Business Activity on the Web for mobile Web · 分析サービス web マーケティング全体最適化支援 ... 通常のアクセス解析と「個客行動分析」の比較

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株式会社コンフォート・マーケティング内野明彦

アトリビューション分科会 2011年11月15日


本日お話ししたいこと・・

分析方法論（事例交えて）

これからの分析はどうなる？？

アトリビューション分析 ≠ 個客行動分析？


コンフォートマーケティングについて

をサポートする会社です。

調査・コンサルティング

ツール

短期 (スポット)

中長期 (運用支援)

個客行動分析サービス

WEB マーケティング全体最適化支援

リードスコアリングサービス

アクセス解析ツール

「タテ」から「ヨコ」への転換


内野明彦について

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「タテ」から「ヨコ」への転換






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流入・広告の貢献度評価

6

■「コンバージョン貢献度」及び「コンバージョン金額換算」

～コンバージョンに対して貢献した流入もしくは広告に対して、貢献のタイミングに応じて「CV＝１」や効果金額の原資を配分する（均等配分・傾斜配分）

C

V

初訪セッション再訪セッション再訪セッション

↑

直接訪問

↑ 広告パラメータ「Ａ」付き ↑ 広告パラメータ「Ｂ」付き ↑

自然検索「××」

※但し初回のCV2でのイベントのみを対象とする ※「自社流入」は貢献度配分対象外とする

初回CV2

貢献流入

_初回

初回CV2

貢献流入

_中間

初回CV2

貢献流入

_直前

１

貢献度_均等配分 1/4 1/4 1/4 1/4

１

貢献度_傾斜配分 1/3 1/6 1/6 1/3

100,000円

CV2金額換算_均等 25,000円 25,000円 25,000円 25,000円

CVユーザの保有する流入イベント（広告以外も含む）に対して、均等にCV=1を配分する

初回＝1/3、中間=1/3、直前=1/3

での傾斜配分を行う。結果として、中間流入の貢献度は薄まる

C

V 流入イベントのみ抽出

仮に、CVに対して、『10万円』の価値とした場合に、上記の配分に応じて金額の配分を行う。


個客行動分析＞「(狭義の)アトリビューション分析」

「アトリビューション分析」とはパフォーマンスの「貢献度」分析・「要因」分析（アーティス株式会社マネー百科より）

7

流入＝

サイトに来るきっかけ、手段

コンテンツ＝サイトに来る目的

『コンテンツ接触』も加味したアトリビューション分析が重要


通常のアクセス解析

通常のアクセス解析と「個客行動分析」の比較

個客行動分析

分析の単位

セッション単位

ユニークユーザ単位

最適化の対象

流入構造サイト構造

個客行動プロセス

訪問者の行動をサイトの構造（流入・入口・サイト内回遊・購入フロー）毎に分解して最適化を図る

段階的なユーザとの接点・体験をどのように設計して、最適化をするか、という時間軸・成長軸を踏まえたコミュニケーションの最適化を図る

アクセス解析と『個客行動分析』の違い

8


ウェブ分析の課題

意味・示唆ユーザーの実行動

アクセス解析データ

（数値・指標）

対策実施

改善


ユーザ行動の可視化

弊社の考える「個客行動分析」

意味示唆

ユーザーの実行動



対策実施

改善

意味・示唆ユーザーの実行動



対策実施

改善


ある「ECサイト」の訪問数トレンド


ある一日に初来訪した「訪問者」だけ抜き出すと、、

