マクロ解析とミクロ解析 データの大切さを理解しよう

Google Analyticsなどのアクセス解析では主として,ある期間にウェブサイトに訪れたユーザーの数やセッションの回数などの集計したデータを見てその傾向を把握するために使われます.そのような解析を「マクロ解析」と呼びます.一方で近年は,個別のユーザーに焦点を当てそのユーザーのサイト内での行動(どのページをどれぐらい見ていたかなど)のデータ,つまり非集計のデータをマーケティングに利用しようとする動きが技術の進歩と共に加速しています.このような解析を「ミクロ解析」と呼びます.

マクロ解析では,例えばGoogle Analyticsの「集客 > すべてのトラフィック > チャネル」などで表示されるセッション,新規セッション率,新規ユーザー,直帰率,平均セッション時間,コンバージョン率などが主な解析指標になります.このようなデータは,ウェブサイトの改善に役立つデータですが,コンバージョン(CV)を1度したらそのユーザーはほぼ2度とこのサイトではコンバージョンをしないような場合(例えば治療や美容成形の申し込み完了や,保険契約の申込み完了など)以外のサイト,とくに繰り返し利用してもらいたいECサイトなどでは活用しにくいデータです.

B2BやB2Cでも共に,大手企業は自分たちが持つ顧客データとその顧客のウェブサイトでの行動データを結びつけ,顧客が何に興味があり何を欲しているか,そしてそのタイミングはいつかを分析し,それをウェブサイト上や実社会(営業)でも活用して始めています.そのような判断をするために集めた膨大なデータ(ビックデータ)を人間が扱うのは無理なので,データマネージメントプラットフォーム(DMP)やマーケティングオートメーション(MA)やアカウントベースドマーケティング(ABM)やそして人工知能(機械学習)を活用していこうというのが昨今だと思います.

とわいえ,人工知能が話題になっていても導入すれば自動的に最適化してくれるなんて夢のまた夢で,ツールを使いこなすのも簡単ではなく,さらには金銭面的にも導入のハードは高いと思います.ですが,やっている企業はどんどん先を行く状況で競争が進んでいます.

DMPやMAやABMや人工知能に関してもとにかく活用するにはデータが必要です(マーケティング関係のフォーラムでのこの手の講演でもデータの重要性が強調されます).データなら何でも良いというわけではなく,データの質が求められます.Google Analyticsのデフォルトのデータ,つまりマクロ解析のデータ程度ではあまり有効なデータにはならないのです.

Googleは当然このようなマーケティングの潮流がわかっています.ですから,ミクロ解析なデータと言えるものとしてGoogle Analytics内でも「ユーザー > ユーザーエクスプローラ」で,クライアントIDという個別のユーザーを判別できるIDを軸としたデータを見ることができるようになりました.ですが,これだけでは活用は難しいです(ただ使いようによっては役立ちます.例えば,広告をツールなどを使って何度もクリックして流入してくる場合があるかなどを知りたい場合などには使えると思います.この記事を書いた時期からだいぶ時間がたって現在はかなり機能が強化されました.例えばデータもJSON形式などでダウンロードできるようにもなりました).

いまはDMPやMAやABMや人工知能を導入が難しいと考えていても将来的にはそれらが活用できる環境が必ず来るでしょう.それも以外と早く.そのときになって,ではデータをそろえようといのでは遅いのです.Google Analyticsをカスタマイズして,少しでも有用なデータを早く取得することを推奨します.そこで,Google Analyticsのカスタマイズを紹介する記事を書いていきたいと思います.

 

<この記事は「デジマのあれこれ」にて公開された記事を一部改良して移植したものです>