分析は毎月せずにデータを溜めて行う

おはようございます。
昨日は1年分のアクセスデータを分析していました。アクセス数が月10,000件に満たない中小企業の生産財のWebサイトでは１～2か月程度のアクセスデータでは少ないのです。これでは個別ページの分析ができないことがほとんどです。集客活動を行いデータを溜める。一度、方針を決めたら腰を据え集客に取り組み、データを溜めてから検証に臨む必要があります。途中でふらふらして方針を変え、継続性のない集客をしては一貫性のないデータになり分析が困難になります。

毎月分析する必要はない

月ごとにアクセスデータを集計し、対前月比で分析を行っても労力がかかるばかりで有益な分析が行えるとは限りません。毎月の詳細な分析が無駄だとは思いませんが、中小企業のWeb担当者が優先的に取り組むべきことではありません。実際、生産財のWebサイトでは月々のデータに大きな差が生まれることはほとんどありません。とはいってもWeb担当ならコンバージョンが気になるはずです。そしてコンバージョンの増減に一喜一憂しがちです。しかし、コンバージョンはセッション数に比べ数も少なく、季節要因や景気動向による変動幅が大きく、短い期間で分析してもほとんど意味がありません。

定点観測は異常の早期発見が目的

そういいながら、私はこまめにアクセスデータをチェックしています。・・・・卑怯ですね（笑）。でも分析はしていないんです。それはWebサイトに異常がないかチェックするためのものです。ざっとデータを見て異常がなければチェックは終了。いつも通りを確認するだけです。そしてまれに大きな変化が現れる時があります。その時は原因を探し、クライアントに報告し、必要であれば対策を講じます。まあ、これまでの経験では想定外の異常が発生する確率はかなり低いのが実感です。

仮説を元にアクセスデータを分析する

貴方のアクセス解析は砂浜でダイヤモンドを探すようなものかもしれません。アクセスデータをしらみつぶしに分析し、課題やアクセス傾向の変化を見つけていくのは効率も悪く、難易度の高い解析方法です。それよりも、仮説を元に分析する方がはるかにアクセス解析はシンプルで簡単になります。仮説があれば、分析ポイントも事前に決まります。思った通りのデータが出れば仮説が正しかったことが証明されます。そうでなければ、なぜ予想とズレたのか考察し新たな仮説を立て検証していけばいいのです。骨太の分析はじっくりデータを溜めて最低でも半年・1年のスパンで仮説を元に行うものです。

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