初来訪の後、改めて再訪問している


「初来訪日」毎の再来訪の傾向


「初来訪日」毎の再来訪の傾向


購入まで平均3訪問、 5日間がかかっている

ある一日に初来訪した「訪問者」の購入タイミング


初来訪購入

初来訪

再来訪

再来訪購入

個客の行動をプロットすると、、


実は「購入後」にもかなり訪問されている


初来訪

再来訪

購入後再来訪

購入

初来訪

購入初来訪

再来訪

購入



直接訪問リスティング自然検索外部サイトバナー広告

初来訪時の流入のきっかけによって、再訪問傾向が大幅に異なっている

再訪問傾向にも差がある


初来訪（リスティング）

再来訪購入

初来訪

購入初来訪

再来訪

購入

初来訪（バナー広告）

再来訪

再来訪購入

様々な段階の訪問がある同一時期に混在している状態


購入後再来訪


初来訪（リスティング）

再来訪購入

初来訪

購入初来訪

再来訪

購入

初来訪（バナー広告）

再来訪

再来訪購入


購入後再来訪

どのようなモチベーションで来た人の、何回目の、どういう状態での訪問か、、を踏まえた上でないと分析をしても整理できない。。


「個客」視点とは・・

22

初回訪問 2回目訪問・・・ CV直前

訪問 CV

訪問

【タテ】セッション単位訪問属性軸

【ヨコ】個客単位個客属性軸

セッションの視点（タテ）から個客の視点（ヨコ）への転換がポイント

・いつ？・どこから？・どうやって来た？・何を見に?

・どんな人が？（who?) ・なぜ？？（why?)



意味示唆




対策実施

改善

なぜ？？を理解するためにはユーザの行動を時間軸を踏まえ、流入及びコンテンツ接触と態度変容との関係性を解き明かすことが必要




意味示唆




対策実施

改善




意味示唆




対策実施

改善


営業接触履歴

店舗購入履歴

コールセンタ受注履歴








訪問 CV

訪問

結果的にコンバージョンしたユーザがその検討過程でどんな行動をしていたか

コンバージョンユーザ

初回訪問

2回目の訪問

3回目の訪問

4回目の訪問・・・

キャンペーン流入ユーザあるきっかけでサイト流入したユーザが

その後の再訪時にどんな行動をしていたか

『個客行動分析』でわかること



訪問 CV

訪問




ある「ECサイト」での個客行動分析事例のご紹介


全体の個客再訪行動を俯瞰し、傾向を押さえる

■全体俯瞰

全体傾向から、再訪行動が一定以上の精度で保たれる期間・領域を分析分母として絞り込む

■分析対象の絞り込み

個客の特性やサイトへモチベーションを端的に表す「初訪時の流入属性」での分析

■初訪時流入分析

同質な個客行動を持つ条件を見いだし、セグメントとして定義する

■ユーザセグメント定義

各セグメント毎の初訪時からの時系列でのコンテンツ閲覧状況を分析

■コンテンツ閲覧行動分析

代表的・特徴的な個客セグメントをマッピングし、各セグメントの行動パターンを整理する

■個客行動マップ・パターンの定義

『個客行動分析』の分析メソドロジー


流入タイプの変遷状況


自然検索、リスティングで初来訪したユーザは再訪時には直接訪問に切り替わっている

31


自然検索、リスティングで初来訪したユーザは再訪時には直接訪問に切り替わっている


リスティングで最初やってきたユーザが再訪時にはリスティング以外で来て、購入に至るケースが多い

自然検索で最初やってきたユーザが再訪時にはリスティングできて、購入に至るケースが存在


初訪時の流入タイプ


セッション（訪問）単位での購入金額


2回目以降の訪問でコンバージョンに至ったユーザ自然検索、リスティングをきっかけにサイトにやってきたユーザーが生み出した購買額がセッション視点の分析に比べて、はるかに大きい

