永松貴光「アクセス解析によるWebサイト改善術」 - oikoの読書ノート

永松貴光「アクセス解析によるWebサイト改善術(2009)

アクセス解析によるWebサイト改善術~問題解決モデル30

評価

★★★☆

ひとこと

Google Analyticsの使い方のような様式ではあるが、
使わない人にも役立つようなまとめ方になっている。
基本的なことだが、迷った時に立ち戻るには良い本だと思う。

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分類

• 電子通信
• 単行本

目次

1. ウェブマーケティングの基礎知識
   1. インターネットユーザーの購買決定プロセス
   2. インターネットを利用した集客手法
   3. SEOによる集客手法
   4. 検索連動型広告による集客手法
   5. サイトへの集客から成約までのプロセス
   6. サイトの目的を明確にして費用対効果を検討する
2. アクセス解析とサイト改善の基礎知識
   1. アクセス解析ツール／サービスの進化
   2. アクセス解析の目的とは
   3. 【フェーズ１】サイトの目的と情報の見せ方を整理する
   4. 【フェーズ２】現状分析をする
   5. 【フェーズ３】改善アクションを実施する
   6. 【フェーズ４】解析レポートから効果を測定する
3. ウェブマーケティングで必須の４つの視点
   1. ウェブマーケティングの３Ｃの視点
   2. ウェブマーケティングの４Ｐの視点
   3. ウェブマーケティングのSWOT分析の視点
   4. ウェブマーケティングのUSPの視点
   5. PDCAサイクルでサイトを改善する
4. Google Analyticsを使った基本的なアクセス解析術
   1. Google Analyticsのアカウントを設定する
   2. Google Analyticsで目標を設定する
   3. Google Analyticsの構成
   4. マイレポートを確認する
   5. ユーザーを分析する
   6. トラフィックを分析する【その１】サイトの利用状況とコンバージョン
   7. トラフィックを分析する【その２】検索エンジン
   8. トラフィックを分析する【その３】キーワード
   9. コンテンツを分析する
   10. コンバージョンを分析する
   11. アクセス解析でよりよい結果を出すためにネットビジネスのPDCAサイクルを実践する
   12. 【事例】たるみ・しわコーポレーションのPDCAサイクルの概要
   13. 【事例】PLAN：サイトの設計
   14. 【事例】DO:サイトの検証
   15. 【事例】CHECK：サイトの検証
   16. 【事例】CHECK→ACTION：注文が全くないパターン
   17. 【事例】CHECK→ACTION：注文があるパターン
   • コラム：Chapter5～Chapter8を読む前に
5. ユーザー分析から行うサイト改善術
   1. ユーザーの分析／改善の基本
   2. 【モデル01】トップページを見直して新規ユーザーの平均ページビューなどを増やす「ユーザー」事例１
   3. 【モデル02】トップページを見直してリピーターを増やす「ユーザー」事例２
   4. 【モデル03】キャンペーンページを見直してリピーターの訪問頻度を上げる「ユーザー」事例３
6. トラフィック分析から行うサイト改善術
   1. トラフィックの分析／改善の基本
   2. 全ての参照元の分析／改善の基本
   3. 【モデル04】折り込みチラシの見せ方を変えてサイトへのアクセスを増やす「全ての参照元」事例１
   4. 【モデル05】費用対効果の高い参照元に広告予算を集中する「全ての参照元」事例２
   5. キーワードの分析／改善の基本
   6. 【モデル06】効果の出ているターゲットセグメントに対してSEO対策を強化する「キーワード」事例１
   7. 【モデル07】効果の出ているターゲットセグメントに対して商品およびSEO対策を強化する「キーワード」事例２
   8. 【モデル08】コンバージョン率の高いキーワードを強化してコンバージョン数を増やす「キーワード」事例３
   9. 【モデル09】主要検索エンジン経由のキーワードを変更してコンバージョン率を上げる「キーワード」事例４
   10. SEOの分析／改善の基本
   11. 【モデル10】競合の高いキーワードからニッチキーワードに変更してSEO対策を改善する「SEO」事例１
   12. 【モデル11】ランディングページを見直してSEO対策を改善する「SEO」事例２
   13. 検索連動型広告の分析／改善の基本
   14. 【モデル12】グループ分けしたキーワードを見直して検索連動型広告の費用対効果を高める「検索連動型広告」事例１
   15. 【モデル13】キーワードを見直して検索連動型口腔の費用対効果を高める「検索連動型広告」事例２
   16. 【モデル14】ランディングページを見直して検索連動型広告の費用対効果を高める「検索連動型広告」事例３
   17. 【モデル15】特定のキーワードの検索連動型広告の出稿を中止して費用対効果を高める「検索連動型広告」事例４
7. コンテンツ分析から行うサイト改善術
   1. 上位のコンテンツとコンテンツの詳細分析／改善の基本
   2. 【モデル16】ユーザーによく見られているページのアクセス数を増やす「上位のコンテンツ」事例１
   3. 【モデル17】重要なページのナビゲーションを見直して誘導ページのクリック率を上げる①「上位のコンテンツ」事例２
   4. 【モデル18】重要なページのナビゲーションを見直して誘導ページのクリック率を上げる②「上位のコンテンツ」事例３
   5. 【モデル19】キャンペーンページのコンテンツを見直して平均ページ滞在時間などを改善する「上位のコンテンツ」事例４
   6. 【モデル20】ウェブマーケティングの手法を見直してキャンペーンページの直帰率を下げる「上位のコンテンツ」事例６
   7. 【モデル21】ウェブマーケティングの手法を見直して商品詳細ページの平均ページ滞在時間などを改善する「コンテンツの詳細」事例１
   8. 【モデル22】重要なページの付加価値を高めて平均ページ滞在時間などを改善する「コンテンツの詳細」事例２
   9. 閲覧開始ページの分析／改善の基本
   10. 【モデル23】重要な閲覧開始ページのコンテンツを見直して直帰率を下げる「閲覧開始ページ」事例１
   11. 【モデル24】ビジネスの仕組みから見直して重要な閲覧開始ページの直帰率を下げる「閲覧開始ページ」事例２
   12. 【モデル25】重要な閲覧開始ページのコンテンツを見直してページビューを増やす「閲覧開始ページ」事例２
   13. 離脱率の分析／改善の基本
   14. 【モデル26】重要なページのナビゲーションを見直して離脱率などを改善する「離脱ページ」事例１
   15. 【モデル27】ハブページのコンテンツを見直して離脱率などを改善する「離脱ページ」事例２
8. コンバージョン分析から行うサイト改善術
   1. コンバージョンの分析／改善の基本
   2. 【モデル28】注文フォームの起点となるページのナビゲーションを見直してコンバージョン数を増やす「コンバージョン」事例１
   3. 【モデル29】注文フォームの必須項目を見直してコンバージョン率を上げる「コンバージョン」事例２
   4. 【モデル30】注文フォームの入力項目を見直してコンバージョン率を上げる「コンバージョン」事例３
9. アドバンスセグメントを利用したサイト分析術
   1. アドバンスセグメントでできること
   2. 基本的な操作とポイントその１：デフォルトで設定されている新規ユーザーでセグメントする
   3. 基本的な操作とポイントその２：セグメントを自由に追加する
   4. コンバージョンに結びついたユーザーが見たコンテンツの傾向を分析する
   5. サイトに興味を持ったユーザーの傾向を分析する
   6. Yahoo!検索経由でコンバージョンに結び付いたユーザーの傾向を分析する
   7. SEO対策をしているキーワードで来たユーザーの傾向を分析する
   8. サイトのターゲットと合っている属性の新規ユーザーを分析する
   9. サイトに来てすぐに商品を購入した新規ユーザーを分析する
   10. サイトを１分以上見ていたユーザーの傾向を分析する
   11. トップページ以外から来てコンバージョンに結びついたユーザーの傾向を分析する
   12. １ヵ月以内にサイトを再訪問して、コンバージョンに結び付いたユーザーの傾向を分析する
   13. 重要なページを見てコンバージョンに結びついたユーザーの傾向を分析する
   14. 重要なカテゴリのページを必ず見て、さらに５ページ以上見たユーザーの傾向を分析する

