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作ってからが重要!データを使った改善サイクルの重要性

作りっぱなしになっていませんか?

ウェブサイトおよびECサイトは、作ってからが勝負です。構築段階でどれだけ苦労しても、動き始めてひと息つく、のは非常にもったいない話です。作ってから本腰を入れて改善活動を行なっていかなければなりません。それも、一回だけ、思い出した時だけの改善活動ではなく、きちんとルーティンワークのサイクルに組み込んだ形でPDCAサイクルを回していかなければなりません。

効果的なPDCAサイクル構築のための、仮説設定

では、データを見て、何を行なうべきでしょうか。データをみると、何かしら問題点が見つかるはずです。例えば、特定のランディングページ(以下、LP)の閲覧開始数が低いことやトップページからの回遊率が低いなど、アクセスデータから問題点を発見することは比較的容易にできます。
しかし、問題点をただ羅列するだけではなく、そこから対策案を導き出し、実行させなければ意味がありません。そのためにも、仮説の設定が重要になります。

仮説設定から対策立案までの流れは、以下のようになります。

1.仮説検証
施策の結果や想定したユーザー像について、仮に設定した結論(仮説)を確かめること

2.原因分析
仮説はないがデータから気づいた点(原因)を見つけ、その理由を分析すること

3.対策立案
仮説検証と原因分析から対策を立案し、提案すること

※ウェブ解析士認定試験公式テキスト2018より引用

以上の仮説設定〜対策立案までのステップをPDCAサイクルに組み込みます。

1.計画(仮説分析・対策立案)
見つかった問題点を仮説として設定します。LPの閲覧開始数が少ないのは、検索ワードとの結びつきが少ないからではないか。トップページからの回遊率が低いのは、第2階層ページを効果的に提示できていないからではないか。こういった仮説を設定していきます。

2.実施(対策案を実施)
仮説に基づく対策案を実施していきます。対策案は正解ではないので、完全なものでなくても問題ありません。
上記の例では、
・LPに対応する検索ワードを見直して、ページタイトルや本文中に設定しなおす
・トップページから第二階層ページへの導線設計を見直して、新たに導線を付与する
などといった対策案を実施していきます。

3.検証(仮説検証)
対策案を実施した後、データ収集のための期間を設けます。データが収集できれば、対策案が効果的であったかどうかを検証します。対策案実施前と比べて、数値の動きはどうか。数値は目標値に到達しているか。こうした検証を行なっていきます。
ここで対策案が仮に誤りであったとしても、それは「失敗」ではありません。あくまで検証のための対策なので、新たな仮説設定を行うための材料が追加されたと考えるべきです。

4.対策(検証を活かした新たな仮説設定へ)
仮説検証結果を踏まえ、新たな仮設を設定します。対策案が成功であれば、新たな問題点から課題を設定し、仮説を組み立てていきます。対策案が目標値に到達するような結果でなければ、別の仮説を立て、対策を立てていきます。

出来ているつもり、のところが非常に多い

上記のようなサイクル構築は、理論としては単純なものです。ですが、これをきちんと実行するとなると、かなりのエネルギーを使います。しかし、サイクルがきれいに構築されているところは、やはり成功体験の積み重ねがとても効果的にできます。いわゆる「勝ちパターン」が良い形で蓄積されていきます。これはチームとしての大きな強みになります。

一方、きちんとサイクル構築ができていないチームは「やっているつもり」に終始しているケースが多く見受けられます。
例えば仮説設定して、対策案を実施するところまでは出来ているものの、その後の検証〜再対策までのサイクルに結びついていないため、「やりっぱなし」になっているケースです。継続的なサイクルになっていないため、時間が経つとまた同じような問題が発生している場合もあり、同じような対策をもう一度実行している場合もあります。(以前に同じ対策を実施したことをチームの全員が忘れてしまっているわけです)

このように、データによる改善活動はサイクルに組み込んで継続的に行なっていくことが必須です。逆に、うまくサイクル構築できれば、それはチームにとっての大きな強みになります。ぜひ上手にデータ活用サイクルを構築して下さい。

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