ユニークユーザ（個客）単位での購入金額



■全体俯瞰













初回訪問時の流入タイプ（流入のきっかけ）

毎のユーザの行動を比較/分析

36

購入までに必要だったページ閲覧数

購入ユーザに至った比率

購入ユーザの全体構成比

ユニークユーザ数

購入までに必要だった初訪からの日数

全ユーザーの平均訪問回数

購入ユーザー数

ユニークユーザの全体構成比

購入完了に至るまでに必要だった訪問回数

購入総額

購入総額の全体構成比

ユーザあたりの平均購入額

ユーザセグメント定義


同種の流入が同じ傾向値を持っている

購入ユーザに至った比率（CVUR）



購入までに必要だった初訪からの日数

同種の流入が同じ傾向値を持っている



同種の流入をグルーピング



「社名系」は CVURが総じて高い



「商品ブランドＡ」は平均2回以内の訪問回数で購入されている

商品ブランドＡ



商品ブランドＢ

「商品ブランドＢ」は圧倒的に短期間の検討日数で購入に至っている



商品ブランドC

「商品ブランドC」は他ブランドに比べて半数程度のページ閲覧数で購入に至っている



１日前

CVUR ３％

２日前３日前４日前５日前コンバージョン（購入完了）

コンバージョン（購入完了）に至るまでの流れ

CVUR ２％

コンバージョンユーザレート

CVUR ４％

200PV前後

100PV前後

30PV前後

６日前７日前

社名系初訪： 80PV前後

商品カテゴリ

ブランドＡ

ブランドＣ

ブランドＤ

ブランドＢ

44

2回目： 70PV前後 3回目： 40PV前後

200PV前後

30PV前後 10PV前後




■全体俯瞰













各コンテンツが訪問単位ではなくユーザ単位で最初に閲覧されたときの閲覧順

各コンテンツを閲覧したユニークユーザ数

各コンテンツを閲覧した購入完了ユーザ数

購入UU数／閲覧UU数

各コンテンツの閲覧時間のうち、購入完了ユーザの占める割合

コンテンツ閲覧行動分析

www.aa.co.jp/index.html トップページ

・・・・・・・・・初訪

：

8

0P

V前後

2回目

：

7

0P

V前後


紫～FAQ系コンテンツ

水色～特集コンテンツ

グレー～購入フロー系

コンテンツ閲覧行動分析

各コンテンツが訪問単位ではなくユーザ単位で最初に閲覧されたときの閲覧順


紫～FAQ系コンテンツ

水色～特集コンテンツ

グレー～購入フロー系

コンテンツ閲覧行動分析購入UU数／

閲覧UU数



■全体俯瞰













１日前

CVUR ３％

２日前３日前４日前５日前コンバージョン（購入完了）

コンバージョン（購入完了）に至るまでの流れ

CVUR ２％

コンバージョンユーザレート

CVUR ４％

200PV前後

100PV前後

30PV前後

６日前７日前

社名系初訪： 80PV前後

商品カテゴリ

ブランドＡ

ブランドＣ

ブランドＤ

ブランドＢ

50

2回目： 70PV前後 3回目： 40PV前後

200PV前後

30PV前後 10PV前後

勝ちパターンのコンテンツ摂取状況～特集コンテンツ

勝ちパターンのコンテンツ摂取状況～FAQコンテンツ

個客行動マップの定義



訪問 CV

訪問




“より長期間での検討行動を必要とする” 「情報提供サイト」での個客行動分析事例のご紹介


1ヶ月前

CVUR 3％

２ヶ月前３ヶ月前 4ヶ月前５ヶ月前店舗詳細ページの閲覧行為

30日前

60日前

90日前

120日前

１５０日前

CVUR 1％

店舗詳細閲覧に至ったユーザの割合（コンバージョンユーザレート）

「商品名Ａ」

「要素技術名」

CVUR 5％


「商品名B」

「会社名」

「サービス名」


1ヶ月前

CVUR 3％


30日前

60日前

90日前

120日前

１５０日前

CVUR 1％


「商品名Ａ」


CVUR 5％


「商品名B」

「会社名」



1ヶ月前

CVUR 3％


30日前

60日前

90日前

