データ分析からのPDCA 成果を上げるための改善策の考え方
WEB成功の絶対方程式とは？
WEB成功には、"絶対"の方程式があるんです！
集客数（アクセス数）×反響率（CVR）＝WEB成功
掛け算なので、どっちかがゼロだと成果はゼロになっちゃいます。。
データ分析のPOINT
どの段階なのか？まずはこれを頭に入れておこう！！
サイト外
↓
流入
↓
回遊（サイトの中を回る）
↓
共感
↓
フォーム
↓
成果
WEBサイトの基礎的な指標データ
知ってるつもり、で実は正しく知らなかったりする専門用語。
検索クエリとキーワードの違いとは？
エンゲージメントとは？
なかなか正しく答えられない＞＜💦
データの意味合いを正しく理解してなかったら、正しい分析の
スタートラインにも立てないですね！
GA4におけるイベントとは？
言い換えると「コンバージョン」
ボタン押す、フォーム送信したり
サイトオーナーが定めたアクション。
ユーザー属性とは？
年齢や性別などの
閲覧者の属性。
EFOとは？
Entry Form Optimization
エントリーフォームに対する最適化
アクセス数の指標
何を以て集客と言うのか？
①PV
何ページ見られたか
②UU
何人に来てもらえたか
③セッション
何回来てもらえたか
CVの指標
コンバージョン率率（CVR）
ポイントは、
「どこのページでコンバージョンしたか」
流入経路の指標
①自然検索
②SNS
③外部サイトのリンク（広告含む）
④ブックマーク系
に分類される
流入経路の戦略はいかに？
それでは流入経路の指標からどのような戦略を立てるべきでしょうか？
80/100がオーガニックソーシャルで来てる場合、更に集客したい時どんな手を打つか具体例を考えました。
R）SNSで毎日投稿する
青山さん：）プロっぽくないな。こういう現状があるからこうしましょう
T）拡散してもらえるようなSNS運用していきましょう
青）響かないな
I）SNSでの拡散
青山さん）君らはプロとして成績を上げてあげたい、プロとしての発言
K）お客様の多くはSNSにいらっしゃるのでその数を増やして強化していきましょう
青山さん）そう。それが王道！
検索クエリの指標
検索クエリの指標にはNavigationl（ナビゲーショナル）、Infomationl（インフォメーショナル）、Transactional（トランザクショナル）の3つがあります。
ナビゲーショナルクエリとは”案内型”クエリとも呼ばれ、「Yahoo!!」「楽天 ログイン」など特定のサイトへ移動するクエリのことです。
インフォーメーナルクエリとはいわゆる「とは？」系のクエリで、”情報型”クエリと言い換えることができます。
「麻婆茄子 レシピ」「スカイツリー アクセス」などのように、何かを知りたいという目的の情報を調べる時に入力するクエリです。トランザクションナルクエリは”取引型”クエリということができ、商品購入や各種予約、 問い合せなどの何らかの取引や行動を目的としたクエリを指します。
日本全国の中小企業のWEBを勝たせることがガーディアンの仕事であるため、我々のSEO対策では「トランザクショナルクエリ」が主戦場となります！
それが厳しい場合はインフォメーショナルクエリの領域で「とは系」で攻めていきます。
SEOの指標
SEOの指標は以下の3つです。
①表示回数
②検索順位（掲載順位）
③クリック数
これがSEOの手順！
エンゲージメントの指標
エンゲージメントの指標には以下の5つがあります。
①エンゲージメントタイム（滞在時間）
⇒手前の画面でページを表示させてる時間（画面放置も含まれる）
②エンゲージメントセッション
③直帰率
④エンゲージメント率
⑤ユーザーエンゲージメント
⇒ユーザーエンゲージメントとはユーザーがページに訪れてエンゲージメントしてる時間、つまり、ただ開いて放置しているだけではなく、スクロールやクリックなど何らかのアクションを行なっている時間です。ゴールに持ち込めるに近い状態にあることの指標です。一方エンゲージメントタイムにはページを開いて放置している時間も含まれます。
イベント（コンバージョン）の指標
知識レベルで知っておくべし！
①自動収集（当たり前に「知っておく）
→初回訪問
→訪問回数
