アクセス解析データから“課題を発見する”テクニック【リクルートのアクセス解析担当者が明かすノウハウ】 という内容で第21回目の原稿がアップされました。
「課題の発見方法」について書いてみました。今回紹介したのはいわゆる王道である、「仮説検証型」の課題発見方法です。他にも課題の発見方法はいろいろあると思います。全体を俯瞰して問題点を洗い出すという方法もありますし、KGIやKPIが未達成の場合、何故か？というのを因数分解して見ていく方法などもあります。
アクセス解析における課題発見方法は、既に多くの方がオンラインで書かれていたり、書籍等で紹介されていたりしますので、特に目新しい内容はないかと思います。つまり手法に関しては結構確立されているのでは？と個人的には思っています。しかし実際にこの課題発見まで進まないケースが散見されます。つまり、ツールを入れて基本的な数値は見ているが、課題の発見というところまでいかない。
理由は大きく分けて二つあるかと思います。詳細は割愛しますが、
１）手法はある程度確立されているが、その手法自体が伝わっていない・学べていない
（あるいは学ぶための最低限必要なアクセス解析の知識が身についていない）
２）課題を探す＝売上が上がる というわけではないので、優先順位がそこまで上がらない
（成功体験を持っていない。ＰＤＣＡを回した実績や事例がない）
３）実際にやってみても「良い」「悪い」の判断出来ない
（仮説や比較が無いと判断出来ない）
あたりでしょうか。他にもいくつかありそうですが。
次回の記事では「改善方法」について話をします。地味な自分の連載らしく、派手な事例とか、コンバージョンレートが200%アップみたいな話は出てきません（笑）。どう改善を考え、それを実践し、評価するか？といった内容になるかと思います。
