どうも、鈴木です。

 

今回はデータ解析についてお伝えさせていただければと思います。

 

データ解析はサイトを運用していく上で欠かすことができないスキルであり、マーケッターと呼ばれる人たちの多くは、このスキルに最も注力を捧げます。

 

それほどデータというものは重要であり、データからほとんどの答えを導き出すことができるのでこのスキルを身につけているかそうでないかで、成功するためのスピードが大きく変わってきます。

 

さらに、データ解析を身につけることでホームページやブログなどのあらゆる部分を強化することができたりするので、その事についても今回お伝えさせていただければと思います( `ー´)ノ

 

 

データ解析を行う理由

 

データ解析を行う理由としては以下のような理由があります。

 

データ解析を行う理由
・市場を知るため
・戦略を練るため
・目標を明確にするため

 

これらの理由があるからこそデータ解析は必要なのです。

 

・市場を知るため

データ解析が必要な理由の一つ目としてあるのが市場を知ることができるからです。

 

何かビジネスを始める際に、自社の商品やサービスが全く受け入れられないような市場に対して広告を出し続けたとしても商品が売れることはありません。

 

例えば、自社が女性用の化粧品を扱っているのに、男性に対していくらアプローチをかけたとしても商品を販売することができないと思います。

 

このように、まず自社の商品やサービスがどの市場に受け入れられるのかを明確に分析する上でデータ解析が必要になります。

 

・戦略を練るため

データ解析が必要な理由の二つ目としてあるのが戦略を練るためです。

 

どのような市場で戦っていかなければならないのかというのを一つ前の段階(一つ目の理由)で把握することができたのであれば、それを叶えるための戦略を練る必要があります。

 

例えば、化粧品が売れる層が女性だと判断できた後に、

 

何歳の女性に最も売れるのか?

普段は何をしている人なのか?

化粧品にいくらぐらい費用を使っているのか?

 

といったデータを集めていくことによって、自社の商品やサービスが最も販売しやすい環境を見つけ出すことができ、そこに対してアプローチをかけていくことができるようになります。

 

がむしゃらに広告を出して、手当たり次第アプローチをかけるよりも、元々自社の商品に興味を持っていそうな人をターゲットにしていくことで、広告をかける費用を削減することができ、なおかつ成約率の高い人を集めることができます。

 

このように、データ解析を戦略に加えることでより明確な戦略を立てることができます。

 

・目標を明確にするため

データ解析を行う三つ目の理由としてあるのが目標を明確にすることができるという点です。

 

上記で市場も見極めることができ、戦略も決まったのであれば、次にその目標を叶えるための力としてデータ解析が必要になります。

 

いくら市場を見極めて、戦略が決まっていたとしても実際に活動をしてみると誤差が出てくることかほとんどです。

 

その誤差を埋めていくためにも、各所に目標を設けて、その目標を一つ一つ叶えていくことがビジネスを成功させていく上で必要なことになってきます。

 

その目標を立てる上でデータ解析が必要になります。

 

理想だけを掲げて目標を決めたとしても、現実に達成することができるかということはわかりません。

 

ですが、目標にデータ解析を含めることによって

 

「何をしたらいいのか?」

「どのようにすれば商品が売れていくのか?」

 

といったことをデータから見極めることが出来るので、具体的な目標を立てることができます。

 

これらの理由があるからこそデータ解析は、ビジネスを行っていくうえで欠かすことができないものとなっています。

 

どのようなデータを集めるべきなのか?