→画面の遷移
→広告のクリック数
→広告の表示
等々
②カスタム（戦術、キーイベント）
③拡張計測機能
④推奨
ユーザー属性の指標
①地域
②年齢
③性別
④興味関心
⑤言語
EFO（Entry Form Optimization、エントリーフォーム最適化）の指標
①遷移率（エントリーフォームにどれだけ来てくれたか）
②送信（入力完了）率
③CV数(コンバージョン数)
その他の重要指標
①インデックス数
②平均滞在時間
ユーザー行動パターンの深層理解
例1)エンゲージメントを充実させないといけないとする。
そしたら回遊を強化しないといけない！
ファネル構造の中では「リードナーチャリング」。
例2)集客もコンバージョン率（CV率）も低い場合、まずは集客から行う。
集客は出来てるがCV率が低い時はまず分析をしてどこで離脱されてるのかを知る
どの指標の数値が何を意味し、どのような改善策を策定し実施すべきなのか。
基本の方を体系化して身に着けるべし！
イベントがいまいちな時は？
共感。
リードクオリフィケーション
フォームでこけまくっている場合はフォームの改善。
では遷移率を改善するためには？
導線強化する（位置を変える、目立たせる等もひとつの手）
流入が来ない場合、どうする？
オンライン／オフライン集客を頑張る！
では、集客もさっぱり。コンバージョンも問い合わせもさっぱり。どこから手を付けますか？
「まずは集客数から増やしましょう！これだけの手立てがあります。まずはこれはできるよね？名刺活用とかね！」と提案する。
人が来ないとCVも何もない。
サイトには来て流入は増えているが問い合わせには繋がらない。
どうしたら良い？
「フォーム、共感、回遊、どこに問題があるのか分析しないといけませんね」となる。
流入〇、成果✖ということ。
つまりフォームor共感or回遊どれに問題があるか分からない。だから分析が大切。
だから指標がある。
体調悪いからとりあえず点滴はだめ。ここだという原因を突き止めて処方箋を打つ。
どのコンテンツをどのレイヤーの意図で更新して増やしたのか？
各分析をするので直すべき箇所が分かる。
エンゲージメント率とかの指標を元にパターン化できる。
非常に大切なポイント。
まとめ：分析が必要な理由
WEBサイトのCVに向けて、どこの層が〇でどこが×なのか、どれが下がり目でどれが上がり目なのかも分かる。
そのための指標となるのが分析。
各コンテンツの意図も分かってれば、「ここがダメなんだ！」と分かる。だから手が打てる。
WEBは全部データが取れるので、こういった推移も分かります！
つまり基本の型を体系化して身に付けておく、そしてパターンを認識すればCVに繋げていくことができるのです。
ガーディアンのWEB戦略ロードマップは、全てこの仕組みになっています。
人間の身体でいうと触診で癌の診断ができるようなもの。WEBではサイトの成績を上げることもできるようになるということを示します。
視線誘導もエンゲージメントにとって大事なんです。
基礎的な指標データをちゃんと知っているから設計ができるのです。
参加者の
コメント
堀田 大渡
＊コメント＊
勝てる資格を持ったサイトを作るためには様々な指標をクリアしていかなければならないとともに、
各指標にはそれぞれに深い意味があり、そして流れがあるのだと知りました。
これまでサイトを見るにあたってユーザーの行動パターンに対しての指標を考えてみるということが出来ていなかったため、
勝てる資格を持ったサイトを作るためにも、まず基本的な指標の数値が何を表しているのかを考えながら、分析をしっかりと行なって見ていこうと思います！
＊コメント＊
谷口 かなこ
＊コメント＊
今回もやはり基本的な言葉でも、なんとなくで捉えて知っている気になっていたところから、きちんとそれぞれの言葉の意味を捉えてからスタートとなりました。
その上でそれぞれの指標を考えていったので理解が深まりました。
ですが、実際にすぐ使えるかというと全く深層理解まできちんと及んでおらず、復習必須ですので、資料も見返したいと思います。
逆算・逆算・逆算で川上にさかのぼっていくと設計にたどり着くとう、今の自分からするとすごいとしか言いようのないお話でしたが、
