オンラインストア運営のデータ分析（データ分析・トラフィック分析）

データ分析: トラフィック分析

出典：劉志遠

電子商取引に関しては、データに基づく意思決定がますます重要になっています。その重要な部分として、トラフィック分析はデータ分析の分野においてかけがえのない役割を果たしています。たとえ小さな変更であっても、ユーザーの使用習慣、クリックスルー率、購入コンバージョン率などの主要な指標に影響を及ぼし、eコマース プラットフォームの全体的なパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

綿密かつ詳細なトラフィック分析を通じて効率的な運用とマーケティング活動を実行する方法は、すべての電子商取引プラットフォームが直面しなければならない問題です。袁兄弟は、訪問数分析、ソース分析、ユーザー行動分析、ページ分析の観点から、主要な分析指標と方法について説明します。

トラフィック分析を通じて、ウェブサイト上のユーザーの行動やアクセスを詳細に理解し、そこから貴重な情報を得ることができます。一般的なトラフィック分析のメトリックと手法は次のとおりです。

総訪問数: ウェブサイトへの総訪問数は、ウェブサイトに対するユーザーの全体的な注目度を反映します。

ユニーク ビジター: ユニーク ビジターとは、Web サイトを訪問するさまざまなユーザーの数を指します。これは、Web サイトがどれだけ多くの異なるユーザーを引き付けているかを把握するために使用されます。

ページビュー: ページビューは、Web サイトでユーザーが閲覧したページ数を表し、Web サイトのコンテンツに対するユーザーの関心やインタラクションを測定するために使用されます。

主要ページ: 製品ページのトラフィック

• 人気商品ページ: 人気商品ページの訪問数とコンバージョン率を分析して、ユーザーがどの商品に関心を持っているかを把握し、商品の推奨や最適化を行います。

• 商品カテゴリー分析: さまざまな商品カテゴリーページのトラフィックとコンバージョンを分析して、ユーザーの購入習慣やさまざまなカテゴリーの好みを把握し、カテゴリーの表示と運用戦略を調整します。

• 商品詳細ページ分析: 商品詳細ページの訪問コンバージョン プロセスを分析して、ユーザーの商品詳細への注目度と購入決定要因を把握し、商品の説明とページ レイアウトを最適化します。

トラフィック ソース: 検索エンジン、ソーシャル メディア、広告など、ユーザーが Web サイトにアクセスする際に経由するチャネルを指します。トラフィック ソースを分析することで、どのチャネルが Web サイトへの訪問数とコンバージョン数を最も多く生み出しているかを理解できます。

キーワード分析: ユーザーが使用するキーワードを分析することで、検索エンジンでの検索意図や、Web サイトへのトラフィックを誘導するのに効果的なキーワードを把握できます。

直帰率: 直帰率とは、ウェブサイトにアクセスした後、1 ページのみにアクセスして離脱するユーザーの割合を指します。直帰率が高い場合、ユーザーがサイトのコンテンツやエクスペリエンスに満足していない可能性があります。

滞在時間: 滞在時間は、ユーザーが Web サイトに費やす平均時間を示します。滞在時間が長いということは、ユーザーがサイトのコンテンツや製品に興味を持っていることを示している可能性があります。

コンバージョン率: コンバージョン率は、製品の購入、フォームへの記入など、期待されるアクションを完了したユーザーの割合を示します。コンバージョン率を分析することで、Web サイトのユーザー コンバージョン効果を理解し、マーケティングとユーザー エクスペリエンス戦略を最適化できます。

キーコンバージョン率

• ショッピングカートのコンバージョン率: ショッピングカートに商品を追加してから最終決済までのコンバージョン率を分析し、ショッピングカートリンクでのユーザー損失を把握し、ショッピングカートページとプロセス設計を最適化します。

• チェックアウトプロセス分析: チェックアウトページでのユーザーのコンバージョン率を分析し、購入プロセスにおける問題点と最適化の機会を理解し、ユーザーの購入体験とコンバージョン効果を向上させます。

ホット ページ: ホット ページは、Web サイト上で最も人気があり、頻繁にアクセスされるページです。ホットページを分析することで、ユーザーの懸念を理解し、コンテンツとレイアウトを最適化できます。

失われたページ: 失われたページとは、ユーザーが訪問中に最も頻繁に離脱するページを指します。失われたページを分析することで、ページのデザインやコンテンツの問題を発見し、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

トラフィック データを詳細に分析することで、e コマース プラットフォームはユーザーの行動や興味を理解し、Web サイトのコンテンツ、ユーザー エクスペリエンス、マーケティング戦略を最適化して、ユーザーのコンバージョン率とビジネスの成長を高めることができます。