120日前

１５０日前

CVUR 1％


「商品名Ａ」


CVUR 5％


「商品名B」

「会社名」


店舗名（指名検索）

社名・サービス名（具体行動前提）

商品名（情報収集段階）

マス訴求語・技術用語（興味・関心）



個客行動マップの定義 → 中間KPIの策定

中間KPI（２）での評価

最終KPI での評価

中間KPI（１）での評価




施策の評価対象期間は基本1ヶ月単位


初回訪問

2回目の訪問

3回目の訪問

4回目の訪問・・・

流入ユーザあるきっかけでサイト流入したユーザがその後の再訪時にどんな行動をしていたか


長期間での検討行動が大前提の「BTBサイト」での個客行動分析事例のご紹介


見込顧客（個客特定）見込顧客（匿名）顧客

匿名見込客リアル

WEB

見込顧客管理DB


営業への問い合わせ

メール配信広告検索直接訪問

サイト流入 ↓ コンテンツ閲覧

広告検索直接訪問

顧客管理DB

匿名見込客




顧客管理DB サイト

流入 ↓ コンテンツ閲覧




営業 DM テレマ



発注

追加発注

これまで見込顧客として登録されていない、もしくは判別できない「匿名」見込顧客の検討行動。通常は複数回のサイト訪問を経て検討段階が進行する。

見込顧客DBに登録されている「特定」見込顧客には、ダイレクト接点にてアプローチされる。通常は、その後も複数回のサイト訪問を経てさらに検討段階を進め、その中から最終的には具体商談フェーズへと転換する見込顧客が現れる

具体商談

営業担当による具体商談フェーズ

既存顧客による追加発注や継続発注

イベントセミナー登録

メールマガジン登録

資料ダウンロード

検討行動

検討行動検討行動

検討行動

特定見込客

特定見込客

提案先見込客



BTBサイトのプロセス整理




WEB







顧客管理DB

匿名見込客









営業 DM テレマ



発注

追加発注



具体商談






検討行動


検討行動

特定見込客

特定見込客

提案先見込客



BTBサイトのプロセス整理




WEB







顧客管理DB

匿名見込客









営業 DM テレマ



発注

追加発注



具体商談






検討行動


検討行動

特定見込客

特定見込客

提案先見込客



BTBサイトの個客行動分析応用編

超“おしい” 見込み客の抽出

超“おしい” 見込み客の抽出

SFA（リアル営業管理）との連携分析



60

■購入ユーザの「購入検討中の動き」がわかる購入したユーザが最初に来たきっかけ・広告・検索ワードは何か？どの位の訪問を経て購入に至るのか？購入直前でのサイト内での動きにコンバージョン改善の有力なヒントはないか？本当の購入者の動きをとらえて、実は貢献していた広告やコンテンツを探る事ができます。また、セール商品を購入した新規の顧客が、その後どの位の頻度でサイトを訪れていて、どの程度の割合でプロパー（定価販売）顧客に転換しているか？などの評価も可能です。

■広告流入ユーザの「認知・検討段階への態度変容」がわかる

広告によって獲得した新規ユーザの中で、どの位が改めてサイトに来てくれているのか？その中で本当に自社の商材を認知・検討してくれているユーザはどの位いるのか？ユーザの「態度変容」による広告効果測定を行うことで、コンバージョンが明確ではないキャンペーンサイトやブランディングサイトにおいても具体的な効果測定を行うことが可能です。

ECサイト

ブランディングサイト・キャンペーンサイト

■自社商材をサイト上でかなり具体的に検討している「超見込み客」がわかる

BtoBサイトの場合、扱っている商材が高単価な長期検討商材であることが多く、新規ユーザが問い合わせ（コンバージョン）に至るまでに数ヶ月程度の期間が掛かることもあります。その中で、すでに複数回にわたってサイトを訪れていて、具体的な検討行動をしているが、まだ問い合わせに至っていない、などの極めてホットな見込み客を抽出し、フォローマーケティングを行うことができます。（※個客を特定するためのパラメータなどが取得出来ることが前提となります）

