こんにちは。LIGのアートディレクターの長岡です。
前回と前々回に続き、Google Analyticsを使った簡単な分析方法をご紹介します。
入門編
以前の記事を読んでいない方は、この機会にぜひ読んで参考にしてみてください。
今回のテーマは「ペルソナ」
- 皆さんは、立てたペルソナどうしてますか？
- 立てた後にキチンと検証していますか？
- 検証を元に見直していますか？
というお話。興味のある方は、ぜひ参考にしてください。
ペルソナを立ててそのままにしていませんか？
立てたペルソナをそのままにしていませんか？
Webサイト制作時に苦労して立てたペルソナ。サイトリリース後にキチンと確認して検証して、見直していますか？
検証方法は他にもあると思いますが、今回はGoogle Analyticsを利用した検証方法をご紹介します。
ユーザーの分布（年齢・性別）を分析しよう
Google Analyticsを使ってユーザーの分布を検証しましょう！
検証できる内容は、以下のとおり。
- 年齢
- 性別
ユニバーサルアナリティクスの場合
Google Analyticsのタグに、下記のように追加するだけで分析できるので、新規でサイトを制作してローンチする際は、忘れないようにしましょう！
$ ga('create', 'UA-XXXXXXX', 'auto'); $ ga('require', 'displayfeatures'); ※この一行を追加する $ ga('send', 'pageview');この検証から、サイトにアクセスしているユーザーの性別毎の年齢層が分かり、メインターゲットが見えてきます。コアユーザー層です。
まずは、この層の獲得、シェア拡大を目指しグロースさせていきましょう。デバイスを分析しよう
デスクトップPC？ スマホ？ はたまたタブレット？
デバイスの比率を把握することで、どのデバイスに向けてどんなことをすれば良いのか分析を元に具体的な施策を立てられるようになります。
ユーザーのOSや解像度、ブラウザ、スマホの機種など閲覧環境をさらに深く分析し、ユーザーの閲覧環境を分析することで、ユーザー層の分析に役立てることができます。曜日毎のアクセス数を分析しよう
ここまで、年齢・性別・デバイスを分析しましたが、何曜日にアクセスが多いのか？ 月曜日？ それとも水曜日？ 土日はどうなのか？ これらを知ることで、そのユーザー層がどんなライフスタイルなのか仮説を立てることができます。
カスタムレポートのインポートはこちら
アクセス時間を分析しよう
アクセスの多い曜日が平日なのか？ 土日なのか？
分析結果から見えてきたところで、さらにそこを掘り下げてみましょう！
1日24時間の中で、どの時間帯にアクセスが増減するのか、時間軸でアクセス数を分析してみます。そうすることで、さらにユーザーのライフスタイルが細かく分析でき、より具体的なユーザー像を仮説として立てられます。カスタムレポートのインポートはこちら
アクセスピークタイムの参照元を分析しよう
一日のアクセス状況を検証したら、次にアクセスピークタイムの参照元を分析してみましょう。そうすることで、先ほどよりもさらに具体的なユーザーのライフサイクルが見えてきます。
また、11月の「LIGブログの11月度アクセス解析と広告収入の結果」で報告しましたが、さらにそのアクセスピークを調査・検証し、参照元の分析と合わせることで、ユーザーがどのような経路を経て、サイトにランディングしているかが検証でき、上記で検証した性別・年齢の分布を元に、さらに深く検証することで、より具体的なユーザーのライフサイクルが見え、行動シナリオを検証できるようになります。平日・休日で見られているコンテンツを分析しよう
具体的なユーザー像が見えてきたら、次にそのユーザーがどんなことに興味を持ってサイトを訪問しているのか、コンテンツの分析をしてみましょう。
さらに、平日のアクセス状況、検索キーワード、参照元、ユーザーの分布を元に、平日と休日とで見られているコンテンツに変化がないか分析してみましょう。最後に検証結果を元に、ペルソナをアップデートする
最後にこれらの分析結果を元に、それまでに立てたペルソナがあっていたかどうか検証してみましょう。
立てたペルソナが間違っていた、例えばちょっと想定よりも若かったなどなど、検証結果を元にペルソナをアップデートすると良いと思います。一度作成したペルソナですが、このようにして定期的に見直して分析していくと良いでしょう。それらの分析から、ターゲットユーザーを変え「ピボット」に成功し、サービスをグロースさせた事例もたくさんあります。
まとめ
みなさま、参考になりましたでしょうか？
さまざまな角度から検証し、分析することで、ペルソナをより現実的な人物像へと具体化させることができ、その結果ペルソナに対してより具体的な施策を行なうことができるようになります。
この記事を読んでいただいた方は、ぜひカスタムレポートをインポートして分析してみてください。
それでは、また。
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