だからこそうまくいかなかった時の原因がどこかピンポイントで当たりが付けられるというのももう納得の一言でした。
＊コメント＊
齋藤 圭亮
＊コメント＊
WEBのプロとしてお客様のサイト成績を上げるために超重要な回です！
そして流石WEB学校、青山さん！単なるデータ指標の解説ではなく、マーケティング・設計思考に基づいた体系化をして教えていただきました。
基礎的なデータ分析は体系化、パターン化でき、お客様の課題や悩みを知ってパターンに沿って分析をして、そのパターンに最適な改善策の提案・実行まで道筋が見えました！
SCSCのコンセプトである成果を上げるホームページをより高度に実践するために学びを深めていきます！
＊コメント＊
河原田 ゆきえ
＊コメント＊
実は苦手というか、業務でほとんどちゃんとやったことない領域なのです＞＜💦
PDCAを回し、WEBサイトで成果を上げるための改善策って、運用フェーズで実際にお客様とコンサル隊がやることでもあり、自社のWEB活用でも成功していかないといけないので、ちゃんと学んでおかないとマズい！と思い、参加しました。（毎回参加してますが）
超大事なのが、「それがどの段階で、どこに問題があるのか」ってこと。
それを正しく見極めるために、各数字の見方、各専門用語の正しい意味、それをどう見るべきなのかをちゃんと知らないといけないってことだと、あらためて実感。
WEB成功を成すための施策を行うのは、身体の不調を治すようなもの。
ためにも、ちゃんと検査して、各数値が示す意味を知らないと、正しい診断ができず、正しい治療もできず、結果病気が治らないってことですもんね！
どういう意図を以て設計するのか、それは欲しい結果に辿り着かせるためですが、そこに正しく向かっているかを測る計測器のようなものがGA4であり、サーチコンソールである。
計測ツールを正しく使いこなせないと、正しい判断もできない。
分析は奥が深いので、ちゃんと日々実践して身に付けなきゃな、と思いました。
＊コメント＊
森田 惟之
＊コメント＊
網羅的に学習をしました。
最後に、それらを使って実際にサイトの問題に対してどのようにアプローチをするのか
さっそく学んだことの活かし方のさわりを体験し、
実際のサイトでデータを見たいと思える回でした。
また、体系化によりみんなが出来るようになる、という未来が見えました。
＊コメント＊
土清水 光琉
＊コメント＊
初めに、WEB分析の際の基礎的な用語の確認があったのですが、分からない単語が多く、自分はまだまだWEBを分析するための基礎的な知識が足りていないことを認識しました。これから、ガーディアンで働いていくためにも、今日知ったことも含めてWEB知識の学習をしていきます。
そして、WEBの分析の仕方と見方を抑えられていれば、結果が出ていない時に、それはファネル構造などと見比べて、どう改善していくかの解決策をもらえるということを知りました。
さらに、その解決策は体系化していくことが可能であり、経験として貯めていくことで、こうなったときはこうするといった判断が素早くできるのだと解釈しました。
また、自分の発言の部分では、前提の部分を抜かして発言や、知ったことを即活かしていく意識が足りていない発言が多かったと全体を通して感じたので、日常からこういった部分を鍛錬していきたいと思います！
＊コメント＊
廣澤 あやな
＊コメント＊
設計について日常的に触れることがあるので、こうして自分の知識不足に気づいた瞬間を大切にその場で習得していけるように取り組みます！
＊コメント＊
小川 みき
＊コメント＊
「勝てるサイト」とするため、サイト分析に必要とする基礎的な指標データとは。
またその各指標データの要素は何か。
脳停止しそうになりながらも、青山さんの言葉を聞きながらこれまで教えていただいたことが一つ一つながっていきます。
WEB学校以外のシーンでも学ぶ機会はたくさんあり、それを取りこぼしているのは勿体無いなと反省です。
うまくいっていないことには必ず原因があります。
日常業務においても同じことが言えますが、きちんと体系化していれば改善策は見出せ、解決の道は開けると言うこと。
また基礎単語の意味までしっかり理解し、次の学びに繋げていきます。
＊コメント＊
池内 大翔
＊コメント＊
