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アクセス解析担当者に必要な「アクセス解析データへの落し込み」スキル

小ネタ

アクセス解析担当者」にはいろいろな役割があります。要件定義・設計・実装・テスト・データ出し・分析・改善施策の提案などなど、範囲を広げるととても一人では出来ません。


しかし多くの内容は代替可能です。開発の方に実装をお願いしたり、データ出しをツールで自動化したり、改善施策の提案は企画の人が考えたり。しかし「アクセス解析担当者」にしかできないことがあると思っています。そしてこの内容が「アクセス解析担当者」の価値を決めるとも考えています。


それが「アクセス解析データへの落し込み」というスキルです。これはウェブサイトの担当者(企画担当者・サイト内担当者・集客担当者)などに「こういうデータを見たい」あるいは「こういう仮説があるのだけど」という内容に対して、「アクセス解析ツールのデータを使ってどう見ればそれが分かるか」というのを説明し、実行出来るスキルです。


追記:ログデータを取得出来るツールであれば、「アクセス解析ツール」ではなく「アクセス解析データ」で出来る事も対象になります。



このためには利用しているアクセス解析ツールの仕様の理解は前提として、想像力も必要になりますし、経験を通じた引き出しの多さも重要でしょう。そしてアクセス解析の限界を把握しておく必要があります。


例えば「一人の人が見る商品の種類が多ければ多いほど、商品を購入しやすいのでは」という仮説があったとします。これをアクセス解析ツールのデータを使ってどのように実現しますか?


あるいは「商品の画像の大きさ・数・質がコンバージョン率に影響を与えているのでは」という仮説はどのようにアクセス解析ツールのデータで証明出来るでしょうか?


更に「滞在時間がここ半年で80%まで減少した。コンバージョンの数も2割減少しているが、滞在時間が原因なのか」という仮説は、アクセス解析ツールのデータで正しいか間違っているか証明できるでしょうか?


こんな質問もありえるでしょう。「商品の一覧ページから詳細ページへの遷移率が高い方がもちろん良いのは分かる。現在の数値は42%だが、何%までを目指して改善をすれば良いのだろうか。それよりも詳細からカートへの遷移率の18%を直したほうが良いのだろうか。どちらのほうが白地があるの?」


上記に対する答えを最も的確に出せる(あるいは出すべき)人はアクセス解析担当者なのではないでしょうか。仮説をアクセス解析データで表せる形に落としこみ、実際に分析をする。アクセス解析担当者の価値が発揮される瞬間です。


私自身も、日々業務や社外活動などを通じて学んでいるところです。上記のような質問を受けた時に、「的確に素早く答えられたらかっこいいなぁ!」と思うので、それを今後も目指していきたいと思います。


皆様は「アクセス解析担当者」ならではの役割についてどう思いますか?