Webアナリスト養成講座レビュー（13）

※このレビューは『Webアナリスト養成講座』を読み私なりに咀嚼した結果と所感を記述しているので、実際に書かれていることと異なる場合があります。閲覧する場合はそのあたりを踏まえ上で、ご覧下さい。
今回は第13章「間違いだらけの「Web Analytics神話」を斬る」です。
この章では、ウェブ解析において陥りやすい5つの誤解について説明されています。

ラインを引いた箇所

１、経路分析

訪問者がたどる可能性のある経路は無限にあり、そこから何らかの分析を行うのが困難。
頻度の高い経路でも訪問者の数パーセント程度。
ゴールに導くために顧客が最も影響を受けたページがどれなのかが分からない。
上記問題点を解決する代替案として、ファネルレポートを利用するのがよい。

２、コンバージョン率

分かりやすい指標だが、行動につながるという点ではまったく意味がない。
コンバージョン率だけを厳しく見張ると、他の顧客セグメントに無頓着になる恐れがある。
ページやコンテンツに焦点を当てられないため、最善のエクスペリエンスが施されていない多くのトラフィックを潜在的に無視している。
顧客満足などの長期的な解決を犠牲にして、「購入ボタンを押す」といった短期的な解決に向かう可能性がある。
上記問題点を解決する代替案として、タスク完遂率を利用するのがよい。

３、完璧の追求（Webデータの完璧）

Web解析はクッキー、Javascriptタグ、ファイアーウォールを通して飛ぶデータ、ページローディングなどの不完全なシステムに頼っていてるため、完璧なデータを取得することは不可能。
不完全な世界で意思決定し、行動を起こす決心をしなければならない。
Web解析を行う際は、ある程度の不完全さを想定し、時系列で見ていくことがより大事。

４、リアルタイムデータ

リアルタイムでデータが取得できるようになると、頻度の高いレポートやデータ提供を強いられる可能性がある。
組織や管理職がリアルタイムデータ取得のためのコストとROIを適正化するためにプレッシャーにさらされる。
ツールにコストがかかる（ツールよりも人にかけるべき）
分析よりもレポートを多く生み出す文化になりがち。
システムやサポート処理をより複雑にしてしまう。
リアルタイムデータを必要とする場合は以下の条件に当てはまる必要がある。
- リアルタイムデータを使っても「統計的有意」な結果がでること
- すばらしい分析の能力を持つ人材がいること
- 会社に多様化し強化された意思決定構造があること
- 秀でたサイト運営能力があること、

５、標準的KPI

KPIは次のことを保証しているかが大切。
- KPIをよく理解している。
- KPIが何らかの価値を計るものになっている。
- KPIの公式やロジックを決定した前提にかかわっている。
各KPIに対し「だから何を？」を繰り返し、この質問に回答でき、さらに次の行動につなげることができるものをKPIにする。

所感

この章を読んで、確かに陥りがちな誤解であると思ったと同時に、経路分析やコンバージョン率の分析に関してはセグメントに分けて考えなければ意味がない、と強く感じました。
現在であればほとんどのツールでセグメントによる分析ができると思うので、セグメントで見ること、時系列で見ることを心がけることが重要ですね。