サイト分析

こんなお悩みはありませんか？

生成AIによるサイト分析で
顧客体験向上とマーケティング効果の最大化

サイト分析の流れ

1　ヒアリングとKPIの設定

まず、クライアントの課題をヒアリングします。例えば、「売上が落ちている原因を知りたい」といった課題を解決するための指標（KPI）を設定し、それをどのようにモニタリングするかを考えます。データがサイト上で取得可能かどうかも確認します。

KPIを設定する際は、そのKPIを改善することで実際に売上の向上につながるかどうかを考慮しましょう。なぜなら、一般的な分析ツールで確認できる訪問数やページビュー数をKPIとして設定した場合、それが直接的に売上の向上に結びつかない可能性があるからです。

企業のビジネス指標例

• ECサイトの場合：コンバージョン数（CV数）、F2転換率、会員登録数など
• 申込サイトの場合：お問い合わせ数、資料ダウンロード数、申込数など
• 購買が直接行われないサイトの場合：直帰率、回遊率、再訪率など

2　全体概要の把握

一定の期間を設定し、その間の売上合計やセッション数、コンバージョン率（CVR）などの推移を確認して、データからサイト利用全体の概要を把握します。ただし、これらの指標だけでは具体的な施策につながる示唆を得るのは難しいため、次の工程に入っていきます。

3　セグメントごとの「差」の把握

セグメントごとに様々な指標を分析し、KPIに影響を与える要因を特定します。同じ期間内でセグメントごとの差を見つけることで、数値の増減の原因、つまり課題や施策のヒントを見つけることができます。
例えば、「売上金額」という一つの指標だけを見ても原因はわかりにくいですが、「地域」「日付」「商品カテゴリ」などの切り口で売上を分けて比較することで、どこに差があるのかが明確になります。

• 切り口の例：日付、地域、商品カテゴリ、ユーザー属性、サイト行動など
• 数値指標の例：売上金額、ページビュー数、ユニークユーザー数、コンバージョン率など

4　仮説立案と施策検討

結果の数値だけをみても、施策につながる場合は少ないです。セグメントごとの「差」が見つかった後、その要因を考え、仮説を立てます。例えば、顧客視点に立って「なぜユーザーはその行動をとったのか？」を考えます。そして、「その行動を取らないユーザーに行動を変えてもらうにはどうすればよいか？」を検討します。

Sprocketでは、生成AIと独自のノウハウで、顧客視点の施策の立案や企画をサポートします。

5　施策実行と検証

考えた施策を実行し、再度データを確認して効果を検証します。ユーザーに施策を当てた上で、その反応データから、ユーザーの行動変容の要因を検証します。このような試行錯誤を繰り返すことで、施策の精度を高めていきます。