BtoBサイト

「コンバージョンスイッチ」がわかる！サイトリニューアル設計の際の、重要コンテンツがわかる！

CPC／CPA以外の広告の評価ができる！

リードナーチャリングができる！







③消費者のウェブ行動が多様化しており、担当業務と収益との結びつきが希薄化

昨今のウェブマーケティング運営組織

62

広告宣伝部門

マス担当

イベント担当

ウェブマーケティング部門

純広担当

リスティング担当

アフィリエイト担当

販売促進部門

●●担当

SEO 担当

LP 担当

コンテンツ担当

商品企画部門

営業部門

新規担当

既存担当

・・・・・・

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

システム部門

●●担当

●●担当

●●担当

①ウェブマーケティングの重要性から組織が拡大し、分業体制が進む

②各業務の専門性がますます強くなっていて、担当者だけの世界になっている

消費者


広告宣伝部門

マス担当

イベント担当


純広担当



販売促進部門

●●担当

SEO 担当

LP 担当


商品企画部門

営業部門

新規担当

既存担当

・・・・・・

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

システム部門

●●担当

●●担当

●●担当

施策実施

効果測定

施策実施

効果測定

施策実施

効果測定

施策実施

効果測定

施策実施

効果測定

施策実施

効果測定

昨今のウェブマーケティング運営組織

＄

【タテ】縦割りの

部分・部門最適化

消費者


ウェブマーケティング組織タテからヨコへの転換

64

広告宣伝部門

マス担当

イベント担当


純広担当



販売促進部門

●●担当

SEO 担当

LP 担当


商品企画部門

営業部門

新規担当

既存担当

・・・・・・

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

システム部門

●●担当

●●担当

●●担当

施策

初回訪問 2回目

訪問・・・

CV直前

訪問

CV訪問

施策

施施

施施

施施

施施

【個客行動】視点での効果測定

【ヨコ】部門横断・連携での全体最適化

＄個客


タテ→ヨコ転換の事例


自然検索流入

直接訪問

コンバージョンに至るユーザにおいては、再訪時にはかなりの割合で直接訪問に切り替わっている。

再訪時流入タイプ

直接訪問

自然検索

外部サイト

直接訪問

自然検索

外部サイト

初訪時流入タイプ

自然検索からの初訪流入が多いが、、


社長対 SEO担当者

「個客行動分析」を実施することによって・・

「デザイナーズ家具」などの一般名詞検索によって新規で流入したユーザは、新規流入時にコンバージョンをするわけではなく、それ以降で「直接訪問」として再来訪し、何度かの訪問を経てコンバージョンに至るケースが一般的という「個客行動パターン」がわかった

「デザイナーズ家具」などのSEO対策が功を奏し、一般名詞検索によって流入したユーザ数も増えているし、サイトのコンテンツ（商品）もしっかり見てくれているが、なぜか購入には至らない・・どうやったらこのSEOからの購買をつくる事が出来るのだろうか？？