上記では、データ解析を行わなければならない理由についてお伝えさせていただきましたが、次に「具体的に何をすればデータ解析を行うことができるのか?」についてお伝えさせていただければと思います。

 

まず初めに、お伝えさせていただくことがあるのですが、データ解析において明確に決められた方法はありません。

 

データ解析の方法は人それぞれで、その人の商品やサービスに合わせて集めるデータを変えていかなければなりません。

 

ですが、多くのビジネスモデルに共通する部分があり、今回はその部分についてお伝えさせていただければと思います。

 

どのようなデータを集めるべきなのか?
・目標に直結するデータ
・目標を叶えるためのデータ
・市場が見えるデータ

 

これら三つのデータの種類を集めることによって、ほとんどのビジネスモデルのデータ解析を網羅することができるようになります。

 

・目標に直結するデータ

データ解析を行うときに、まず分析していただきたいのが、目標に直結する部分のデータ解析です。

 

目標に直結するデータとはどの部分かと言いますと、提供している商品やサービスを販売するページの部分(ショップ)のことをいいます。

 

データ解析と聞いた時に、集客部分(ホームページやブログなど)の数値をはじめに分析しがちなのですが、 最初に集客部分のデータ解析を行ってしまうと、集客率が上がったとしても成約率が決まらないという状態に陥りやすいです。

 

いくら集客ができたとしても、最終的な目標まで進んでくれなければ集客をする意味がなくなってしまうので、まずは、最終的な目標の部分を強化する事をオススメします。

 

調べる項目としては

・コンバージョン率

・ PV数

・コメント数

 

一つ例を挙げさせていただくと、あなたがネットショップを運営しているのであれば、ショップに来てくれた人の数(PV数)、商品ページを閲覧して購入まで至ってくれた人の割合(コンバージョン率)、商品ページにコメントくれた人の割合(コメント数)などを調べることで分析を行うことができます。

 

これらのデータの収集は外部から解析ソフトを加えることで行うことができますし、ショップを運営されているのであればショップ自体に解析ソフトが入っている場合がほとんどですので、そのソフトを活用することで収集することができます。

 

・目標をかなえるためのデータ

目標を叶えるためのデータとは、 実際に商品を購入してくれそうな人を判別するためのデータ解析だと思っていただければと思います。

 

上記であれば、商品販売ページまで進んでくれている人たちに対してのデータ解析なのですが、この部分ではその前段階である、そのページまでに至る人たちを選定していくためのデータ解析になります。

 

この部分は、主にホームページやブログなどの教育部分にあたり、この部分でいかに反応を得ることができるかによって商品販売ページを訪れた時の成約率に大きな違いが出てきます。

 

例えば、ブログの記事をよく読んでくれている人であれば、元々そのジャンルに対して興味を持ってくれている人の可能性が高いので、その人たちが最終的な目標までたどり着くための導線が本当に機能しているのかを確認することで成約率を高めることができます。

 

このようにデータから教育部分を強化していくことによって、見込み客になり得る人たちに対してアプローチをかけ、成約までの明確な導線を生み出すことができるようになるのでこの部分のデータ解析も重要になってきます。

 

調べる項目としては

・サイトのPV数

・ページのコンバージョン率

・ページの離脱率 

 

などを調べることで解析を行うことができます。

 

一例を挙げさせていただくと、ブログを運用していてそのブログを見られた時にどれぐらいの人達が商品販売ページまで来てくれるのか(ページのコンバージョン率)、ページを見てくれた人の中で途中でページから離脱してしまった人の割合(ページの離脱率)、記事全体の PV 数などを分析することによって、 明確に記事の中で改善しなければならないポイントを見つけ出すことができるようになります。

 

・市場が見えるデータ

市場が見えるデータとは、広告や SNS で拡散する際に必要となるデータだと思っていただければと思います。

 

一つ目のデータ解析では、最終的な目標達成のためのデータ解析を行い、二つ目のデータ解析では、最終的な目標までの道筋のデータ解析行い、三つ目のデータ解析では、そのルートに乗ってくれるような人たちのデータ解析を行っていきます。

 

この作業を行うことで、最も費用がかかってしまう広告費を抑えることができ、明確にターゲットとなっている人たちに対してアプローチをかけることができるようになります。

 

調べる項目としては

・ SNS の機能部分(いいね数、チャンネル登録者数など)

