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データ解析

Google Analyticsのセグメント機能を活用する

セグメントを作成して、データから課題を抽出する

Google Analyticsの機能の中で、セグメント機能は最も重要な機能と言っても過言ではありません。セグメント機能によってデータを様々な切り口で眺めることで、課題抽出に大いに役立ちます。

マクロ〜ミクロの視点移動に役立つ

Google Analyticsの全体データを追いかけているだけでは、ウェブサイトの課題は見つけられません。アクセス数の増減や、ECサイトにおける売上の増減、コンバージョン率の増減は、見た目の動きとしては分かりやすいものではありますが、その増減は本質的な意味を持たない場合もあります。

なぜアクセス数が減ったのか、なぜ売上が上がったのか、などの原因検証や、仮説の検証にはやはりデータを全体として捉えるだけではなく、ミクロの視点で捉えることが重要です。

例えば分かりやすいところでは、モバイルセッションとPCセッションのセグメントで分析してみることです。
PCセッションのコンバージョン率(購買率)は高いものの、モバイルセッションでのコンバージョン率が低い、というケースについて考えてみます。

この場合、モバイルにおけるUIに何か問題がないかをチェックする必要があります。PCでは簡単な商品検索機能が、モバイルでは使いにくくなっていないか。または、直帰率がモバイルでのみ高くなっていることがないか。このような指標をチェックしていきます。

さらに細かくセグメントを分割して分析する必要もあります。
モバイルで検索メニューを利用しているユーザーの割合と、PCで検索メニューを利用しているユーザーの割合を比較することで、モバイルのUIに問題がないかを数値面から見ることができます。
または、商品を購入したユーザーというセグメントを用意し、このセグメントの検索メニュー利用率を算出し、モバイルとPCを比較することでも課題抽出につながります。

このように、ひとつの「問題」から対策すべき「課題」まで落とし込んでいく際に、セグメント機能は非常に役立ちます。

設定方法は簡単

設定は簡単です。モバイルトラフィックのみのセグメントなどは、初期状態で用意されています。

画面上のセグメント部分から、該当のセグメントを選択し、適用するだけで、そのセグメントを使用できます。

また、新たにセグメントを作成することも可能です。

「新しいセグメント」をクリックします。

「ユーザー属性」では、ユーザーの属性によってセグメント作成ができます。ここでは例として「女性」で「30代」を設定してみます。

「テクノロジー」は使用しているOSやデバイスの種類によってセグメント作成できます。例として、オペレーティングシステムを「MacOS」にしてみます。

「行動」はセッションの間隔やECサイトにおけるトランザクション数(注文数)でセグメント作成ができます。

「最初のセッションの日付」は初回訪問日を基準にしたセグメント作成が可能です。

「トラフィック」はキャンペーン、メディア、参照元、キーワードといった属性をもとにセグメント作成できます。例えばメルマガから流入したユーザーのみのセグメントを作成したい場合などにりようできます。

「条件」は特定の通過ページを含む場合など、条件を自由に設定できます。
フィルタ項目に「ユーザー」と「セッション」がありますが、これは「ユーザー」か「セッション」かどちらの軸でフィルタするかを選択できます。

例えば以下のようなケースにおいて、ページAを通過、という条件を作成したとします。

ユーザーAのある期間におけるセッション
・セッション1:ページAを訪問
・セッション2:ページAを訪問しない
・セッション3:ページAを訪問しない

このとき、セッション軸でフィルタすると、セッション1のみが抽出されます。ユーザー軸でフィルタした場合は、上記の1〜3のセッションが全て抽出されます。
ユーザー軸の場合は「条件に合う行動を、計測期間中に取ったユーザーのセッション」が全て抽出されます。

「シーケンス」はページアクセスの順序によってセグメントを作成できます。

例えば、特定のページ(ページA)を特定の順序でアクセスした場合のセグメントを作成し、一般の傾向と比較することで、ページAがコンバージョンに貢献しているかを検証することができます。

このように、セグメントは自由度も高く、非常に細かいレベルまでアクセスを細分化することができます。
KPIの作成時とはことなり、Google Analyticsにおけるセグメントは、かなり細かいレベルまで見ていっても、それがデータ解析上、本質的な意味を持つのであれば、特に問題はありません。
(KPI設定時のセグメントは出来る限りシンプルに保っておくべきです)

全体データとセグメントデータを行き来し、視点のレベルを上下することで効果的な課題抽出が可能となります。

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