コンバージョンベースの評価を改め、「再来訪」ベースでのSEO評価に切りかえる。 →SEO担当者のミッションは良質な顧客を再訪させること



個客行動マップ → 中間KPI → ヨコ連携



中間KPI（１）での評価




施策の評価対象期間は基本1ヶ月単位

純広担当


SEO 担当


＄


これからのアクセス解析担当者の役割は？？

69

広告宣伝部門

マス担当

イベント担当


純広担当



販売促進部門

●●担当

SEO 担当

LP 担当


商品企画部門

営業部門

新規担当

既存担当

・・・・・・

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

システム部門

●●担当

●●担当

●●担当

施策


訪問・・・

CV直前

訪問

CV訪問

施策

施施

施施

施施

施施


【ヨコ】部門横断・連携での全体最適化

＄

アクセス解析担当

個客


通常のアクセス解析

通常のアクセス解析と「個客行動分析」の比較

個客行動分析

分析の単位

セッション単位

ユニークユーザ単位

最適化の対象

流入構造サイト構造

個客行動プロセス

訪問者の行動をサイトの構造（流入・入口・サイト内回遊・購入フロー）毎に分解して最適化を図る

段階的なユーザとの接点・体験をどのように設計して、最適化をするか、という時間軸・成長軸を踏まえたコミュニケーションの最適化を図る

アクセス解析と『個客行動分析』の違い

70

ある意味、個客行動分析によって、アクセス解析担当者は「個客行動プロセス」の設計と評価をする役割を担っていくので

はないでしょうか。


アクセス解析担当者はだれを頼ればいいのか？？

71

広告宣伝部門

マス担当

イベント担当


純広担当



販売促進部門

●●担当

SEO 担当

LP 担当


商品企画部門

営業部門

新規担当

既存担当

・・・・・・

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

●●担当

システム部門

●●担当

●●担当

●●担当

施策


訪問・・・

CV直前

訪問

CV訪問

施策

施施

施施

施施

施施


＄

アクセス解析担当

個客

WEB制作会社広告代理店

？？？？


個客との長期的なコミュニケーションの展開

事業会社

広告代理店 WEB制作会社

時間軸を踏まえた個客行動の測定／評価

そこからの最適化


訪問

CV

訪問

72

・施策／サイトの複雑化（動的広告、LPOなど）

・ベンダー細分化（ベンダー側論理によってしまう）

・実施優先、測定後回しの傾向

・事業会社ご担当者はより多忙に

・中間KPIによる計測の難易度は高い

×

？アクセス解析担当者はだれを頼ればいいのか？？


個客との長期的なコミュニケーションの展開

事業会社

広告代理店 WEB制作会社

時間軸を踏まえた個客行動の測定／評価そこからの最適化


訪問

CV

訪問

73

WEBマーケティング測定・評価の専門ベンダーへの一元管理化

！アクセス解析担当者はだれを頼ればいいのか？？


(参考)「個客行動分析」運用の業務イメージ

ＰＤＣＡサイクル

業務

ＰＬＡＮ

ＤＯ

ＣＨＥＣＫ

ＡＣＴＩＯＮ

短期KPI視点（セッション単位）中長期KPI視点（ユーザ単位）

<施策評価>

↓

・アクセス解析ツール活用支援

（レポート設定・レポート活用）

↓

<レポーティングおよび評価>

↓

<施策最適化方針策定>

-

<施策評価>

↓

・個客行動分析軸での

レポーティング実施

・報告会実施

・分析結果からの示唆抽出

・最適化のためのアドバイス

↓

<施策最適化方針策定>

施策展開レベル

<施策実施準備>

↓

・広告パラメータ定義支援（指導/定義確認）

・タグ実装支援（指導/稼働確認）

↓

<網羅的な確認/検証>

<施策の実施/展開>

<施策最適化設計>

↓

・最適化のためのアドバイス

↓

<施策最適化実施>

<施策設計>

↓

・ヒアリング

・分析方針策定

・測定方式の策定

↓

<施策再設計>

< ○ ○ ○ >は事業会社様、もしくは広告代理店様、

制作会社様のタスク範囲

-

74

・何を目的／目標にするのか・何をどのように計測するべきか（KPI定義、レポート定義）・どうすれば計測できるのか・そのために必要な段取りは


ビッグデータ時代、、

75

営業接触履歴

WEB購入履歴

コールセンタ受注履歴

パネルデータ

WEBログ

媒体ビューデータ

アンケートデータ

店舗購入履歴

顧客属性情報

メール配信履歴

ユーザを取り巻く『データ』は今後、急速に増加していく。入手も出来る/しやすくなる・・



76

大量のデータを処理するコストも劇的に低下してきている・・

分析

コスト

分析データ量

分析

コスト

分析データ量



77

最終的には「分析ROI」が重要

分析

ROI

分析データ量

？


ご静聴ありがとうございました！

もっと具体的な事例を聞きたい。

もっと具体的な分析内容を知りたい。

実際にプロジェクトを検討してみたい。

などのご希望がございましたら、

お気軽にご連絡ください。

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