初めに教えていただいた、WEB成功の絶対方程式は、これからの仕事を行う上で絶対に忘れないようにします。
そして今回のメインであるデータ分析のポイントとWEBサイトの基礎的な指標データの部分では、知らない言葉や意味の理解があやふやになっているものがありました。
今回のWEB学校で教えていただいたことは、まずインプットできたと思うので、今後は具体的な成果を上げるためのアドバイスをすることを想定しアウトプットしたいと思います。
基礎的な指標データに対して、どの指標が何を意味するのか、求めたいものに対してどのようなデータを使えばよいか、といった頭を使うことが今回自分の中でできていないと実感したのでまずは復習をして、基本のパターンを自分の中で体系化できるようにしたいと思います！
＊コメント＊
ZAW MIN OO
＊コメント＊
データ分析のＰＤＣＡについての学びでした。
最初にＷＥＢサイトの基礎的な目標データについて話しました。毎日見ていた、耳に入っていた言葉の意味、定義、
言語化をみんなで行いました。ただ前と同じく、わかったきになっていただけで、実は言語化または意味と定義の
アウトプットはできませんでした。
検索クエリの指標に関しても全然思わなかった回答でした。青山さんがまとめた回答を見るとそうだね、そうだねとなりました。
毎日自分たちも何かを検索するときの方でしたが、それでも気づいていませんでした。
SEOの指標の意味や定義ももかなり難しかったです。エンゲージメント指標のuser engagement activitiesに関してもすごく勉強になりました。
色々と基礎的な指標データですが、かなりもずかしかったです。
集客ができても、コンバージョン数が少ないときどうするのか？分析もすごく勉強になりました。
＊コメント＊
鈴木 はるな
＊コメント＊
今回は、データ分析からのPDCAで成果を上げるための改善策の考え方について教えていただきました。
データ分析のPOINTやWEBサイトの基礎的な指標などWEBの専門用語の確認がありましたが、業務では触れていない部分。初めて聞く言葉ばかりで、ほとんど答えることができませんでした。
WEBの業界にいる以上は最低限知っておかなければいけない内容だと感じました。
知らない言葉が出てくると発言することすらできないので、言葉の意味を一つ一つしっかり理解したいと思います。
＊コメント＊
岡部 ちよ
＊コメント＊
・「WEB成功の絶対方程式」や「各指標の意味と改善策」の説明は、WEBサイトの仕組みを理解する上でとても勉強になりました。
・各指標の意味を理解することで、WEBサイトの問題点を特定し、より効果的な改善策を立てることができることがよく分かりました。
・ユーザーがWEBサイト内でどのような行動をしているのかを可視化することで、よりユーザー視点に立った改善を行うことができるという点が印象的でした。
・各指標に基づいた具体的な改善策が提示されており、すぐにでも実践できそうな内容でした。
・自社のWEBサイトやそのデータみて、問題点見つけた際は、改善後の効果を予想し、適切な修正を実施いたします。
＊コメント＊
中澤 めぐみ
＊コメント＊
今回は、「データ分析からのPDCA」ということで、
成果を上げるための改善策の考え方を教えていただく回でした。
「データ分析のPOINT」のファネル図と、「GUARDIAN流WEB戦術」のファネル図。
この二つは密に連動していて、今現在の問題が前者の図のどこに位置するのかがわかれば、
後者の図でその対策をすぐに立てることが出来る、というものでした。
そして、今現在抱えている問題の位置を正確にとらえるために分析が必要、ということです。
今回の内容で、「ホームページを育てていく」ということの
具体的な意味が、初めてわかったように思います。
「改善していく」と言葉ではわかっていても、その具体的なやり方や、
集めているデータの扱い方などをまるで理解できていなかったことがわかりました。
まずは基礎の基礎から、
それぞれのデータのもつ意味合いをしっかりと理解していきたいと思います。
今回も貴重な学びの機会をいただき、ありがとうございます。
＊コメント＊
熊谷 ゆか
＊コメント＊
今回はサイト分析についての回でした。
