GoogleアナリティクスのUTMパラメーターを活用して、さらに細かな流入数を把握する方法
Googleアナリティクスにより、Webサイトのアクセス解析はWebマーケティングにおいて日々欠かせないことの一つです。解析できるデータは詳細であるほど、解析結果の精度が高くなり、マーケティングの成功につながる可能性もアップします。無料で利用できるツールでありながら、優秀な機能が多数あるGoogleアナリティクスですが、今回紹介するUTMパラメーターを使えば、さらに高度な解析を実現できるのです。 UTMパラメーターの設定方法や使用例をわかりやすく解説しますので、この機会にぜひご活用ください。 UTMパラメーターとは UTMパラメーターとは、URLの後に付属する文字列のことです。この文字列を広告や販促メールなどメディアによって異なるように設定し、データを分けられます。よく通販サイトを見ていると、とても長いURLを目にすることがありますが、このような文字列がパラメーターに該当するものです。 プ
Google Analytics で Twitter や RSS からの訪問を簡単に見れて凄く便利にする方法
新 Google Analytics を弄っていたところ、RSS や Twitter のアクセスも簡単に見れるようになっていてとても便利です。昔からできたのかは分かりませんが、便利なので紹介します。 Twitter や RSS の訪問者を見る方法 まず新 Google Analytics の管理画面から何かプロファイルを選択します。そして、上のオレンジバーのホームをクリックすると以下のような画面が出てくると思います。 上にウィジェットを追加と灰色で書いてあるところをクリックするとウィジェットを追加できます。今回の Twitter と RSS のアクセスを簡単に見るには以下のような設定をします。 すると以下のように表示されます。 直接調べたりして見るより、このように表示されると見やすくて便利です。Twitter のアクセスってもっと多くを占めてると思っていましやが、RSS に遠く及ばない程だ
コンバージョン率2.8%、カート放棄率59% - この平均データをどう活用するのか？ [アクセス解析tips] | 衣袋宏美のデータハックス
こういった疑問はどのようにして解消すればいいのだろうか？ そしてその際に注意するべき点にはどういうものがあるのだろうか。 行動に繋がらない競合比較データに意味はないあなたのサイトのコンバージョン率が5％だったとしよう。そして競合調査データによって、仮にあなたの業界におけるサイトのコンバージョン率の平均が2％であるという数字だけがわかったとする。この場合「平均より上だ！よし、OK」となって安心する。もちろん、具体的な改善行動にはつながらない。 では、あなたのサイトのコンバージョン率が0.5％だった場合はどうか。業界平均値2％より低いため、あわてて目標値を1.0％に設定するかもしれない。目標設定をして、何かに取り組まなければならないという姿勢を示した行動自体は正しいが、業界の平均値がなぜ自社の4倍も高いのか、その理由がわからないのならば、その場しのぎの場当たり的行動になってしまう。 そもそも、
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ウェブサイトの課題発見のために、筆者が普段から使っている「解析系ツールボックス」の中身を紹介！ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
新しいサイトを分析する際に私がよく利用している無料ツールを紹介いたします！これら良く使う「道具」は私にとっての大切なツールボックスです。今回はその中から15個のツールをピックアップして紹介いたします。どのツールも無料で、私自身定期的に利用しているものばかりです。「定番物」も多いですが、使い方などの関連記事もあわせて紹介していますので、一緒にチェックしてみてください。 1:GoogleAnalytics+GAwithSBM+Excellent Analytics サイト：Google Analytics 言わずと知れた無料のアクセス解析ツールです。関連書籍やオンライン上での情報も豊富で、アクセス解析という分野を広めるのに大きく貢献したツールです。アクセス解析ツールが入っていない場合は、まずはこのツールを必ず導入しています。 そしてGoogleAnalyticsをパワーアップさせるために以下の
Google Analyticsで本当の直帰率を調べる方法 2【非同期トラッキングコード 編】
【NOTE】1つめの設定には、ページビュー数に不具合が出る可能性があります。コードの問題かGA側の問題かは不明ですが、導入には慎重になってください。 この前、『Google Analyticsで本当の直帰率を計測する方法』というエントリで、Google Analyticsのトラッキングコードを細工して、直帰率の計測方法を調整する設定をお伝えしました。 その後、Google Analyticsに“Asynchronous Tracking Code”（非同期トラッキングコード）が公開されました（Google Analytics日本版 公式ブログでもアナウンスあり）。 新しい非同期トラッキングコードに変えた場合は、あわせて関数の変更も必要です。 したがって、直帰率をいじるコードも修正しなければなりません。 ということで、非同期トラッキングコード対応の直帰率計測設定を紹介します。 2種類の方法が
Google Analyticsで本当の直帰率を計測する方法
昨日、鷲見さんが『Google Analyticsの直帰率は評価の指標にならない』という記事を、寄稿してくれました。 Google Analyticsの直帰率は、純粋に１ページだけを見てサイトを離れたユーザーの割合を示しています。 鷲見さんが説明しているように、「直帰率が高い ＝ 悪いこと」とは限りません。 例えば、ブログにフォーカスしてみましょう。 ブログはその特性上、最新の記事だけ読んで、あとはそのブログから離脱するケースも少なくありません。 また、RSS などで更新ごとにブログに訪れるユーザーや、リピートの多いブログであれば、尚更その割合は多くなります。 まさしく、僕のブログにあてはまります。 僕のブログは、通常１日１記事の更新です。 RSSリーダーに登録して新着記事をチェックしたり、毎日お気に入りなどから直接アクセスしたりするユーザーが大勢いてくれます。 リピータになっているので、
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