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気になる表現

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メモ-アクセス解析の４つの視点

• 1. 来訪元
     • SEO対策の結果、来訪数はどのように変わったのか
     • 新規ユーザーの獲得を目的とした今回の広告により、新規ユーザーの来訪数は増加したのか
     • 有望な潜在顧客は、どのような広告、検索キーワード、参照元から来訪しているか
  2. 入口ページ
     • トップページに来たユーザーが他のページをみることなく、退出している割合は？
     • 入口として利用されているページはどこか？
  3. サイト内ページ
     • トップページに掲載したアイコンはコンバージョンプロセスへの誘導に結び付いているか？
     • 新規ユーザー向けの「初めての方へ」ページを見たユーザーをコンバージョンプロセスへ誘導できているのか
  4. コンバージョンプロセス
     • 購入プロセスの途中で離脱せずに進んでいるのか
     • 途中で離脱しているユーザーはどのページへ行っているのか

• データを読む目的が「効果の測定」なのか、「要因の分析」なのかを意識
• 困ったときは、コンバージョンの効果から先に読む
• 効果測定の基本は、数値のトレンドをチェックすること

• ユーザー分析
  • 新規ユーザとリピーターの利用状況を調べる
  • 新規ユーザとリピーターのコンバージョンの結果を調べる
  • ユニークユーザ－数とPV数を調べる
  • 平均PV数を調べる
  • サイト滞在時間を調べる

• コンテンツ分析
  • 上位のコンテンツを調べる
  • ページ別の詳細を調べる
  • ナビゲーションサマリーを調べる

参考文献