WEBサイトを分析するにあたり、CVをしてもらうために何が足りないのかをしっかり把握することが大切だと分かりました。
足りない部分が分かれば、そこを補うことで改善することができます。
足りない部分を明確にするためには、用語を正しく理解していないといけないと感じましたが、聞いたことはあっても正しく説明できない言葉、初めて聞く言葉がたくさんありました。
一つ一つの言葉の意味をしっかりと理解していかなければと感じました。
＊コメント＊
星 翼
＊コメント＊
WEBの基本的な専門用語を知っているつもりでしたが、いざ説明しようとすると詰まってしまうことがあり、このような状態ではデータ分析を適切に行うことが難しいと自覚しました。
またデータ分析における指標について正しく学ぶことができ、その指標を知った上で分析を行う事が大切だと学びました。
指標を知り、分析をする事が出来れば、サイト外から成果のどこの部分を改善すべきかが分かり、そこから戦略を立てる事が出来ます。
まずは、データ分析がしっかりと行える様に、一つ一つの用語をキチンと理解するようにしていきます。
＊コメント＊
鷲見 隆也
＊コメント＊
これまで自分はデータを見ても、どのようにその情報を理解すべきか考えることが多かったので、今回の学び、その指標が何を示し、どのように改善が必要か考えられるような知識が必要だと感じました。
指標ごとの深い意味を意識しながら、自分の中でPDCAサイクルを意識した分析を積極的に取り組み、お客様により成果を感じていただけるサイト改善を提案できるよう努力していきます。
＊コメント＊
紀井 斎
＊コメント＊
部内スタッフのコメント
主婦隊 : 吉田けいこ
今回のWEB学校は、データ分析からのPDCA成果を上げるための改善策の考え方、いろいろな指標を使い、プロ意識の考え方、ど素人の自分自身からは、あまりのレベルの高さと深さに、改めて、みなさんが日頃から凄いお仕事に携わっていること、カッコいいお仕事だと尊敬実感させて頂きました。自分自身のお仕事も、もっともっとこの業界を勉強して、少しでもみなさんのお役に立てるよう、基本の体系化が出来るようになれれば嬉しいです😌WEB戦略の虎の巻、とても貴重なお話しありがとうございましたm(_ _)m
主婦隊：寺田あやの
データ分析から成果を上げるための考え方を学ぶ回ということで、基本的な用語がたくさん出てきました。正直なところ、その1つ1つの言葉の意味・表している事を正しく理解出来ているものは３つしか有りませんでした。
普段の自分の生活の中では使わない言葉なので、それが何を言っているのかイメージしにくく、一度視聴しただけでは全然頭に入りません。
データ分析をするには遠く及ばないのですが、分析するのは面白そうだなとは思うので、今回教えて頂いた言葉をちゃんと理解したいと思いました。
＊コメント＊
中川 あすみ
＊コメント＊
＊コメント＊
木村 りえい
＊コメント＊
何かしら不具合が発生した時どこで問題が起きているのか切り分けて確認していくかと思いますが、マーケティングのデータ分析も同じように、WEBで成功するためのお客様の課題を切り分けていく必要がある、ということを今回の回でちゃんとやっと認識致しました。
GDNのWEB戦術と結びつき、パターン化できるというのが凄いと感じました。
今回も事業に直結する回であり、復習をしていきたいと思います。
ありがとうございます。
＊コメント＊
加藤 良紀
＊コメント＊
集客数（アクセス数）×反響率（CVR）＝WEB成功
WEBにおける基礎的な指標データについて分析、改善策の考え方を教えていただきました。WEBのいいところとして、全て数字になる点があります。顧客がどの段階で、どこに問題があるのか。しっかりと体系化して、自分の知識と掛け合わせて顧客のWEB成功への道筋が立てられるようにしていきます。
＊コメント＊
野木 拓馬
＊コメント＊
WEBサイトが成果を出すまでの一連の流れを踏まえ
それぞれのフェーズが上手くいっているかどうかを確認するために
どのデータを見ればいいのかを学びました！
【集客できているか】
・掲載順位
・露出回数
・クリック数
【回遊されているか(リードジェネレーション)】
・サイト滞在時間
・エンゲージメント率
