字が小さいは、画像が記事ごと出てこないので、テーマ変えた。簡単に衣替えできるっていいよね。Wordpress、思えば３年ぐらい前から使い始めた。
さて本題。２０２０年６月６日は私にとって記念日になった。カスタマーアナリティクスの解析において、ヒントがつかめた気がするからだ。
今回のリニューアルのときから、顧客を定義し、ステージを定義して園測定をすることを目指してきた。
- ウェブ解析士受講者
- ウェブ解析士に相談したい企業担当者
- ウェブ解析士の会員
の３種類の顧客に対して、ステージを設定し、講座まで見た人、とか問い合わせフォームまで見た人、などと定義してきた。
そこまではできた。ただ（もう私が口酸っぱくいってるような）どう解析すれば単純なアクセス解析を超えた解析ができるのかというところが何となくぼんやりとしていた。
ここ半年見てきてて、正直ピンと来ていなかった。ステージごとにユーザ数は見えるが、浅いステージが多くて深いステージは少ない。以上。というデータしか見えてなかった。こんなことのために多大な努力をしてたわけではない・・・
しかし・・・どうしたらわかるんだろう・・・
なてことを思いつつ、それで止まってしまっていた。マーケティング会議ではそのときそのときの課題を解決することに終始して、このような本質的なことを考えることはなかなかできない。
それが、この雇用調整助成金向け講座をつくることになり、完全にオンデマンドの上級ウェブ解析士をつくることになり、このカスタマーアナリティクスのことを思い出した。ほんと作ってもらった神谷さんには失礼なのだが、でもこの成果をちゃんと講座に生かさなかったらダメだと思った。
そして昨日あーでもないこーでもないとGoogleアナリティクスをポチポチしていた。
そう、ステージごとのセッション数やら直帰率見てもなんにもならない。ステージごとのユーザ数が最大の価値を生んでるんだから、そんなものおまけだ。でも・・・
あれそもそも、ステージが変化したことって、どうやって拾うんだ？と思い始めた。そこで多分初めて使うシーケンスによるセグメントをつかって、カスタムセグメントで設定したステージからステージへの移動を測定してみた。
結果０。なんだよわからんのか。
でも、なんで０なんだよ、しょうがねえなと思いユーザーにしてみると・・・
数字が出てきた。これはつまり指定した期間にステージが変化したユーザーだ。
それで記事を見ると、どの記事が態度変容させたのかがわかる。おおこの記事態度変容に貢献してるのか、とか、この記事は集客に使えてるんだな、とか。
これが大事なんじゃないだろうか、という発見ができた。こうなると直帰なんざどうでもいい。
まだ、発見があるのか。これだからウェブ解析は面白い。
なんて思った６月６日だった。カスタマーアナリティクス記念日。やっと清水誠さんが伝えようしてたことの一部だけでも伝えられるよ。