6月20日 ホームページなどを運営している方にとって、アクセス解析は必須の業務です

ホームページなどを運営している方にとって、アクセス解析は必須の業務です。

しかしアクセス解析のみにフォーカスしてしまうと特にホームページの成長が鈍化したタイミングで原因が見当たらず、悩んでしまうことはないでしょうか。

このような場合には数値にフォーカスする「定量分析」だけではなく、ユーザー行動などの数値に現れない部分にフォーカスして原因究明を行う「定性分析」もあわせて行う必要があります。
 
 
定量分析とは「数値データ」をもとに行う分析のことです。
アンケートの中で選ばれた性別や年齢といったような選択肢の数や、Google アナリティクスで分析できるPV数やセッション数といった数値として可視化された結果を基準として、そこからどれくらいの成長が見込めるのかを数値で表して設定したKPIにあわせて改善を行います。

定量分析を行う際の手法としては、アクセス解析や選択式のアンケート、などがあります。
また、A/Bテストで得られた結果の一部も定量データとして扱われることもあります。
ユーザー行動のプロセスを数値で分けられるセグメントで算出することができるため、コンバージョンの多いランディングページを把握する、直帰率や離脱率などユーザーがホームページから離れるボトルネックとなっている箇所を探し出す、新規・リピーターのどちらが多いのかや流入経路を把握するなどが可能で、ここから改善点を探ります。

定量データは数値ですので、誰が見ても同じように認識できるというメリットがあります。
ただし確実性を担保するためには、少しでも多いサンプル数が必要となりますので注意してください。
 
 
定性分析とは「質的データ」をもとに行う分析のことです。
 数値を結果とする定量分析とは対称的に、数値だけで表しきれない、ユーザーの心情を読み解きます。

定性分析を行う際の手法としては、インタビューや自由回答の記述式アンケート、行動観察などがあります。
また、基準値があらかじめ設けずに優先順位だけを選んでもらい、比較したものを結果とするカードソーティングで得られた結果も、定性データとして扱われるほか、A/Bテストで得られた結果の一部も定性データとして扱われることもあります。
 「ユーザーがなぜその行動をとったのか」を中心に調査を行うため、よりユーザーの寄り添った具体的な改善案を検討することができます。

定性データは数値ではないため、同じチーム内でも見方によっては認識が異なる場合があります。
そのため意見がわれてしまうこともありますが、それだけ改善ポイントを多く洗い出しやすいというメリットにもなります。
また、定量分析では多くのサンプル数が必要となりますが、定性分析ではユーザーの心情を具体的に調査できるため、少ないサンプル数でも一貫した傾向をつかみやすくなります。
 
 
定量分析と定性分析は、言葉は似ていますが分析の内容は大きく異なります。
まずは定量分析は数値、定性分析は心情をもとに分析する、ということを念頭においておきましょう。
どちらの分析も、よりよい商品やサービスを提供していく上で欠かせません。
 特にWeb担当初心者の方は改善を行う際にどこから手をつけていいか迷ってしまいがちですが、定量分析で得られたデータと定性分析で得られたデータを整理して可視化してみると、原因を見つけやすくなります。
そのうえで仮説検証としてユーザーテストを繰り返すと、ただやみくもに改善案を検討するよりも効率的に結果を出すことができます。

まずは両分析でどのような分析が可能化を把握して、データを揃えることから始めましょう。
 
 
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