課題や改善ポイントを洗い出します。
  例: 「直帰率が高いページがある」「コンバージョン率が低い」など。

２）データからインサイトを得る

• Googleアナリティクスの以下の指標を確認:
  • 直帰率、セッション時間、離脱率
  • トラフィックの流入元（自然検索、SNS、広告）
  • ページごとのパフォーマンス
• これらのデータをもとに、問題の原因を考察します。

３）仮説を明確にする　※ここが重要

• データを根拠に仮説を立てます。
  例: 「直帰率が高い原因は、ページの読み込み速度が遅いからではないか」 仮説：ページ内容がターゲットに合っていない。モバイル対応が不十分。ボタンやリンクが目立たない。などがあげられます。
  例: 「コンバージョン率が低いのは、フォームが長すぎるからではないか」仮説：プロダクトページの情報量が不足している。フォームが複雑すぎる。等があげられます。

仮説が明確になりましたら「仮説→検証→改善」のサイクルを繰り返して行きます。これによりデータに基づいたサイト改善が進みより良いサイトが出来上がります。もし具体的な仮説を立てたい場合や、ツールの使い方を知りたい場合はさらに詳しく説明できますので、お気軽にお尋ねください！