仮説検証のないアクセス解析をする暇があったら

もうこれは3年以上ずーっと起こっている現象なのですが、Web関係の人が起こす偉大なる勘違いのひとつに

「アクセス解析をすれば、課題が見つかって次の一手を打てる」

というものがあるような気がします。
今日は、そんなお話を少しばかりしてみようかなと。

アクセス解析が、教えてくれるもの

アクセス解析は、言うまでもなく利用者の足跡を知るための手段（の1つ）です。
これはこれで意味のあることです。

• 現状、どこから人が入ってきて
• 現状、どいういう行動をして
• 現状、どこから出て行ったか
• 現状、誰が最終的なCVをしてくれたか

といった行動の軌跡がちゃんと数値データで得られます。

が、その一方でアクセス解析では決して判らないことも山ほどあります。

• 来訪者は、満足してページを見ているのか、それとも不満を持ってページを見てるのか
• 今来ている来訪者は、それ以前にどんな前提条件を持っているのか
• コンバージョンしなかった人は、なぜ逃げていってしまったのか

※そもそも現在来ている人のデータのみじゃ話にならない、という根本的な問題もありますが、それはとりあえず置いておこうと思います。

・・などなど挙げていけばキリがありませんが、人間の足跡だけを見てもその人となり、心の内側がわからないのと同じで、アクセス解析だけやっていても正しいユーザ像・来訪時の心理は見えてきません。
（せいぜい、キーワードから類推する程度）

例えば、ですが直帰率が80%という数字1つをとっても

• ターゲットがきちんと絞られたつくりで、それが機能しているから、直帰率が高い（何も悪くない）
• 単純に画面が悪い
• ターゲット設定が間違っている（画面以前の問題）
• 商品が悪い（どうしようもない）

のどれにでも解釈ができ、なおかつその裏はアクセス解析からは取れません。

だから、仮説検証中心のアクセス解析

なのでただひたすらゴリゴリと長時間ログ解析を深堀しても、得られるものはたかが知れている、と思います。
（※異論はあるかもしれませんが、データ解析のためのデータ解析に意味がないという意図で書いています）

にもかかわらず、毎日のようにGoogle AnalyticsやSiteCatalystのデータとにらめっこして、PVが増えたとか、直帰率が上がった下がった、みたいな感じでデータを見ている人（会社）って結構多いな、って思う瞬間もあるわけで。

そんな状態になるのを避けるためには、意識的に小さな施策を行ったり、その他の調査データと併せて解釈をしてみたりするのがおすすめ。

例えば、トップページに来ているバナーを女性向けと男性向けに50% / 50%でA/Bテストをしてみれば、サイトのデザインや訴求の方向性が多少なりとも見えてきます。

これは、仮説にデータが紐付いているから。

仮説～検証のプロセスには、明確な目的があるので、圧倒的に意味のあるナレッジをもたらしてくれます。

また、こういう見方をすれば見たいデータ・指標が明確なので、時間も短くてすみます。
（DB連携してデータを集めても、システムに問題がなければ30分で充分）

とりあえずデータが目の前にあるために、つい飛びつきやすいアクセス解析ですが、それが必ずしもいい方法だとは限りません。

データありきで考え、データに振り回されてしまっては本末転倒。

あくまで施策を回し、検証を進めてサイトを発展させるのがメインで、その1つのデータ源としてアクセス解析を使うということを理解している企業ほど、上手くいっているなーとおもうこの頃です。

※あ、ちなみに健康診断的に定期的にPVなどの指標を見るのは、それはそれで必要だと思います。

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