・ターゲットとなる人たちのデータ(年齢、性別、労働形態、趣味など)

・ 最も利用しているもの(スマホ、雑誌、テレビ、新聞など)

 

などがあります。

 

この解析で重要となってくるのは、具体的にターゲットとなる人を想像することで、自社の商品のターゲットとなる

 

「平均的な人はどういう人なのか?」

 

というのを明確に想像することができれば、その人に対してアプローチをかけるような改善を行うことで成約率の高い人を集めることができます。

 

ですので、広告費を抑えて収益を上げていきたいとお考えなのであれば、この分析は必須となってきます。

 

このような手順でデータ解析を行うことで目標達成までの明確な道筋を生み出すことができます。

 

オススメの解析ソフト

最後にオススメの解析ソフトについてお伝えさせていただければと思います。

 

解析ソフトとは、データ解析を行う際の元となるデータを収集するためのソフトであり、このソフトを様々な媒体に導入することでデータを集めることができるようになります。

 

サービスによってはデータ解析機能が元々付いているものはあるのですが、外部から導入する解析ソフトの方が品質がよく求めているデータを集めることができる場合が多いので解析ソフトを選定する際の参考にしていただければと思います。

 

オススメその1 Googleアナリティクス

最もオススメさせていただいているソフトとして「Googleアナリティクス」というものがあります。

 

こちらのソフトは無料で利用することができ、幅広いデータを収集することができるので、このソフトを導入しておくだけでデータ解析に必要なデータのほとんどを収集することができます。

 

さらに、このソフト自体が Google から提供されているものになっているので、様々な媒体と提携することができるので、何か新サービスが出た時にGoogleアナリティクスを活用しているとすぐに連携させることができます。

 

オススメその2 Jucer

次にオススメさせて頂いているのがJucerと呼ばれるソフトになります。

 

このソフトは Google アナリティクスと同様にデータ解析を行うことができるのですが、このソフトの最大の特徴としてあるのが、集めたデータをわかりやすく表示してくれるところです。

 

 AI を活用することにより収集したデータを基にペルソナを作成してくれるので、どのような人に利用されているのかを一目で把握することができます。

 

データ解析を始めて行う方にお勧めのソフトです。

 

オススメその3 マウスフロー

マウスフローはデータ解析に加えてある機能が備わっている解析ソフトとなっています。

 

その機能が何なのかといいますと、それは、ヒートマップ機能が付いています。

 

ヒートマップ機能とは、見てくれた人たちがページの中で、どのような行動をしてどこまで見てくれているのかというデータを色によって表示してくれるような機能となっています。

 

この機能を活用することでページの中で離脱が多いタイミングや目標とする所まで見てくれているのかを把握することができるので、ページの改善を行う際に役に立ちます。

 

料金は多少かかってしまうのですが、それ以上の価値がある解析ソフトになっています。

 

データ解析は継続が必要

データ解析を用いてビジネスを成功させていく上でやらなければいけないこととしてあるのが、継続して改善を行い続けることです。

 

時代とともに変化し続けるユーザーの考え方に対応させていくためには、定期的なメンテナンスが必要となり、そのメンテナンスを繰り返し行い続けることができた基盤だけが残るような時代にもなっています。

 

年々ネットを活用したビジネスは増え続けており、そのライバルの中で勝ち抜くためにはデータ解析の知識に加え継続して行う力というのも必要になってきます。 

 

ですので、これからデータ解析を本格的に導入していきたいとお考えなのであれば、継続的に解析するとともに、改善を行い続けることができる環境も整えていくことをオススメします。

Author

大学卒業後、就職するも働き方に疑問を感じ、1年で会社を退職し個人ビジネス支援サイト「ビジトレ」を立ち上げた当サイトの管理人。 現在は、「個人ビジネスコンサルタント」として、個人で頑張る人達の支援活動をさせていただいております。

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