弁護のすすめ

自分の覚悟と会社設立時の注意点

会社設立をしようと決定する瞬間には、それなりの覚悟が必要になります。軌道に乗るまでがすごいとは思いますが、自分を信じて何​​とか克服してほしいものですね。人間はどのような社会貢献をしたいと誰もが考えることです。会社設立する方法で実現している人もいるのです。希望が残っている限り、全力で挑戦しましょう​​。
事業資金は、創業時に必ず必要になるのです。しかし、事業資金を貯蓄するには、かなりの年月がかかるものと推測されます。もし、一流企業の会社員でも1000万円を集めるのに時間がかかると考えています。しかし、銀行などの審査に浮かれては、お金を借りることができます。 1000万円で移動しなくても大丈夫な大金を貸すことができると考えています。
前回のコラムでは「Web 解析によるユーザーとの対話がデジタルマーケティングにおける成功の鍵である」という話をした。では、どのような対話手法があるのか、今回は普段計測しているトラフィック指標を掛け合わせた、簡単な「割り算」の活用について解説したい。

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解析担当者は、訪問者数（ユニークユーザー数）、訪問回数、ページビュー、成果獲得数など、「サイト運営の基本」となるべき数値の変動とトレンドを日々追いかけていることだろう。ところで、その作業の中で、それぞれの数値同士の「割り算」＝レート（割合）については、積極的に活用しているだろうか？

まず、成果に目を向けると、ユーザーや訪問あたりの平均成果獲得数、検索流入や広告流入あたりの成果数を「成果率」またはコンバージョンレート（CVR）の目標化と、改善施策の検討・実行・検証は、商用 Web サイトを運営する上での基本といえる。

次に、サイトへの流入後に他のページを閲覧せず去った訪問の割合を示す直帰率、サイト訪問・閲覧後の出口ページとなった割合を示す離脱率も、ユーザーの関心とコンテンツの親和性分析、ナビゲーションの改善を目的に、積極的に活用されているシーンが多く見受けられる（※ユーザーモチベーションとコンテンツの親和性を分析しない直帰「率の改善」に特化した施策は、本質を見失いがちになる諸刃の剣でもあるので、注意されたい）。

しかし、訪問者あたりの平均ページビュー数や平均訪問回数など、ユーザー流入と行動の関係を示す指標の割り算に関しては、計測していても具体的にそれが何を表すのか「活用のイメージが浮かばない」というケースも多いのではなかろうか。

■ユーザー行動（ページビューや訪問）を示す数値同士の割り算

ユニークユーザー（UU）または訪問あたりのページビュー（PV）を示す PV/UU（PV/訪問）、UU あたりの訪問頻度を示す訪問/UU は、判りやすい単純な割り算である一方、サイトの仕組みによって変動幅が大きい上に、多い少ないの議論も正しいとは言えず、「だいたいユーザー（または訪問）あたりどれぐらいの閲覧しているのか？」という現状理解に留まることが多い。

これらユーザーあたり、訪問あたりのアクション割合は、絶対的な基準となる数値があるわけではない。積極活用するためには、サイトにおいて各コンテンツグループの標準となる数値を把握し、シーズンごとの相対的な差を観測、ユーザーモチベーションの深度変化目安として解釈すると良いだろう。

 

例えば、図2のように、とある夏物商材を扱うページ（あるいはそのコンテンツグループ）があったとする。6月から7月へ、コンテンツへ流入するユニークユーザー実数と成果実数は変動のないまま、平均訪問回数はシーズン需要により上昇、訪問あたりの平均ページビューは下降している。成果数は変わらず訪問回数は上昇しているため、必然的に成果率は下がってしまっている、という設定だ。

このケースで課題になるのは、ユニークユーザー数と成果数に変動がないことにある（そもそも、繁忙期にユーザー数と成果数に変動なしという状況が、集客施策不足の現れでもあるが）。重複したユーザーの幾度とない訪問回数は、商材への継続的な興味を示し、一方で商材のスペックや魅力は理解済みのため、探究心を示すページビューは低下している。

つまり、ユーザーのサービス利用に対する決断の鈍化傾向、あるいはサイトの使い方がわからないなど、ユーザーモチベーションをスムーズに行動へと誘導できていない可能性が見えてくる。

この状況では、既存ユーザー層の場合は、決済（購入）の決断を促進させるコンテンツ施策、新規ユーザー層の場合には、商材理解促進とサイトの使い方など、行動をアシストするコンテンツ施策など、それぞれ仮説と対策案が浮かび上がってくる。同時に、新規訪問と再来訪のシェアを比較すれば、対象施策の優先順位付けも容易になる。

さらに、平均訪問回数の上昇と平均ページビューの低下が進行し、成果件数が減少した場合には、競合サイトや製品とブラウザ上で比較検証しているブックマーク的利用ユーザーの出現も考えられる。その場合は自社サイトの競合との差別化、優位性を啓発できるコンテンツ施策も重要になるだろう。

■単純な数字のかけ合わせで改善に向けた簡易的な仮説出しは行える

これらのユーザー行動「仮説」の導き出しは、Web アクセス解析のパス解析機能などで、もっと詳しく「事実の数字として」出すことも可能だ。ひょっとするとそれまで仮説として考えていたことを覆す内容を含んでいるかもしれない。

しかし、高度な解析機能を用いても、どうしても「ある一定のユーザー行動（シナリオ）について」「商品検索や決済などサイト機能の効率について」といった部分的な最適に目が行ってしまい、それ以外のユーザーシナリオや行動履歴を見逃してしまうこともある。

まずは、全体を俯瞰した簡易な計測数字でサイトの全容を把握し、割り算からユーザーの行動幅をイメージする。そこから観測される新しい仮説の発見や疑問点に対し、高機能な解析ツールを用いて証明、解消、あるいは否定を導きだすことで、サイトの体質そのものを見据えた解析と改善施策提案が行える。

また、すべてのサイトが高機能な解析ツールを導入しているわけでもなく、導入していても高機能過ぎて使いこなせない場合もある。気軽に導入できるGoogle Analytics（もちろん高機能でもある）をはじめ、馴染み深い解析ツールで簡易に取得できるトラフィック計測値を組み合わせるだけでも、新たな発見を生む解析手法は数多い。

現状のツールで普段から計測している数値を組み合わせ、あらゆる方向から「自分自身で」ユーザーの行動を読み解く作業が、サイトの体質を自身で体感することにつながり、今後のサイト改善を運営組織内に示唆できる、マーケティングリーダーとしての下地造りとなるだろう。

（執筆：株式会社アイレップ Web 解析グループ 床尾一法）

記事提供：アイレップ


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