など
【共感されているか(リードナーチャリング)】
・フォームへの遷移率
【フォーム(CV)】
・遷移率
・入力完了率
・コンバージョン数
このようにWEBで成果を出すまでの流れを体系的に捉えた上で
これらの指標を活用して問題を特定し
正しい施策(戦術)を打っていけるようにしていきます。
＊コメント＊
稲福 るか
＊コメント＊
単純にそれぞれの言葉は何を意味しているのかから振り返ると、手を挙げることが出来ない言葉もあり、まだまだ勉強不足を感じます。
サイトの成績において、どこが〇でどこが✕なのかをしっかりと見極め、どこから手をつけるべきなのか、原因をしっかりと突き止めることが大切だと学びました。
指標を利用すれば、必ずどこかで上手くいっていない理由がわかると学んだので、ロードマップの作成にも活かしていきます！
＊コメント＊
児玉 尚哉
＊コメント＊
これまでは問題点がどこにあるのか、どう対処すべきなのかがWEBサイトまで来たか来てないかで判断してましたが、今回きちんと指標と流れをご説明頂いたことで正しく理解することが出来ました。
まだ知っているだけではあるのでしっかりと実践するようにして参ります。
＊コメント＊
鈴木 健太
＊コメント＊
勉強にはなったものの、構築やデザインにおいてどのように使うか明確なイメージを持ってていませんでした。ですが、ここはユーザーエンゲージメントを上げたい、ここはクリックさせたいなど、指標念頭に置きつつ制作をしていけるとのお話を聞き、制作と指標の密接な関係の理解と業務におけるイメージができました。
どれも「基礎的」な指標なので、しっかりと身につけて理解に努めたいと思います。
＊コメント＊
諸隈 ゆきこ
＊コメント＊
集客数✖️反響率＝WEBでの成功
と言うとはどちらが0なら、成功することはできないと学びました。
また聞いたことはある、知っているつもりになっている専門用語がたくさんありました。
webマーケティングの本を横におきながら視聴しました。
その上でWEB成功にはさまざまな指標があり、それをクリアしてこそ成し遂げられると学びました。
まだまだまだまだ知らないことばかりを実感してスタートラインにも立ててないことも見にしみてわかりました。
これからも頑張って学びます。
＊コメント＊
石川 航
＊コメント＊
それぞれのデータから、サイトにどんな人が訪れているか、どんな目的で来ているか、お目当てのコンテンツは何か
そういった顧客の行動を読み解いていかないといけないです
数字自体は嘘をつきませんが、その数字を解釈するのは人間なので、
その解釈を取り違えていたら「勝てるサイト」には結びつきません
データ分析と、そこから導かれる顧客の深層理解
勝てるサイトに求められるものを見出せる観察眼を養っていかなければと感じます
＊コメント＊
瀬戸 ゆうか
＊コメント＊
WEB分析の際の基礎的な用語の確認では分からない単語が多く、基礎的な知識が足りていないことを認識すると共に、この業界でお仕事をさせていただいている以上はWEB知識の学習を手を抜かずにやりたいと思いました。
また、データ分析のPOINTのファネル図GUARDIAN流WEB戦術のファネル図は切り離して考えるものではなくて結果が出ていない時にはどう改善していくべきかの解決策をお互いにもらえるということを知りました。
指標を知り、正しく分析をする事が出来れば、サイト外から成果のどこの部分を改善すべきかが分かり、そこから戦略を立てる事が出来ます。まずはデータ分析がしっかりと行える様に、一つ一つの用語の理解に努めます。
＊コメント＊
塚越 日向
＊コメント＊
また、「一般的な指標」と括らず、WEBの成功に必要な要素をまとめ、論理立てた上で、体系化し、流れを作ることでデータからの顧客コンサルティングができると理解しました。
まず、単純に深掘りができていない、という自分の意識的な部分も甘さとして露呈しているため、そのポイントをしっかり意識し日常化していこうと思います。
＊コメント＊
山本 高広
＊コメント＊
基礎的な指標とそれらをもちいた分析について学びました。
基本的な指標を理解していないと、分析などできるはずがなく、一つ一つの内容をしっかり理解するようにいたします。
＊コメント＊
＊コメント＊