ウェブサイトの事例分析: データに語らせる方法

編集者: S++ チーム

多くのウェブサイトでは、データは製品やデザインの品質を測定するための基本的な指標の 1 つと見なされています。データ指標はかつて私に長い間息苦しさを感じさせました。しかし、考えてみると、データから多くのことがわかることもあります。これは製品の品​​質を測る唯一の基準ではないかもしれませんが、確かに多くのことを教えてくれます。

では、データから何がわかるのでしょうか?

– トラフィックは効果的ですか?

– 漏れを検出するにはどうすればいいですか?

– 訪問者を本当に理解していますか?

– ページ構造は適切ですか?

– 掲載した広告は役に立ちましたか?

– 改訂によって何がもたらされましたか?

まずデータの略語を見てみましょう

以下の例では、これらの略語についていくつかの分析が行われます。

– PV（ページビュー、総合ページビュー）

例えば、バナーをクリックした場合、クリック後に表示されるページから始まり、クリック後に表示されるすべてのページの閲覧数がPVになります。

– クリック（ページクリック）

– DISPLAY（単一ページビュー数）

– UV（ユニークビジター）

ウェブサイトにアクセスするコンピュータ クライアントは訪問者です。 24 時間以内に同じ IP から複数回アクセスした場合は、1 回としてカウントされます。

– 購入者

ウェブサイトにアクセスするコンピュータ クライアントは訪問者です。 24 時間以内に同じ IP で複数回購入した場合、その購入は 1 回としてカウントされます。

– CTR（クリックスルーコンバージョン率、クリック/ディスプレイとも呼ばれる）

– 広告コンバージョン率（PV/クリック）

例を挙げてみましょう

l バナー

– ケース1

広告コンバージョン率: 1.9

B広告コンバージョン率：10.8★

このデータから、ページ上の目立たない位置にある広告スペースがテキスト形式だと、他の多くの情報に邪魔されて見えなくなってしまうことがわかります。このとき、目を引く画像を配置すると、効果は非常に高くなると考えられます。

– ケース2

テストの目的は、このバナー サイズで商品の数量とサイズの最高のパフォーマンスを達成することです。

データによると、バナー ブロック内の製品が多ければ多いほど良いことがわかります。サイズと数量には最適な比率があります。図に示すように、4 つの製品の写真は大きいですが、選択範囲が比較的狭いため、データのパフォーマンスは確かに悪いです。ただし、8 つの製品の写真は、同じサイズのバナーと比較して比較的小さく、ユーザーへの魅力もある程度影響を受けます。したがって、製品の数量とサイズの点で 6 つの製品が最適化されています。もちろん、このテストにも欠点はあります。6 つまたは 8 つの製品画像のうち 1 つがユーザーに特に人気がある場合、データのパフォーマンスにも影響します。したがって、このテストでは、最適な組み合わせを見つけるために複数回の試行のみが可能です。

– ケース3

テストの目的は、バナーの改訂プロセス中に各カテゴリのパフォーマンスを比較することです。

このテストは、同じページを 3 回改訂したときのセンター バナー データのパフォーマンスに基づいています。そのため、同じ時間条件、同じ製品条件でのテストは行いません。異なる製品によるバナーデータの誤差を可能な限り回避するために、比較のために多くのデータを取得しました。

改訂の過程で、まずバージョンAをリリースしました。バージョンAをバージョンBに改訂すると、バナーサイズが比較的大きくなり、商品画像のコンテンツも増加しました。そのため、リリース後のパフォーマンスはバージョンAよりも良くなると判断しました。結果、全くそうではなかったことがわかりました。それどころか、バージョンBのコンバージョン率はバージョンAよりも大幅に低くなりました。当初は、新しいバージョンがリリースされたため、古いユーザーが新しいデザインに慣れておらず、運用上の問題が発生していると考えていました。しかし、1か月経ってもデータはあまり改善されていないことがわかりました。そこでバージョン C をリリースし、バナー 1 つのサイズを大きくしてデータのパフォーマンスを確認しました。案の定、今度はデータは B だけでなく A よりも優れていました。

理由を詳しく分析したところ、バージョン B ではユーザーに選択肢が多くなり、バナー全体を選択することが難しくなっているのではないかと考えています。広告バナーの場合は、大きな単一の広告の方が良いかもしれません。

l ナビゲーション

– ケース4

テストの目的は、改訂プロセス中に各カテゴリーのパフォーマンスを比較することです。

原題: ウェブサイトの事例分析: データに語らせる方法

キーワード: ウェブサイト、インスタンス ポイント、方法、編集、S++、グループ、複数のウェブサイト、みなされる、測定、ウェブマスター、ウェブサイトのプロモーション、収益化